Warning: Undefined variable $ver in /var/www/u3186481/data/www/odminstudios.ru/wp-content/themes/sensitive/functions.php on line 257

Warning: Undefined variable $ver in /var/www/u3186481/data/www/odminstudios.ru/wp-content/themes/sensitive/functions.php on line 258
Как я создал персональную умную RSS-ленту с n8n и AI | Odminstudios

Как я создал персональную умную RSS-ленту с n8n и AI


Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /var/www/u3186481/data/www/odminstudios.ru/wp-content/themes/sensitive/functions.php on line 52

Когда-то давно я был фанатом Yahoo Pipes — если помните, это был потрясающий визуальный инструмент для создания кастомных RSS-потоков: фильтрация, объединение, трансформация данных — и всё это без кода. С его закрытием в 2015 году я так и не нашёл полноценной замены.

Пока не попробовал n8n.

Что я хотел получить

Мне нужно было:

  • следить за обновлениями определённых сайтов (работа, технологии, локальные события),

  • избавиться от мусора и повторов,

  • и главное — видеть только действительно интересные посты, без необходимости читать всё подряд.

Решил собрать автоматизированный фид с помощью n8n и AI — по сути, это моя персональная новостная редакция.

Что получилось: кратко о моём потоке

🔧 Техническая реализация:

  • Установил n8n локально в Docker на MacBook.

  • Запланировал переезд на Raspberry Pi, где у меня уже крутятся Pi-hole и домашний сервер для HomeKit.

📰 Контентный поток:

  • Подключаю RSS-ленты нужных мне сайтов.

  • Каждый день n8n собирает новые посты, опубликованные за последние 24 часа.

🤖 AI-обработка:

  • Отправляю заголовки и описания в DeepSeek AI (модель с неплохим балансом цены и качества).

  • Получаю сводку интересных публикаций за день — читаю за 2 минуты, а не за 40.

💸 Стоимость:

  • Один запуск обходится дешевле 1 цента.

  • Однажды из-за ошибки ушло около $1 (сгенерировалось 1000+ запросов 😅), но это скорее исключение.

Почему n8n?

  • Open source — можно настраивать, как угодно.

  • Поддерживает Docker и работает стабильно на слабом железе.

  • Есть готовые интеграции с RSS, HTTP-запросами, Telegram, email, и даже OpenAI/DeepSeek.

  • Удобно строить потоки через визуальный интерфейс.

Что дальше?

🛠️ В планах:

  • Переезд на Raspberry Pi для постоянной работы 24/7.

  • Добавление отправки сводки в Telegram или email.

  • Фильтрация по темам, ключевым словам, языку или даже тону публикации.

  • Вариант с «экспертным» режимом, когда AI оценивает, насколько публикация важна именно мне.

Выводы

Я снова чувствую ту же радость, что и при работе с Yahoo Pipes — только теперь всё работает в офлайне, на моих условиях и с ИИ в роли помощника.
Это не просто фид — это персональный редактор контента, заточенный под меня.

Автор: dimas