Как използвах n8n, Docker и AI, за да изградя моя lazy dev stack

Здравейте, приятели! Аз съм разработчик с години опит в софтуерната индустрия. Обичам да кодирам, но мразя рутинните задачи. Те отнемат време и енергия. Затова реших да създам „lazy dev stack“. Това е система, която автоматизира скучните части от разработката. Използвах n8n за workflows, Docker за контейнеризация и AI за интелигентни решения. Резултатът? По-малко работа, повече креативност. В тази статия ще ви разкажа стъпка по стъпка как го направих. Ще споделя примери и съвети. Надявам се да ви вдъхновя да опитате. Ако сте developer, който иска ефективност, четете нататък.

Защо lazy dev stack?

Представете си developer, който пише код като шеф. Но вместо да се занимава с тестове, deployment или мониторинг ръчно, всичко се случва автоматично. Това е lazy dev. Не е мързел, а умна ефективност. Спестява часове всяка седмица. Аз работя върху лични проекти и фрийланс. Преди губех време в повторяеми задачи. Сега stack-ът ми обработва всичко. Сравнете го с кола на автопилот. Вие задавате дестинацията, а системата кара. Полезно за соло developers или малки екипи. Този подход е вечен – технологиите се променят, но нуждата от автоматизация остава.

Какво е n8n и защо го избрах?

n8n е open-source инструмент за автоматизация на workflows. Той е като Zapier, но self-hosted. Можете да го инсталирате на вашия сървър. Поддържа над 400 интеграции – от GitHub до OpenAI. Аз го избрах, защото е безплатен и гъвкав. Не плащам за премиум услуги. С n8n създавате визуални workflows с drag-and-drop. Всеки workflow е поредица от nodes. Един node може да чете email, друг – да генерира код с AI. Лесен за начинаещи, мощен за експерти. Сравнете го с Lego – сглобявате блокчета за всяка задача. В моя stack n8n е центърът. Той свързва всичко.

Ролята на Docker в stack-а

Docker е инструмент за контейнеризация. Той пакетира приложения в контейнери. Те са леки и преносими. Аз използвах Docker, за да стартирам n8n бързо. Без Docker трябва да инсталирате зависимости ръчно. С Docker – един команд. Това прави stack-а ми „lazy“. Мога да го deploy-вам навсякъде – на локален компютър или облак. Docker осигурява изолация. Ако нещо се счупи, не засяга цялата система. Сравнете го с виртуална машина, но по-бърза. В моя случай Docker управлява n8n и AI модели. Това спестява време за setup.

Интеграция на AI в n8n

AI е магията в stack-а. n8n има вградени AI nodes. Те работят с модели като OpenAI, Anthropic или локални LLMs чрез Ollama. Аз използвам AI за интелигентни задачи. Например, генериране на код или анализ на грешки. n8n позволява да създадете AI agent. Той отговаря на въпроси или изпълнява команди. С memory node AI помни контекста. Това е полезно за дълги workflows. Сравнете AI с асистент. Вие казвате „напиши тест“, той го прави. В моя stack AI прави разработката по-бърза. Не трябва да кодирам всичко ръчно.

Стъпка по стъпка: Как настроих stack-а

Ето как го направих. Ще бъда подробен, за да можете да повторите. Всичко е базирано на официални docs. Първо, инсталирайте Docker. Изтеглете от docker.com. За Mac или Windows – Docker Desktop. За Linux – следвайте инструкциите.

Стъпка 1: Инсталиране на n8n с Docker

Създайте директория за проекта. Вътре – файл docker-compose.yml. Ето примерен код:

version: '3.8'

services:
  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    restart: always
    ports:
      - '5678:5678'
    environment:
      - N8N_HOST=localhost
      - N8N_PORT=5678
      - N8N_PROTOCOL=http
      - GENERIC_TIMEZONE=Europe/Sofia  # Сменете с вашата зона
      - TZ=Europe/Sofia
      - N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true
      - N8N_RUNNERS_ENABLED=true
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
volumes:
  n8n_data:

Стартирайте с docker compose up -d. Отворете localhost:5678. Създайте акаунт. Готово! n8n работи в контейнер.

Стъпка 2: Добавяне на PostgreSQL за persistence

По подразбиране n8n използва SQLite. За по-големи проекти – PostgreSQL. Добавете в docker-compose:

  postgres:
    image: postgres:alpine
    restart: always
    environment:
      - POSTGRES_PASSWORD=yourpassword
      - POSTGRES_USER=youruser
      - POSTGRES_DB=n8n
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

В n8n service добавете:

    - DB_TYPE=postgresdb
    - DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
    - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
    - DB_POSTGRESDB_PORT=5432
    - DB_POSTGRESDB_USER=youruser
    - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=yourpassword

Рестартирайте. Сега данните са сигурни.

Стъпка 3: Интеграция на AI с Ollama

За локален AI използвах Ollama. Това е open-source LLM runner. Добавете в docker-compose:

  ollama:
    image: ollama/ollama
    restart: always
    ports:
      - '11434:11434'
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama

В n8n създайте credential за Ollama. Използвайте URL http://ollama:11434. Изтеглете модел като llama3 с docker exec -it ollama ollama pull llama3.

Стъпка 4: Използване на self-hosted AI starter kit

n8n има готов kit на GitHub. Клонирайте: git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit. Копирайте .env.example в .env. Попълнете secrets. Стартирайте с docker compose up. Това добавя Qdrant за vector store. Идеално за RAG workflows.

Сега stack-ът е готов. Време за workflows.

Примери от моя lazy dev stack

Ето реални примери. Те са базирани на официални templates. Аз ги адаптирах.

Пример 1: Автоматично code review с AI

Създадох workflow за GitHub pull requests. Trigger: Webhook от GitHub. Node 1: GitHub – чете код. Node 2: AI Agent с Ollama. Prompt: „Анализирай този код за грешки и подобрения.“ Node 3: GitHub – поства коментар. Резултат? Автоматичен review. Спестява ми часове. Сравнете с ръчен преглед – бавен и уморителен.

Пример 2: Генериране на unit tests

Trigger: Нов файл в repo. Node: Чете код. AI node: „Напиши тестове за този function.“ Използвам OpenAI credential. Output: Тест файлове. Node: Записва в GitHub. Лесно като да поръчате кафе. AI прави тестовете точни.

Пример 3: Мониторинг на bugs с AI summarization

Trigger: Нов issue в GitHub. Node: Чете описание. AI: „Съкрати и класифицирай този bug.“ Node: Изпраща email или Slack. С memory – помни предишни issues. Това строи knowledge base. Полезно за соло проекти.

Пример 4: AI agent за daily tasks

Създадох chat agent. Trigger: Chat input. AI: Отговаря на въпроси като „Как да оптимизирам този SQL query?“ Интегрирах с Qdrant за RAG. Това е като личен асистент. Използвам го всеки ден.

Тези примери са гъвкави. Можете да ги модифицирате за вашите нужди.

Предимства на този stack

Първо, спестява време. Автоматизирах 70% от рутината. Второ, евтин. Open-source – без такси. Трето, сигурен. Self-hosted – данните са мои. Четвърто, scalable. Добавям nodes лесно. Сравнете с cloud услуги – скъпи и зависими. За community: Споделям workflows на n8n.io/workflows. Това строи връзки.

Предизвикателства и как ги реших

Не всичко е перфектно. Docker може да е сложен за новаци. Решение: Четете docs. AI модели консумират ресурси. Аз използвам леки модели като llama3.2. Debugging workflows – тествайте стъпка по стъпка. n8n има execution logs. Ако сте stuck, форумът е супер. Community е активна.

Заключение: Опитайте и споделете

Този lazy dev stack промени работата ми. С n8n, Docker и AI създадох ефективна система. Тя е evergreen – работи години напред. Ако сте developer, започнете днес. Инсталирайте Docker, стартирайте n8n. Експериментирайте с AI. Какво автоматизирате вие? Споделете в коментарите. Ако статията ви хареса, споделете я. Нека строим community заедно. Благодаря за четенето!

Федя Серафиев

е DevOps технологичен ентусиаст с опит в Linux, Docker, Kubernetes и CI/CD. Той споделя практични ръководства и анализи, които помагат на специалистите да изграждат по-добри и ефективни системи. На devopsbg.net Федя предоставя актуални и полезни насоки за автоматизация, сигурност и оптимизация на инфраструктурата.