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，高效获取并提炼高质量内容已成为个人与团队的核心竞争力。本文将手把手教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——自动采集 RSS 源、过滤当日内容、调用 OpenAI 生成摘要，并推送至邮箱、Notion 或 Telegram。全程无需复杂开发，适合开发者、产品经理与技术爱好者快速上手。
一、为什么我们需要自动化处理科技资讯？
每天，我们被海量的科技新闻、论文更新和行业动态包围。手动筛选不仅耗时费力，还容易遗漏关键信号。尤其在人工智能高速演进的当下，保持对前沿趋势的敏锐感知，已成为一种“数字生存技能”。
然而，传统订阅方式（如 RSS 阅读器或邮件列表）仅解决了“信息聚合”，并未破解“信息过载”的本质难题。真正的效率跃升，来自 自动化 + 智能化 的双重赋能：
- ✅ 自动抓取最新资讯
- ✅ 精准筛选高相关性内容
- ✅ 智能提炼核心要点
- ✅ 主动推送到常用平台
这正是现代工作流自动化的核心价值。借助低代码平台，我们无需构建完整后端服务，就能快速搭建功能完备的智能信息处理系统。
本文将以 n8n 为例，演示如何通过可视化节点编排，打造一套属于你自己的“AI 新闻助手”。
二、什么是 n8n？为何它特别适合这类任务？
n8n 是一款基于 Node.js 的开源工作流自动化平台，名字源于 “nodes for automation” —— 强调其模块化、可组合的设计哲学。
它的核心优势包括：
- ✅ 可视化编排：拖拽连接节点即可构建复杂流程，大幅降低编程门槛
- ✅ 丰富集成生态：内置 300+ 官方与社区节点，覆盖 HTTP、数据库、AI API、社交平台等主流服务
- ✅ 支持本地部署：数据完全自主可控，适合对隐私敏感的场景
- ✅ 灵活扩展能力：通过 Function 节点嵌入 JavaScript/TypeScript，满足高度定制需求
对于希望快速验证想法、构建 MVP 级自动化系统的用户而言，n8n 是兼具灵活性与易用性的理想选择。
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，完成以下四步闭环：
- 抓取主流科技媒体的 RSS 内容
- 过滤出当日发布的 AI 相关新闻
- 摘要核心信息（由 OpenAI 生成）
- 推送结果至邮箱 / 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，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（UTC 时间）。若部署在中国，建议在节点设置中指定时区为 Asia/Shanghai。
📌 调试技巧：测试阶段可临时设为每分钟触发（* * * * *），验证流程无误后再切回正式计划。
Step 2：接入 RSS 数据源
使用 n8n 内置的 RSS Feed Read 节点，接入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/ |
该节点会返回包含标题、链接、发布时间和摘要的 JSON 数组，作为后续处理的原始数据。
Step 3：过滤当日新闻（Function 节点）
RSS 返回的内容可能包含历史文章，需进一步筛选。
插入一个 Function 节点，使用以下 JavaScript 代码仅保留“今天”发布的内容：
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();
});
🎯 进阶建议：可叠加关键词匹配（如 "AI", "LLM", "generative"），提升内容相关性。
Step 4：格式化输入数据（Set 节点）
为便于大模型理解上下文，需统一输入格式。
使用 Set 节点 将每条新闻整理为结构化文本，例如：
标题：{title}
内容：{description}
链接：{link}
💡 若需更高精度摘要，可结合 HTML 抓取工具（如 Puppeteer）获取全文，但需注意反爬策略与性能成本。
Step 5：调用 OpenAI 生成智能摘要
这是整个流程的“智能中枢”。我们将借助 LLM 提炼新闻要点。
配置 OpenAI 节点（Chat Completion）
-
Model:
gpt-3.5-turbo（性价比高、响应快） -
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、技术亮点和潜在影响。不要添加主观评论。 {formattedContent} -
Temperature:
0.5（平衡准确性与流畅性） -
Max Tokens:
150（控制输出长度）
💡 风格定制：可在 Prompt 中加入语气设定（如“简洁理性”、“面向开发者”），实现个性化输出。
Step 6：多渠道分发结果
最后，将摘要推送给目标用户。n8n 支持多种输出方式：
- 📧 邮件通知：通过 Gmail 或 SMTP 节点发送日报，适合团队协作
- 📘 Notion 同步：存入数据库，支持标签分类、阅读状态标记，构建知识库
- 💬 Telegram 推送：利用 Bot 节点实时发送到私聊或群组，实现即时触达
- 📁 Markdown 归档（可选）：导出为
.md文件，同步至 Obsidian 或 GitHub，沉淀个人知识资产
四、进阶拓展：让工作流更智能、更个性
基础版已足够实用，但还可进一步升级：
🔹 自动分类领域
接入 Hugging Face 的文本分类模型（如 facebook/bart-large-mnli），自动打标“大模型”、“自动驾驶”、“AIGC”等标签，便于追踪细分赛道。
🔹 多语言支持
通过 DeepL 或 Google Translate 节点，将英文新闻翻译为中文摘要，拓宽信息来源边界。
🔹 社交媒体自动化
将摘要改写为适合 Twitter、小红书或知乎的短文案，自动发布，打造个人技术 IP。
🔹 用户反馈闭环
在推送中加入“👍/👎”按钮（如 Telegram Inline Keyboard），收集偏好数据，未来可用于优化推荐逻辑。
五、结语：自动化不是替代人类，而是释放创造力
通过这个 n8n 工作流，我们实现了：
- 每日自动采集 → 过滤 → 摘要 → 分发 AI 新闻
- 全程无人值守，7×24 小时运行
- 所有环节可视化配置，易于维护与迭代
更重要的是，这套方法论具有极强的迁移能力。无论是监控竞品动态、跟踪 GitHub 开源项目，还是汇总市场舆情，都可以复用类似架构。
技术的终极目标，是让人从重复劳动中解放，专注于创造、判断与连接。
n8n 正是在这一理念下的优秀实践工具——它降低了自动化的门槛，让更多非专业开发者也能参与构建“智能工作流”，真正成为自己数字生活的“指挥官”。
📎 附录：所需节点清单与部署建议
| 功能 | 所需节点 |
|---|---|
| 定时触发 | Cron Trigger |
| 获取新闻 | RSS Feed Read |
| 数据过滤 | Function |
| 格式化输入 | Set |
| AI 摘要生成 | OpenAI Chat Completion |
| 多渠道分发 | Email / Notion / Telegram / Webhook |
🔧 部署建议：
- 本地开发：使用
npx create-n8n快速启动，或通过 Docker 运行 - 生产环境：推荐用 PM2 或 Kubernetes 管理长期任务
- 安全最佳实践：API Key 等敏感信息应通过环境变量（Environment Variables）管理，避免硬编码
