Автоматизация сбора и генерации постов в LinkedIn

1. Задача

Собирать публикации с корпоративной страницы Facebook, опубликованные за предыдущий день, и на их основе формировать черновик поста для LinkedIn с акцентом на деятельность моего отдела. Отправлять результат в Telegram для проверки и редактирования.

2. Предлагаемое решение с использованием Make.com

2.1. Сбор постов из Facebook

• Использовать модуль Facebook Make,com

• Периодичность: 1 раз в день (например, в 08:00).

• Собирать все посты за последние сутки, включая текст, ссылки и медиа.

• Медиафайлы сохранять в Google Drive

2.2. Хранение данных

• Организовать хранение информации в Google Sheets

2.3. Организация базы знаний по деятельности отдела

• В рамках проекта необходимо создать простую и удобную базу знаний, содержащую ключевые тезисы и направления работы моего отдела.

• Формат базы данных:

• Google Диск (папка с текстовыми файлами по тематикам)

• База должна легко дополняться и редактироваться вручную.

• При генерации текста база знаний используется в промпте, чтобы GPT создавал связанный текст с привязкой к деятельности отдела.

2.4. Генерация текста через GPT

• Использовать модуль OpenAI в Make.com.

• При формировании запроса в GPT использовать:

• Ссылку на публикацию

• Краткий посыл публикации

• Ключевые тезисы из базы знаний отдела (автоматически подтягивать из Google Drive).

• Получать черновик поста в структурированном виде)

2.5. Отправка в Telegram

• Создать Telegram-бот.

• В Telegram должно приходить одно сообщение, содержащее:

• Ссылку на исходную публикацию

• Сгенерированный структурированный черновик поста

• Прикреплённые медиафайлы (изображения или видео из оригинальной публикации)

3. Результат

• Автоматический ежедневный сбор постов.

• Формирование драфтов постов с опорой на деятельность отдела.

• Отправка готового структурированного сообщения с медиафайлами в Telegram.

• База знаний доступна для самостоятельного обновления.