💪 სავარჯიშოები: ლექცია 4 (n8n & Computer Use)

✨ 100% Zero-Code გარანტია & 3-დონიანი სისტემა

ამ კურსზე პროგრამირების ცოდნა არ არის საჭირო! დავალებები დაყოფილია 3 დონედ:

⚡ 5-წუთიანი Quick-Start: თქვენი პირველი n8n სცენარი 3 ნაბიჯში

  1. ნაბიჯი 1: გახსენით n8n ➔ დააჭირეთ Add first step... ➔ აირჩიეთ "On clicking 'Test workflow'" (Manual Trigger).
  2. ნაბიჯი 2: დაამატეთ შემდეგი ნოდი: "Edit Fields (Set)" ➔ შექმენით ველი: message მნიშვნელობით Hello AI Automation!.
  3. ნაბიჯი 3: დააჭირეთ Test step-ს და მარჯვენა ფანჯარაში დაინახავთ გამომავალ JSON-ს. თქვენი პირველი n8n ნაკადი აწყობილია!

[🥉 Bronze - 5 წთ] დავალება 1: n8n Expression ლოგიკა

მიზანი: n8n-ის სინტაქსის გაგება.

ვთქვათ, გაქვთ Webhook Node (სახელით Webhook), რომელმაც მიიღო შემდეგი JSON მონაცემი:

{ "body": { "company_name": "Smart Academy", "budget": 5000 } }

დაწერეთ n8n-ის Expression, როგორ ამოიღებთ კომპანიის სახელს (company_name) შემდეგ ნოდში.

🧩 n8n Expression ჩეთ-ფურცელი (Syntax Guide)

n8n-ში ყოველი შემოსული მონაცემი არის ობიექტი $json. იერარქიაში ჩასასვლელად ვიყენებთ წერტილოვან ნოტაციას (Dot Notation):

{{ $json.პირველი_დონე.მეორე_დონე.სასურველი_ველი }}

💡 მინიშნება (Hint): დააკვირდით მოცემულობას: body არის მშობელი ობიექტი, ხოლო company_name არის მისი შიდა ველი. ამიტომ გზა იქნება: $json ➔ body ➔ company_name.

💡 დააკლიკეთ პასუხის სანახავად
{{ $json.body.company_name }}

[🥈 Silver - 15 წთ] დავალება 2: Morning Briefing Executive Agent & Windows Task Scheduler

მიზანი: ავტონომიური აგენტის ოპერაციულ სისტემაში (OS დონეზე) ინტეგრაცია და გაშვება.

სცენარი: თქვენ გაქვთ Python + LiteLLM (Gemini 3.5 Flash-Lite / Grok 4.7) აგენტი, რომელიც კითხულობს Gmail-ს (readonly), კალენდარსა და ამინდს/ბაზრებს. გსურთ, რომ აგენტი ყოველ სამუშაო დღეს დილის 07:30-ზე დამოუკიდებლად გაეშვას და შეჯამება Telegram-ში გამოგიგზავნოთ.

  1. შეამოწმეთ აგენტი უსაფრთხო რეჟიმში: გაუშვით ტერმინალიდან python main.py --dry-run (რათა დარწმუნდეთ, რომ ტესტი შეცდომების გარეშე სრულდება).
  2. გამართეთ Windows Task Scheduler-ის ავტომატური ტრიგერი PowerShell-ის ბრძანებით:

⚡ PowerShell Task Scheduler Blueprint

$action = New-ScheduledTaskAction -Execute "python.exe" -Argument "main.py" -WorkingDirectory "C:\ai-agents\morning-briefing" $trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Weekly -DaysOfWeek Monday,Tuesday,Wednesday,Thursday,Friday -At 7:30am Register-ScheduledTask -TaskName "MorningBriefingAgent" -Action $action -Trigger $trigger

💡 მინიშნება (Hint): ყოველთვის შეინახეთ API Key-ები .env ფაილში და არასდროს ჩაწეროთ ისინი პირდაპირ კოდში. Task Scheduler-ში WorkingDirectory-ის მითითება აუცილებელია, რათა სკრიპტმა სწორად იპოვოს თავისი კონფიგურაცია.

[🥈 Silver - 15 წთ] დავალება 3: Privacy (Zero-Leakage) Audit

მიზანი: უსაფრთხოების რისკების იდენტიფიცირება და ლოკალური არქიტექტურის შერჩევა.

სცენარი: სამედიცინო კლინიკის IT დირექტორი გიჩვენებთ ახალ ავტომატიზაციას: "პაციენტის ისტორია (სიმპტომები, დიაგნოზი) მოდის ჩვენი ლოკალური სერვერიდან (Webhook). ჩვენ ეს შევაერთეთ ChatGPT API-სთან, რომელიც პაციენტს უწერს სამკურნალო რეკომენდაციებს და უგზავნის ელფოსტაზე."

კითხვა: რატომ არის ეს სისტემა კატასტროფული იურიდიულად და უსაფრთხოების კუთხით? შესთავაზეთ ალტერნატიული არქიტექტურა ჩვენი ლექციის (Ollama) ცოდნის საფუძველზე.

🛡️ არქიტექტურული მინიშნება (Zero-Leakage Blueprint)

გაითვალისწინეთ ორი კრიტიკული კომპონენტი:

  • პრობლემა: Cloud API (OpenAI) იღებს პაციენტის პერსონალურ/სამედიცინო მონაცემებს (HIPAA / GDPR დარღვევა და მძიმე ჯარიმები).
  • გადაწყვეტა (Local AI): n8n-ის სერვერზე ეშვება ლოკალური მოდელი (მაგ. Ollama + DeepSeek-V4.1 ან Llama 4 Scout). მონაცემები შიდა ქსელიდან არსად გადის!

[🥇 Gold - Mastery] დავალება 3: UI აგენტის მოქმედებების დაშლა (Computer Use)

მიზანი: გაიგოთ, როგორ ხედავს კომპიუტერს AI.

დავალება: თქვენ გინდათ, რომ Claude Computer Use-მა დამოუკიდებლად შეუკვეთოს პიცა ვებგვერდიდან. ჩამოწერეთ ტექსტურად ის მინიმუმ 5 მიკრო-ნაბიჯი (Action), რომლის შესრულებაც მოუწევს UI აგენტს ეკრანზე (Screenshot-ის ნახვის შემდეგ):

🖱️ Micro-Actions მზა შაბლონი (Starter Template)

ნაბიჯი 1: იღებს Screenshot-ს და ეძებს Chrome-ის იკონს Desktop-ზე. ნაბიჯი 2: მაუსის კურსორის გადატანა კოორდინატზე (x=240, y=780) და ორმაგი კლიკი (Double Click). ნაბიჯი 3: URL ზოლზე დაწკაპუნება და საიტის მისამართის აკრეფა (Type: "https://pizza.ge") + Enter. ნაბიჯი 4: ... (დაწერეთ შემდეგი მოქმედება - მაგ. პიცის შერჩევა და კალათაში დამატება) ნაბიჯი 5: ... (შეკვეთის გაფორმება და მისამართის შეყვანა)

💡 მინიშნება (Hint): Computer Use აგენტს არ ესმის საიტის შიდა კოდი - ის მოქმედებს ეკრანის პიქსელების (x, y) კოორდინატებით, მაუსის კლიკებითა და კლავიატურის ღილაკებით (Keypress).