AI 自动化

一个 n8n 工作流，用你自己 Ollama 服务器上的模型，根据一个主题为 X、LinkedIn、Reddit 和 Instagram 写草稿帖子。第二遍会把它们再读一次并改正错误。它不会替你发帖。

一个 n8n 工作流，通过 IMAP 读取最近一天的收件箱，把促销邮件静音，再让你自己机器上的 Ollama 模型判断哪些邮件串需要处理。紧急的发到 Telegram，Telegram 失败时发到 ntfy。

一个 n8n 工作流，用本地 Ollama 模型整理 Outlook 邮件。它给每封未整理的邮件设一个分类，再把垃圾邮件、收据、SaaS 和社区邮件移到你选的文件夹里。

一个 n8n 工作流：用你自己电脑上通过 Ollama 运行的模型给每封新邮件打标签，丢掉垃圾邮件，并为其余邮件起草回复。什么也不会发出。

一个 n8n 工作流，监视文件夹里的银行流水 CSV。AI Agent 把每份流水和本地 Excel 工作簿里的租户与房产核对，再把提醒写到同一个工作簿的一张工作表里。

一个 n8n 工作流，监视一个文件夹，把里面的文本文件存进 Qdrant 向量库，文件变化时自动新增、替换和清除。再用聊天窗口通过 Mistral 回答关于这些文件的问题。

一个 n8n 聊天：每条消息都发给你自己 Ollama 服务器上的 Llama 3.2。模型把回答写成一个 JSON 对象，聊天里显示你的提问、模型的回答和它出自的 JSON。

一块 n8n 画布，四种接入 DeepSeek 的方式：Ollama 上的本地 R1 模型回答聊天，两个直接调用 API 的请求（开思考和关思考），还有一个带记忆的智能体。

一个 n8n 工作流，监视运行 n8n 的机器上的一个文件夹。有文件到来时，Mistral 聊天模型为每个零散文件选一个子文件夹，再由一小段 shell 脚本把它移进去。

一个有两个节点的 n8n 工作流，让通过 Ollama 在你自己电脑上运行的模型写一段简短的欢迎语。它是测试 n8n 能否连上 Ollama 的最小办法。

一个带聊天框的 n8n 工作流：输入一条消息，在你自己的 Ollama 里运行的 Mistral NeMo 就以 JSON 返回姓名、联系方式、主题和时间。文字只在 n8n 和你的 Ollama 之间流动。

一个 n8n 工作流，用你自己机器上的 Ollama 模型，把一段文本和一份源文档逐句核对。一个事实核查模型给每句标 Yes 或 No，第二个模型再把标为 No 的句子总结出来。

一个在你自己电脑上写博客文章的 n8n 工作流。设好主题、语气和长度，Ollama 的 llama3:8b 就会研究主题、列大纲、写草稿并修改。不需要 API 密钥，也不需要账号。

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 n8n 工作流，把一次 Google 地图搜索变成一张带邮箱的本地商家表。表单接收关键词、地点和数量。Apify 收集商家，gpt-4o-mini 从每家网站读出邮箱，Anymail Finder 补上缺的。

一个 n8n 工作流，里面是通过 Apify Actor 从 Google 地图收集本地商家的零件：启动运行，等待，再读取地点。一段 JSON 请求体写明地点、商家类型和要收集的数量。它的节点之间没有连线。