n8n с нуля: научитесь создавать агентов сами
Базовый курс по n8n для SEO-специалистов: 3 модуля, 35+ коротких уроков, обязательные домашние задания после каждого. Учим не копировать чужие воркфлоу, а мыслить алгоритмами и собирать собственные автоматизации — от чтения Google Таблицы до AI-агента с Firecrawl, который сам исследует конкурентов.
3 модуля
35+ уроков
Доступ к курсу через клуб «SEO Мясо»
Этот курс не продаётся отдельно. Он — фундаментальная часть нашей образовательной экосистемы. Оформляя подписку, вы получаете этот курс + 50 других материалов по SEO-автоматизации.
- Все 50+ курсов платформы
- Обновления и новые уроки
- Закрытое комьюнити
- AI-инструменты
Содержание курса (обновлено)
Что мы изменили после обратной связи по прошлым курсам: • Короткие уроки вместо часовых записей — одна концепция за один шаг. • Обязательные домашние задания после каждого блока — без них следующий урок не имеет смысла. • База перед агентами — типы данных, ветвления и работа с null до того, как касаемся LLM. • Реальные SEO-сценарии в ДЗ, а не абстрактные «отправь себе уведомление в Telegram».
Пошаговое видеоруководство по установке бесплатной self-hosted версии n8n на VPS (на примере Beget). Результат: свой n8n без ограничений тарифов облачной версии.
- Пошаговое видео руководство по установке n8n
POST-запросы, динамические запросы и парсинг ответов, AI-агент и выбор моделей, промпт-инжиниринг, структурированный вывод, бесплатные LLM через OpenRouter, интеграция с Google Drive и Google Search Console. Результат: первый рабочий AI-агент с интеграциями под SEO-задачи.
- Урок 1. Читаем задачи из Google Таблицы
- Урок 2. Фильтруем задачи в Google Таблице
- Урок 3. Наш первый POST-запрос к API
- Урок 4. Динамический запрос и парсинг ответа
- Урок 5. AI-Агент и свобода выбора моделей
- Урок 6. Промпт-инжиниринг: даем AI полный контекст
- Урок 7. Надежный результат: структурированный вывод
- Урок 8. Записываем результаты в Google Таблицу
- Урок 9. Бесплатные LLM по API в OpenRouter
- Урок 10. Интеграция с Google Drive
- Урок 11. Интеграция с Google Search Console + примеры выгрузок / Урок обновлен от 19.01.2026
Интерфейс, типы данных, ветвления (If, Switch), Split Out, Aggregate, обработка отсутствующих данных (null). 11 уроков с финальным проектом «Мини-аудитор». Результат: умеете собирать любой воркфлоу из базовых нод без помощи спикера.
- Урок 1. Знакомство с интерфейсом
- Урок 2. Типы данных
- Урок 3. От Нуля до Умного Уведомления
- Урок 4. Принимаем первое решение
- Урок 5. Создание и чтение списков
- Урок 6. Трансформация данных
- Урок 7. Обработка каждого элемента (Split Out)
- Урок 8. Сборка итогового отчета (Aggregate)
- Урок 9. Продвинутое ветвление (Switch)
- Урок 10. Обработка отсутствующих данных (null)
- Урок 11. Проект - Мини-аудитор
15 уроков по работе с Firecrawl: режимы scrape / map / crawl / search, вебхуки и продакшен-безопасность, пакетная обработка, локальный парсинг через HTML Node (экономия кредитов), Change Detection (мониторинг конкурентов), Firecrawl как Tool для AI-агента. Результат: автономный AI-исследователь, который сам парсит конкурентов и собирает данные в единый сценарий.
- Чему научитесь в модуле
- 1. Вводные данные, регистрация, первичная демонстрация парсинга в Playground
- 2. Интеграция с n8n, API, построение первого запроса
- 3. Режим scrape, получаем необходимые данные со страницы
- 4. Режим map. Парсинг необходимых страниц с сайтов.
- 5. Режим map + scrape. Собираем данные с полученных страниц и записываем в таблицу
- 6. Режим map + scrape. Пакетная обработка, отправка страниц группами для парсинга.
- 7. Режим crawl. Что это такое, пример работы
- 8. Webhooks. Что это такое как работает.
- 9. Webhooks. Продакшн режим, безопасность
- 10. Режим пагинации при краулинге, получение большого объема данных.
- 11. Локальный парсинг: Как экономить кредиты с HTML Node
- 12. Режим search
- 13. Мониторинг изменений (Change Detection): Ловим конкурентов
- 14. Firecrawl как Tool для AI Agent (Автономный исследователь)
- 15. Финал курса: Объединение алгоритмов поиска, карты сайта и сбора данных в единый сценарий
Скриншоты из уроков курса
В курсе представлено пошаговое руководство по настройке и работе со средой n8n. Ниже представлены реальные скриншоты из видео уроков.
Отзывы участников курсов
Автор этого курса - Илья Громов
- n8n на продвинутом уровне
- эксперт автоматизации
- 2 курса на платформе
Часто задаваемые вопросы о курсе
Да, курс рассчитан именно на старт с нуля. Начинаем с установки n8n на собственный сервер и базового интерфейса. Все концепции (типы данных, ветвления, работа с API) разбираем сначала на бытовых примерах, и только потом переходим к SEO-задачам в домашних заданиях.
Нет. n8n устанавливаем self-hosted на свой VPS (~300–500 ₽/мес за сервер) — это бесплатная версия без ограничений по количеству воркфлоу. Для AI-агентов в модуле 2 показываем, как использовать бесплатные LLM через OpenRouter. Платные API ключей и платные подписки на ChatGPT/Claude для курса не обязательны.
Можно стартовать и с облачной версии n8n, но в курсе мы сразу учим разворачивать self-hosted: это даёт неограниченные воркфлоу, бесплатную работу с любым количеством выполнений и полный контроль над данными (важно для клиентских проектов). Установку показываем пошагово на примере Beget — справится человек без опыта администрирования. Его можно установить и локально на ваш ПК.
Большинство роликов на YouTube — это разбор конкретного готового воркфлоу: «смотрите, я собрал агента для X». Студент копирует и не может собрать ничего своего, потому что упускает базу. Здесь мы строим обучение наоборот: сначала логика работы платформы (типы данных, ветвления, null, агрегация) с ДЗ после каждого блока, потом API и AI-агенты. Воркфлоу собираете сами под свои задачи.
Firecrawl — современный API-сервис для парсинга сайтов, который умеет работать с JS-рендерингом и возвращает данные в чистом виде (markdown, структурированные поля). В связке с n8n это закрывает большинство SEO-задач по сбору данных: парсинг страниц конкурентов, карта сайта, мониторинг изменений, поиск по контенту, передача данных в AI-агента как инструмент. Целый модуль — потому что у Firecrawl 5 разных режимов работы, и под SEO-задачи каждый используется по-своему.
В спокойном темпе с выполнением всех домашних заданий — 2–3 недели. Уроки короткие (по одной концепции), но ДЗ обязательные: без них переход к следующему блоку не имеет смысла. Если уже работали с n8n и идёте сразу в модуль 3 по Firecrawl — реально пройти за 4–5 дней.
