N8n workflow prompt for todoist management via

N8n Workflow Prompt for Todoist Management: Полное руководство по автоматизации

N8n — это инструмент с открытым исходным кодом для оркестрации рабочих процессов (workflow automation), который позволяет соединять различные приложения и сервисы без написания кода. Интеграция N8n с Todoist, популярным менеджером задач, открывает возможности для создания сложных систем автоматизации управления задачами на основе триггеров, условий и действий. Ключевым элементом создания таких рабочих процессов является грамотное формирование промптов (prompts) — инструкций для узлов ИИ, таких как OpenAI или LocalAI, которые могут анализировать, классифицировать, преобразовывать и обогащать данные из Todoist.

Архитектура и ключевые компоненты рабочего процесса

Типичный рабочий процесс N8n для управления Todoist состоит из нескольких логических блоков. Первый блок — триггер, который запускает весь процесс. Это может быть узел Webhook (для мгновенных реакций), узел Cron (для запланированных запусков) или узел Todoist Trigger (например, при создании новой задачи). Второй блок — обработка данных, где часто используется узел ИИ (OpenAI, LM Studio и др.) для анализа текста задачи. Третий блок — действия, где данные, обогащенные ИИ, используются для выполнения операций в Todoist через узел Todoist Action, такие как обновление задачи, установка даты, присвоение метки или изменение приоритета.

Детализация промптов для узлов ИИ в контексте Todoist

Промпт — это текстовый запрос к языковой модели, который должен быть четко структурирован для получения предсказуемого и структурированного ответа. При работе с задачами из Todoist промпт должен извлекать входные данные из предыдущих узлов N8n (например, содержание задачи, комментарии) и формулировать задачу для ИИ.

Пример базового промпта для категоризации задач:

Системный промпт (контекст): «Ты — помощник по продуктивности. Ты анализируешь текст задачи и определяешь ее категорию, срочность и необходимый контекст. Отвечай строго в формате JSON.»

Пользовательский промпт (данные): «Проанализируй следующую задачу: ‘{{$node[«Todoist Trigger»].json[«content»]}}’. Определи: 1. Категорию из списка: [Работа, Личное, Обучение, Здоровье, Финансы]. 2. Уровень срочности от 1 до 4, где 1 — критично, 4 — не срочно. 3. Ключевые слова (до 3 слов). Предоставь ответ в виде JSON-объекта с ключами: category, urgency, keywords.»

Пример промпта для автоматической установки даты выполнения:

Системный промпт: «Ты анализируешь описание задачи на наличие явных или подразумеваемых сроков. Извлекай даты, временные периоды или ключевые слова, связанные со временем.»

Пользовательский промпт: «Задача: ‘{{$json[«content»]}}’. В тексте задачи есть упоминание о времени? Если есть, преобразуй это в конкретную дату в формате YYYY-MM-DD. Учти, что сегодня {{$now.format(‘YYYY-MM-DD’)}}. Если упоминается ‘завтра’, укажи дату завтрашнего дня. Если сроков нет, верни ‘null’. Ответ должен быть строкой с датой или ‘null’.»

Практические примеры рабочих процессов (Workflows)

Workflow 1: Автоматическая категоризация и расстановка меток

Цель: При создании новой задачи в Todoist автоматически присвоить ей метку (label) и установить приоритет на основе анализа содержания.

Триггер: Узел «Todoist Trigger» на событие «Task Created».
Действие 1: Узел «OpenAI». Используется промпт для анализа контента задачи и возврата JSON с полями: category, estimated_duration, priority.
Действие 2: Узел «Switch». Разделяет поток на основе значения category. Например, если category = «Работа», поток идет к узлу добавления метки «work».
Действие 3: Узел «Todoist Action» (Update Task). Обновляет задачу, добавляя к ней соответствующую метку и устанавливая приоритет на основе поля priority.

Workflow 2: Создание еженедельного обзора через ChatGPT и электронную почту

Цель: Каждое воскресенье формировать отчет по завершенным задачам и отправлять его на email.

Триггер: Узел «Cron» с расписанием «0 20 0″ (каждое воскресенье в 20:00).
Действие 1: Узел «Todoist Action» (Get All). Запрашивает все задачи из определенного проекта, завершенные за последние 7 дней.
Действие 2: Узел «OpenAI». Промпт формирует структурированный отчет на основе списка задач. Пример промпта: «На основе этого списка завершенных задач: {{$json[«tasks»]}} создай краткий аналитический отчет. Выдели основные достигнутые цели, потраченное время (если указано) и общую продуктивность. Ответ представь в формате HTML для письма.»
Действие 3: Узел «Email Send» (например, Gmail или SMTP). Отправляет сгенерированный HTML-отчет на указанный email-адрес.

Таблица: Соответствие полей Todoist и возможностей ИИ-обработки

Поле в Todoist	Что можно автоматизировать через ИИ-промпт в N8n	Пример вывода промпта
Content (Содержание)	Перефразирование, разбиение на подзадачи, извлечение сути для названия.	«Краткий заголовок: ‘Доклад по итогам Q1′»
Due Date (Срок)	Извлечение даты из текста, расчет реалистичного дедлайна на основе сложности.	«2024-06-15»
Labels (Метки)	Автоматическое присвоение на основе тематики, тональности (срочно/важно) или типа задачи.	[«work», «meeting», «high_priority»]
Priority (Приоритет)	Определение уровня важности на основе анализа текста и контекста (например, слова «срочно», «критично»).	1 (наивысший)
Comments (Комментарии)	Автоматическое резюмирование длинной переписки в комментариях, извлечение action items.	«Из обсуждения: нужно согласовать бюджет с Анной до пятницы.»

Интеграция с другими сервисами для расширенного управления

N8n позволяет выходить за рамки Todoist, создавая сквозные процессы. Например, можно связать входящие письма в Gmail с созданием задач. Промпт ИИ в таком workflow будет анализировать текст письма, определять, является ли оно запросом на действие, и формировать корректный заголовок и описание для новой задачи в Todoist. Другой пример — интеграция с Google Calendar. Workflow может анализировать новые задачи с промптом «Есть ли в этой задаче указание на конкретное время встречи или длительность события?». При положительном ответе и наличии данных будет создаваться соответствующее событие в календаре.

Обработка ошибок и отладка рабочих процессов

При использовании ИИ-промптов критически важна обработка нестандартных ответов. Всегда используйте узел «Code» или «IF» для валидации вывода от ИИ перед отправкой в Todoist. Например, проверяйте, что возвращенный JSON имеет правильную структуру, а дата находится в допустимом диапазоне. Для отладки активно используйте режим «Execution List» в N8n, который позволяет просмотреть данные на выходе каждого узла, в том числе сырой ответ от ИИ-модели. Это помогает корректировать промпты для большей точности.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Как начать использовать N8n с Todoist?

Установите N8n (облачная или self-hosted версия). В интерфейсе N8n создайте новый workflow. Добавьте узел Todoist, настройте соединение с вашим аккаунтом Todoist, используя API-токен, который можно получить в настройках Todoist (Settings > Integrations). После аутентификации вы сможете выбирать триггеры и действия.

Какие модели ИИ можно использовать в N8n кроме OpenAI?

N8n поддерживает множество узлов для ИИ: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, LocalAI, LM Studio, Ollama. Это позволяет использовать как коммерческие облачные модели, так и локально развернутые LLM для полного контроля над данными.

Как обеспечить конфиденциальность данных при использовании облачных ИИ-сервисов?

Для конфиденциальных задач используйте локальные модели через узлы LocalAI или Ollama. Если используются облачные API, избегайте отправки в промптах персональных данных (PII) или чувствительной информации. Можно предварительно очищать или обезличивать текст задачи перед отправкой в ИИ.

Почему мой промпт возвращает неструктурированный текст вместо JSON?

Необходимо четко указать в системном промпте требование отвечать в формате JSON. Также можно использовать функцию «JSON Mode» в узле OpenAI, если она поддерживается. Всегда тестируйте промпт в изолированной среде (например, в ChatGPT Playground) перед интеграцией в N8n.

Как автоматизировать обработку вложений из Todoist комментариев?

N8n может получать URL вложений через узел Todoist. Затем можно использовать узел «HTTP Request» для загрузки файла и последующей отправки его в ИИ-сервис с поддержкой vision-моделей (например, OpenAI GPT-4V) для анализа изображений или документов. Промпт в этом случае будет инструкцией к анализу визуального контента.

Можно ли создавать целые проекты в Todoist на основе сложного промпта?

Да. Workflow может начинаться с получения запроса из другой системы (например, формы). ИИ-узел с промптом «Разбей эту цель на 5-7 конкретных задач с примерными сроками» сгенерирует структурированный план. Затем в цикле (Loop) узел Todoist будет создавать каждую задачу в новом или существующем проекте.

Как оптимизировать затраты на API ИИ при частом срабатывании workflow?

Используйте фильтрацию на раннем этапе. Добавьте узел «IF» после триггера, чтобы проверять, действительно ли задача требует сложного анализа ИИ (например, задачи длиннее 5 слов или с определенными ключевыми словами). Для простой категоризации можно использовать более дешевые модели (например, GPT-3.5-Turbo вместо GPT-4). Кэшируйте результаты для похожих задач.