Массовое наполнение курсов и статей с помощью AI, n8n и админки

• на входе нужны структурированные данные: ID сущности, название и тип материала;
• описания должны строиться по нескольким шаблонам, а не по одному универсальному промпту;
• AI должен учитывать предметную область и актуальную нормативно-правовую базу;
• изображения должны опираться на смысл материала, поэтому их лучше готовить после описания;
• SEO-поля и alt-тексты нужно готовить как часть структуры данных, а не оставлять на ручную доработку в конце;
• результат нужно записывать через backend/API, а не переносить вручную;
• человек должен оставаться в проверке, приемке и точечной редактуре;
• workflow должен быть переносимым, чтобы позже его можно было вынести в отдельный контур клиента.

Такой подход отделяет рутину от экспертной проверки. Машина делает повторяемую часть, человек смотрит на смысл, соответствие отрасли и качество карточек.

Как выбрали состав работ

В первую версию вошла задача, которая сильнее всего влияла на запуск: быстро подготовить каталог и статьи к публикации без ручной обработки каждой карточки с нуля.

Поэтому состав работ ограничили практичным конвейером:

• взять список курсов и статей из базы;
• подготовить два основных шаблона описаний;
• настроить генерацию описаний через AI;
• использовать описание как контекст для изображения;
• подготовить SEO-поля и alt-тексты;
• записать результат через API;
• проверить материалы в админке;
• точечно исправлять приоритетные курсы и статьи.

Отдельную инфраструктуру для постоянного самостоятельного использования клиентом решили не делать первой задачей. На старте важнее было получить наполненный каталог и понятный рабочий процесс.

Что не стали делать

Мы не стали вручную доводить каждую карточку курса и каждую статью до состояния отдельного мини-лендинга перед запуском. Для большого каталога это раздувает сроки и бюджет, а часть правок все равно появляется уже после просмотра материалов в реальном интерфейсе.

Также не стали делать полностью автономную AI-CMS, где клиент самостоятельно управляет моделями, балансами, workflow и отдельным инстансом n8n. Такой контур полезен на следующем этапе, когда процесс уже проверен и понятно, какие действия нужно регулярно повторять.

Не стали убирать человека из процесса. Для образовательных программ, связанных с нормативной базой, финальная проверка остается обязательной: AI помогает подготовить черновой материал, но не заменяет экспертную приемку.

Что сделали

1. Описали структуру входных данных

Workflow строился вокруг ID, названия и типа сущности: курс или статья. Эти данные можно взять из базы и передать в автоматизацию массивом объектов. ID нужен, чтобы результат вернулся в правильную карточку, а название и тип материала — чтобы AI мог подготовить описание, изображение, SEO-поля и alt-текст в нужном контексте.

2. Зафиксировали два типа описаний

Для первого запуска было достаточно двух основных шаблонов:

• охрана труда и повышение квалификации;
• профпереподготовка и рабочие специальности.

Такой выбор снижал сложность: вместо попытки сразу описать все возможные типы курсов команда получила управляемые правила для основной массы каталога. Для статей использовалась похожая логика: подготовить описание, SEO-поля и изображение как структурированные данные для админки.

3. Настроили AI-логику с учетом предметной области

В инструкции для генерации важно было учитывать не только название курса, но и отраслевой контекст. В сфере охраны труда описание должно опираться на актуальную нормативно-правовую базу и не выглядеть как произвольный рекламный текст.

AI использовался как инструмент подготовки черновика: собрать структуру, сформулировать описание, дать материал для проверки и дальнейшей правки.

4. Собрали n8n workflow для пакетной обработки

n8n использовался как визуальный слой автоматизации: принять массив курсов, запустить нужные шаги, обратиться к AI через API и передать результат дальше.

Такой workflow можно дорабатывать постепенно: менять промпты, добавлять проверки, запускать повторные прогоны, переносить сценарий в другой контур при необходимости.

5. Связали генерацию с backend/API сайта

Результат не нужно было вручную копировать в админку. Backend сайта уже работал как API для данных: фронт сайта и админка получали и сохраняли курсы через программный интерфейс.

Это позволило записывать подготовленные описания, изображения, метатеги, alt-тексты и SEO-поля в продовую базу сайта как данные, а не как набор ручных страниц.

6. Оставили человеку проверку и точечную правку

После генерации команда могла смотреть результат в админке и в интерфейсе сайта. Приоритетные и самые продающиеся курсы можно было проверять первыми, а статьи и остальные карточки дорабатывать постепенно.

Такой режим лучше подходит большому каталогу: запуск не блокируется ожиданием идеальной ручной полировки всех карточек, но качество остается под контролем.

Что изменилось после запуска

Подготовка каталога и статей стала управляемым процессом. Вместо ручной простановки каждого поля с нуля появился повторяемый workflow: взять данные, сгенерировать материалы, записать результат в продовую базу, проверить, поправить правила и повторить прогон.

Для команды клиента это меняет роль админки. Она становится не только местом ручного ввода, но и интерфейсом проверки результата автоматизации. Курсы и статьи можно просматривать, корректировать, публиковать и постепенно улучшать уже после массовой подготовки.

Ручной сценарий для 500 курсов и 50 статей мог занять примерно 200-300 часов. Даже при ставке 1 500 рублей в час это 300 000 - 450 000 рублей ручной или полуручной контентной работы. Автоматизированный сценарий был разложен на 20 часов настройки workflow, подготовки промптов, прогонов данных, исправления ошибок, выборочной редактуры и QA — 100 000 рублей, включая расходы на нейросети.

Для дальнейшего развития у клиента появилась основа, которую можно расширять: добавлять новые шаблоны курсов, улучшать правила изображений, готовить дополнительные SEO-поля, выносить workflow в отдельный n8n-контур и использовать похожую схему для новых партий контента.

Что можно развивать дальше

• Добавить отдельные шаблоны описаний для более узких групп курсов.
• Расширить workflow на SEO-поля, FAQ, alt-тексты и внутренние связи между курсами.
• Перенести n8n workflow в отдельный контур клиента, если процесс станет регулярным.
• Добавить контроль качества: список карточек на ручную проверку, статусы проверки, приоритеты по продающимся курсам.
• Использовать похожую схему для новых статей, акций, промо-страниц и других повторяемых сущностей сайта.

Для каких задач подходит похожий подход

Похожий подход подходит компаниям, у которых:

• есть большой каталог курсов, услуг, товаров, статей, документов или материалов;
• нужно быстро наполнить сайт без огромного ручного бюджета;
• контент состоит из повторяемых сущностей, а не из уникальных лендингов;
• есть backend/API или CMS, куда можно записывать данные программно;
• качество требует человеческой проверки, но рутинные действия можно автоматизировать;
• процесс наполнения будет повторяться после запуска.

Если у вас сайт, каталог или личный кабинет упирается в сотни однотипных карточек, начните с разбора структуры данных. Gigonom поможет понять, что выгоднее: ручное наполнение, импорт, no-code workflow, AI-автоматизация или полноценный backend с API.

• Аудит
• Сайты
• UX
• +4