⚡️Как я завайбкодил свой первый рабочий ИИ-агент

Рассказываю детально, что произошло и как я докатился до своей первой автоматизации за пару дней до нового года.

🔥Предыстория:
Я коллекционирую уже почти 4 года машинки в масштабе 1:64 (Hot Wheels Matchbox, MiniGT, Inno64 и тд).

У меня есть огромный ГуглДок, куда я прописываю: модель, марку, страну и прочие параметры, чтобы не купить себе случайно дубль, если забыл, что у меня есть, тк машинок уже под 400 штук.
Конечно, руками вводить мне надоело очень быстро, поэтому теперь у меня неделями лежат нераспакованные машинки и ждут своего часа, пока я внесу их в таблицу и только потом поставлю на полку. Отсюда, следующее:

🔥Задача:
Сделать ИИ-агента, которому я фоткаю блистер и он сам заносит в нужные поля нужную информацию о машинке.

🔥Как реализовал:

➖ Идем в n8n, регаемся с VPN на обычную Гугл почту;
➖ Регаем бота в BotFather в ТГ, забираем API KEY и вставляем в сущность ТГ в n8n;
➖ Забираем файл из ТГ с помощью сущности Get File и отправляем ее в ChatGPT4 Mini для анализа компьютерного зрения;
➖ Прописываем детальный промпт, что я хочу с фотки коробки машинки забирать: модель, марку, цвет, страну производителя и что за компания сделала машинку;
➖ Потом какая-та магия с реквестом в массив данных, чтобы забрать ответ ChatGPT и преобразовать его в передачу отдельных параметров в Гугл (тут мне GPT и Gemini помогали написать JavaScript и на это понадобилось порядка 10-15 итераций);
➖ Потом соединяю с сущностью Google Sheets и прописываю, какие параметры от ChatGPT в какие колонки хочу распределить
➖ Вуаля! Система сама распознала машинку на фотке и отдала ее по кусочкам и таблицу.

🔥Результат
С нулевым знанием n8n и любого языка программирования, ушло порядка 2-2.5 часов, чтобы собрать простенького агента. Теперь это экономит мне каждый раз 10-15 минут очень неприятной задачки трекинга моей же коллекции.

Нюансы тоже имеются, но об этом расскажу в следующих постах

👇 Ниже в комментариях покажу, как это выглядит на практике

Карманный справочник