用 n8n 打造你的每日科技资讯工作流：从 RSS 订阅到 AI 智能摘要

烟袅破辰
243 阅读4分钟

在信息爆炸的时代，如何高效获取并处理高质量的科技资讯，是每个技术人日常面临的挑战。今天，我将带你用 n8n 这款强大的自动化工具，打造一个「自动抓取 → 筛选过滤 → 结构化处理 → AI 智能生成 → 输出保存」的一站式新闻订阅工作流。

这个流程不仅适用于个人学习充电，也可以扩展为团队知识管理、自媒体内容生产等场景，真正实现“每天定时充电”。

🚀 工作流目标

我们希望完成以下任务：

  1. 每天自动抓取 Wired 杂志的最新科技新闻
  2. 只保留最近 24 小时内的文章
  3. 将标题和内容合并成适合大模型理解的格式
  4. 调用 AI（DeepSeek Chat）生成一篇结构清晰、可读性强的每日科技热点速递
  5. 保存为 Markdown 文件，方便阅读与归档

✅ 整个过程无需写代码，全靠可视化节点拖拽完成！

🔧 工作流架构概览

image.png

[触发器] → [WiredRSS] → [PubDateFilter] → [Edit Fields] → [ContentBlockAggregate] → [AI Agent] → [Convert to File] → [Write File to Disk]

下面我们逐个解析每个节点的作用。

1️⃣ 当点击“执行工作流”时 —— 触发器（Trigger）

这是整个流程的起点。你可以设置它为：

  • 定时触发（如每天早上 8:00）
  • 或手动触发测试

⚠️ 实际部署建议使用 Cron Trigger 节点实现定时运行。

这里具体怎么操作我就不多说了，在我的上一篇关于n8n的文章里有详细讲这些简单的操作，不懂的可以跳转 juejin.cn/post/756219…

2️⃣ WiredRSS —— 获取 RSS 源数据

image.png

URL: https://www.wired.com/feed/rss

n8n 提供了原生的 RSS 节点，可以直接连接任何公开的 RSS 链接。

✅ 优点：

  • 不需要写 HTTP 请求
  • 自动解析 XML 格式
  • 支持多种字段输出（title, content, link, pubDate 等）

📌 输出示例：

{
  "title": "Meet the Palestinian Teens Trying to Win Robotics Gold",
  "content": "Next week, five teens from Palestine will head to Panama...",
  "pubDate": "Fri, 24 Oct 2025 10:00:00 +0000",
  "link": "https://www.wired.com/story/meet-the-palestinian-teens-trying-to-win-robotics-gold/"
}

3️⃣ PubDateFilter —— 时间过滤，只留新内容

我们不想重复处理旧新闻，所以加入 时间过滤器。

image.png

{{ $json.pubDate }} is after {{ new Date(new Date()).getTime() - 60*60*24*1000 }}

👉 解释：

  • new Date() 获取当前时间
  • getTime() 返回毫秒数
  • 减去 24小时 = 60*60*24*1000 毫秒
  • 只保留发布时间在最近 24 小时内的文章

💡 这一步极大提升了效率，避免了无效处理历史数据。

4️⃣ Edit Fields —— 数据清洗与重组

image.png

我们将原始字段重新组织，构造出更适合后续使用的结构。

关键操作：

content_block: "{{ $json.title }}\n\n{{ $json.content }}"

这样做的目的是：

  • 把标题和正文拼接成一段连续文本
  • 使用 \n\n 分隔，便于 AI 理解上下文
  • 统一格式，提升 Prompt 的清晰度

最终输出：

Title: Meet the Palestinian Teens Trying to Win Robotics Gold
Content: Next week, five teens from Palestine will head to Panama...

5️⃣ ContentBlockAggregate —— 合并所有新闻块

image.png

由于我们要把多条新闻合并成一篇文章，因此使用 ContentBlockAggregate 节点。

配置如下：

  • Aggregate Mode: Individual Fields
  • Input Field Name: content_block
  • Output: 一个包含所有新闻内容的数组

✅ 输出结果是一个 JSON 数组，每项是独立的新闻块，后续可统一传给 AI。

6️⃣ AI Agent —— 调用 DeepSeek Chat 生成摘要

image.png

image.png 这是本流程的核心环节！我们通过 AI Agent 节点调用大模型进行智能创作。

Prompt 设计（关键！）

You are a professional tech news editor. Based on users input, write the popular post - daily tech.
Write it in Markdown in chinese.
Your response should just contain the Markdown content.

Human: Title: {content_block}
Content: {content_block}

Output format:
# 每日科技热点速递
## 国际要闻
...

模型参数设置：

  • Model: deepseek-chat
  • Sampling Temperature: 0.1（低随机性，保证逻辑严谨）
  • Max Tokens: 2048（确保长文本输出）

🎯 目标：让 AI 把一堆零散新闻，变成一篇有条理、有重点的“日报式”内容。

7️⃣ Convert to File & Write File to Disk —— 输出保存

image.png

image.png 最后两步是将 AI 生成的内容保存为文件。

步骤：

  1. Convert to Text File：把 JSON 输出转换为纯文本
  2. Read/Write Files from Disk：写入本地磁盘

路径示例：

D:\workspace\lesson_zp\ai\n8n\tech\tech.md

📌 每次运行后都会覆盖或追加文件，形成持续更新的知识库。

🌟 实际效果展示

直接上图好吧

image.png

📝 结语

在这个信息过载的时代，主动构建属于自己的信息流系统，才是真正的生产力跃迁。

通过 n8n + RSS + AI 的组合拳，我们实现了：

  • 自动化采集
  • 智能化提炼
  • 结构化沉淀

这不仅是“每日充电”的工具，更是未来个人知识管理的基础设施。

📌 动手试试吧！
打开你的 n8n 实例，复制这套流程，改个 RSS 地址，就能立刻拥有专属的“科技早报”。

如果你喜欢这种自动化+AI 的玩法，欢迎点赞收藏，关注我，一起探索更多 No-Code + AI 的无限可能！

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