Визуальное программирование *

Как перейти от первых проектов к успешной автоматизации сотен процессов с помощью гибкого пошагового подхода.

Нам часто задают такие вопросы:

— Как масштабировать внедрение Camunda в рамках всей компании?

— Как создать корпоративную платформу для управления процессами?

Мы видим, как масштабно Camunda используется в таких компаниях, как Goldman Sachs (3000 процессов, 8000 пользователей в день), Societe Generale (600 процессов, 60 000 завершённых задач в месяц, 7500 активных пользователей) или 24Hour Fitness (800 процессов, 230 миллионов выполнений активностей в день). Как нам достичь такого уровня?

Рассказываю, как с помощью Google Stitch за 30 секунд получил готовый дизайн приложения, а потом с Gemini за пару часов превратил его в работающий сервис с голосовым вводом.

Привет! Если вы ищете способ автоматизировать рутину, интегрировать любимые сервисы и работать с ИИ без сложной настройки — вам в особенности подойдёт n8n.

n8n.io — платформа для автоматизации рабочих процессов (workflow automation) с открытым исходным кодом. Платформа. позволяет не зная программирования и, не написав ни одной строчки кода, создавать различные инструменты для вашей работы.

В неё встроено более 400 готовых узлов (nodes) для популярных сервисов и множество AI агентов, поддержка RAG.

Ранее мы уже разбирали эту платформу в нашей предыдущей статье и, прочитав её, вы уже сможете самостоятельно развернуть ТГ чат-бота с ChatGPT.

В этой же статье разберёмся, как всё устроено чуть глубже и ответим на часто задаваемые вопросы в сети.

«Могу ли я выполнять 10, 100 или 1000 экземпляров процессов в секунду на этом кластере Camunda 8?»

Это типичный вопрос, который нам задают в последнее время, и на него можно ответить с помощью бенчмаркинга. Давайте разберёмся в этой увлекательной теме в сегодняшнем посте.

Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics – о скрытых нюансах и подводных камнях BPMN для разработчиков. Сегодня поговорим о процессных переменных — для чего они используются в процессе, чем отличаются от переменных в языках программирования и как работают области видимости. Казалось бы, что тут обсуждать? — Однако, если погрузиться на уровень поглубже аналитического, то обнаруживается много интересного. Поэтому в одну статью даже не поместилось, пришлось делить на две части.

Это вторая часть. Первую часть читайте здесь.

Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics – о скрытых нюансах и подводных камнях BPMN для разработчиков. Сегодня поговорим о процессных переменных — для чего они используются в процессе, чем отличаются от переменных в языках программирования и как работают области видимости. Казалось бы, что тут обсуждать? — Однако, если погрузиться на уровень поглубже аналитического, то обнаруживается много интересного. Поэтому в одну статью даже не поместилось, пришлось делить на две части.

Короткий ответ — потому что чаще всего их невозможно читать.

Длинный — очень часто схема процесса написанная в любой нотации довольно нечитаема, даже короткая, на ней много запутанных мест, много разных шрифтов, непонятно что значат все эти разноцветные прямоугольнички, ромбики и кружочки. Поэтому основные потребители отказываются читать или читают с неохотой и большими временными затратами, ругаются и не хотят больше видеть никаких схем. Аналитик считает, что время было потрачено зря, лучше бы над описанием требований ещё раз поработал, но если стремиться упростить читателю жизнь, то блок‑схема процесса может очень сильно увеличивать качество проработки требований и время потраченное на её описание окупится сполна.

Сегодня мы поговорим о n8n. Open-source платформе, которая позволяет кардинально сократить трудозатраты на автоматизацию рабочих процессов, связывая различные приложения, сервисы и базы данных без необходимости писать сложный код. 

Благодаря гибкости и возможности расширения, n8n подходит как для простых задач, как, автоматическая отправка уведомлений, так и для сложных сценариев с участием ИИ-агентов, API, внешних баз данных и Telegram-ботов.

В статье я рассмотрю как общие концепции, так и приведу примеры конкретных реализаций и настроек. Начнем с базовых понятий.

Последние три месяца я активно тестировал AI coding инструменты, изучал их ограничения и лучшие практики. В статье я рассказываю про выбор инструментов, уровни автономности ИИ-программирования, проблемы, с которыми столкнулся и выводы на будущее.

Привет! Сегодня мы создадим бота-переводчика для Telegram. Для этого будем использовать библиотеку telego и нейросеть Mistral через платформу n8n.

Мы все видели, как такие инструменты, как ChatGPT, справляются с множеством бизнес-задач, автоматизируя практически всё.

И это правда — генеративный ИИ действительно способен выполнять широкий спектр задач, которые сегодня делают люди. Так зачем же проектировать и запускать бизнес-процессы, используя стандарты автоматизации, разработанные двадцать лет назад в совершенно другую технологическую эпоху? Почему бы не позволить бизнес-пользователям напрямую работать с ИИ, чтобы делать всё это?

Знакомо ли вам чувство, когда смотришь на BPMN-схему и видите лишь хаос из непонятных значков? Прямоугольники с плюсиками, пунктиры, ведущие в никуда, кружки с молниями… Моё первое впечатление было таким же: «Этот язык создали, чтобы запутать аналитиков!».

Но сейчас я использую их, чтобы:

→ Сокращать совещания — когда процесс визуализирован, спор «как мы это делаем» исчезает.
→ Находить дыры в логике до внедрения — те самые «а что, если…».
→ Объяснять сложное за 5 минут даже тем, кто терпеть не может диаграммы.

Если вам надоело тратить время на бесконечные уточнения — давайте разбираться. BPMN может быть простым!

C появлением LLM, инструменты для автоматизации бизнес-процессов получили мощный импульс развития, так как стало возможным решать такие задачи, которые раньше было невозможно или сложно реализовать известными методами.

В этой статье я сравню несколько популярных решений для автоматизации бизнес-процессов в связке с LLM.

n8n это система автоматизация бизнес-процессов с сотнями встроенных интеграций до сторонних сервисов.

Мы рассмотрим провайдеров, где n8n уже предустановлен, а также то, как его самостоятельно развернуть.

Что такое коннектор? Как выглядит код коннектора? И как коннекторы могут использоваться в различных сценариях?

Когда в этом году была выпущена Camunda Platform 8, мы анонсировали коннекторы и предоставили несколько предварительных версий коннекторов в нашем SaaS-решении, например, отправка email через SendGrid, вызов REST API или отправка сообщения в Slack.

С тех пор многие задавались вопросом, что такое коннектор, как он разрабатывается и как его можно использовать в Self-Managed-окружении. Мы пока не публиковали много информации о технической архитектуре коннекторов, поскольку она всё ещё находится в разработке. Тем не менее, я отлично понимаю, что вам может быть интересно узнать больше, чтобы вдохновиться коннекторами так же, как и я.

Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать о своём проекте — «Game Engine 3», программной оболочке для создания двумерных игр и приложений.

Game Engine 3 — это инструмент для создания 2D‑игр с физикой и анимацией. С открытым исходным кодом, интуитивным редактором визуального программирования на основе нодов и возможностями работы с графикой, физикой и анимацией, он подходит как для новичков, так и для профессионалов. В этой статье разберем, что делает эту оболочку уникальной.

Pro-code — наше сердце и душа, но люди и процессы бывают разными. Наши необязательные low-code-функции расширяют спектр применений, не мешая разработчикам.
 
Разработчики часто спрашивают меня о стратегии развития продуктов Camunda. Особенно во время запуска Camunda 8 они выражали обеспокоенность тем, что мы якобы «забыли свои корни» или «отказались от удобства для разработчиков» — именно те качества, за которые нас любят. Появилось мнение, что мы «прыгнули в поезд low-code», потому что у нас теперь есть финансирование и мы хотим «гнаться за большими деньгами». Как разработчик в душе, я могу вас уверить — это совсем не так. Позвольте объяснить нашу стратегию в этом посте.
 
TL;DR: Мы остаёмся на 100% дружелюбными к разработчикам, и pro-code — это наше всё (можно сказать, наш хлеб с маслом). Но люди, создающие процессные решения, бывают разными — как и сами процессы, которые нужно автоматизировать. Для некоторых сценариев low-code действительно имеет смысл, и здорово, что мы можем их поддерживать. Но low-code-функции в Camunda являются необязательными и никак не мешают pro-code-разработке.

Многие элементы процессов и кейсов в Flowable имеют свойство под названием «Асинхронность». Хотя это свойство сильно влияет на производительность, надежность и даже на пользовательский опыт, его часто игнорируют или недооценивают. Эта статья предназначена для того, чтобы помочь аналитикам и разработчикам понять его значимость.

Всем привет!

Это очередная статья из цикла, где мы разбираем различные способы применения ИИ-агентов с RAG — методом оптимизации работы и вывода LLM агента благодаря добавлению в контекст базы знаний. Проще говоря, мы даём модели какой-то объём знаний, по которому она способна работать. Это может быть как документ, по которому будет вестись поиск релевантных данных, так и база данных.

Использование подхода может быть полезно в различных задачах. Такая модель сможет работать с актуальными для вас данными, даже если память самой LLM ограничивается на неактуальных данных какого-нибудь 2022 года.

Сегодня будет рассматриваться очередной веб-интерфейс для взаимодействия с ИИ. И это будет FlowiseAI. Я постараюсь наглядно показать установку и работу с ним так, чтобы смог разобраться даже новичок.

Узнайте, как оркестрация и BPMN помогают решать самые распространённые ограничения и проблемы, связанные с внедрением AI-агентов.

Визуализация критической информации

Повышение доверия к результатам

Вовлечение человека в процесс

Ограничение важных выборов

Адаптивное вмешательство человека

Будущее дизайна AI-агентов