Le lundi matin, avant de checker tes mails, tu ouvres Instagram Insights, puis TikTok Analytics, tu notes les chiffres qui comptent, tu essaies de te souvenir quel post a le mieux marché la semaine passée pour le refaire. Dix minutes qui reviennent chaque semaine, et que tu oublies un lundi sur trois.
Ce workflow le fait à ta place. Il tourne tout seul chaque lundi à 8h, va chercher tes posts Instagram et tes vidéos TikTok de la semaine, calcule le meilleur, le pire, et l'engagement moyen, puis t'envoie le résumé directement sur Telegram — avec une recommandation concrète pour la semaine suivante.
Un déclencheur planifié chaque lundi à 8h.
Deux appels en parallèle : les posts Instagram récents et les vidéos TikTok récentes.
Un nœud Code fusionne les deux, calcule l'engagement (likes + commentaires) de chaque post, trie, et garde le meilleur, le pire, et la moyenne.
Le résumé part sur Telegram — lisible en dix secondes, café à la main.
La tentation, c'est de chaîner les deux appels API l'un derrière l'autre. Le problème : si l'appel Instagram renvoie 20 posts, l'appel TikTok qui suit se déclencherait 20 fois au lieu d'une seule — un bug classique de multiplication d'items. La solution ici : deux branches parallèles depuis le même déclencheur, réunies par un nœud Merge juste avant le calcul.
Si le déclencheur tourne un lundi férié où tu n'as rien publié la semaine passée, l'appel API renvoie une liste vide. C'est normal, pas une panne : laisse le workflow s'arrêter proprement plutôt que de forcer un résultat vide dans Telegram — il reprendra son rythme la semaine suivante.
Une fois le rapport fiable, remplace le message Telegram brut par un appel à un modèle IA qui rédige la recommandation en une phrase plutôt qu'un chiffre — c'est la même architecture, un nœud en plus avant l'envoi.