Luna Decisions в n8n: автоматический парсинг объявлений недвижимости

В сообществе n8n появился новый шаблон Luna Decisions, предназначенный для парсинга объявлений о недвижимости. Автор проекта рассказывает, как за месяц совместно с хабровчанкой проработал архитектуру: добавил предохранитель на максимальный объём выдачи, реализовал счётчик missed_runs для отслеживания «пропущенных» запусков и использовал сессии Telethon для взаимодействия с Telegram‑каналами, где публикуются объявления.

Шаблон построен на базовых узлах n8n: HTTP Request, Function, Set, а также кастомном узле Luna Decisions – обёртке над API OpenAI, которое в текущей версии (выкатывается 7 октября 2026) умеет извлекать структурированные данные из свободного текста. При каждом запуске workflow проверяется, не превысил ли пользователь лимит объявлений (по умолчанию 500 за сутки). Если лимит превышен, процесс приостанавливается, а в журнале появляется предупреждение.

Для предотвращения ложных удалений объявлений введён механизм missed_runs: если за последние три запланированных запуска не удалось получить новые данные, workflow автоматически помечает текущий набор как «устаревший» и прекращает дальнейший парсинг, тем самым экономя ресурсы.

Автор подчёркивает, что интеграция уже протестирована в реальном проекте заказчика, который ежедневно обрабатывает более 2 000 объявлений. Однако остаются открытые вопросы к сообществу: как лучше масштабировать хранение результатов (PostgreSQL vs. MongoDB), какие стратегии кеширования использовать для ускорения повторных запросов и как обезопасить передачу токенов Telethon.

Подробный гайд, схема интеграции и исходный код доступны в репозитории GitHub проекта: https://github.com/lunadecisions/n8n-realestate‑parser. Документация по узлу Luna Decisions – https://docs.lunadecisions.ai/n8n. Для начала работы достаточно импортировать шаблон в n8n и задать свои API‑ключи.