Мульти-канальная система мониторинга тендеров

AI и машинное обучение 4000 UAH
Работа 12 из 31
Мета:
Создать единый, полностью автоматизированный поток уведомлений в Telegram, который агрегирует релевантные тендеры и проекты из двух абсолютно разных источников: украинского государственного портала Prozorro и международного API Всемирного банка.

Ключевые требования:

Параллельная обработка: Одновременный мониторинг национальных и международных источников.

Трансформация данных: Преобразование сложных и разнородных данных в единый, стандартизированный формат.

Мгновенные уведомления: Оперативная доставка отформатированных отчетов в Telegram.

Масштабируемость: Архитектура, готовая к легкому подключению новых API в будущем.

Мой Вклад:
Проект начался с вызова: информация о релевантных тендерах была разбросана по изолированным государственным и международным порталам, каждый из которых имел уникальную структуру API, формат данных и правила доступа. Прямая агрегация была невозможна без комплексной обработки.

Мой вклад заключался в проектировании и разработке "с нуля" единой архитектуры на self-hosted n8n, которая объединила эти разнородные потоки данных в один мощный инструмент.

Анализ и интеграция разнородных API: Я провел глубокий анализ двух абсолютно разных API — Prozorro и World Bank. Это включало изучение документации, определение правильных эндпоинтов, параметров запроса и, что самое важное, — структуры их ответов.

Трансформация сложных данных: API Всемирного банка возвращало данные в крайне нетипичной структуре (объект объектов вместо массива). Для решения этой проблемы я написал кастомный скрипт на JavaScript в узле Code, который парсил эту структуру, нормализовал ее и преобразовывал в стандартизированный формат, готовый к дальнейшей обработке.

Построение параллельного воркфлоу: Я разработал единый рабочий процесс, который запускается по расписанию и выполняет две параллельные ветки для каждого источника. Система управляет полным циклом:

Автоматическое получение списков тендеров и проектов.

Итеративная обработка: Получение детальной информации для каждой записи отдельно.

Динамическое форматирование данных в читабельные сообщения с помощью узла Code.

Объединение потоков через узел Merge для создания единой очереди уведомлений.

Результат:
Создан полностью автономный "радар" для отслеживания тендеров, работающий 24/7.

Единый информационный канал: Клиент получает уведомления из украинских и международных источников в одном Telegram-чате.

Экономия времени: Система полностью автоматизирует ручной процесс мониторинга нескольких сайтов.

Высокая масштабируемость: Архитектура с параллельными ветками и узлом Merge позволяет легко добавлять новые источники (например, TED, UNGM) без необходимости перестраивать всю логику.

Надежность: Решение работает на собственном экземпляре n8n, что гарантирует полный контроль, безопасность и отсутствие сторонних ограничений.

#n8n #API #APIIntegration #Automation #Prozorro #WorldBank #Telegram #TelegramBot #NoCode #JavaScript #WorkflowAutomation #DataParsing #BusinessAutomation #Автоматизация #ЧатБот
Детали
  • Добавлена:
232

Фрилансер

  • Проектов 11
  • Оценка 4.9
  • Рейтинг 1 627
Зарегистрируйтесь

Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь

Показатели

  • Последний визит: 16 часов 10 минут назад