一个好的选题 = 专业领域 + 读者的普遍兴趣 + 当下的时间节点。

新闻获取 n8n 工作流：

• 定时触发获取当下时间的新闻数据
• 按专业领域检索，来收集“当下时间节点”的新闻热点
• 格式化保存到知识库

评论和文章获取 n8n 工作流：

• 定期爬取评论数据，解析出关键词，收集“读者的普遍兴趣”
• 利用关键词匹配专业领域文章，收集“专业领域”内容
• 格式化保存到知识

想做好公众号，就要做好选题，就一定要用工作流搭好知识库，减少临时的选题和写作，尊重自己和读者的时间。

但凡经历过各种翻热点榜单、翻热点文章、找热点词、翻差评评论、翻痛点需求，就是会知道知识库越厚，焦虑就会越少，好心情越持久。

为什么选 n8n 呢？

n8n 工作流是非技术专业普通人入门的最好选择：比RPA聪明，比Agent灵活，比vibe coding好调试。

RPA 机器人流程自动化，是用来做自动规则作业的技术。爱玩游戏、Excel 高手可以用一个字来理解——“宏”。适合用来解决可控性，但缺一点灵活度：

• 流程非常的固定，一定有变化容易报错；
• 对结果“幻觉”的容忍度低，输出确定性高；
• 需要多次重复。

Agent 可以实现了“需求输入、流程规划、结果交付” 的全链路交付自动化，可以说很聪明，但是每个环节都做的还不够，感觉像个“半吊子”。从能力、信任、频率的产品价值公式来看，Agent 还需要面临三个方面挑战：

• 到底要完成什么任务很难定义，对于个性化场景的应对很难；
• 做的质量是否可控， 很难定义出一个通用 reward 机制；
• 用户高频使用的场景，一致性和效率方面还有挑战。

Vibe coding 用自然语言把灵感和创意直接转化成程序，可以说 RPA、Agent、工作流等等都可以用“口喷”需求来实现，开始很爽，但一旦陷入 debug 阶段，非常磨人。要用好 vibe coding 有前提：

• 需求的细节要尽量清楚，一旦幻觉开始发挥，往往需要重新开始；
• 指哪打哪，最好主动****能告诉 AI，需要对技术有一定的了解。

n8n 相比 RPA 主要胜在能接 AI Agent 能够一定程度解决不固定流程的处理方式，相比通用 Agent 主要胜在能更高效积累垂直领域知识，相比 vibecoding 主要胜在可视化操作调试更简单。

超级个体必须搞定 n8n，“it is not for you，it is you”

最后

选择AI大模型就是选择未来！最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，人才需求急为紧迫！

由于文章篇幅有限，在这里我就不一一向大家展示了，学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。

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