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一个 n8n 工作流，演示 AI Agent 在聊天里使用两个自定义工具。一个工具返回日期和时间，另一个在同一文件的子工作流里查询虚构国家的首都。

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。

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。

一个 n8n 工作流，给你一个用于文字转语音的 Web 地址。给它一个声音 id 和一段文字，回复就是 ElevenLabs 生成的音频文件。

一个 n8n 工作流，通过你自己的 REST API 把一串主题变成草稿文章。一道代码检查给每篇草稿标出通过或没通过，只有通过的草稿才会交给你的发布接口。

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。

一个 n8n 工作流，从公开 API 取一页记录，用社区节点把它们打包成 GCF 文本，再解码回来做对比。它需要在自己托管的 n8n 上装一个社区节点。

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。

一个带网页表单的 n8n 工作流：写一句提示词，选五种风格之一，FLUX.1 schnell 就画出图片。图片存进一个存储桶，并显示在一个页面上，旁边是最近四张。

一个手动启动的 n8n 工作流：它从 GitHub 仓库读一份 Markdown 提示词，把里面的双花括号占位符换成你设好的值。随后 Ollama 上的一个 AI 智能体运行填好的提示词。

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。

一个手动启动的 n8n 工作流：它下载一张示例照片，Google Gemini 为它写一个带双关的标题和一段说明。Edit Image 节点再把两者画在底部的一条深色色带里。

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。

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 n8n 工作流，把一次聊天请求发给主模型，那次调用失败时，再把同一个请求发给第二个模型。两次调用用同一个网关地址和同一个密钥。

一个每天早上 9:00 运行的 n8n 工作流。一个由 Gemini 驱动的 AI Agent 从 Google Calendar 读出今天的日程，写出一份点出每位参会者的简短总结，再发到一个 Slack 频道。

一个有两个小型 LangChain 演示的 n8n 工作流，都写在 Code 节点里：一条手写的链回答“Tell me a joke”，一个带手写 Wikipedia 工具的智能体回答爱因斯坦是哪一年出生的。

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。

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。

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。

一个带 webhook 的 n8n 工作流：随便发一条请求，Claude Haiku 4.5 就把它标成 support、technical、sales 或 general，并给出优先级和一句话摘要。调用方在同一次调用里拿回这个标签。

一个每天早上 8:00 运行的 n8n 工作流。它用 Claude 把今天的日期和一份任务清单写成一条简短的简报，再把简报推送到你的 LINE。

一个给 LINE 官方账号用的 n8n 工作流。LINE 把每条消息发到一个 webhook，Claude 用同一种语言写出一条简短的回复，工作流再通过 LINE 的回复 API 把它发回去。

一个挂在网址后面的 n8n 工作流。发给它一个主题和一个类型，Claude 写出一篇博客、一期通讯或三条社交帖，工作流把草稿以 JSON 返回，并把预览发到 Slack。

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。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。每条消息经由 Basic LLM Chain 发给你自己机器上 Ollama 提供的模型，回答回到同一个窗口。

一个葡萄牙语的 n8n 聊天，用来比较企业健康保险方案。AI 助手把每位访客记在 Postgres 里，从 MySQL 表里找出最便宜的三个方案，还能调用两个网络 API。这是一个起步模板，数据要你自己填。

一个 n8n 工作流，通过 webhook 收下 PDF 格式的 RFP，把里面的问题挑出来，再让 AI 助手根据你的公司文字回答，写进一份新的 Google Doc。完成后 Gmail 和 Slack 会通知团队。

一个 n8n 工作流，从 Google Drive 下载五张照片，把大图缩小，再让 Gemini 视觉模型按英国护照照片规则逐张检查。每张照片得到一个合格与否的结论和理由。

一个每晚处理 Jira 里搁置一周未解决工单的 n8n 工作流。模型先给每张工单分类，再按情况发提醒、写关闭说明、推 Slack 提醒，或者根据相似工单和 Notion 给出 AI 回答。

一个带聊天窗口的 n8n 工作流。AI 助手能答的就直接答，答不上来时先问访客要邮箱地址，再把问题发到 Slack 频道，让真人来回复。

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。

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。

一个每六小时读取一次 Hacker News 首页的 n8n 工作流，挑出链接指向 GitHub 的帖子。gpt-4o-mini 为每个项目写一条 X 帖子和一条 LinkedIn 帖子，Telegram 把两份草稿发给你，五分钟后自动发布。

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。

一个 n8n 工作流，用来回答通过邮件发来的公司问题。它先概括每封邮件，再到 Qdrant 知识库里查你的文档，用 AI 写出回复，并通过 SMTP 发出。

一个面向 ERPNext 的 n8n 工作流：webhook 把每位新求职者发给 Google Gemini，由它对照职位给简历打分。工作流保存分数，并设好求职者的状态。

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。

一个给 ERPNext 用的 n8n 工作流：webhook 把每条新的网站线索交给 AI 智能体，它读你的公司文件和联系人表，再通过 Outlook 把摘要发给对口的人。

一个 n8n 聊天：你说出一个细分领域，智能体就搜索 YouTube 过去两天的视频，逐个查出播放、点赞和标签，再报告这些新视频有什么共同点。

一个从 Google 表格里读取公司名称的 n8n 工作流。一个 OpenAI 智能体搜索 Google 并阅读每个网站，再把域名、LinkedIn 地址、套餐、市场、案例和集成写回这一行。

一个把 Google Drive 文件夹载入 Qdrant、并用它回答 ElevenLabs 语音智能体提问的 n8n 工作流。一个 OpenAI 智能体搜索存下的内容，把文字回给智能体去说。

一个带 webhook、接收语音提问的 n8n 工作流。OpenAI 把你的录音转成文字，Gemini 带着之前的对话回答，ElevenLabs 把回答读出来，作为音频文件返回。

一个带 webhook 的 n8n 工作流。把图片发给它，可以是公开地址或 base64，gpt-4o-mini 会写出图库标题、描述和最多 40 个关键词。回复里还有现成的一行 CSV。

一个盯着 Airtable 编辑计划表新行的 n8n 工作流。一分钟后，OpenAI 智能体读取简介和你的背景资料，写出一条 Instagram 文案，存回同一行。

一个 n8n 工作流，通过 Jina 读取一个网页，请 OpenAI 聊天模型挑出页面上的每个条目，再为每个条目在 Google 表格里加一行。它默认指向一个练习用的书店页面。

一个 n8n 工作流，在 Strava 活动被修改时读取它，请 Google Gemini 聊天模型以铁人三项教练的身份回答，再把笔记发成邮件。游泳、骑行和跑步都管，还会安排接下来的训练。

一个 n8n 工作流，用在每个字段的说明就是提示词的 Baserow 表上。给一行附上 PDF，OpenAI 聊天模型就填好每个还空着的、带说明的格子。改了字段，整列会重新填一遍。

一个 n8n 工作流，用在每个字段的说明就是提示词的 Airtable 表上。给一行附上 PDF，OpenAI 聊天模型就填好每个还空着的、带说明的格子。改了字段，整列会重新填一遍。

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。

一个分两部分的 n8n 工作流。一部分把 Google Drive 里的 PDF 存进 Qdrant 集合，之后由 webhook 用 OpenAI 模型和最接近的五段来回答关于它的问题。

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 CV 表单的 n8n 工作流：申请人提交姓名、邮箱和一份 PDF。OpenAI 提取要点、写出摘要，并对照你的人选画像打 1 到 10 分，每个申请人在 Google Sheet 里新增一行。

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 n8n 工作流：把 Recall.ai 机器人派进实时会议，把每句话存进 Supabase，有人叫出它的名字时，由 OpenAI 智能体存下一条笔记。

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。

一个手动启动的 n8n 工作流，用一个 Google Calendar 事件开始。它从 Google Drive 取回这场 Meet 通话的转录，由 OpenAI 智能体写出摘要和后续步骤，并订下需要的后续会议。

给你自己的 AI 智能体用的免费技能。它在安装 Mindket 上的任何产品之前，先读产品页，报告许可证、最近一次更新、健康状态和运行所需，然后问你。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017

deepseek-ai · 工具包

面向推理、编程和智能体任务的图文模型，上下文窗口为 1M 个 token，由 DeepSeek-V4.1-Flash 更新而来。适合构建智能体的开发者。

DSpine for Qwen3.8-27B

tencent · 工具包

五层草稿模型，为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token，再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。

CCORE GLB-3D-Coder

ccore · 工具包

根据文字描述写出 Three.js 页面，预览低多边形 3D 资产并导出为 GLB，可用于 Godot 等编辑器。适合游戏开发者和 3D 爱好者。

Qwen3.8-27B

Qwen · 工具包

能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型，面向编程、研究和多步骤智能体任务，适合自己部署模型的开发者。

Qwen3.5-4B-3D-Coder

ccore · 工具包

根据文字提示词编写代码和可交互的 Three.js 3D 场景，加上可选的视觉文件后还能参考图片生成。这是一个 4B 微调模型的早期预览，适合想试用小模型的人。

Arete-27B

NousResearch · 工具包

用 270 亿参数的文本模型回答政治敏感问题，由 Nous Research 在 Qwen3.8-27B 基础上重新训练，以调整其立场。适合助手开发者和价值对齐研究者。

Ripple-65B Preview

ricursiveAI · 工具包

用 650 亿参数的稠密语言模型驱动终端编程智能体，上下文最长 1,048,576 个 token。适合想要 Apache 2.0 开放权重的开发者和研究者。

Idol

speridlabs · 工具包

把一张物体图片变成 3D 高斯点云，连图中看不到的侧面也一并生成。适合想从渲染图、生成图或照片得到 3D 文件的美术、研究者和开发者。

ha-mcp

homeassistant-ai · 工具包

让 Claude、ChatGPT 等 AI 助手配置并自动化 Home Assistant，通过 HACS 或应用市场作为集成安装。适合自己运行 Home Assistant 的人。

daily_stock_analysis

ZhuLinsen · 工具包

每天用语言模型分析你自选股在六个市场的表现，并把决策仪表盘推送到 WeCom、Feishu、Telegram、Discord、Slack 或邮箱。

gbrain

garrytan · 工具包

为你已在用的 AI 智能体提供由你掌控的记忆，保存带来源的事实，并支持更正和撤回。它从无需密钥的关键词检索起步，之后可加语义搜索。

mujoco

google-deepmind · 工具包

快速而准确地模拟接触周围环境的关节体物理，用于机器人、生物力学、动画和机器学习方面的工作。附带 C API、Python 绑定和 Unity 插件。

claude-quickstarts

anthropics · 工具包

为开发者提供基于 Claude API 构建应用的入门项目，包括客服智能体、带图表的金融数据聊天和桌面控制环境。

deepseek-stack

aicodeking · 技能

帮助 DeepSeek V4.1 Flash 和 V4 Pro 先做计划、检查自己的工作并在设定的点停下，让较便宜的模型表现得更像昂贵的模型。适合使用能读取 SKILL.md 文件的编程智能体的开发者。

artcraft

storytold · 工具包

一个制作 AI 图像和视频的工作室，你可以在 2D 中构图、在 3D 中搭建场景并选择模型，在生成之前就掌控画面。适合艺术家、设计师和电影人。

nvke

dsx-ai-factory · 工具包

让平台团队在自己的裸金属 NVIDIA GPU 机器上，为客户提供 Kubernetes 集群，每个集群都有独立的控制平面。目前是预览版，不适合生产环境。

localthings

mbillow · 工具包

让 Home Assistant 通过本地网络控制三星洗衣机、烘干机、冰箱、空调和烤箱，不需要云账号。适合有兼容 SmartThings 的家电的 Home Assistant 用户。

tailwindcss

tailwindlabs · 工具包

把小型工具类直接写在标记里来给网页界面加样式，前端开发者不必为每个部分单独写 CSS 规则，就能快速做出自定义设计。

OpenMausBot

milind-soni · 工具包

在桌面聊天应用里给你一队 AI 机器人，每个都是在你电脑上运行的 Claude 或 Codex 智能体，并有自己的云电脑。适合想要开源版 Grok Bot 替代品的人。

astryx

meta · 工具包

给 React 团队提供一套设计系统，含 150 多个无障碍组件、主题、深色模式、模板和一个 CLI，人和 AI 助手都能用。处于 Beta 阶段，基于 React 19 或更新版本和 StyleX。

bioinformatics-agent-skills

ssinder · 技能

为 AI 编程智能体提供计算生物学技能，涵盖 RNA-seq、单细胞分析、蛋白质结构、分子动力学、多肽设计、文献挖掘和论文图表。

Resend Skills（Resend 邮件技能包）

resend · 技能

Resend 官方的一套邮件代理技能，共五个：Resend API 和 SDK、给代理用的安全收件箱、Resend 命令行、React Email 模板，以及送达率规则。插件版还会加上 Resend 托管的 MCP 服务器。

.NET Agent Skills（.NET 代理技能）

dotnet · 技能

.NET 团队为 C# 和 .NET 做的代理技能插件市场：构建、测试、升级、Blazor、MAUI、EF Core 和诊断。你把需要的插件装进 Claude Code、Copilot CLI、Codex、Cursor 或 VS Code。

Recursive Decomposition Skill（递归拆解技能）

massimodeluisa · 技能

Massimo De Luisa 做的技能，用于长上下文任务，即使内容放得进窗口也适用。Claude 先估算输入规模，先搜索再阅读，把每一批交给一个子代理，再检查合并后的答案。它依据的是一篇长上下文研究论文。

Callstack Agent Skills（Callstack 的 React Native 技能包）

callstackincubator · 技能

Callstack 做的免费 React Native 智能体技能：性能分析、导航、电视应用、库的脚手架、版本升级、CI 构建产物和迁移方案。8 个技能分在三个合集里，另有 3 个来自其他仓库的测试技能。

SwiftUI Expert Skill（SwiftUI 专家技能）

AvdLee · 技能

Antoine van der Lee 做的免费技能，用来在 iOS 和 macOS 上编写、审查和重构 SwiftUI 代码。它涵盖状态、布局、性能、列表、动画、Liquid Glass 和 API 迁移，还能在 Mac 上录制和读取 Instruments 跟踪记录。

Expo Skills（Expo 官方技能包）

expo · 技能

Expo 官方的智能体技能，用来构建、升级和发布 Expo 应用。24 个技能覆盖路由、原生界面、动画、升级、原生模块，以及 EAS 构建、更新和托管。其中 EAS 相关的技能用到付费服务，这些服务有免费额度。

Sentry Skills（Sentry 工程技能包）

getsentry · 技能

Sentry 的 31 个智能体技能和两个子智能体，面向工程团队：找 bug、安全审查和 Django 审查、带类型的提交、分支命名、草稿拉取请求，以及 CI 循环。很多技能遵循 Sentry 自己的规范，有些只适合 Sentry 员工。

Microsoft Agent Skills（微软智能体技能库）

microsoft · 技能

微软为在 Azure 和 Microsoft Foundry 上工作的编程智能体整理的技能库，附带智能体角色和 MCP 配置：五种语言里每个 SDK 一个技能，另有部署、成本和 AKS 技能。只装几个，不要全装。

Cloudflare Skills（Cloudflare 官方技能包）

cloudflare · 技能

Cloudflare 官方的 22 个技能，给在 Cloudflare 上开发的编程智能体用：Workers、Durable Objects、Agents SDK、cf 和 Wrangler 工具、Turnstile 以及 Cloudflare One。它们让智能体去读当前的文档，而不是凭记忆回答。