
Автоматизация задач с Make и GPT: практическое руководство
Когда садишься и начинаешь проектировать систему, быстро понимаешь, что тебе нужны две вещи: оркестратор для связок и интеллект, который понимает смысл. В паре Make и GPT это выглядит просто и приятно: Make отвечает за логику потоков, триггеры и соединения с почтой, базами данных и вебхуками, а GPT — за понимание, генерацию и трансформацию текста. В статье мы пройдём от архитектуры до практических шаблонов: как вызывать модель через HTTP/action, почему требовать структурированный JSON — не прихоть, а необходимость, как хранить контекст и защищать данные, а также несколько рабочих примеров — triage почты и генерация контента. По пути будет пара наблюдений и реальных трюков, которые экономят время и нервные клетки.
Если хочется быстро проверить промпты и заготовки ответов до внедрения в сценарии, попробуйте бота, который помогает тестировать идеи и получать черновики прямо в Telegram: https://t.me/TickyAI_bot.
Почему Make + GPT — хорошая пара
Make хорош тем, что он виден: в визуальном редакторе легко выстраивать последовательности, повторять шаги и отлаживать сценарии. Это особенно ценно, когда нужно интегрировать десятки сервисов, а не писать манифесты интеграций вручную. GPT, в свою очередь, даёт гибкость: суммаризировать длинные письма, классифицировать запросы, генерировать шаблоны ответов и даже извлекать сущности. Вместе они покрывают сценарии от автоматизации рутинных задач до более творческих кейсов, где нужна языковая «интуиция».
Быстрый доступ к помощнику для генерации и проверки структурированных промптов: бот TickyAI.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу: мы регулярно публикуем практические разборы, схемы автоматизаций и делимся инсайтами, которые не попадают в открытый доступ — https://t.me/tickygroup.


