Construí un publicador de redes sociales con IA de presupuesto cero con n8n
Quería construir un sistema automatizado de redes sociales por cero dólares.
El objetivo era sencillo. Envío un prompt a un bot de Telegram. Gemini escribe una publicación. Pollinations.ai crea una imagen. El sistema me devuelve todo para mi revisión.
Utilicé estas herramientas:
- n8n: Para conectar todos los servicios.
- Google Gemini: Para escribir el texto.
- Pollinations.ai: Para generar imágenes.
- Telegram: Para actuar como mi centro de control.
Las herramientas gratuitas son potentes, pero fallan. Así es como solucioné los problemas.
Problema 1: Gemini añadía demasiado texto extra. Gemini a menudo incluía relleno conversacional o markdown. Decía algo como: "Aquí tienes tu tweet:" antes del texto real. Esto arruina una publicación en redes sociales.
La solución: Utilicé un nodo Code de n8n. Escribí una pequeña función de JavaScript para eliminar todas las palabras extra y el markdown. También añadí una comprobación para asegurarme de que el texto se ajuste a los límites de caracteres de las redes sociales.
Problema 2: Las imágenes eran inconsistentes. Pollinations.ai producía estilos diferentes cada vez. A veces, las imágenes no coincidían con el tono del texto.
La solución: Añadí un segundo paso. Utilicé Gemini para escribir un prompt de imagen específico basado en la publicación de la red social. Este prompt incluye detalles de estilo como "digital art" o "tech-focused". También aumenté la configuración de tiempo de espera (timeout) en n8n para que el flujo de trabajo no se interrumpa durante las generaciones lentas.
Problema 3: Las revisiones en Telegram eran desordenadas. Recibir texto sin formato y URLs largas era difícil de leer.
La solución: Creé una plantilla de mensaje en n8n. Ahora, Telegram muestra el texto y la imagen juntos. Añadí botones de "Aprobar" o "Descartar". Esto convierte un simple bot en un panel de control profesional.
La lección: Puedes construir automatizaciones masivas de forma gratuita. Sin embargo, debes dedicar tiempo a la limpieza de datos y al manejo de errores. Los "fallos" son donde aprendes cómo funcionan realmente las APIs.
¿Qué fallos ocurren en tus proyectos de automatización?
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