Luna Decisions в n8n для парсинга объявлений недвижимости: схема интеграции, ограничения и вопросы к сообществу
Где заканчивается парсинг и начинается решениеПредыстория: около месяца назад подробно обсуждал архитектуру этого проекта в личке с хабровчанкой (не имею права раскрывать ник). Она набросала мощные хардкорные идеи: прикрутить предохранитель на объем выдачи, внедрить счетчик пропусков missed_runs для отсечения ложных удалений и использовать сессии Telethon. До реализации её паттернов руки всё никак не доходили (да и заказчик активно пользовался проектом). Момент настал, а вчера OpenAI выкатила GPT-6 Luna Decisions с её Decisions API. И тут мне в голову пришла альтернативная мысль, о которой эта статья. Мне крайне интересно мнение со стороны касательно изменения проекта.В мониторинге объявлений, сбор данных - только половина задачи. Можно регулярно забирать выдачу, сравнивать цены и присылать сводку. Но затем возникает другой вопрос: о каком изменении стоит сообщить отдельно, а какое можно оставить в журнале?Мне интересна именно эта граница. В схеме на n8n изменения находит обычный код, а текстовая модель составляет отчёт. Пока человек читает весь отчёт, это удобное разделение. Если хочется отправлять отдельные уведомления, оценку из текста уже нужно переделать в машинное решение.В описании Luna Decisions на OpenRouter меня заинтересовал подход: модель возвращает типизированные оценки, а приложение само выбирает действие. Не «напиши, насколько это интересно», а отдельный результат, который можно проверить, сохранить и сравнить с порогом.Но из этого ещё не следует, что такой API нужен в моём случае. Ниже разберу, куда его можно встроить, чего не хватает во входных данных и с чем я бы сравнивал результат. Возможно, после сравнения окажется, что достаточно нескольких условий в Code-ноде. Это тоже полезный исход. Читать далее