Telegram 消息变成 OpenAI 图片并发回
n8n 工作流
一个给会画图的 Telegram 机器人用的 n8n 工作流。你写一条消息,OpenAI 图像模型把文字变成一张图,机器人再把图发回你的聊天。
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一个给会画图的 Telegram 机器人用的 n8n 工作流。你写一条消息,OpenAI 图像模型把文字变成一张图,机器人再把图发回你的聊天。
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一个把 Telegram 机器人变成聊天助手的 n8n 工作流。每条消息经由一个被要求有帮助地、带表情符号地回答的 AI 智能体交给 OpenAI 模型,答案回到同一个聊天。
一个回答发到 Telegram 机器人的照片的 n8n 工作流。照片交给 OpenAI 视觉模型,机器人回复一段描述。不是照片的消息会收到一条请你发图片的简短回复。
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一个把 Telegram 机器人变成个人助手的 n8n 工作流。你发文字或语音,OpenAI 智能体来回答,它能读你的未读 Gmail 邮件、Google Calendar 日程,以及 Baserow 里的任务和联系人。
一个 n8n 工作流,让 OpenAI 判断新 Gmail 邮件里的每个 PDF 是否符合你设定的文件类型,并把匹配的上传到 Drive。
一个 n8n 工作流,用 OpenAI 回复名单里的 Gmail 发件人,并把每次往来和一个 Yes 或 No 评分存进 Google 表格。
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一个 n8n 工作流,每天 7:00 运行,取回昨天以来的 Gmail 邮件,让 OpenAI 写出摘要要点和行动事项。结果会做成一封排版好的 HTML 邮件,发给你设置的收件人。
一个 n8n 工作流,工作日 8:00 运行,读取最近一天的未读 Gmail,让 OpenAI 写一份紧急邮件排在前面的简短意大利语摘要。摘要会送到一个 Telegram 聊天里。
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一个 n8n 工作流,通过 IMAP 监视一个邮箱,让 OpenAI 为每封新的未读邮件写一份随意的回复。回复存成 Fastmail 里的草稿,由你自己看过再发送。
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一个 n8n 工作流,用 AI 智能体在 Gmail 里写回信草稿。它每分钟找出带着你的触发标签的对话,为最后一封邮件写一份回信草稿,再把标签去掉。
一个 n8n 工作流,用 OpenAI 整理你的 lemlist 营销活动收到的每条新回复。它会发出 Slack 提醒,让要求停止的潜在客户退订,并在 lemlist 里标出有兴趣的潜在客户。
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一个 n8n 工作流,用一个 AI 智能体给每封新的 Gmail 邮件打标签。智能体读邮件和你的标签,加上最合适的那个,都不合适时就新建一个标签。
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一个 n8n 工作流,按主题给每封新的 Gmail 邮件打标签。OpenAI 模型从你的列表里选出三个标签中合适的,工作流再在 Gmail 里加上对应的标签。
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一个为举报邮箱准备的 n8n 工作流。它给每封新的 Gmail 邮件截图,让 OpenAI 视觉模型连同邮件头读这张图,并开出一张带分析和截图的 Jira 工单。
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一个 n8n 工作流,从 Google Sheets 读取问卷答案,把每个答案作为向量存进 Qdrant。它用 K-means 给相似的答案分组,让 OpenAI 模型总结每一组,再把洞察写进一张新工作表。
一个 n8n 工作流,每天早上扫描一个 subreddit,让 OpenAI 模型说出热门话题并给出内容点子,再在 Google Sheet 里加一行。
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一个 n8n 工作流,取下一个文章索引页,选出最新的三篇文章,让 OpenAI 模型逐篇摘要。每篇文章你会得到一个标题、一份摘要和一个地址。
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一个 n8n 工作流,每周读一次没有订阅源的新闻页面。它保留最近 7 天的帖子,让 OpenAI 给每条做摘要,并在 NocoDB 里为每条存一行。
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一个 n8n 工作流,根据你自己的 OpenAI 向量库回答聊天里的问题,并把每个来源文件的名字写进回答里,紧跟在它所支持的那一段后面。
一个把 Hacker News 每月招聘帖变成职位清单的 n8n 工作流。它加载每条招聘信息,OpenAI 模型提取公司、职位、地点、薪资和链接,每条信息变成 Airtable 的一行。
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一个每天早上到 grants.gov 查看新 AI 资助的 n8n 工作流。OpenAI 模型为每个资助写摘要,并对照你的公司信息检查资格,结果存进 Airtable,稍后再把符合条件的资助做成摘要发邮件。
一个 n8n 工作流,用取自网页的 JSON 来回应 webhook 调用。它检查地址,下载页面,把页面变成文字,再请 OpenAI 挑出调用者指名的字段。
一个 n8n 工作流,把一个 Google Analytics 属性最近 7 天的数据同一年前的同样几天作比较。OpenAI 模型写出总结和一张表,每周一用邮件发出,并以纯文本发到 Telegram。
一个 n8n 工作流,回答关于 GitHub REST API 的问题。它下载 GitHub 的 OpenAPI 描述,以 OpenAI 嵌入向量的形式存进 Pinecone,并让 AI Agent 在聊天窗口里搜索它。
一个 n8n 工作流,在聊天窗口里推荐电影。它用 OpenAI 嵌入向量把你的电影 CSV 载入 Qdrant,再由一个 AI Agent 要来三部接近你喜欢的、远离你不喜欢的电影。
一个 n8n 工作流,下载德州税法,把各条法条用 Mistral 做嵌入存进 Qdrant,再加一个聊天窗口。OpenAI Agent 从最接近的法条里作答,也能按名称取出某一条或某一章。
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一个 n8n 工作流,等待有人把股票或加密货币的图表图片发到一个网址。OpenAI 模型为新手交易者读这张图,答案再以纯文字送回发送端。
一个每天傍晚运行的 n8n 工作流。OpenAI 智能体写出一份顶级 n8n 创作者的报告,存进 Google Drive 并发邮件,Gemini 列出的热门工作流清单则通过邮件和 Telegram 发出。
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一个用聊天框对话的 n8n 工作流。给它一位 n8n 创作者的用户名,OpenAI 智能体会读取这位创作者公开的每周和每月数据,并写出一份 Markdown 报告。
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一个用 ElevenLabs 朗读法语文字、用 OpenAI 转写这段音频的 n8n 工作流。OpenAI 模型把文字翻译成英语,再由 ElevenLabs 把英语读出来。
一个回答发到 webhook 的顾客问题的 n8n 工作流。OpenAI 模型根据你填进一个节点里的公司信息作答,每个问题和回答都会记进一张 Google 表格。
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一个带网页表单的 n8n 工作流。粘贴一个 YouTube 链接,Apify 的 actor 取回字幕文本,OpenAI 模型再写出一份摘要。
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一个 n8n 工作流:读未读的 Gmail,用 OpenAI 认出会议请求,让智能体查你的 Google Calendar,再给发件人回一封提出时间的邮件。
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一个 n8n 工作流,用同一段示例文字演示五种调用 OpenAI 聊天模型的小例子:写摘要、译成德语、写出图片提示词、要 SVG 代码,以及起草快速回复。
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一个为视频写配音的 n8n 工作流。它从视频里挑出帧,让 OpenAI 视觉模型分批描述,把脚本变成语音,并把 mp3 存进 Google Drive。
一个用 OpenAI 给 lemlist 潜在客户第一条回复分类的 n8n 工作流。积极的回复会开一个 HubSpot 交易并发到 Slack,外出自动回复会添加一个任务,退订的回复会把潜在客户移出。
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一个把 Google Drive 里的图片变成可搜索文字的 n8n 工作流。它读取图片的颜色数据,让 OpenAI 视觉模型给出关键词,再把两者作为一份文档存进向量库。
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一个 n8n 工作流,从 Airtable 取一篇博客文章,让 OpenAI 写出四个场景的视频脚本,再用 Leonardo.ai 为每个场景和缩略图画一张 9:16 的图。图的链接进入素材表。
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一个 n8n 工作流,向 OpenAI 模型提一个问题,并让回答符合你定义的 JSON 格式。回复不符合时,会交给第二次模型调用修复一次。
一个手动启动的 n8n 工作流:它从 Google 表格读出行,让 OpenAI 为每一行补完五个 FAQ 答案,并存成 Google Drive 里的一个文本文件。这一行随后被标为 done。
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一个用页面回应网址的 n8n 工作流。网址里带着一个请求,比如一个注册表单,OpenAI 先把它设计成结构化数据,第二步再写出 HTML,浏览器就拿到这个页面。
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一个放在网站聊天组件后面的 n8n 工作流。一个用 OpenAI gpt-4o 的 AI 智能体查看你 Outlook 日历里的空闲时间,预约 30 分钟的 Teams 会议,访客还没准备好时就把咨询用邮件发给你。
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一个手动启动的 n8n 工作流:一个 Set 节点存着一行文字和一个声音,OpenAI 的文字转语音接口把它变成一个 MP3 文件。改这两个字段,就能朗读任何内容。
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一个带 webhook 的 n8n 工作流:在它的地址后面用 ?input= 写上提示词再打开,一个 OpenAI 图像模型就画出图片。图片在同一次调用里回来,浏览器当场就能显示。
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一个带聊天窗口的 n8n 工作流,里面是一个会记住对话的 AI Agent。每条消息连同之前的消息一起阅读,助手通过一个 OpenAI 模型作答,还能使用 Calculator 工具。
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一个用 OpenAI 概括播客文字稿、挑出话题、用 Wikipedia 解释每个话题,并写出供思考的问题的 n8n 工作流。然后 Gmail 把整份摘要作为一封 HTML 邮件发给你。
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一个根据第二个工作流返回的数据来回答问题的 n8n 工作流。OpenAI 模型把这些数据当作上下文来读,设置说明里还附有一个小的示例第二工作流,让示例能直接跑起来。
一个在网站聊天里回答“我的订单到哪了?”的 n8n 工作流。OpenAI 智能体按已登录顾客的邮箱查找他的 WooCommerce 订单,并为有物流单号的包裹加上 DHL 物流事件。
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一个 n8n 工作流:把 Google Drive 里的季度财报 PDF 用 Gemini 嵌入后载入 Pinecone 索引,再由一个 OpenAI 智能体在索引里检索,写出一份关于最近三个季度的报告,并追加到一份 Google 文档里。
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一个 n8n 工作流:让 OpenAI 写一个简短的要点框,放到你 WordPress 文章正文的上方。已经处理过的文章会被跳过,每篇都记入 Google 表格,并通知 Slack 频道。