Je vais créer un agent d'automatisation prêt pour la production avec n8n ou Claude code

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daratello
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Sergei Dr
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À propos de ce service

Traduction automatique

La plupart des automatisations fonctionnent jusqu’à ce qu’un imprévu survienne. Ensuite, elles s’arrêtent, et personne ne s’en aperçoit pendant deux jours.


Je conçois des workflows qui continuent de fonctionner quand le modèle renvoie quelque chose d’étrange, quand une API est en panne, ou quand l’entrée n’est pas celle prévue.


CE QUE JE CRÉE


Capture et routage des leads - formulaire ou email, triés dans votre CRM

Réponses clients - classifiées, répondues ou escaladées

Documents et factures - extraction de champs, vérification, transmission

Notes de réunion en actions - transcription, résumé et tâches


CE QUI EST INCLUS DANS CHAQUE PROJET


Validation - une réponse malformée ne progresse jamais

Reprises avec backoff, et une solution de secours en cas de panne du modèle ou de l’API

Un journal de décisions - chaque choix de routage enregistré avec sa raison

Rien n’est silencieusement ignoré : ce qui ne peut pas être géré est transmis à un humain


POURQUOI CELA EST IMPORTANT


La plupart des workflows IA échouent discrètement : une catégorie inexistante, une API qui expire, le travail qui s’arrête sans erreur visible. Vous vous en rendez compte quand un client demande pourquoi personne n’a répondu.


La solution n’est pas un meilleur prompt. Le code décide, l’IA ne fait que classer — vous pouvez toujours voir pourquoi.


Plus de 12 ans en tant qu’analyste systèmes : robotique, télécom, commerce, logistique, gouvernement.

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Sergei Dr

Automation Engineer: n8n, Claude Code, LLM pipelines

  • DeGéorgie
  • Membre depuisaoût 2026
  • Langues

    Russe, Anglais
Systems and business analyst, 12+ years across robotics, telecom, retail, logistics, government and smart-city systems — at Navio, EPAM, Netcracker (on-site in Tokyo) and Russian Post. I build automations that keep running when something goes wrong: a model returns a category nobody defined, an API times out, an input arrives that nobody planned for. What holds them is the data contract, the validation, the retry and fallback path, and a decision log you can read afterwards. Since 2025 I run multi-agent LLM pipelines in production: deterministic quality gates and hundreds of automated tests.

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