Raw Animals: z pomysłu do zaplanowanej publikacji
W Raw Animals potraktowałem AI jak element całej linii produkcyjnej. Jeden temat lub plik w Google Drive mógł uruchomić scenariusz, generowanie materiału, montaż, opis i publikację, z miejscem na kontrolę człowieka.
ORKIESTRACJA
n8n spina wiele małych odpowiedzialności
Workflow pobierał dane z Drive lub Sheets, przekazywał kontekst agentom AI, wywoływał zewnętrzne API, zapisywał identyfikatory zadań i sprawdzał statusy. Opóźnienia, warunki i ponowienia były potrzebne, bo generowanie wideo nie kończy się natychmiast.
PRODUKCJA
Od krótkich klipów do gotowego formatu
Budowałem warianty dla filmów, postów ze zdjęciami oraz Explained by Emoji z własnym rendererem Remotion. Materiał mógł przejść przez scenariusz, narrację TTS, bezpieczny kadr 9:16 lub 16:9 i finalny render, zanim trafił do Postiz.
NIEZAWODNOŚĆ
Kolejka pamięta, co już się wydarzyło
Przy większej liczbie zadań PostgreSQL przechowywał tematy, statusy, liczbę prób, historię i fingerprinty treści. Dzięki temu można było wznowić pracę po błędzie, skierować trudny przypadek do ręcznej weryfikacji i ograniczyć duplikaty.
OPERACJE
Kontenery są częścią rozwiązania
Na serwerze Linux utrzymywałem n8n, Postiz, PostgreSQL, Redis, renderer i usługi pomocnicze w Dockerze. Dbałem o wolumeny, połączenia, harmonogramy, czyszczenie plików i bezpieczne przechowywanie kluczy API.