n8n 工作流模板

一个带反馈表单的 n8n 工作流。OpenAI 聊天模型把每条回答标成 Positive、Negative 或 Neutral，Google 表格新增一行，记下回答、联系方式和这个标签。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。OpenAI 智能体回答你的问题，通过 SerpApi 搜索 Google 找最新信息，在 Wikipedia 里查词条，并记住最近 20 次交流。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。OpenAI 智能体回答你的问题，并调用一个在同一块画布上运行第二条流程的工具，它从 Hacker News 的搜索取 50 条内容，以文本交还。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，智能体跑在本地的 Ollama 模型上。它算出一个地点的经纬度，从 Open-Meteo 读一天的气温，并用 Wikipedia 回答一般问题。记忆保存最近 20 轮对话。

一个带 webhook 聊天入口和 OpenAI 智能体的 n8n 工作流。它列出你的 Search Console 资源，根据你的要求拼出查询，用你的 Google 登录调用 API，再用 Markdown 表格回答。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，用平常的话回答关于 Postgres 数据库（比如 Supabase 背后的那个）的问题。它读取表清单和每张表的列，写出 SQL，并通过三个 Postgres 工具运行。

一个 n8n 工作流：读取 Supabase 存储桶里的 PDF 和文本文件，把文字作为 OpenAI 向量存进 Supabase 的表，再给你一个能据此回答的聊天智能体。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，智能体能打开网页。它的工具下载一个网址，去掉脚本和样式，把页面转成 Markdown，再交给 OpenAI 模型回答。

一个带聊天的 n8n 工作流。OpenAI 模型回答你的问题，需要最新事实时就通过 SerpApi 跑一次 Google 搜索，并把最近五条消息作为记忆。

一个带聊天的 n8n 工作流。你用平常的话提问，OpenAI 智能体列出某个时间段的事件，或在你确认标题和描述之后，在你的 Google Calendar 里新建一个事件。

一个 n8n 工作流，含三个互相独立的 AI 示例：给 Gmail 贴标签的分类器、根据存在 Pinecone 里的 PDF 回答问题的聊天，以及帮你订 Google Calendar 预约的 Claude 智能体。

一个通过 webhook 回答文字或语音 SEO 问题的 n8n 工作流。一个带记忆的 Gemini 智能体通过你基于 DataForSEO 的子工作流，查关键词、排名和 Google 搜索结果。它用 Firecrawl 读网页，再用 Markdown 回答。

一个 n8n 聊天工作流：GPT-4.1 智能体读每个问题，再把它交给你自己的三个研究工作流之一：公司、市场或社交媒体。这三个研究工作流不在文件里。

一个 n8n 聊天工作流，写广告文案、视频广告脚本和冷启动邮件序列。一个路由智能体挑选写手，文案再交给你自己提供的 Markdown 转 Google Docs 转换器。

一个 n8n 工作流，通过 Twilio 回复你店铺的 WhatsApp 消息。一个 AI 智能体在 WooCommerce 里查库存和订单，在 Google Sheets 里登记客服工单，并记住每位顾客的对话。

一个 n8n 工作流：你把一个 YouTube 视频链接贴进 n8n 的聊天框，它读取最多 100 条评论，由 OpenAI 挑出暗示了视频选题的那些。每条入选的评论存进 Google Sheets，再由一个智能体用 Tavily 上网搜索，为它补上一个题目。

一个 n8n 工作流：你把自己的 YouTube 视频链接贴进 n8n 的聊天框，它就回复这个视频最新的评论。OpenAI 把每条新评论分成称赞、提问或批评，感谢称赞，并根据视频字幕回答提问。Supabase 记下每条评论和回复。

一个 n8n 工作流，为一个 YouTube 视频写报告。把链接贴进 n8n 的聊天框，它会读取视频的详细信息和全部顶层评论，再由 OpenAI 写一份八个部分的报告，讲观众是谁、下一期该拍什么。Gmail 把报告发给你。

一个 n8n 工作流：你在 n8n 的聊天框里输入一个题目，它在 YouTube 上搜索，留下过去一年里表现好的视频。OpenAI 确认标题是英文且切题之后，每个视频都会在 Google Sheets 里占一行，带着播放、点赞和各项比率。

一个 n8n 工作流，在你网站的聊天窗口背后运行。gpt-4o 驱动的智能体通过 Pinecone 助手用你的 FAQ 回答问题，把每段对话存进 PostgreSQL，访客需要找人时就通过 Gmail 给你的客服团队发邮件。