専門四柱推命AIエージェント作り - フルスタックn8n+Python

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名学、MBTIを統合した四柱推命分析AIエージェントを、n8nワークフローとPythonアルゴリズムで構築します。13の専門エージェントが協業し、商用レベルの四柱推命レポートを生成する実サービスシステムを最初から最後まで完成させます。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
Python
n8n
n8n
AI
AI
prompt engineering
prompt engineering
AI Agent
AI Agent
Python
Python
n8n
n8n
AI
AI
prompt engineering
prompt engineering
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • 四柱推命アルゴリズムに基づいた13の専門AIエージェントによる協調構造の設計

  • プロンプトエンジニアリングを通じた商用級の四柱推命分析レポート生成システム

  • マルチAIエージェントシステムの高度な設計および最適化戦略の策定

  • n8nとPythonを活用した実践ビジネスロジックの実装およびサービスデプロイ

  • トレンドを反映したAIサービスの企画および問題解決能力の強化

  • 商用レベルのAIエージェントベースのサービスアーキテクチャ設計

13台のAIエージェントによる協業
自分だけの四柱推命分析システムを完成

自分の手で直接完成させるAIサービス構築

この講義は、単なるAIの活用やデモレベルの実装ではありません。自分がよく知らない専門分野を分析し、これをAIエージェント構造として設計して、実際のサービスとして完成させる全過程を扱います。講義では「四柱推命」というドメインを例として使用しますが、核心は特定分野に関する知識を構造化し、これをn8nベースのワークフローとPythonコード、データ処理、レポート生成、そしてユーザー入力とサーバー配布まで繋げることで、一つの完成されたサービスを作る方法論を習得することにあります。 bằng cách cấu trúc hóa kiến thức của một lĩnh vực cụ thể và kết nối nó với quy trình làm việc dựa trên n8n, mã Python, xử lý dữ liệu, tạo báo cáo, cho đến việc nhận đầu vào từ người dùng và triển khai máy chủ.

また、単なる機能の実装にとどまらず、複数のAIエージェントを協業構造で設計し、データを統合して実際に使用可能なレベルのAIサービスシステムを構築する方法を含みます。講義を終える頃には、単なる例題ではなく、
どのような専門分野でもサービスとして拡張できる構造を自ら設計し、実装することを目指します。

🚀 この講義はすべての人のための講義ではありません。

この講義で構築するAI四柱推命エージェントは、単なる例題や学習用プロジェクトのレベルではなく、現在有料で提供されている多くのAI四柱推命サービスよりも高い完成度の結果を提供します。そのため、この内容を誰もが簡単に実装し、そのまま配布できるように無分別に拡散させることは適切ではないと判断しました。したがって、本講義は受講生数の増加に伴い、価格が段階的に上昇する構造で運営されます。

🙏これは単なる価格政策ではなく、成果物の水準と市場に与える影響を考慮した運営基準です。

🎯長く説明するまでもなく、講義の最終成果物で直接四柱推命を見て判断してください。

ちなみに、過度で無分別な使用を防ぐため、メールアドレス1件につき1回の使用制限が適用されています。
また、サーバーの仕様が許容できないほどユーザーが集中した場合、エラーが発生することがあります。

💡 この講義を通じて構築するシステムは、単なる実習用の例ではなく、実際のサービスとしてすぐに運用可能なレベルのAIエージェント構造です。ワークフローの設計からデータ処理、レポート生成、Web連動、サーバー配布まで、一つの完成されたサービス形態としてつながり、講義の内容をそのまま適用して即座に運用および拡張が可能な構造を備えることになります。 bằng cách áp dụng nguyên vẹn nội dung bài giảng.

また、現在有料で提供されている自動化ツールやサービスと比較しても、本講義で実装するシステムは
カスタマイズの自由度、拡張性、そして結果の品質の面でより高い水準を提供します。単に機能を使用するのではなく、自ら設計し運用できる完全な自動化環境を構築することになります。

5次元四柱推命AIエージェント作り
13個の専門AIエージェントの協業による、実際のサービス構築を体験します。

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名判断、MBTIなど5つの分析を統合したAIエージェント
n8nPythonを活用して、実際のサービスレベルで構築します。.

講義で学んだ内容を基に、万歳歴、占星術、紫微斗数、姓名判断、MBTIを専門家レベルのプロンプトエンジニアリングで統合分析するAIエージェントを最初から最後まで直接完成させ、商用レベルの四柱推命レポートを生成します。

5次元運命分析AIエージェント、今すぐ自分で作ってみましょう!

n8nとPythonを活用して、万世暦、紫微斗数、姓名判断など5つの核心要素を統合分析するAIエージェントを最初から最後まで構築する旅を始めます。単に理論を学ぶだけでなく、13の専門エージェントが協業して実際のサービスレベルの四柱推命レポートを生成するシステムを自ら作りながら、AIエージェント開発のすべてを経験することになります。

Point 1. AIと13の専門エージェントによる協業

万歳歴、紫微斗数、占星術、姓名判断、MBTIまで5つの分析体系を統合し、まるで13人の専門家が協力するように動くAIエージェントを構築します。単なる情報の羅列ではなく、深層的な分析レポートを生成するAIシステム設計能力を養うことができます。


Point 2. n8n+Python 実践サービス構築

n8nの強力なワークフロー自動化とPythonの柔軟なアルゴリズムを組み合わせ、複雑なビジネスロジックを直接実装し、サービスとしてデプロイする全過程を経験します。実際のサービス運営に必要なサーバー設定からドメイン連携まで、実務能力を強化することができます。


Point 3. 商用レベルのレポート自動生成

プロンプトエンジニアリングの手法を活用し、有料テンプレートレベルの高品質なHTML運勢レポートをAIで自動生成します。データに基づいた分析結果を視覚化し、ユーザーにパーソナライズされた年間ロードマップまで提供する、完成度の高い成果物を作成できます。

Point 4. AIエージェントアーキテクチャ設計

AIエージェントの協業構造の設計から高度な最適化戦略の立案まで、マルチAIシステム構築の核心原理を体系的に学習します。単なる活用を超えて、自らAIベースのサービスのアーキテクチャを設計し、問題解決能力を向上させることができます。


Point 5. ユーザー入力および外部システム連携

フォームトリガーベースの入力構造、ネットワーク設定、そして実際の制約事項を理解します。バイブコーディング(Vibe Coding)によるウェブ入力フォームの制作から、ウェブフックの受信、メール送信まで、四柱推命分析ワークフローの連動を完成させます。


Point 6. 実サービス配備のためのサーバーインフラ構築

AIエージェントを実際のサービスとして提供するためのサーバー設定、ドメイン購入、DNS設定、SSH接続、HTTPS適用など、実サービス配布に必要なすべてのインフラ構築過程を段階別に学習します。Dockerとドメインを活用した実サーバーへのデプロイを完了させます。

すべての講義は授業ノートとソーステンプレートを提供しています。All lectures provide class notes and source templates.

💡 本講義では、四柱推命の分析に必要な主要用語を授業ノートを通じて別途まとめて提供します。

四柱推命の用語は漢字ベースで構成されているため、初めて接する場合は理解が難しいことがあります。そのため、講義を受講しながら必ず授業ノートを一緒に参照することをお勧めします。講義で使用する概念や変数、解釈基準はすべて授業ノートを基準に説明されており、これらを併せて見ることでプロンプトの理解に役立ちます。

AI Agent、どこから始めればいいか分からず途方に暮れていませんか?
この講義は、まさにそのような方々のために作りました。

✔️ AIとPythonで自分だけのサービス構築を夢見ている方

  • n8nとPythonを連携させて、実際のサービスレベルのAI Agentを直接作ってみたい方

  • 特定の専門分野を分析・構造化し、AIベースのサービスとして実装する方法を学びたい方

  • プロンプトエンジニアリングとデータ設計を通じて高品質な結果を生み出すシステムを構築したい方 through prompt engineering and data design thông qua kỹ thuật prompt và thiết kế dữ liệu

  • 単なる機能の実装ではなく、一つの完成されたサービス構造を最後まで経験したい方, rather than just simple functional implementation. thay vì chỉ dừng lại ở việc triển khai các tính năng đơn thuần.

✔️ 複雑なビジネスロジックの自動化を求める実務担当者

  • n8nとPythonを活用して、既存の業務を超え複雑なロジックを一つのサービスとして自動化したい方

  • 複数のAIエージェントを連携させ、実際に動作するシステムを設計したい方 by connecting multiple AI agents

  • 単なる自動化を超えて、データに基づいた結果を生み出すサービス構造を実装したい方

  • AI技術を活用して新しいサービスの企画や事業化まで検討したい方 using AI technology

✔️ AIエージェントの開発能力を一段階引き上げたい中級開発者

  • n8nとPythonを統合したワークフロー設計からデプロイまでサービスサイクル全体を経験したい方 từ thiết kế quy trình tích hợp n8n và Python cho đến triển khai.

  • 特定のドメインに依存せず、どんな分野でもAIサービスとして拡張できる能力を身につけたい方 without being restricted to a specific domain mà không bị phụ thuộc vào một lĩnh vực cụ thể.

  • 商用レベルのAIエージェント構造を直接実装し、アーキテクチャ設計および最適化の能力を高めたい方 by directly implementing commercial-grade AI agent structures

  • 企画 → 設計 → 実装 → 配布までの全過程を経験し、実戦的な問題解決能力を強化したい方 by experiencing the entire process from planning to design, implementation, and deployment. thông qua việc trải nghiệm toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thiết kế → triển khai → đến phát hành.


n8nとPythonで自分だけの5次元四柱推命分析AIエージェントを
正常に完成させ、エキスパートへと生まれ変わりましょう。

ℹ️受講前のご案内

実習環境

  • OS:Windows、macOS、Linuxのすべてが可能(ただし、講義はWindows環境で進行されます

  • 必須ツール:n8n、Docker、Portainer、FastAPI、Gemini API、ChatGPT API、Antigravityなど

  • PCスペック:インターネット接続が可能な一般的なスペックのPC(メモリ8GB以上推奨、GPUは不問)

学習資料

  • 提供資料:実習用コード、Docker Composeの例、講義の各チャプターごとのワークフローおよび使用されたソース資料の提供

  • 構成方式:セクションごとに必要な資料を整理し、ダウンロード形式で提供

前提知識および注意事項

  • 基本的なPC操作にある程度慣れている必要があります。


  • Pythonの基本文法を知っていると役に立ちます。

  • n8nの基本概念を知っていると役立ちます。

  • AIおよびプロンプトエンジニアリングの基礎知識があると望ましいです。

  • 講義は実習中心に進められ、講義で扱う内容については基本的な説明を行っていますが、入門講義ではないため、すべての項目を詳細に説明することはありません。

  • 本講義資料およびソースコードは、講義の受講目的以外での無断配布・複製を固く禁じます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • n8nを活用してバックエンドとフロントエンドサービスを構築してみたい方

  • n8nとPythonで複雑なビジネスロジックを自動化したい実務担当者

  • AIエージェントの基礎知識を超え、実践的なサービス実装を目指す中級開発者

  • AI技術を活用したサービス企画および事業化を検討している起業家および企画者

  • 高度なn8nワークフローとPython連携を通じて、サービスの完成度を高めたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • n8nとAI Agentに関する基本的な理解

  • Pythonの基本文法と関数の作成経験

  • API呼び出しおよびJSONデータ処理に関する基礎知識

  • AIチャットボットまたはプロンプト作成の経験

こんにちは
nambaksaです。

8,684

受講生

607

受講レビュー

1,103

回答

4.8

講座評価

9

講座

こんにちは。

ヨンジン・ドットコム『コーディングは初めてなので with Python』著者のナム博士です。

C/C++、Python、そしてAIを活用した自動化システム(AI Agent)の開発を主に行っています。

私の講義をご覧いただいている皆様、最後まで「ファイト」です!


💡個人ブログ: https://blog.naver.com/nkj2001

💡AIブログ: https://blogagent.kr

🎞Youtube: https://www.youtube.com/@blographer/featured

📖書籍購入: ヨンジン・ドットコム コーディングは初めてなので with Python

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カリキュラム

全体

30件 ∙ (9時間 6分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

5件

4.6

5件の受講レビュー

  • windowz20141058님의 프로필 이미지
    windowz20141058

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    5

    43% 受講後に作成

    今回の講義も、公開されてすぐに一生懸命受講しているところです。個人的に四柱推命にとても関心があり、南博士の他の講義を見て自分なりに応用して作ってみたものもありましたが、この講義を見て次元が違うことを改めて実感しました。泣 今回の機会に、より深みのある勉強をどのような方向性ですべきか、より明確になりました。素晴らしい講義をいつもありがとうございます。

    • nambaksa
      知識共有者

      わあ!もう43%も受講されているなんて、本当に素晴らしいですね。すでに他の講義を視聴され、それを応用して別のものを作ろうとされたという事実だけでも、すでに大きな競争力をお持ちなのだと思います。いつも温かいお言葉と評価をいただき、ありがとうございます。

  • quizzlequotes4888님의 프로필 이미지
    quizzlequotes4888

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    50% 受講後に作成

    私がこれと似たようなサービスを準備中なのですが、非常に大きな助けになりました。

    • nambaksa
      知識共有者

      どのようなサービスを準備されているのか気になりますね。とにかく、お役に立てたようで良かったです。

  • fmaniac님의 프로필 이미지
    fmaniac

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    • nkj20011116님의 프로필 이미지
      nkj20011116

      受講レビュー 3

      平均評価 5.0

      修正済み

      5

      30% 受講後に作成

      • sinnyong9806님의 프로필 이미지
        sinnyong9806

        受講レビュー 1

        平均評価 3.0

        3

        100% 受講後に作成

        以前、講師の「n8n自動化完璧ガイド」を受講して満足していたので、今回は実サービスの構築方法に関する講義が行われるということで期待を持って受講しました。 全体的に、バイブコーディングとプロンプトの修正を通じて実際のAIエージェントサービスを構築していく手法についての説明は良かったです。また、n8nが2.xバージョンで変更された点に触れているのも良かったと思います。 ただ、講義の序盤から実習を進めるにあたって、非常に致命的な問題を発見しました。この点により、評価を下げざるを得ないことは大変遺憾です。 https://github.com/n8n-io/n8n/security/advisories/GHSA-44v6-jhgm-p3m4 n8nでは、Pythonコードノードで標準ライブラリではない外部ライブラリをインストールおよび実行する必要があるコードが動作することを「Python Task Runner Sandbox Escape」問題とし、致命的なセキュリティ問題として規定しています。そして、該当の問題が発生するたびに、即座にパッチを当てています。 講師の方はこの問題に対し、講義の序盤でdocker-composeをセッティングする際にn8n 2.12.2バージョンを使用するようにと一言言及されただけでしたが、実際に私がセッティングした結果、PythonタスクランナーのDockerfileまでバージョンを合わせなければ、該当のコードノードが正常に動作しませんでした。Dockerに慣れていない方や、この問題自体を知らない場合、これが原因で講義の実習が不可能になる可能性が非常に高いと思われます。これについて明確に告知するか、別の解決策を提示して、今後の受講生が不便を感じないようにしていただきたいです。

        • nambaksa
          知識共有者

          こんにちは、Seunghyun Lee さん。 まず、実習環境の重要性については、私も100%共感しております。受講評価の点数を下げてまで残してくださった内容を拝見し、複数のバージョンを直接テストしながら、どれほどの試行錯誤と不便を経験されたか、十分に伝わってきました。この点については、講義を提供する立場として、間違いなくより細心の注意を払って案内すべきだったと考えております。 おっしゃられたPython Task Runner Sandbox関連のイシューについて補足説明をさせていただきますと、私が該当の講義のためにプロジェクトを構成しテストしていた数ヶ月前の時点では、現在のように問題として浮上している状況ではありませんでした。 もともとn8nが初めて登場した際、このようなAI Agentツールの中で唯一Pythonコードノードを提供していることが開発者の間で大きな話題となりましたが、実際にコードノードを使用してみると、外部ライブラリが使用不可であったり、機能が非常に制限されていたりと、「片手落ちの機能」だという不満が多くありました。その後、このコードノードが2.xバージョンで「タスクランナー」という概念に拡張されました。以前使用していた文法が変更されたため、旧バージョンのコードノードが再利用できないという不便さに不満の声もありましたが、1.xバージョンでは使用できなかった外部ライブラリが使用できるようになったことを歓迎する人も多くいました。 もちろん、n8n 2.xでタスクランナーの概念が初めて導入された当時から、コードノードについては開発者コミュニティ内でも様々な意見があり、同様の文脈のイシューが断続的に言及されていたのは事実です。ただ、この部分は観点によってはセキュリティの脆弱性と見ることもできますし、逆に柔軟な実行のための機能として解釈することもできる、多少境界線上にある領域でもあります。 また、以前は大きな問題として扱われていなかった部分が、現時点でセキュリティイシューとして公式に処理された背景については、私も事前には把握できておりませんでした。講義を準備していた当時は、2.xバージョンがある程度安定期に入ったと判断し、バージョンの依存関係まで十分に考慮できていなかった点は、私の判断不足であったと考えております。 ご指摘いただいた通り、n8nのバージョンだけでなく、Task RunnerおよびDockerfileの環境まで合わせなければ正常に動作しないという点は、序盤に明確に案内されるべき重要な要素でした。 ひとまず、現在のn8nインストール講義の授業資料において、n8nだけでなくタスクランナーのDockerfileまでバージョンを明示した内容に差し替え、該当講義の授業ノートにバージョン明記に関する内容を追加し、他の受講生の方々が同様の問題を経験しないようにいたしました。また、後ほど動画ファイルにも字幕を使用して、おっしゃられたバージョンの固定に関する内容を追加しておくようにいたします。 改めて、詳細かつ誠実なフィードバックをいただき、感謝申し上げます。 --------------- 追加事項 上記の返信を記載した後、私がGitHubおよび様々なフォーラムを参照して確認したいくつかの事項をまとめます。 本日時点の最新バージョン2.17.7において、date.today()が返すdateオブジェクトの属性が内部的にmappingproxyでラッピングされるという奇妙なバグがあります。これがバグなのか意図されたものなのかは分かりませんが(意図する理由が全くありませんが)、他のコードには何の問題もないのに、これだけが異常である点から見てバグだと思われます。この問題により、講義で提供しているコードをn8nの最新バージョンで実行すると、mappingproxyエラーが発生します。したがって、講義で提供しているコードをそのまま使用するには、2.12.2バージョンで実行するか、あるいは本日時点の最新バージョン(2.17.7)で実行する場合は、コードで使用している today = date.today() において、dateオブジェクトの代わりにtimeオブジェクトを使用するように変更する必要があります。該当の修正済みコードは、「n8nでのPythonコード実行とデータフローの理解」講義の授業資料に添付いたします。 結論として、おっしゃられたPython Task Runner Sandbox Escapeのセキュリティイシューは現在の講義とは大きな関係はなく、単にn8n自体のバグによって最新バージョンで授業資料として提供しているコードが正常に動作していない状況であると判断されます。いずれにせよ、貴重な情報をいただいたおかげで、私が見落としていたバグを知ることができ、感謝しております。

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