این روزها همه درباره‌ی Claude، n8n و مدل‌های جدید هوش مصنوعی حرف می‌زنن 🤖 اما حقیقت اینه که انتخاب ابزار یا مدل قوی، آسون‌ترین بخش ماجراست. چیزی که یک Automation رو از یک دمو ساده به یک محصول واقعی، پایدار و قابل اعتماد تبدیل می‌کنه، مهندسی پشت اونه ⚙️ توی این ریل، ۵ اشتباه رایج رو توضیح می‌دم که می‌تونن در بلندمدت کیفیت محصولت رو پایین بیارن: 1️⃣ بی‌توجهی به Error Handling 2️⃣ ساختن یک Workflow غول‌پیکر به‌جای Sub-workflowهای کوچک‌تر 3️⃣ استفاده از Webhook بدون Authentication و Token 4️⃣ تست نکردن Workflow با حجم بالای داده و شرایط واقعی Scale 5️⃣ نداشتن Input Validation برای بررسی داده‌های ورودی یک Workflow فقط نباید در تست اولیه کار کنه. باید در برابر خطا، داده‌های اشتباه، حجم بالای درخواست و دسترسی‌های غیرمجاز هم مقاوم باشه. اگه با n8n محصول یا سیستم خودکارسازی می‌سازی، توجه به همین جزئیاته که یک کار حرفه‌ای رو از یک نمونه آزمایشی جدا می‌کنه 🚀 💾 این ریل رو ذخیره کن تا موقع ساخت Workflow بعدی یادت نره. کدوم یکی از این اشتباه‌ها رو خودت تجربه کردی؟ 👇 #هوش_مصنوعی #اتوماسی...