Claude + n8n: кейс ускорения IoT-разработки с 2 месяцев до 2 дней

Промышленный IoT: где каждая неделя стоит как квартира

Представьте себе завод по производству микросхем. Чистая комната, оборудование за миллионы долларов, температура контролируется с точностью до 0.1°C. Один час простоя - это десятки тысяч долларов убытков. Клиент приходит с задачей: "Нам нужно мониторить 50 параметров на 200 единицах оборудования. Данные должны идти в нашу ERP, при аномалиях - алерты в Telegram, отчеты в Power BI. И вчера".

Классический подход? Команда из 3-4 разработчиков, 2 месяца работы, тестирование, деплой. Стоимость - от $50k. Мы сделали это за 2 дня. Один человек. Без написания строчки кода в традиционном понимании.

Почему именно Claude + n8n, а не что-то другое?

Я перепробовал всё. Cursor, Warp, традиционные IDE. Claude Code выигрывает в одном критически важном аспекте: он понимает контекст промышленных систем. Когда говоришь "Modbus TCP", он не предлагает веб-сокеты. Когда упоминаешь OPC UA, он сразу предлагает структуру сертификатов.

n8n? Это не просто "ещё один low-code инструмент". Это единственная платформа, где можно:

• Работать с промышленными протоколами (Modbus, OPC UA, MQTT с QoS 2)
• Иметь детальный контроль над ошибками (retry policies, dead letter queues)
• Развернуть на-premise без интернета (критично для заводов)
• Иметь нормальную версионность и CI/CD

В статье про сравнение AI-стеков я подробно разбирал, почему Claude Code выигрывает для промышленных задач. Кратко: меньше "творческих" интерпретаций, больше следования стандартам.

Архитектура, которая работает, а не просто выглядит красиво

Вот как выглядит реальная архитектура, а не слайд из презентации:

Ключевой момент: мы не пишем код. Мы описываем бизнес-логику на человеческом языке, Claude превращает это в техническую спецификацию, а потом в рабочие артефакты.

Пошаговый план: от нуля до работающей системы за 48 часов

1 Подготовка: собираем всё, что знаем о системе

Не начинайте с открытия IDE. Начните с документации. Соберите в одном месте:

• Модели оборудования (точные названия, версии firmware)
• Поддерживаемые протоколы и их версии
• Сетевую топологию (какие устройства в какой подсети)
• Требования к частоте опроса (каждые 10 секунд? 1 минуту?)
• Формат данных в целевых системах (какие поля в ERP, какие метрики в BI)

Дайте это Claude с промптом: "Проанализируй требования к IoT-системе. Предложи архитектуру на n8n с учетом: 1) необходимости обработки 10k сообщений в час, 2) отказоустойчивости при потере связи, 3) мониторинга состояния соединений".

2 Прототип одного потока данных

Возьмите одно устройство. Один датчик. Создайте полный цикл: сбор → обработка → сохранение → алерт.

Вот как выглядит промпт для Claude:

Создай n8n workflow для:
1. Чтения температуры с Modbus TCP устройства (адрес 192.168.1.100, порт 502, регистр 40001)
2. Частота: каждые 30 секунд
3. Если температура > 85°C → отправка в Telegram канал "alerts"
4. Все данные сохранять в PostgreSQL в таблицу "sensor_readings"
5. Добавить обработку ошибок: при потере связи 3 раза подряд → алерт в Telegram "device_offline"

Дай полный JSON workflow и инструкции по настройке нод.

Claude сгенерирует готовый workflow. Вы импортируете его в n8n. Запускаете. Работает? Отлично. Не работает? Скорее всего, проблема в настройках Modbus. Claude поможет диагностировать.

3 Масштабирование: 1 устройство → 200 устройств

Вот где проявляется магия комбинации AI + low-code. Вы не создаете 200 workflows. Вы создаете:

1. Шаблонный workflow с параметризованными настройками
2. Конфигурационный файл со списком всех устройств
3. Скрипт развертывания (Claude его напишет), который создает экземпляры workflow для каждого устройства

Спросите Claude: "Создай n8n workflow-шаблон для мониторинга Modbus устройств. Параметры должны передаваться через webhook: device_ip, device_port, register_address, alert_threshold. Добавь механизм динамического создания экземпляров этого workflow на основе CSV-файла с устройствами."

4 Интеграции: куда текут данные

ERP системы, BI-панели, системы алертинга. Каждая требует своего формата, своих аутентификаций.

Здесь используйте подход "интеграция как код". Попросите Claude:

Напиши набор n8n workflows для:
1. Экспорта данных в Microsoft Dynamics 365 (REST API, OAuth2)
2. Отправки данных в Power BI Streaming Dataset
3. Синхронизации с PostgreSQL для исторических данных
4. Все workflows должны иметь единый формат входящих данных

Важный нюанс: создайте "единый интерфейс данных". Все внутренние workflows отдают данные в одном формате. Интеграционные workflows берут этот формат и адаптируют под каждую целевую систему.

5 Деплой и мониторинг

n8n на production - это не n8n на ноутбуке. Нужно:

• High availability (два инстанса минимум)
• Мониторинг самих workflows (сколько выполнений, ошибки, latency)
• Ротация логов
• Бэкапы workflows

Дайте Claude задачу: "Создай docker-compose.yml для развертывания n8n в production. Требования: 1) PostgreSQL для workflow storage, 2) Redis для очередей, 3) два инстанса n8n за балансировщиком, 4) Prometheus метрики, 5) ежедневный бэкап workflows в S3-совместимое хранилище."

Он сгенерирует готовую конфигурацию. Вам останется подставить свои домены и пароли.

Подводные камни, о которых молчат в туториалах

1. Rate limiting и backpressure

200 устройств, опрос каждые 30 секунд. Это 400 запросов в минуту на один инстанс n8n. Modbus - не самый быстрый протокол. Что будет, если запрос зависнет на 10 секунд?

Решение: используйте n8n queues и ограничивайте concurrent executions. Claude знает эти настройки. Спросите его: "Как настроить n8n для обработки 200 параллельных Modbus-запросов без превышения лимитов сети?"

2. Качество связи в промзонах

WiFi в цеху - это не WiFi в офисе. Помехи, разрывы, латенси в секунды.

Добавьте в каждый workflow:

• Exponential backoff при ошибках связи
• Локальный кэш последних успешных значений
• Флаг "device_healthy", который сбрасывается после 5 неудачных попыток

3. Верификация данных

Датчик может сломаться и начать отправлять нули. Или 999.9. Или -273.15 (это реально бывает).

Попросите Claude добавить валидацию в каждый data flow:

// Пример кода валидации, который Claude встроит в Function node
const temperature = $input.first().json.temperature;

if (temperature === null || temperature === undefined) {
  throw new Error('Temperature is null');
}

if (temperature < -50 || temperature > 200) {
  // Физически невозможные значения для нашего процесса
  throw new Error(`Invalid temperature value: ${temperature}`);
}

if (Math.abs(temperature - previousValue) > 10) {
  // Скачок больше 10 градусов за 30 секунд - подозрительно
  // Записываем в лог, но пропускаем данные
  console.warn(`Sudden temperature change: ${previousValue} -> ${temperature}`);
}

return $input.all();

Что делать, когда Claude ошибается?

Ошибается. Часто. Особенно в деталях промышленных протоколов.

Алгоритм работы с ошибками:

1. Скопируйте ошибку из n8n логов
2. Добавьте контекст: "Вот workflow, вот ошибка, вот документация к устройству"
3. Спросите: "Проанализируй ошибку и предложи исправление"
4. Примените исправление, протестируйте
5. Если не работает - идите в документацию протокола. Claude хорош, но не идеален.

Иногда проще написать кастомную ноду на Python. Claude сгенерирует и её. Как я описывал в статье про рабочий процесс с Claude Code, ключ в итеративности: быстро тестируем, быстро получаем фидбэк, быстро правим.

Экономика: сколько это реально стоит?

Но есть скрытые расходы:

• Claude API: $0.02 за 1K токенов. На проект ушло ~500k токенов = $10
• n8n Enterprise (для on-premise): от $4,000/год
• Инфраструктура: 2 сервера, базы данных ~ $500/месяц

Итого: даже с учетом всех лицензий экономия 10-кратная. И время выхода на рынок - не 2 месяца, а 2 дня.

Что дальше? Когда эта комбинация перестанет работать

Claude + n8n - не серебряная пуля. Есть границы:

• Сверхнизкие latency требования (< 10ms). n8n добавляет overhead. Нужен чистый код.
• Обработка видео/аудио потоков. n8n не для медиа processing.
• Сложная бизнес-логика с тысячей условий. Workflow превращается в спагетти.
• Требования к сертификации (ISO, медицинские стандарты). Нужна валидируемая разработка.

Но для 80% промышленных IoT-задач - мониторинг, алертинг, интеграция - это идеальный стек. Особенно когда нужно "вчера".

Мой прогноз: через год мы увидим специализированные AI-агенты, которые будут делать то, что делал Claude в этом кейсе, но целенаправленно. Агент для Modbus. Агент для OPC UA. Агент для интеграции с SAP. И они будут стоить не $20 в месяц за API, а $2000 за разовую настройку системы.

Пока этого не случилось - используйте то, что есть. Claude Code + n8n. Два дня вместо двух месяцев. Один человек вместо команды. Работает.