你是不是也这样？

每天早上，第一件事就是打开网站看新闻。生怕错过一个行业大新闻。

如果我告诉你，只需要花10分钟，就能打造一个“AI新闻助理”，每天定时推送新闻消息到你的飞书群。

今天这篇文章，我就手把手带你用自动化神器 n8n，从零开始搭建一个专属的新闻监控工作流。

n8n是什么？

简单来说，n8n是一个开源的、可自托管的低代码/无代码工作流自动化工具。

你可以把各种App想象成一块块不同形状的乐高积木。而 n8n 就是那块神奇的底板，让你能把这些原本互不相干的积木，按照你的想法拼装在一起，创造出强大的自动化流程。

搭建工作流

首先我们来到n8n首页，我们一步步来操作，整个工作流就像一条流水线。 第一步：点击右上角的“创建工作流”

第一步：配置第一个节点触发器

进入这个页面之后，我们点击“+”号，开始添加第一个节点

红框内有非常多的节点，因为是自动化流程，所以需要从下面的红框内选择节点选择一个触发器

这个是节点的配置页面，配置节点的参数，比如我选择的是触发器，可以设置每天定点触发，或者隔天定点触发，根据自己的需要进行设置就可以

设置完之后，点击上面的返回画布，第一个几点就添加好了

第二步：配置第二个节点，http请求节点

我们从网站获取新闻资讯，所以需要通过http请求

左侧是输入的数据，右侧是经过这个节点处理之后输出的数据 ，节点配置参数：选择请求方法get，post等，urL将网站的网址粘贴进来

将前后两个节点连接起来，

第三步：配置第三个节点，数据处理节点

从http请求过来的数据之后，我们需要对数据进行一个处理，提取我们想要的数据，比如新闻标题，新闻链接等，配置如下。

中间用到了js代码，这个可不是我自己写的，是通过大模型生成的，描述好你的需求，让它直接帮你生成就可以了

js部分代码如下：

// 原生RSS解析和AI新闻筛选
try {
  const rssData = $input.item.json.data || $input.item.json;
  
  if (!rssData) {
    console.log('RSS数据为空');
    return [];
  }
    
  // 解析RSS XML
  function parseRSS(xmlString) {
    const items = [];
    
    // 提取所有item标签
    const itemMatches = xmlString.match(/<item[^>]*>[\s\S]*?<\/item>/gi);
    
    if (!itemMatches) {
      console.log('未找到RSS item');
      return items;
    }

第四步：配置第四个节点，聚合节点，我们需要将前面获取的数据进行一个整合输出

第五步：配置第五个节点，我们需要通过webhook的方式发送消息到飞书群聊

如何获取飞书webhook我们放在后面

Method：post

url：webhook链接

header：name：Content-Type

        value：application/json

body：json 类型

里面的json代码也可以让大模型帮忙生成，找个有推理能力的大模型即可，用豆包或者deepseek都行。

这样下面我们将所有节点进行前后连接，这个工作流就搭建起来了，

点击下方的执行工作流，这个工作流就运行起来了，没有报错的情况下，每个节点的右下角会有个√号，如何有报错的话会出现红色

第六步：定制群消息展示样式

展示什么内容，展示的样式都可以定制。我尝试了好几个样式，感觉下面这两个也不错

在最后一个节点飞书webhook的json代码块里，可以进行代码配置样式。

也可以通过大模型进行调试，告诉大模型需要一个美观漂亮的样式，让大模型帮你输出代码。

获取飞书webhook

下面我们实操如何获取飞书的webhook链接。

推送消息到飞书群聊，需要通过webhook链接，下面实操如何获取到这个链接。

创建群组，添加自定义机器人，点击右侧的设置

找到群机器人，点击群机器人

找到自定义机器人并点击

设置完头像，昵称和简介

完成之后，就获取到webhook链接了，格式如下

请求成功的话返回：

{
     "StatusCode": 0,               //冗余字段，用于兼容存量历史逻辑，不建议使用
     "StatusMessage": "success",    //冗余字段，用于兼容存量历史逻辑，不建议使用
     "code": 0,
     "data": {},
     "msg": "success"
}

请求出错的话返回：

{
        "code": 9499,
        "msg": "Bad Request",
        "data": {}
}

展望

恭喜你！现在，你拥有了一个不知疲倦、忠实可靠的新闻助理。它会每天准时为你推送行业动态。

但这，仅仅是个开始。

我刚才搭建的，是一个“简化版”的助理。而n8n最强大的地方，在于它惊人的扩展性。下面，我给你提供几个“升华版”的改造思路。

1. 升级为“全网监控专家”

现在我们只监控了一个网站，但信息源当然是越多越好。

怎么做？ 你可以在第一个 HTTP Request 节点后面，再并联几个同样的节点，每个节点都填上不同网站的RSS地址。最后用一个 Merge 节点把所有新闻汇总到一起处理。这样，你的助理就能同时盯着好几个信息源，

2. 植入“AI大脑”，自动总结摘要

有时候，光看标题还不够，但原文又太长。如果能让AI自动总结成一句话摘要呢？

怎么做？ 在处理数据的环节，加入一个 OpenAI 或其他大模型节点。把新闻链接或正文内容“喂”给它，然后用一句简单的指令，比如：“请帮我把这篇文章总结成不超过50字的中文摘要”。AI就能立刻返回精炼的摘要，再一起推送到飞书。

结语：你的征途，是星辰大海

这只是n8n强大能力的冰山一角。只有你想不到，没有它做不到。自动化不是为了取代人，而是为了把我们从重复的、无意义的“机器工作”中解放出来，去做更有创造力、更有价值的事情。

动手去试试吧！ 亲手搭建属于你的第一个自动化工作流，感受那种掌控一切的乐趣。如果在过程中遇到任何问题，或者有更有趣的想法，欢迎在评论区和我交流。

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