У нас вы можете посмотреть бесплатно The Prompt Framework Every n8n User Should Know или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Struggling with perfect n8n workflows that still return vague, wrong, or hallucinated answers? The problem usually isn’t your nodes—it’s your prompts. In this video I show the exact prompt structures that turn flaky agents into reliable ones, plus a real build: an automated blog creator from a YouTube transcript using n8n. What you’ll learn Pro prompt structure for basic LLM Chain nodes Pro prompt structure for AI Agent nodes (with tools) Monolithic vs. chain prompting (and why instruction drift kills reliability) A real workflow: transcript → dual drafts (research vs. transcript-only) → merge → format → Google Docs export Tool stack used n8n OpenAI Claude Gemini SERP API Google Docs Chapters 00:00 The pain: great workflow, bad results 00:26 The real fix: prompts architecture 01:24 Why agents fail despite “perfect” flows 02:19 What a “prompt” really is 02:50 n8n modes: LLM Chain vs AI Agent 03:36 Pro prompt structure for LLM Chain 05:02 Pro prompt structure for AI Agents 07:19 OpenAI vs Claude: when to use which 08:22 Monolithic vs chain prompting 09:17 Project: auto-blog from transcript 10:03 Node 1: chat trigger & agent setup 11:20 Configure models + SERP API 11:54 Node 2: research agent (fact-check) 12:21 Node 3: transcript-only draft (LLM Chain) 12:53 Merge + synthesize drafts 13:36 Export to Google Docs 13:56 Full walkthrough & recap 14:53 Wrap-up & next steps #n8n #AIAutomation #PromptEngineering #OpenAI #Claude #Gemini #SERPAPI #GoogleDocs