使用 GitHub 节点可以自动化 GitHub 工作流程，并将 GitHub 与其他应用程序集成。n8n 内置支持广泛的 GitHub 功能，包括创建、更新、删除和编辑文件、仓库、议题、版本以及用户管理等。

本页面列出了 GitHub 节点支持的操作，并提供更多资源的链接。

凭证

有关设置身份验证的指导，请参考 GitHub 凭证。

/// 注意 | 此节点可用作 AI 工具 该节点可用于增强 AI 代理的能力。当以这种方式使用时，许多参数可以自动设置，或由 AI 提供信息进行配置 - 更多详情请参阅 AI 工具参数文档。 ///

支持的操作#

• 文件
  • 创建
  • 删除
  • 编辑
  • 获取
  • 列表
• 议题
  • 创建
  • 创建评论
  • 编辑
  • 获取
  • 锁定
• 组织
  • 获取仓库列表
• 版本
  • 创建
  • 删除
  • 获取
  • 获取多个
  • 更新
• 仓库
  • 获取
  • 获取议题
  • 获取许可证
  • 获取资料
  • 获取拉取请求
  • 列出热门路径
  • 列出引用来源
• 审查
  • 创建
  • 获取
  • 获取多个
  • 更新
• 用户
  • 获取仓库列表
  • 邀请
• 工作流
  • 禁用
  • 触发
  • 启用
  • 获取
  • 获取使用情况
  • 列表

模板和示例#

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View template detailsBrowse GitHub integration templates, or search all templates

当操作不受支持时的解决方案#

如果当前节点不支持您想要执行的操作，可以使用 HTTP Request 节点 调用该服务的 API。

您可以在 HTTP Request 节点中使用为该服务创建的凭证：

1. 在 HTTP Request 节点中，选择 Authentication > Predefined Credential Type。
2. 选择您想要连接的服务。
3. 选择您的凭证。

《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章，前6章涵盖深度学习基础，包括张量运算、神经网络原理、数据预处理及卷积神经网络等；后5章进阶探讨图像、文本、音频建模技术，并结合Transformer架构解析大语言模型的开发实践。书中通过房价预测、图像分类等案例讲解模型构建方法，每章附有动手练习题，帮助读者巩固实战能力。内容兼顾数学原理与工程实现，适配PyTorch框架最新技术发展趋势。