Nasz workflow n8n lub Make ciągle się sypie i nikt nim nie zarządza

Workflowy skonfigurowane raz i porzucone — aż po cichu padną.

Przejmujemy twój istniejący stack automatyzacji i zamieniamy go w utrzymywany, monitorowany, ewoluujący zasób.

Porozmawiajmy o tym Zobacz: AI Coworkers

Sygnały, że to Twój problem

Rozpoznasz się w co najmniej jednym z poniższych

Workflow działa świetnie przez miesiące, a potem psuje się w najgorszym możliwym momencie.
Nikt w zespole nie jest pewien, co dokładnie robi każdy scenariusz.
Zmiany w zewnętrznych API po cichu zabijają kroki i żaden alert nie leci.
Wykonawca, który to zbudował, zniknął lub liczy ogromne stawki godzinowe za każdą poprawkę.

Dlaczego tak się dzieje

Główna przyczyna, prostym językiem

Większość „projektów automatyzacji" kończy się na deployu. Nie ma obsługi błędów dla edge cases, nie ma alertów i nie ma planu na dzień, kiedy zmieni się API third-party.

Nasze podejście

Jak realnie to rozwiązujemy

1
Audytujemy każdy istniejący scenariusz, dokumentujemy wejścia/wyjścia i znane tryby awarii.
2
Dodajemy prawdziwą obsługę błędów — retries, dead-letter queues, alerty eskalacyjne.
3
Przenosimy ciężką logikę do własnego kodu (Python / Node.js) tam, gdzie graficzne narzędzia stają się kruche.
4
Hostujemy na infrastrukturze, którą monitorujemy 24/7 i skalujemy w twoim imieniu.
5
Przejmujemy bieżące utrzymanie pod jasną SLA.

Czego możesz się spodziewać