使用 n8n 构建 AI 科技新闻速览工作流：低代码实现智能信息处理
摘要：在信息爆炸的 AI 时代，如何高效获取并处理高质量内容成为个人与团队的核心竞争力。本文将带你使用开源低代码自动化工具 [n8n]，从零搭建一个“每日 AI 科技新闻速览”系统，整合 RSS 数据采集、JavaScript 过滤、OpenAI 智能摘要生成及多平台分发能力，打造属于你的个性化 AI 助手。全流程无需复杂开发，适合开发者、产品经理与技术爱好者参考实践。
一、为什么我们需要自动化处理科技资讯？
每天面对海量的科技新闻、论文更新和行业动态，手动筛选不仅耗时费力，还容易遗漏关键信息。尤其是在人工智能快速演进的今天，保持对前沿趋势的敏感度至关重要。
而传统的订阅方式（如邮件列表、RSS 阅读器）仅完成了“信息聚合”，并未解决“信息过载”问题。真正的效率提升，来自于自动化 + 智能化的结合：
- 自动抓取最新资讯
- 筛选高相关性内容
- 提炼核心要点
- 推送至常用平台
这正是现代工作流自动化的价值所在。借助低代码平台，我们可以在不写完整后端服务的前提下，快速构建出功能完整的智能信息处理系统。
本文将以 n8n 为例，演示如何用可视化节点编排的方式，实现一套“每日 AI 科技新闻速览”自动化流程。
二、什么是 n8n？它为何适合做这类自动化任务？
[n8n] 是一款基于 Node.js 的开源工作流自动化工具，名字来源于 “Nodes for notification” 或 “not centralized”，寓意其去中心化、高度可扩展的设计理念。
它的核心优势在于：
✅ 可视化编排：通过拖拽节点连接数据流，降低编程门槛
✅ 强大集成能力：内置超过 300+ 官方和社区节点，支持 HTTP、数据库、AI API、社交平台等广泛服务
✅ 本地部署 & 数据安全：支持自托管，保障敏感信息不出内网
✅ 灵活扩展：可通过 Function 节点编写 JavaScript/TypeScript 脚本，满足定制需求
对于希望快速验证想法、构建 MVP 级别的自动化系统的开发者来说，n8n 是一个极具性价比的选择。
三、实战：一步步构建“AI 科技新闻速览”工作流
我们将构建一个每天早晨 8 点自动运行的工作流，完成以下任务：
- 抓取主流科技媒体的 RSS 内容
- 过滤出当天发布的 AI 相关新闻
- 利用 OpenAI 自动生成简明摘要
- 将结果推送到邮箱 / Notion / Telegram 等平台
Step 1：设置定时触发器（Cron Trigger）
首先添加一个 Cron Trigger 节点，用于定义执行时间。
配置 Cron 表达式为：
0 8 * * *
表示每天早上 8:00 触发一次（UTC 时间需根据部署环境调整，建议启用 timezone 设置为 Asia/Shanghai）。
📌 小贴士：测试阶段可改为每分钟触发（* * * * *），确认流程无误后再切换为正式计划。
Step 2：接入 RSS 数据源
使用 n8n 内置的 RSS Feed Read 节点，连接多个权威科技媒体的 RSS 源，例如：
| 媒体 | RSS 地址 |
|---|---|
| TechCrunch AI 板块 | https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/ |
| The Verge - Tech | https://www.theverge.com/rss/index.xml |
| MIT Technology Review | https://www.technologyreview.com/feed/ |
该节点会自动拉取最近若干条文章，输出包含标题、链接、发布时间、摘要等内容的 JSON 数组。
Step 3：过滤当日新闻（Function 节点）
并非所有 RSS 返回的文章都是今天的，因此我们需要过滤掉历史内容。
插入一个 Function 节点，使用如下 JavaScript 代码：
const today = new Date();
today.setHours(0, 0, 0, 0);
return items.filter(item => {
const pubDate = new Date(item.json.pubDate);
pubDate.setHours(0, 0, 0, 0);
return pubDate.getTime() === today.getTime();
});
这段代码提取每篇文章的发布时间，并只保留发布日期为“今天”的条目。
🎯 可进一步增强：加入关键词匹配（如包含 "AI", "LLM", "neural network" 等），提高相关性。
Step 4：格式化输入数据（Set 节点）
为了让 AI 更好理解上下文，我们需要统一整理输入格式。
使用 Set 节点 将每条新闻转换为结构化文本：
标题：{title}
内容：{description}
链接：{link}
你也可以选择调用 Webhook 或 HTML 解析器获取全文内容（需配合 Scraping 工具），但要注意反爬策略和性能开销。
Step 5：调用 OpenAI 生成摘要（OpenAI 节点）
这是整个工作流的“智能中枢”。我们需要让大模型帮我们提炼重点。
配置 OpenAI 节点
- Model:
gpt-3.5-turbo（成本低、响应快） - Action: Create Chat Completion
- Prompt 示例：
你是一位专业的科技记者，请根据以下新闻内容生成一段不超过100字的中文摘要，突出事件核心、技术亮点和影响范围。不要添加主观评论。
{formattedContent}
- Temperature: 设置为
0.5，保证准确性和适度创造性 - Max Tokens: 控制在
150左右，防止输出过长
💡 提示：你可以预先在 Prompt 中加入品牌语气设定（如“简洁理性”、“略带幽默”），实现风格化摘要。
Step 6：结果分发 —— 多渠道触达用户
最后一步是将生成的摘要推送给目标用户。n8n 支持多种输出方式，以下是几个典型场景：
✅ 发送到邮箱（Email Node）
使用 SMTP 或 Gmail 节点，组装成 HTML 邮件发送给订阅者。适合团队日报场景。
✅ 同步到 Notion 数据库
通过 Notion 节点 将每条新闻及其摘要存入指定数据库，支持标签分类、阅读状态标记，便于后续检索与知识管理。
✅ 推送至 Telegram 群聊
利用 Telegram Bot 节点，将摘要实时推送到私人频道或工作群，实现即时通知。
✅ 存储为 Markdown 文件（可选）
导出为 .md 文件并同步到 GitHub 或 Obsidian，构建个人知识库。
四、进阶拓展：让工作流更智能、更个性
基础版工作流已经足够实用，但我们还可以继续升级：
🔹 添加关键词分类
使用 Hugging Face 的文本分类模型（如 facebook/bart-large-mnli），自动识别新闻所属领域（如“大模型”、“自动驾驶”、“AIGC”），便于归档与追踪。
🔹 多语言翻译支持
接入 DeepL 或 Google Translate 节点，将英文科技新闻翻译为中文摘要，拓宽信息来源。
🔹 社交媒体自动发布
将摘要改写为适合小红书、知乎或 Twitter 的短文案，通过对应 API 自动发布，打造个人 IP 内容矩阵。
🔹 用户反馈闭环
在 Telegram 或邮件中添加“👍/👎”按钮，收集用户偏好数据，未来可用于训练推荐模型。
五、结语：自动化不是替代人类，而是释放创造力
通过这个简单的 n8n 工作流，我们实现了：
- 每日自动获取 → 过滤 → 摘要 → 分发 AI 新闻
- 全程无需手动干预
- 所有组件均可视化配置，易于维护和迭代
更重要的是，这套方法论具有很强的通用性。无论是监控竞品动态、跟踪 GitHub 开源项目，还是汇总市场舆情，都可以套用类似的架构进行迁移。
技术的本质，是让人从重复劳动中解放出来，去做更有价值的事。
n8n 正是在这一理念下的优秀实践工具。它降低了自动化门槛，让更多非专业开发者也能参与到“智能工作流”的建设中来。
📎 附录：所需节点清单与资源
| 功能 | 所需节点 |
|---|---|
| 定时触发 | Cron Trigger |
| 获取新闻 | RSS Feed Read |
| 数据过滤 | Function |
| 格式化 | Set |
| AI 摘要 | OpenAI Chat Completion |
| 分发渠道 | Email / Notion / Telegram / Webhook |
🔧 部署建议：
- 本地运行：
npx create-n8n或 Docker 部署 - 生产环境：推荐使用 PM2 或 Kubernetes 管理长期任务
- 安全提示：API Key 建议使用 Environment Variables 管理