用 n8n 自动化生成「每日科技热点速递」：从 RSS 到 AI 写作全流程实战（小白必看）

🚀 用 n8n 自动化生成「每日科技热点速递」：从 RSS 到 AI 写作全流程实战

本文基于真实工作流截图，手把手教你搭建一个自动化内容生成系统

✅ 抓取最新科技新闻 → ✅ 过滤今天发布的内容 → ✅ AI 智能重写 → ✅ 保存为文件

🔧 全程使用 n8n + DeepSeek + RSS，无需编程基础！

🌐 项目目标

每天自动：

从 Wired 等科技媒体抓取最新文章
只保留当天发布的新闻
将标题和正文合并成一段输入
使用 AI（DeepSeek）生成一篇"每日科技热点速递"
保存为 .txt 文件，方便阅读或分享

💡 实现方式：完全可视化拖拽配置，零代码！

🛠 第一步：创建新工作流

1. 登录 n8n 并进入主界面

访问：http://localhost:5679

点击右上角的 "Create Workflow" 创建新流程。

2. 添加触发器节点

选择 "Trigger manually" （手动触发），适合测试阶段。

⏳ 后期可改为 "On a schedule" 定时每天运行一次。

📡 第二步：获取数据 ------ RSS Read 节点

添加节点：`RSS Read`

输入 RSS 地址：https://www.wired.com/feed/rss
输出字段包括：
- title: 文章标题
- link: 链接
- pubDate: 发布时间
- content: 正文内容

✅ 示例输出：

json 复制代码

{
  "title": "Elon Musk Wants 'Strong Influence' Over the 'Robot Army'",
  "link": "https://www.wired.com/story/elon-musk-wants-strong-influence-over-the-robot-army-hes-building/",
  "pubDate": "Wed, 22 Oct 2025 23:37:05 +0000",
  "content": "In a Tesla earnings call Wednesday..."
}

🔍 第三步：只保留今天发布的文章 ------ Filter 节点

添加节点：`Filter`

我们要筛选出 今天发布的内容。

配置如下：

字段	值
Field	`{{ $json.pubDate }}`
Operator	`is after`
Value	`{{new Date(new Date()).getTime()-606024*1000}}`

✅ 解释：这个表达式表示"当前时间减去 24 小时"，即过去 24 小时内的文章。

💡 提示：{{ }} 中是 JavaScript 表达式，支持复杂逻辑。

🔧 第四步：格式化数据 ------ Edit Fields 节点

添加节点：`Edit Fields`

将原始字段组合成更易处理的结构。

关键操作：

在 content_block 字段中使用 Expression 模式：

bash 复制代码

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

✅ 效果：把标题和内容拼接在一起，形成统一输入格式，减少后续 AI 处理负担。

💡 小技巧：鼠标放在字段上，点击 Expression 选项即可输入 JS 表达式。

🔄 第五步：聚合所有文章 ------ Aggregate 节点

添加节点：`Aggregate`

作用：将所有文章的 content_block 合并成一个数组。

配置：

Aggregate Mode: Individual Fields
Field to Aggregate : content_block
不勾选 "Rename Field"

✅ 输出结果是一个包含多个 content_block 的数组，每个元素是一条新闻的标题+内容。

🤖 第六步：AI 生成摘要 ------ AI Agent 节点

添加节点：`AI Agent`

这是整个流程的核心！

1. 设置 Prompt（用户消息）

输入：

复制代码

{{ json.content_block }}

✅ 将前面聚合好的所有文章一次性传入 AI。

2. 添加 System Message（系统提示）

点击 Add Option → 选择 System Message，填写：

css 复制代码

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.

✅ 明确告诉 AI：你是科技编辑，要写中文 Markdown 格式的每日热点。

💬 第七步：连接大模型 ------ DeepSeek Chat Model

在 AI Agent 中添加子节点：`DeepSeek Chat Model`

配置：

Credential : 选择你的 DeepSeek 账号（platform.deepseek.com/api_keys）
Model : deepseek-chat
Sampling Temperature : 设置为 0.1

✅ 低温度值 = 更稳定、更一致的回答，适合新闻类写作。

💾 第八步：保存结果 ------ Convert to File + Write to Disk

添加节点：`Convert to File`

类型：Text
文件名：daily_tech_summary.md
内容：{{ $json.output }}

添加节点：`Read/Write Files from Disk`

操作：Write
路径：./output/daily_tech_summary.md

✅ 最终会生成一个 Markdown 文件，你可以直接打开阅读或发送到微信等平台。

🧩 完整流程图（文字版）

sql 复制代码

graph LR
    A[Trigger] --> B[RSS Read]
    B --> C[Filter: Today's News]
    C --> D[Edit Fields: Combine Title & Content]
    D --> E[Aggregate: All Articles]
    E --> F[AI Agent: Generate Summary]
    F --> G[Convert to File]
    G --> H[Write to Disk]

✅ 如何运行？

点击 "Execute workflow" 手动运行
查看执行日志，确认每一步都成功
检查 ./output/daily_tech_summary.md 是否生成

🌟 优化建议

优化点	建议
✅ 定时运行	改用 `On a schedule`，每天早上 8:00 自动执行
✅ 推送到微信	加一个 WeChat Robot 节点，自动推送消息
✅ 支持多源	添加多个 RSS 源，如 TechCrunch、The Verge
✅ 分类过滤	用 Filter 按 category 过滤，比如只选 "AI"、"机器人"

📚 总结

通过这 8 个步骤，我们实现了：

✅ 全自动抓取新闻

✅ 智能过滤时间

✅ 结构化数据处理

✅ AI 一键生成高质量内容

✅ 本地持久化存储

🔥 这就是 n8n 的强大之处：用可视化方式构建复杂的自动化流程，无需写一行代码！

📢 下一步行动

你也可以尝试：

用 GitHub Actions 自动部署
用 Webhook 触发
用 Notion 或 Airtable 存储结果

✨ 让技术为你服务，而不是被它困扰。

👉 从今天起，用 n8n 做你的私人 AI 内容助手！