Шаблоны · версия 1.0.0 · доступно
Готовые automation templates
Первая автоматизация с AI — за вечер, по готовой схеме, с человеком в контуре там, где ошибка стоит денег.
Восемь схем автоматизаций с AI-шагом — почта, заявки, отзывы, документы, встречи, отчёты, отклики, поддержка — с промптами, точками контроля и скриптами; первая собирается за вечер.
Что меняется
Обычно
- → Автоматизацию «с нейросетью» начинают с промпта в чате и бросают, когда надо встроить её в поток писем, заявок или документов.
- → Непонятно, где поставить человека — либо AI отправляет письма клиентам сам, либо всё по-прежнему руками.
- → Модель ошибается, и нет способа понять, когда и насколько; ошибки видны, когда клиент уже получил ответ.
- → Данные клиентов улетают в облачную модель целиком, потому что никто не сказал, что именно нельзя отправлять.
С продуктом
- → Восемь готовых процессов — схема, шаги, входы и выходы; собираются в n8n, Make, Zapier, Albato или скриптом на Python.
- → В каждой схеме отмечены шаги «человек» и три режима доверия — черновик, исключения, выборка — с критериями перехода.
- → Промпты возвращают JSON с полем confidence, а точки контроля и журнал показывают, где модель ошибается и что править.
- → Правила безопасности данных и маскирование в скриптах — персональное не выходит из вашего контура.
Что внутри
Архив с файлами в Markdown: 8 схем процессов с Mermaid-диаграммой и таблицей шагов (триггер / AI / действие / человек), промпты AI-шагов с форматом ответа JSON и примерами на образцах, точки контроля человеком, перечень поломок и журнал для каждой схемы, 6 скриптов на Python без зависимостей с заглушкой модели и подключением любого API, методика проверки на синтетических данных и правила безопасности данных, 8 синтетических файлов для прогона — письма, заявки, отзывы, счёт, расшифровка, продажи, обращения, отклики. Открывается в любом редакторе, ничего устанавливать не нужно.
-
README.md
Как начать
как читать схемы, в чём собирать, как тестировать и включать человека — 15 минут
-
templates/inbox-triage/process.md
Разбор почты
письмо → категория, приоритет, черновик ответа на согласование
-
templates/document-extract/python/extract.py
Поля из документов
счёт → JSON с проверкой сумм, НДС, ИНН и дублей; статус auto / manual
-
templates/lead-intake/prompts.md
Заявка с сайта
квалификация по профилю компании и ответ клиенту без цен и обещаний
-
templates/weekly-sales-report/python/report.py
Отчёт по продажам
агрегаты и аномалии кодом, текст моделью, проверка каждого числа
-
templates/support-sla-watch/python/sla_watch.py
Контроль SLA
сроки по рабочим часам, антидубль уведомлений, эскалация
-
shared/data-safety.md
Безопасность данных
три уровня данных, что нельзя в облако, обезличивание метками
-
shared/testing.md
Проверка
три стадии — образцы, эталон из 20–30 своих объектов, живой поток
Как начать
-
01
Прочитайте shared/data-safety.md и выберите одну схему — для быстрого результата inbox-triage или document-extract.
-
02
Запустите скрипт на образцах из shared/sample-data без ключей и сети, чтобы увидеть вход и выход каждого шага.
-
03
Соберите схему в своём конструкторе по таблице шагов и промптам, прогоните по shared/testing.md на копии данных и включайте в режиме «Черновик».
Цена
Версия 1.0.0 собрана и проверена. Укажите email и оплатите картой — ссылка на скачивание архива появится сразу после оплаты и придёт на почту.
- архив с README и всеми материалами
- обновления версий 1.x — бесплатно
- использование в своей работе и своей компании, включая коммерческие проекты
- ссылка на скачивание действует 30 дней — сохраните архив
Вопросы
Нужно ли уметь программировать?
Нет. Схемы собираются в конструкторе без кода по таблице шагов; промпты копируются целиком. Скрипты на Python — для тех, у кого есть разработчик или кто пишет сам; они повторяют логику схем.
Какой конструктор и какая модель нужны?
Любые. Шаги описаны в общих терминах — триггер, шаг, условие, — а в README есть таблица соответствия для n8n, Make, Zapier и Albato. Промпты работают в текущих моделях Claude, ChatGPT, GigaChat и YandexGPT, а также в локальных через совместимый API.
Безопасно ли отправлять письма и документы в модель?
Зависит от данных. В наборе три уровня данных и правило для каждого; персональные данные либо маскируются до AI-шага (в скриптах это уже сделано), либо обрабатываются локальной моделью. Что проверить у провайдера — тоже в чек-листе.
AI будет сам отвечать клиентам?
По умолчанию нет. Все схемы начинаются в режиме «Черновик» — модель готовит, человек отправляет. Единственный автоответ — подтверждение заявки без цен и сроков, и его можно заменить на черновик. Когда можно ослабить контроль, решается по журналу, а не по ощущению.
Что делать, если модель ошибается?
Для этого в каждой схеме есть точки контроля, журнал и методика эталонного набора — она показывает долю ошибок по каждому полю и что с ней делать: править промпт, считать кодом или оставить человеку. Нулевой ошибки не будет, и в наборе это сказано прямо.
Подойдёт ли для больших объёмов?
Схемы рассчитаны на десятки и сотни объектов в день — типичный поток небольшой компании. На тысячах нужны очереди, повторы и мониторинг, которых здесь нет. Обновления версий 1.x бесплатны.