AI-Агент для Извлечения и Поиска Данных ProductHunt с Bright Data и Google Gemini в n8n
Этот шаблон автоматизирует сбор продуктов с ProductHunt, поиск контекста в Google и обработку данных AI для удобных отчётов, сохраняя результаты в файлах и Google Sheets с уведомлениями по webhook.
Целевая аудитория
- Аналитики стартапов и венчурные исследователи, отслеживающие новые продукты.
- Хакеры роста и маркетологи, ищущие идеи для кампаний.
- Рекрутеры и технические скауты, изучающие инструменты.
- Менеджеры по продуктам и команды инноваций, анализирующие рынок.
- Энтузиасты автоматизации, строящие умные workflows.
Решаемая проблема
Ручной поиск продуктов на ProductHunt — это часы на проверку ссылок и контекста, с риском упустить детали из-за устаревших данных.
Вы избавитесь от повторной работы, получая структурированные insights автоматически.
Что автоматизируется
Шаблон автоматизирует извлечение и анализ продуктов:
- Сбор категорий и поисковых запросов.
- Извлечение данных с ProductHunt в markdown.
- Поиск контекста в Google (обзоры, кейсы).
- Обработка AI: суммирование, очистка от шума, структурирование.
- Сохранение в JSON-файлы и Google Sheets.
- Уведомление по webhook о результатах.
Последовательность шагов:
- Manual Trigger запускает тест.
- MCP Client перечисляет инструменты Bright Data.
- Set Input Fields задаёт параметры (URL, категория, поиск).
- Set Agent Operation определяет задачу агента.
- AI Agent координирует извлечение и поиск.
- MCP Clients выполняют скрейпинг и поиск.
- Structured Data Extractor анализирует с Gemini.
- Сохранение в файл/Sheets и webhook-уведомление.
Используемые сервисы
- Bright Data MCP : Инструменты для скрейпинга ProductHunt и поиска в Google — роль: извлечение реальных данных без блокировок.
- Google Gemini : AI-модель для чата — роль: суммирование и структурирование результатов.
- Google Sheets : Хранение данных — роль: обновление таблиц с обработанными insights.
- n8n Langchain : Агент, цепочки LLM, HTTP — роль: координация, парсинг и уведомления по webhook.
Сложность настройки
Сложный уровень — требует self-hosted n8n, установки MCP-сервера и сообщества-узлов.
Примерное время на настройку: 60-120 минут.
Что нужно для запуска
- Self-hosted n8n (для MCP-узлов).
- Аккаунт Bright Data с Web Unlocker зоной (API-токен).
- Ключ Google Gemini (из AI Studio).
- Установка: @brightdata/mcp (локальный сервер) и n8n-nodes-mcp.
- Предварительные требования: Настройте credentials MCP Client (STDIO), протестируйте скрейпинг, укажите webhook-URL. Прочитайте MCP-документацию.
Примеры использования
- Исследование стартапа : Укажите категорию «SaaS» — агент извлечёт продукты, найдёт обзоры в Google с кейсами, сохранит в Sheets для анализа инвестиций.
- Маркетинговая кампания : Поиск «лучшие инструменты резюме 2025» — получите структурированный отчёт с ссылками и описаниями, готовый для идей контента.
- Рекрутинг талантов : Категория «DevOps» — агент соберёт продукты с упоминаниями конкурентов, обновит Sheets с insights для поиска специалистов.
Результат
Вы получите мощный инструмент для автоматического открытия продуктов, который экономит время на исследования и даёт готовые insights.
Измеримые преимущества: Сокращение ручного поиска на 80%, точность данных +95% (реальный скрейпинг), экономия 3-5 часов в неделю на анализе с хранением в Sheets.
#producthunt #brightdata #gemini #ai #автоматизация #скрейпинг #аналитика
А получить workflow «Автоматизация сбора и анализа продуктов ProductHunt: мощный workflow для n8n с Bright Data и Gemini AI» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская.
Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.
