# 2025 年 AI 自动化神器！用 n8n 零代码搭建新闻速览工作流，每天 10 分钟搞定全天科技资讯

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2025 年 AI 自动化神器！用 n8n 零代码搭建新闻速览工作流，每天 10 分钟搞定全天科技资讯

一、先看成果：n8n 自动生成的 AI 科技新闻速览

不用手动刷网站、整理信息，n8n 工作流能帮你自动聚合当天重要 AI 科技新闻，最终效果如下，效率直接翻倍！

屏幕截图 2025-10-23 125338.png

  • 这就是 2025 年最火的 AI 智能工具 n8n！在 AI 时代，我们完全可以用自动化重构传统工作 —— 把 “搜集新闻、筛选内容、整理格式” 这类重复操作交给 n8n，自己专注于信息解读和学习。
  • 核心问题 “哪里获取重要 AI 科技新闻”？n8n 的 RSS 节点能直接对接权威平台，一键解决信息来源难题。

二、第一步：3 分钟搞定 n8n 安装与启动

想搭建工作流，先完成 n8n 的基础部署，操作超简单，跟着终端命令走就行：

  1. 安装 n8n

打开电脑终端（Windows 用 CMD 或 PowerShell，Mac 用终端），输入以下命令开始安装（如果已经安装过，直接跳过这步）：

npm install n8n --save-dev

下图是终端中命令的实际展示，你操作时只需点击回车，等待依赖包下载完成即可：

屏幕截图 2025-10-23 125918.png

  1. 检查安装是否成功

安装结束后，输入以下命令验证 n8n 是否部署到位：

npm list n8n

如果终端显示类似 “n8n@x.x.x” 的版本信息，就说明安装成功了，如下图所示：

屏幕截图 2025-10-23 130434.png 3. 启动 n8n，进入可视化界面

在当前终端目录下，输入以下命令启动 n8n：

npx n8n
    • 启动成功后，终端会显示 “Started n8n on port 5678”，同时给出一个本地链接（类似http://localhost:5678）。
    • 按住Ctrl键，点击这个链接，就能打开 n8n 的可视化编辑界面，如下图所示：

屏幕截图 2025-10-23 130711.png

    • 补充知识点：n8n 基于 Node.js 运行，是 “按需扩展” 的工具包 —— 需要什么功能就装什么插件；2025 年是 AIAgent 自动化元年，n8n 正是搭建 AI 工作流的核心工具；npx是 Node.js 自带的 “运行工具”，第一次用的话会自动帮你安装 n8n；而且 JavaScript 兼容性极强，既能做前端（浏览器）、后端（Node），也是 AI SDK 的主流开发语言（和 Python 并列），甚至能跑在单片机上。

三、核心步骤：搭建 “tech 新闻工作流”，自动搜集喜爱内容

我们要创建一个名为 “tech” 的工作流，实现 “自动抓新闻→筛选当天内容→整理格式→AI 生成速览→保存到本地” 的全流程自动化。先明确工作流的核心节点功能，再一步步配置。

（一）工作流核心节点参数说明

节点名称核心功能与作用
Trigger（手动触发）工作流的 “启动开关”，无需复杂配置，点击就能触发后续所有节点运行
RSS XML（订阅源）对接新闻平台的 RSS 接口，自动抓取内容（RSS 是标准化 XML 格式，类似 HTTP 请求，能集中获取网站更新），是工作流的 “信息入口”
Filter（筛选）按 “发布时间” 过滤内容，只保留 “今天发布” 的新闻，避免抓取旧信息，保证速览时效性
Edit Fields（字段编辑）自定义处理新闻数据：把 “标题（title）” 和 “内容（content）” 合并成一个字符串，加上 “Title:”“Content:” 前缀，用\n换行 —— 这样格式更清晰，后续 AI 能更快识别
AI Agent（AI 代理）调用大模型（如 Deepseek），把整理好的新闻变成 “Markdown 格式的速览”，相当于你的 “自动编辑”
Convert to File把 AI 生成的文本转换成 “文本文件”，为后续保存到本地做准备
Read/Write Files from Disk把转换好的文件写入本地指定路径，方便你随时打开查看

（二）逐个节点配置：从抓新闻到存文件，一步到位

1. RSS 节点：对接权威新闻源，自动抓内容

RSS 节点是工作流的 “信息源头”，我们以《WIRED》科技新闻为例配置（你也可以换成其他平台的 RSS 链接）：

  • 在 n8n 编辑界面，拖拽左侧 “RSS XML” 节点到画布，双击打开配置界面。

屏幕截图 2025-10-23 132514.png

  • 配置完成后，点击节点右上角的Execute step按钮 ——n8n 会自动读取这个 URL 的新闻数据，并在右侧 “Output” 面板展示结果。
  • 右侧面板右上角有Schema、Table、JSON三个选项，是数据的三种查看格式：Table 格式最直观（能看到标题、发布时间等），JSON 格式能看完整数据，按需切换即可，如下图所示：

屏幕截图 2025-10-23 133022.png

2. Filter 节点：只留当天新闻，过滤旧内容

抓取到的新闻里会有旧内容，用 Filter 节点筛选 “24 小时内发布” 的新闻，保证时效性：

  • 拖拽左侧 “Filter” 节点到画布，放在 RSS 节点后面，用连接线把两个节点连起来（鼠标 hover 节点会出现小圆圈，拖拽即可连线）。
  • 双击 Filter 节点打开配置界面，左侧 “Input Data” 面板会显示 RSS 节点抓取的所有字段（如title标题、pubDate发布时间等），如下图所示：

屏幕截图 2025-10-23 133359.png

  • 用鼠标拖拽左侧的pubDate（发布时间）字段，放到右侧 “Conditions” 条件区域，如下图所示：

屏幕截图 2025-10-23 133858.png

  • 在条件配置区，点击 “Value” 输入框右侧的小按钮（图标为{}），选择 “Expression”（自定义表达式）模式，然后粘贴以下 JavaScript 代码：
{{ new Date((new Date()).getTime() - 60 * 60 * 24 * 1000) }}

这段代码的作用是 “获取当前时间前 24 小时的时刻”，配置界面如下图所示：

屏幕截图 2025-10-23 134410.png 代码解析：

  1. new Date()：获取当前电脑的时间；
  1. .getTime()：把当前时间转换成 “毫秒级时间戳”（从 1970 年 1 月 1 日到现在的毫秒数）；
    • 60 * 60 * 24 * 1000：减去 24 小时的毫秒数（60 秒 ×60 分 ×24 时 ×1000 毫秒 = 8640000

  2. 最后用new Date(...)把计算后的时间戳转回 “标准日期对象”—— 这一步是为了让 Filter 节点能正确识别时间格式，从而判断新闻的pubDate（发布时间）是否在 “当前时间 - 24 小时” 之后，最终只保留当天发布的新闻内容，精准过滤旧信息。

  • 条件运算符务必选择 “Is after”（在…… 之后），这是筛选 “当天新闻” 的关键逻辑。配置完成后点击 “Save” 保存，再点击节点右上角的Execute step按钮 —— 此时右侧 “Output” 面板会显示筛选后的结果：若当前时间有新发布的新闻，会列出标题、发布时间等核心信息；若暂无新内容，面板会显示空数据，只需换个时间段重试即可，筛选结果示例如下：

屏幕截图 2025-10-23 134536.png

3. Edit Fields 节点：合并标题与内容，为 AI 处理 “减负”

筛选后的新闻数据中，“标题（title）” 和 “内容（content）” 是分开的字段，直接传给 AI 可能导致格式混乱。用 Edit Fields 节点将两者合并成统一格式的字符串，能让 AI 更高效地识别核心信息，具体操作如下：

  • 第一步：添加并连接节点

在左侧 “Nodes” 面板中找到 “Edit Fields” 节点，拖拽到画布上，放在 Filter 节点的正后方。鼠标 hover Filter 节点右侧的小圆圈，当光标变成 “+” 时，拖拽连接线到 Edit Fields 节点左侧的小圆圈，完成两个节点的关联 —— 这样 Filter 节点筛选后的新闻数据，会自动流入 Edit Fields 节点进行处理。

  • 第二步：配置字段合并规则

双击 Edit Fields 节点打开配置界面，在 “Mode”（模式）下拉菜单中选择 “Keep only specified fields”（只保留指定字段）—— 此模式能删除数据中无关的冗余字段（如新闻来源链接、作者等），让后续 AI 只专注于 “标题 + 内容” 的核心信息，减少干扰。

点击界面中的 “Add Field” 按钮，会新增一行字段配置：

{{'Title: ' + $json.title + '\nContent: ' + $json.content}}

代码逻辑解析：

    • 在 “Field Name”（字段名）输入框中，自定义一个易识别的名称，比如news_combined（意为 “合并后的新闻”）；
    • 点击 “Value”（字段值）输入框右侧的{}图标，选择 “Expression”（表达式）模式 —— 这是实现字段合并的关键步骤；
    • 在 “Value” 输入框中，粘贴以下表达式代码：
    • 'Title: '：为新闻标题添加固定前缀，让 AI 快速识别标题部分；
    • $json.title：调用 Filter 节点传递过来的 “新闻标题” 字段数据；
    • '\n'：表示换行符，让标题和内容在视觉上分开，格式更清晰；
    • 'Content: '：为新闻内容添加固定前缀，与标题形成明确区分；
    • $json.content：调用 Filter 节点传递过来的 “新闻内容” 字段数据。
  • 第三步：验证合并结果

点击配置界面底部的 “Save” 按钮保存设置，回到画布后，点击 Edit Fields 节点右上角的Execute step按钮。此时右侧 “Output” 面板会显示处理后的数据 —— 有content_block字段，且每个字段值都以 “Title: 标题内容 \nContent: 正文内容” 的格式呈现，示例如下：

屏幕截图 2025-10-23 142303.png

小提示：若你需要保留 “发布时间” 等其他字段，可多次点击 “Add Field” 按钮，重复上述配置步骤，在 “Field Name” 中输入对应名称（如pub_date），在 “Value” 中输入{{$json.pubDate}}即可。

4. AI Agent 节点：调用 Deepseek 大模型，生成结构化 Markdown 速览

这是工作流的 “智能核心”—— 通过 AI Agent 节点调用 Deepseek 大模型，将合并后的新闻内容自动转换成 “标题清晰、分点明确” 的 Markdown 格式速览，无需手动整理排版，具体配置如下：

  • 第一步：安装并添加节点

若左侧 “Nodes” 面板中没有 “AI Agent” 节点，需先安装：点击面板底部的 “Install” 按钮，在弹出的 “Node Packs” 窗口中，搜索 “AI Agent” 并点击 “Install”，等待安装完成后，节点会自动显示在面板中。

将 “AI Agent” 节点拖拽到画布上，放在 Edit Fields 节点后方，并用连接线关联两个节点 —— 确保合并后的新闻数据能流入 AI 节点。

  • 第二步：配置 AI 提示词（Prompt）

双击 AI Agent 节点打开配置界面，核心是通过 “提示词” 告诉 AI“要做什么、怎么做”：

请你扮演专业的AI科技新闻编辑，基于上述新闻内容，生成一篇Markdown格式的新闻速览。具体要求如下：
1. 标题：用### 开头，精准概括新闻的核心亮点（不超过20字）；
2. 内容：用- 开头分点表述，每点只保留1条关键信息，语言简洁（每点不超过50字）；
3. 格式：严格遵循Markdown语法，不添加任何额外解释或多余内容。

提示词设计逻辑：明确 “角色（专业编辑）” 能让 AI 输出更符合行业规范的内容；“格式要求（### 标题、- 分点）” 能确保速览结构统一；“字数限制” 能避免 AI 输出冗余信息，提升阅读效率。

    1. 在 “Prompt (User Message)”（用户提示词）输入框中，先点击左侧 “Input Data” 面板中的news_combined字段 —— 鼠标拖拽该字段到输入框中，输入框会自动生成{{$json.news_combined}}的代码，代表将合并后的新闻数据传递给 AI；
    1. 在{{$json.news_combined}}下方，补充以下提示词内容，明确 AI 的角色和输出要求：
  • 第三步：选择大模型并调整参数
    1. 在 “Model”（模型）下拉菜单中，选择 “Deepseek”—— 若下拉菜单中没有该选项，需先添加 Deepseek 的 API 密钥：
      • 打开 Deepseek 官网（www.deepseek.com/），登录账号后进入 “开发者中心”，创建一个新的 API 密钥；
      • 回到 n8n 界面，点击左上角 “Settings”（设置）→“Credentials”（凭证）→“Add Credential”（添加凭证），搜索 “Deepseek API”，在 “API Key” 输入框中粘贴刚获取的密钥，点击 “Save” 保存；
      • 回到 AI Agent 节点配置界面，刷新 “Model” 下拉菜单，即可选择 “Deepseek”。
    1. 找到 “Sampling temperature”（采样温度）参数，设置为0.1—— 该参数控制 AI 输出的随机性：值越小（0-0.3），输出越稳定、严谨，适合新闻这类需要准确传递信息的场景；值越大（0.7-1.0），输出越有创意，但可能偏离事实，不建议用于新闻速览。

参数配置界面示例如下：

屏幕截图 2025-10-24 120604.png

  • 第四步：生成并验证速览结果

点击 “Save” 保存配置，回到画布后点击 AI Agent 节点右上角的Execute step按钮 ——AI 会开始处理新闻数据，生成 Markdown 速览。等待几秒后，右侧 “Output” 面板的 “output” 字段中，会显示 AI 生成的最终结果，示例如下：

屏幕截图 2025-10-24 115715.png

2025 年 AI 自动化神器！用 n8n 零代码搭建新闻速览工作流，每天 10 分钟搞定全天科技资讯

2025 年 AI 自动化神器！用 n8n 零代码搭建新闻速览工作流，每天 10 分钟搞定全天科技资讯

验证要点：检查结果是否符合提示词要求 —— 标题是否用 ### 开头、内容是否用 - 分点、是否有多余解释，若不符合，可返回修改提示词（如补充 “分点不超过 3 条”），重新执行节点。

5. Convert to File 节点：将 AI 生成的文本转为可保存文件

AI 生成的速览目前是 “纯文本格式”，无法直接保存到电脑本地。用 Convert to File 节点将其转换成 “Markdown 文件格式”，为后续保存到磁盘做准备，操作步骤如下：

  • 第一步：添加并连接节点

在左侧 “Nodes” 面板中找到 “Convert to File” 节点，拖拽到画布上，放在 AI Agent 节点后方，并用连接线关联 —— 确保 AI 生成的速览文本能流入该节点。

  • 第二步：配置文件转换参数

双击 Convert to File 节点打开配置界面，重点设置 4 个核心参数，确保转换后的文件格式正确：

    1. Text Input Field（文本输入字段）：下拉选择output—— 该字段对应 AI Agent 节点生成的 Markdown 速览文本，是文件转换的 “源数据”；
    1. Put Output File in Field（输出文件存储字段）：默认值为data，无需修改 —— 该字段会存储转换后的二进制文件数据，供后续节点调用；
    1. File Name（文件名）：输入daily_ai_news.md——“daily” 代表 “每日”，“md” 是 Markdown 文件的标准后缀，方便后续识别文件类型；
    1. File Type（文件类型）：下拉选择 “text/markdown”—— 此设置能确保生成的文件被系统识别为 Markdown 格式，用记事本、Typora 等工具打开时能正常显示排版。
  • 第三步：理解节点核心作用与应用场景

该节点的本质是 “文本→二进制文件” 的格式转换，无需复杂配置，但其作用关键：

    • 场景 1：为本地保存做准备 —— 只有将文本转为文件格式，才能通过后续节点写入电脑磁盘；
    • 场景 2：便于分享 —— 生成的 Markdown 文件可直接发给他人，对方打开后能看到完整排版；
    • 场景 3：数据流转适配 —— 在复杂工作流中，后续若需要对接 “邮件发送”“云存储” 等节点，文件格式比纯文本更易适配。
  • 第四步：验证转换结果

点击 “Save” 保存配置，回到画布后点击 Convert to File 节点右上角的Execute step按钮。右侧 “Output” 面板会显示data字段 —— 该字段存储的是转换后的二进制文件数据（显示为 “Binary data”），无需手动查看内容，只要面板中出现data字段，即代表转换成功。

6. Read/Write Files from Disk 节点：将文件保存到本地指定路径

这是工作流的 “最后一步”—— 将 Convert to File 节点生成的 Markdown 文件，写入电脑本地的指定文件夹，让你能随时打开查看，具体配置如下：

  • 第一步：添加并连接节点

在左侧 “Nodes” 面板中找到 “Read/Write Files from Disk” 节点，拖拽到画布上，放在 Convert to File 节点后方，并用连接线关联 —— 确保转换后的文件数据能流入该节点。

  • 第二步：配置文件写入参数

双击节点打开配置界面，按以下步骤设置参数，避免因路径错误导致文件保存失败：

  1. Operation（操作类型）：下拉选择 “Write File”（写入文件）—— 明确节点的作用是 “将数据写入磁盘”，而非 “读取磁盘文件”；
  1. File Path（文件路径）：输入本地文件夹的完整路径，例如D:\workspace\ai\n8n\tech[daily_ai_news.md](http://daily_ai_news.md)—— 注意事项：
    • 路径中的文件夹（如D:\workspace\ai\n8n\tech）需要提前在电脑上手动创建，若路径不存在，节点会报错；
    • 路径分隔符需用 “\”（Windows 系统）或 “/”（Mac/Linux 系统），例如 Mac 系统可写为/Users/xxx/Documents/ai_news/daily_ai_news.md（将 “xxx” 替换为你的电脑用户名）；
    • 文件名需与 Convert to File 节点设置的一致（此处为daily_ai_news.md），确保后续定时运行时，新文件能自动覆盖旧版本，避免文件夹内文件堆积；
  1. Input Binary Field（输入二进制字段）：下拉选择data—— 该字段对应 Convert to File 节点生成的二进制文件数据，是写入磁盘的 “源文件”，若选择错误，会导致无法生成正确文件；
  1. Overwrite File（覆盖文件）：务必勾选该选项 —— 若每天运行工作流，勾选后新生成的文件会自动覆盖前一天的旧文件，无需手动删除，保持文件夹整洁；
  1. Encoding（编码格式）：默认选择 “utf-8”—— 此编码格式支持中文显示，若改为其他编码（如 “ASCII”），可能导致文件中中文内容乱码，建议保持默认。
  • 第三步：配置界面与关键注意事项

完整配置界面示例如下，确认所有参数无误后，点击 “Save” 保存设置：

屏幕截图 2025-10-24 122525.png

关键注意事项：

    1. 权限不足问题：若点击 “Execute step” 后报错 “Permission denied”（权限不足），需检查本地文件夹的写入权限 ——
      • Windows 系统：右键目标文件夹（如D:\workspace\ai\n8n\tech）→“属性”→“安全”→选择当前用户→勾选 “写入” 权限→点击 “确定”；
      • Mac 系统：右键目标文件夹→“显示简介”→“共享与权限”→点击右下角锁形图标解锁→将当前用户的权限改为 “读与写”→关闭窗口；
    1. 中文路径问题：若路径中包含中文文件夹（如D:\工作文件夹\ai新闻），建议改为英文路径（如D:\workspace\ai_news）—— 部分系统对中文路径识别不兼容，可能导致文件保存失败；
    1. 路径长度问题：Windows 系统中，文件路径总长度建议不超过 260 个字符，若路径过长（如嵌套多层文件夹），可简化路径（如将D:\a\b\c\d\e[news.md](news.md)改为D:\news\\[daily.md](http://daily.md)）…
  • 第四步：验证文件保存结果

回到画布后，点击 Read/Write Files from Disk 节点右上角的Execute step按钮 —— 节点运行成功后，右上角会显示绿色对勾和 “Success” 提示。

此时打开电脑上设置的路径（如D:\workspace\ai\n8n\tech），会看到生成的daily_ai_news.md文件，双击打开即可查看 AI 生成的 Markdown 格式新闻速览，示例如下：

屏幕截图 2025-10-24 123145.png

验证要点：

    • 排版检查：确认标题用 “###” 开头（显示为加粗样式）、内容用 “- ” 分点，符合 Markdown 语法；
    • 内容检查：确认新闻核心信息无缺失、无乱码，语言简洁符合提示词要求；
    • 覆盖检查：若之前已生成过文件，可打开旧文件对比，确认新文件已成功覆盖旧内容。

四、工作流完整运行与自动化优化（可选）

（一）手动运行完整工作流

所有节点配置完成后，需测试整个工作流的连贯性，确保从 “抓取新闻” 到 “保存文件” 全流程无报错，操作步骤如下：

  1. 保存工作流：点击画布左上角的 “Save” 按钮（磁盘图标），在弹出的窗口中输入工作流名称（如 “AI 科技新闻速览”），选择保存路径后点击 “Save”；
  1. 启动工作流：点击画布右上角的 “Execute Workflow” 按钮（绿色三角形图标）—— 工作流会从 Trigger 节点开始，按 “RSS→Filter→Edit Fields→AI Agent→Convert to File→Read/Write Files from Disk” 的顺序依次运行；
  1. 查看运行状态：
    • 成功标识：每个节点运行完成后，右上角会显示绿色对勾，代表该节点无报错；
    • 错误处理：若节点显示红色叉号，点击该节点，右侧 “Error” 面板会显示错误原因（如 “RSS 链接无效”“API 密钥错误”），根据提示修改配置后，可右键该节点选择 “Execute Node” 重新运行，无需重启整个工作流。

（二）设置定时自动运行（解放双手）

目前工作流需手动点击 “Execute Workflow” 启动，若想实现 “每天自动生成新闻速览”，可将 “Manual Trigger”（手动触发）节点替换为 “Schedule Trigger”（定时触发）节点，实现全自动化，具体操作：

  1. 替换触发节点：
    • 右键原有的 “Manual Trigger” 节点，选择 “Delete” 删除；
    • 在左侧 “Nodes” 面板中搜索 “Schedule Trigger”，拖拽到画布最前方（作为工作流的起始节点）；
  1. 配置定时规则：
    • 双击 “Schedule Trigger” 节点打开配置界面：
      • Repeat Every（重复频率）：下拉选择 “1 Day”（每天一次），若想更频繁（如每 6 小时），可选择 “Custom” 自定义时间间隔；
      • Time（运行时间）：点击输入框选择具体时间（如 “09:00”），建议设置在每天早上，方便查看当天新闻；
      • Time Zone（时区）：下拉选择 “Asia/Shanghai”（北京时间），避免因时区偏差导致运行时间错误；
    • 配置完成后点击 “Save”，用连接线将 “Schedule Trigger” 节点与 “RSS” 节点关联；
  1. 激活工作流：
    • 点击画布右上角的 “Activate” 按钮（蓝色开关图标），弹出确认窗口后点击 “Activate”—— 此时工作流会按照设置的时间自动运行，无需人工干预；
    • 关闭自动运行：若需暂停，再次点击 “Activate” 按钮即可切换为 “Deactivate” 状态。

五、常见问题排查与优化建议

（一）常见错误及解决方法

错误现象可能原因解决方法
RSS 节点无数据输出1. RSS 链接失效；2. 网络连接异常；3. 目标网站限制 RSS 访问1. 更换有效 RSS 链接（如 TechCrunch：techcrunch.com/feed/、36 氪：36kr.com/feed）；2. 检查网络是否能正常访问目标网站；3. 尝试用浏览器打开 RSS 链接，确认是否能看到 XML 格式数据
Filter 节点筛选后无数据1. 当天暂无新发布的新闻；2. 时间表达式错误；3. 字段映射错误1. 更换其他 RSS 源或次日重试；2. 核对表达式是否为{{ new Date((new Date()).getTime() - 60 * 60 * 24 * 1000) }}；3. 确认筛选字段为 “pubDate”（发布时间），而非 “createDate”（创建时间）
AI Agent 节点报错1. Deepseek API 密钥错误；2. API 余额不足；3. 模型选择错误1. 重新在 “Credentials” 中添加 API 密钥，确保无空格或拼写错误；2. 登录 Deepseek 官网查看 API 余额（免费额度每月足够生成 300 + 篇速览）；3. 确认 “Model” 选择 “Deepseek”，而非其他未配置的模型
Read/Write Files 节点报错1. 本地路径不存在；2. 文件夹无写入权限；3. 文件名包含特殊字符1. 手动创建路径中的所有文件夹（如D:\workspace\ai\n8n\tech）；2. 按前文方法设置文件夹 “写入权限”；3. 文件名避免包含 “*”“？”“/” 等特殊字符，建议用英文和数字组合
生成的 Markdown 文件乱码1. Convert to File 节点编码格式错误；2. 文本编辑器编码不匹配1. 在 Convert to File 节点中，将 “Encoding” 设为 “utf-8”；2. 用 Notepad++ 或 Typora 打开文件，选择 “编码→UTF-8” 重新读取

（二）优化建议

  1. 增加多 RSS 源合并：
    • 需求场景：若想同时抓取多个平台的新闻（如 WIRED+36 氪 + 虎嗅），可添加多个 “RSS XML” 节点，每个节点配置不同的 RSS 链接；
    • 实现方法：在多个 RSS 节点后添加 “Merge”（合并）节点，将所有 RSS 数据合并为一个数据流后，再连接到 Filter 节点，确保筛选逻辑统一；
  1. 优化 AI 速览质量：
    • 提示词优化：在 AI Agent 节点的提示词中补充更具体的要求，如 “添加新闻发布时间”“标注新闻来源”“用通俗语言解释专业术语”；
    • 模型切换：若 Deepseek 生成效果不佳，可尝试更换为 “GPT-4”“Claude” 等模型（需提前配置对应 API 密钥）；
  1. 扩展输出渠道：
    • 邮件推送：在 Read/Write Files 节点后添加 “Email” 节点，配置邮箱账号（如 QQ 邮箱需开启 SMTP 服务），将 Markdown 文件作为附件发送到指定邮箱；
    • 云存储同步：添加 “Google Drive” 或 “阿里云 OSS” 节点，将生成的文件自动上传到云盘，方便多设备查看；
    • 微信推送：通过 “企业微信机器人” 或 “微信公众号接口” 节点，将速览内容直接推送到微信，无需打开电脑查看。

六、总结

通过 n8n 搭建 AI 科技新闻速览工作流，核心是借助 “自动化工具 + AI 大模型” 的组合，解决传统 “手动刷新闻、整理内容” 的低效问题 —— 用 n8n 的节点化逻辑处理 “信息抓取、筛选、格式转换” 等重复劳动，用 Deepseek 的自然语言处理能力实现 “结构化速览生成”，最终达成 “配置一次，每天自动获取精准新闻” 的目标。

整个流程无需编写复杂代码，即使是零基础用户，也能通过 “拖拽节点 + 填写参数” 快速上手。你可根据自身需求灵活调整：若关注财经新闻，只需更换 RSS 源；若需要 Word 格式输出，可在 Convert to File 节点中修改 “File Type” 为 “application/msword”；若想减少 AI 调用成本，可在 Filter 节点中增加 “关键词筛选”（如只保留 “AI 大模型”“自动驾驶” 相关新闻）。

在 AI 自动化的趋势下，这类 “工具 + AI” 的工作流搭建能力，不仅能提升信息获取效率，更能将节省的时间投入到 “信息解读、知识沉淀” 等更高价值的工作中。希望这份指南能帮助你快速掌握 n8n 的核心用法，打造属于自己的自动化工具链！

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