文章介绍了如何使用RSSHub和n8n工作流程构建AI新闻汇总系统。通过RSSHub获取多源科技新闻RSS提要，使用n8n工作流过滤AI相关内容，并利用DeepSeek AI的GPT模型进行内容分析和文章摘要生成。文章提供了详细的Docker Compose部署方法，展示了企业微信频道自动推送效果，为用户提供了一套零代码的AI新闻自动化解决方案。

• 创建了 n8n 工作流程来汇总和分析来自多个来源的科技新闻
• 工作流获取 RSS 提要、过滤 AI 相关内容并生成汇总文章
• 使用 DeepSeek AI 的 GPT 模型等 AI 服务进行内容分析和文章摘要汇总

RSSHub 万物皆可 RSS

RSSHub 提供从各种来源聚合的数百万内容，充满活力的开源社区确保提供 RSSHub 的新路线、新功能和错误修复。

• 🌐去中心化
  5000 多个实例在运行，形成了世界上最大的 RSS 网络。
• 🕊️开放
  所有代码都在 MIT 许可下开源，并遵循开放标准和协议。
• 🌿活跃的社区
  超过900名贡献者和维护者正在积极支持RSSHub。
• 🥳开箱即用
  大量预配置路由和公共实例可供立即使用。
• 🧩可扩展
  强大的 API 和生态项目正在支持各种场景。

Docker Compose 部署（推荐）（防屏蔽版）

RSS主要定义新闻信息也是可以选择公共的实例，但是绝对多数会被GWF 公共的实例：https://docs.rsshub.app/routes/popular

安装

参考：https://docs.rsshub.app/deploy/#install

下载docker-compose.yml

也可以选择Kubernetes（Helm）部署

$ wget https://raw.githubusercontent.com/DIYgod/RSSHub/master/docker-compose.yml

services:
    rsshub:
# two ways to enable puppeteer:
# * comment out marked lines, then use this image instead: diygod/rsshub:chromium-bundled
# * (consumes more disk space and memory) leave everything unchanged
        image: diygod/rsshub # or ghcr.io/diygod/rsshub
        restart: always
        ports:
            - "1200:1200"
        environment:
            NODE_ENV: production
            CACHE_TYPE: redis
            REDIS_URL: "redis://redis:6379/"
            PUPPETEER_WS_ENDPOINT: "ws://browserless:3000"# marked
        healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:1200/healthz"]
            interval: 30s
            timeout: 10s
            retries: 3
        depends_on:
            - redis
            - browserless # marked

    browserless: # marked
        image: browserless/chrome # marked
        restart: always # marked
        ulimits: # marked
            core: # marked
                hard: 0 # marked
                soft: 0 # marked
        healthcheck: # marked
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/pressure"] # marked
            interval: 30s # marked
            timeout: 10s # marked
            retries: 3 # marked

    redis:
        image: redis:alpine
        restart: always
        volumes:
            - redis-data:/data
        healthcheck:
test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
            interval: 30s
            timeout: 10s
            retries: 5
            start_period: 5s

volumes:
    redis-data:

检查是否需要更改任何配置
$ vi docker-compose.yml  # or your favorite editor

启动服务：

docker-compose up -d

http://{Server IP}:1200在浏览器中打开，尽情享受吧！✅

▶️ 立即行动方案

n8n 工作流程，其功能如下：
从多个新闻源获取 RSS 内容解析 RSS 内容过滤与 AI 相关的条目，利用人工智能生成扩展文章将结果发送到机器人频道

效果预览

📱 企业微信频道自动推送：

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如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

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1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

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书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

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对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

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行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

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