从零搭建 n8n 自动化工作流：批量生图与自动日报实战

10 月 14 日，WaytoAGI「AI训练营」第二课由讲师芋头小宝主讲，围绕 n8n 的核心节点与两个典型自动化工作流展开：批量生图与自动发送新闻日报。课程从 n8n 的安装部署、界面功能讲起，逐一介绍了触发类、AI 类与数据处理类节点的用途，并完整演示了两个工作流的搭建步骤。适合已了解 n8n 基本概念、希望上手实操的初学者阅读。

安装部署与界面速览

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针对部分学员在本地部署 n8n 时遇到的问题，芋头小宝建议新手优先采用官网推荐的 NPM 方式安装，而非 Docker。具体步骤为：先在 nodejs 官网下载适合自己系统的 LTS 版本并完成安装，随后在终端（Windows 系统可按 Win + R 打开命令行）执行命令下载 n8n，启动后访问 localhost:5678 即可打开浏览器界面。如果安装仍有困难，也可以直接使用 n8n 的 cloud 版本，不影响工作流学习。

进入 n8n 界面后，左侧边栏可新建工作流、配置凭证；中间区域是工作流概览，可查看运行情况；右侧个人空间按时间顺序展示最近运行的工作流，结构更清晰。用户可以在「凭据」处配置各类 API 密钥，也可以新建文件夹对工作流分类管理。左下角的「模板」按钮提供了大量官方免费模板，复制后可直接粘贴到新画布使用。点击头像进入「设置」，可以激活账号、配置基本信息，并安装社区节点——社区节点能显著扩展 n8n 的功能，建议按需探索。

三类核心节点：触发、AI 与数据处理

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n8n 官方有 400 多个节点，芋头小宝挑选了最常用的几类进行介绍。

触发类节点是工作流的起点。手工触发节点用于测试调通；定时触发节点支持按秒、分钟、小时设置规则，也可手写 cron 表达式，常用于定时发送周报、日报；表单触发节点让用户通过下拉框、文件上传等方式输入内容，交互友好；Webhook 触发节点通过 HTTP 请求（GET 或 POST）连接外部第三方应用，在生产环境中应用广泛，第三课会重点讲解；子工作流节点体现了封装思想，可将常用流程封装为工具供其他工作流调用；聊天触发节点则是在聊天框输入内容后触发运行。

AI 类节点中，AI agent 节点功能最强大，可连接模型、记忆和工具，实现自主规划；模型节点直接连接大模型（如 OpenAI 系列），支持文本、视觉、音频等多种类型；信息提取器节点能从非结构化文本中提取自定义字段的关键信息；文本分类器节点常用于企业场景，对客户需求进行意图识别（如功能建议、bug、价格查询）；情感分析节点判断舆情积极、消极或中性，提示词可自行修改；评估节点则用于对模型回复质量打分。

数据处理类节点是 n8n 的一大优势。code 节点支持 Javascript 和 Python；字段编辑节点可对字段增删改查、重命名或重新赋值；限制数量节点在测试时避免消耗过多 TOKEN；拆分节点将大批量数据拆分为独立个体，聚合节点则相反，两者常配合使用；合并节点汇聚多条支线数据；过滤器节点按规则筛选数据；汇总节点求平均值、大小值；去重节点去除重复数据；switch 节点像开关一样按规则将数据导向不同支线；转换为文件节点可将 JSON、base64 等格式转为 TXT、PNG、Excel 等二进制文件；HTTP 请求节点是调用 API 或获取网页内容最常用的节点；循环遍历节点对拆分出的每个数据项逐一处理。

实战一：批量生图工作流

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第一个工作流演示了 n8n 的批量自动化能力。芋头小宝强调，相比直接调用 API 或使用 chatbot，n8n 可以通过循环节点一次性生成多张图片，只需输入提示词和数量即可。

准备工作：需要申请 DeepSeek 的 API key（充值 10 元可用很久），以及火山引擎豆包 4.0 模型的 API key。

第一步：调通豆包 API。在火山引擎控制台找到视觉模型下的 AI 图片生成，选择豆包 4.0 模型，复制请求体的 URL。在 n8n 画布中新建 HTTP 节点，通过 import curl 导入请求。芋头小宝特别提醒：由于 n8n 与火山引擎的格式兼容问题，建议将请求体改为「Using JSON」方式传递，而不是默认的字段表单方式，否则可能报错。请求参数可参考官方文档设置，如尺寸（1K/2K/4K）、是否带水印（watermark: false 可生成无水印图片）等。执行成功后，用「图钉」按钮 PIN 住数据，避免重复请求消耗费用。

第二步：用 AI 优化提示词。添加一个 AI agent 节点，让模型将用户输入的简单提示词（如「一群在辽阔草原上自由自在奔跑的小狗」）优化为专业的绘画提示词，并要求以纯文本输出、不加任何前缀说明。将优化后的提示词拖拽到 HTTP 节点的 prompt 字段中，替换原来的示例提示词。

第三步：实现批量生图。添加表单触发节点，设置「提示词」（文本类型）和「生图数量」（数字类型）两个字段。修改 AI agent 的提示词，让它生成多套风格各异的提示词，并用分隔符（如 +）隔开。接着添加 code 节点，用 Javascript 或 Python 按分隔符将提示词拆分为多个独立 item。拆分后的每个 item 会自动依次请求豆包 API 生成图片，无需额外添加循环节点。整个工作流共 5 个节点：表单触发、AI agent、code、HTTP 请求（生图）、HTTP 请求（获取图片）。

芋头小宝复盘了整体思路：先调通 API，再设计工作流功能，然后逐步添加节点实现交互、优化和批量处理。工作流的 JSON 文件后续会放到课件中，跑不通的同学可以直接导入使用。

实战二：自动发送新闻日报工作流

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第二个工作流展示了定时自动化的典型场景：每天定时抓取指定主题的新闻，生成结构化日报并发送到邮箱。

获取新闻内容有三种方式：申请 news API 的免费 key（需翻墙）、使用 RSS 订阅节点、或通过 HTTP 请求调用搜索引擎聚合 API。任选一种能跑通即可。以 RSS 方式为例，复制支持 RSS 的站点链接，粘贴到 n8n 自带的 RSS 节点中即可获取内容。

数据处理与日报生成是核心环节。首先获取当前日期并格式化为干净的日期格式（如 YYYY-MM-DD），拖拽到新闻请求节点作为查询参数。由于时区差异，当天新闻可能尚未发布，可以尝试获取前一天的日期。获取到新闻后，数据通常很杂乱，需要依次处理：

1. 用字段编辑节点提取 articles 字段；
2. 用拆分节点将 100 条新闻拆分为 100 个独立 item；
3. 用过滤器节点筛选标题中包含「AI」的新闻（从 100 条过滤到 34 条）；
4. 用聚合节点将筛选后的数据重新汇聚；
5. 用字段编辑节点将数据结构「拍扁」，只保留 title、description、URL、日期等关键字段，便于 AI 理解。

最后添加 AI agent 节点，将日期和新闻数据传入提示词，生成结构优美的 Markdown 格式日报。

自动触发与邮件发送：添加定时触发节点，设置每天或每周的发送时间。该节点会自动传递当前时间戳，可替代之前的日期获取节点。由于邮件更适合展示 HTML 格式，添加 Markdown 转 HTML 节点，将 AI 生成的日报转换为 HTML 代码。最后添加邮箱节点（支持 Gmail、QQ 邮箱等），配置 SMTP 账户（具体配置流程后续会补充到课件中），填入目标邮箱地址，执行即可发送。激活工作流后，它会按照设定时间自动运行。

现场问答

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Q：MCP 无法稳定调用怎么办？ A：有些问题与模型本身有关。MCP 能做很多事情，但 HTTP 节点是必须掌握的基础——并非所有服务都有 MCP，尤其是在企业内网部署时，要么自己搭 MCP Server，要么走 HTTP 请求。

Q：用 Docker 部署遇到困难，还有其他方式吗？ A：没有部署经验的话，不建议纠结 Docker，直接用 NPM 命令行方式在本机部署，或者先用 cloud 版学习，后续再解决环境问题。

Q：如何删除一个 workflow？ A：在「My Workflows」页面找到对应工作流，可以归档或直接打开后全选删除。

Q：如何隐藏 API key？ A：使用环境变量或 n8n 的 credential（凭据）功能。把 key 配置在 credential 里，分享工作流时就不会暴露密钥。建议所有 API key 都通过 credential 管理。

Q：HTTP 节点为什么这么重要？ A：HTTP 节点就是调用 API 接口的入口，可以理解为 Type-C 接口——所有支持 Type-C 的设备都能用它充电。常用的请求方式是 GET（获取数据）和 POST（提交数据），学会这两种，其他方式就触类旁通了。

要点回顾

• 安装部署：新手优先用 NPM 方式安装 n8n（需先安装 nodejs），也可直接用 cloud 版学习。
• 节点认知：触发类节点（手工、定时、表单、Webhook、子工作流、聊天）是工作流起点；AI 类节点（AI agent、模型、信息提取器、文本分类器、情感分析等）按场景选用；数据处理类节点（拆分、聚合、过滤、字段编辑、HTTP 请求等）是 n8n 处理复杂数据流的利器。
• 批量生图工作流：表单触发 → AI agent 优化提示词 → code 节点拆分多套提示词 → HTTP 请求豆包 API 生成图片。共 5 个节点，核心思路是先调通 API，再逐步完善功能。
• 自动日报工作流：定时触发 → 获取新闻（RSS / news API / HTTP）→ 拆分、过滤、聚合清洗数据 → AI agent 生成日报 → Markdown 转 HTML → 邮箱发送。
• 成本控制：调用外部收费 API 时，用 PIN 功能固定数据，避免重复请求消耗 TOKEN。
• 作业要求：基础版完成「表单提交 → 模型优化提示词 → HTTP 请求生图」三步流程；高级版完成任意完整工作流，提交时需说明实现的功能。