PubMed'den Instagram'a: ilk n8n otomasyonum
n8n ile kurduğum ilk kodsuz otomasyon: bir konu veriyor, sistem Google Gemini ile PubMed'de bilimsel makaleleri arayıp en iyilerini seçiyor ve bunlardan Instagram carousel'leri (slaytlar) üretiyordu. Amacım spor salonu için içerik üretimini otomatikleştirmekti.
Nasıl çalışıyor
Ürettiği içerik
Bir konu seçin, otomasyonun ürettiği türden carousel'i gezin.
Kreatin monohidrat
Bilim dünyasında en çok araştırılan ve arkasındaki kanıt en güçlü spor takviyelerinden biri.
Kaynaklar (PubMed): PMID 28615996 · PMID 33557850
PubMed makalelerinden Gemini ile üretildi
Neden n8n
Backend'in varlığını keşfettikten sonra merak ettim ve YouTube'da araştırmaya başladım. Burhan Kocabıyık'ın videolarında şu yaklaşımla tanıştım: Python ya da JavaScript öğrenmek yerine n8n öğren, gereken sistemleri çok daha hızlı kur. Yoktan bir şey var etme fikri beni çok çekti.
Ne yaptım
İlk amacım kendi işimi çözmekti: spor salonu için içerik üretmek. Otomasyona bir konu veriyordum; Gemini bu konu için bir PubMed sorgusu üretiyor, sistem PubMed'de araştırıp makaleleri çekiyor, en ilgili olanları seçiyor, sonra yine Gemini bu makalelerden Instagram için carousel (slayt) metinleri yazıyordu. Böylece bilimsel kaynaklı içeriği uçtan uca otomatik hâle getirdim.
Ne öğrendim
Bu proje bana arka plandaki işleri temel düzeyde öğretti. İlk kez API mantığını gördüm: bir servise (PubMed) nasıl istek gönderilir, dönen yanıt (XML) nasıl işlenip JSON'a çevrilir, veriler adımlar arasında nasıl taşınıp filtrelenir. n8n kodsuz olsa da, bir backend'in nasıl çalıştığını ve verinin uçtan uca nasıl aktığını kavradım. Kendi ihtiyacımı çözerek öğrenmenin gücünü gördüm; bu proje sonraki tüm otomasyon işlerimin kapısını araladı.