Автоматизація збору та генерації постів у LinkedIn

1. Завдання

Збирати публікації з корпоративної сторінки Facebook, опубліковані за попередній день, і на їх основі формувати чернетку поста для LinkedIn з акцентом на діяльність мого відділу. Відправляти результат у Telegram для перевірки та редагування.

2. Пропоноване рішення з використанням Make.com

2.1. Збір постів з Facebook

• Використовувати модуль Facebook Make,com

• Перодичність: 1 раз на день (наприклад, о 08:00).

• Збирати всі пости за останні доби, включаючи текст, посилання та медіа.

• Медіафайли зберігати в Google Drive

2.2. Зберігання даних

• Організувати зберігання інформації в Google Sheets

2.3. Організація бази знань по діяльності відділу

• В рамках проекту необхідно створити просту та зручну базу знань, що містить ключові тези та напрямки роботи мого відділу.

• Формат бази даних:

• Google Диск (папка з текстовими файлами за темами)

• База повинна легко доповнюватися та редагуватися вручну.

• При генерації тексту база знань використовується в промпті, щоб GPT створював пов'язаний текст з прив'язкою до діяльності відділу.

2.4. Генерація тексту через GPT

• Використовувати модуль OpenAI в Make.com.

• При формуванні запиту в GPT використовувати:

• Посилання на публікацію

• Короткий посил публікації

• Ключові тези з бази знань відділу (автоматично підтягувати з Google Drive).

• Отримувати чернетку поста в структурованому вигляді)

2.5. Відправка в Telegram

• Створити Telegram-бота.

• В Telegram має приходити одне повідомлення, що містить:

• Посилання на вихідну публікацію

• Сгенеровану структуровану чернетку поста

• Прикреплені медіафайли (зображення або відео з оригінальної публікації)

3. Результат

• Автоматичний щоденний збір постів.

• Формування драфтів постів з опорою на діяльність відділу.

• Відправка готового структурованого повідомлення з медіафайлами в Telegram.

• База знань доступна для самостійного оновлення.