СОБСТВЕННАЯ ИНЖЕНЕРНАЯ СИСТЕМА / N8N · API · POSTGRESQL · AI

Мониторинг данных через API.

Собрал получение финансовых данных из API, их обработку в n8n и хранение в Supabase. Для просмотра используется Mini App; для анализа событий подключены AI-процессы.

Моя роль
Архитектура данных, n8n-процессы, API и AI-слой
Что внутри
Источники, нормализация, Mini App и уведомления
Результат
Данные приведены к общей структуре и доступны для мониторинга.

Задача и моя работа.

Данные финансового мониторинга поступали из разных классов источников: API площадок, кошельков и новостных потоков. Требовалось объединить их для собственного наблюдения и выделять события, которые стоит проверить человеку.

  • Разработал сборщики и обработку данных в n8n.
  • Отделил исходные ответы и диагностику от нормализованного слоя для интерфейса.
  • Связал Supabase/PostgreSQL с защищённым Mini App в Телеграме.
  • Подключил AI-анализ событий со структурированным ответом, проверкой и ограничением повторных сигналов.

Ключевые решения.

Без обязательных данных итоговое состояние не сохраняется.

Для обязательных и дополнительных источников заданы разные правила. Без обязательных данных система останавливает сохранение. При ошибке дополнительного источника записывает предупреждение.

AI-анализатор работает без серверных инструментов.

У анализатора на Hermes отключены инструменты выполнения команд. Ответ проверяется перед уведомлением; ограничение частоты сдерживает повторные сигналы.

Как устроен процесс.

  1. Собрать данные

    API-сборщики сохраняют ответы и сведения об ошибках.

  2. Нормализовать

    Отдельный процесс готовит общую структуру для чтения интерфейсом.

  3. Проанализировать события

    AI возвращает структурированное решение; результат проходит проверку перед уведомлением.

Реализация и пример работы.

Экраны на вымышленных данных: статус источников, ИИ-разбор событий и уведомление в боте. Реальные балансы и доступы не показаны.

СХЕМА РЕАЛИЗОВАННОЙ СИСТЕМЫ

  1. API-источники → n8n

    Получение данных, исходные ответы и диагностика.

  2. Нормализатор → Supabase

    Общая модель данных и слой чтения для интерфейса.

  3. Mini App + AI-монитор

    Просмотр состояния и анализ событий с контролем уведомлений.

Архитектурная схема по проекту. Рабочие данные и подключения здесь не показаны.

Результат проекта.

Реализованы сбор, нормализация, пользовательский интерфейс и AI-анализ событий. По части источников остаются пробелы ценовых данных. Система предназначена для наблюдения; решения и действия с активами остаются за человеком.

Технологии и детали реализации

n8n, JavaScript, API, Supabase/PostgreSQL, Hermes и Телеграм Mini App. По актуальной документации AI-слой переведён на Hermes. Эта система не представляется как автоматическая торговля или прогноз доходности.

Обсудим вашу задачу.

Укажите источники, частоту обновления, правила обработки и получателей результата. Спроектируем сбор данных, контроль ошибок и нужные действия системы.

Обсудить n8n и интеграции ↗
ЭКРАН ПРОЕКТА