Автопостинг новостей в Telegram и MAX на n8n

Задача

У новостного проекта быстро появляется одно и то же узкое место: редактору нужно открыть источники, выбрать важное, не повториться, сохранить медиа, переписать текст под стиль канала и выпустить пост в нужные площадки.

Пока канал маленький, это ещё можно держать руками. Когда источников становится больше, ручная схема начинает ломаться: новости пропускаются, похожие события выходят дважды, фото теряются из-за коротких ссылок, а публикация зависит от того, успел ли человек всё проверить вовремя.

Задача была собрать систему, которая берёт эту рутину на себя: сама проверяет открытые Телеграм-источники, собирает посты, режет дубли, готовит черновики и ведёт публикацию дальше в Телеграм и MAX.

Что я собрал

Я сделал self-hosted систему на n8n, PostgreSQL и pgvector. Она работает на сервере заказчика и не требует отдельного Телеграм-аккаунта или userbot.

Сбор идёт через публичное веб-превью Телеграма t.me/s/.... Система каждые 30 минут обходит заданные источники, забирает свежие посты, сохраняет текст, время публикации и медиа.

Дальше посты проходят несколько фильтров:

одинаковые или близкие новости группируются через эмбеддинги и pgvector
темы, которые уже отклоняли, не возвращаются в очередь
история публикаций за последние дни помогает не повторяться
важные факты сверяются с доверенными источниками
если подтверждения нет, админ получает предупреждение со ссылкой на исходник

После фильтрации система готовит публикацию через AI-модель, сохраняет медиа локально и отправляет готовую карточку в редакционный чат.

Как выглядит рабочий маршрут

Открытые Телеграм-источники
  → сбор постов каждые 30 минут
  → дедупликация похожих новостей
  → фильтр по редакционным правилам
  → фактчекинг по доверенным источникам
  → генерация текста и сбор медиа
  → очередь готовых публикаций
  → Телеграм и MAX

Человек не собирает каждую новость с нуля. Он смотрит готовую очередь и вмешивается там, где выпуск нужно поправить, отложить, заменить фото или проверить перед публикацией.

Почему это не просто бот с кнопками

Кнопки модерации тут не главная часть системы. Главная часть — конвейер до них.

Система сама делает то, что обычно съедает редакторское время: мониторит источники, убирает повторы, собирает медиа, готовит текст и хранит маршрут публикации. Кнопки нужны, чтобы у проекта оставался контроль над спорными выпусками, а не чтобы человек продолжал делать всю работу руками.

В карточке редактора можно:

опубликовать пост сразу
отложить публикацию
поправить текст ответным сообщением
заменить фото
удалить тему, чтобы она не возвращалась в очередь

Если проекту нужен более жёсткий автопилот, ручной шаг можно упростить. Если важнее редакционная безопасность, проверку можно оставить как обязательную.

Что важно под капотом

Система сделана не как разовый скрипт, а как рабочий контур для ежедневной редакции.

Дедупликация. Похожие новости объединяются до генерации. После генерации есть дополнительная проверка готового текста, чтобы дайджесты и пересказы не создавали второй пост про то же событие.

Источники для редактора. В карточке видно, откуда пришла новость, когда она была опубликована и где лежит исходный пост. Если новость ссылается на мэрию, суд, Е1 или другой источник, система старается сохранить эту привязку в тексте.

Медиа без коротких ссылок. Фото и видео скачиваются в локальное хранилище n8n. Публикация не зависит от того, сколько проживёт CDN-ссылка в исходном Телеграм-посте.

Публикация в MAX. Для MAX используется официальный Bot API через HTTP-запросы. Отдельно пришлось закрыть край с загрузкой видео: upload-сервер MAX нестабильно принимал chunked multipart, поэтому публикация медиа отправляется с рассчитанным Content-Length.

Управление из Телеграма. Источники, доверенные каналы, маршруты, промпт, пауза и статистика управляются slash-командами. Админу не нужно заходить в n8n или базу.

Как проверял перед сдачей

Перед передачей система прошла тест на реальных данных заказчика: было собрано больше 100 исходных постов и сделано больше 10 успешных публикаций в Телеграм и MAX.

Это не метрика результата для бизнеса, а технический пруф: сбор, фильтры, генерация, модерация, публикация и медиа прошли полный путь на живом материале.

Дополнительно проверялись:

импорт и активация workflow в n8n
работа Docker Compose на сервере заказчика
схема PostgreSQL и pgvector-индексы
публикация фото и видео
предупреждения по фактчекингу
редактирование текста и замена фото перед выпуском
команды администратора в Телеграме
очистка старых черновиков и медиа

Итог

Получился не просто бот для публикации, а автоматизированная редакционная линия.

Она снимает с человека самую неприятную часть ежедневной работы: искать новости, не повторяться, собирать медиа и готовить посты. Человек остаётся там, где действительно нужен вкус, ответственность и решение по спорной новости.

Такую систему можно собрать для городских медиа, тематических каналов, новостных подборок, отраслевых дайджестов и проектов, где важно выпускать контент регулярно, но без ручного дежурства у источников.

Похожие задачи:

Проблема