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一个分两部分的 n8n 工作流:它给 Google 表格里的每个页面拍一张基准截图,然后每周一运行。Google Gemini 把新截图和基准图对比,变化会写进一个 Linear issue。

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一个手动启动的 n8n 工作流:为 Qdrant 集合里的每种作物,用两种方法选出一个中心点,也就是最典型的照片。它在每个中心点上存一个相似度阈值,供异常检查用。

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一个由另一个工作流或 AI 智能体带着图片地址调用的 n8n 工作流。它用 Voyage AI 嵌入图片,返回 Qdrant 里最近邻大多数共有的类别。

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一个手动启动的 n8n 工作流:它列出 Google Cloud Storage 存储桶里的作物照片,用 Voyage AI 做嵌入。向量被存进一个 Qdrant 集合,每次四张照片。

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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。

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一个 n8n 工作流,每周从 Umami 读取你网站的流量。OpenRouter 上的 AI 模型总结这些数据,并把热门页面和上周的做对比,两份说明再作为一行存进 Baserow 表格。

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一个 n8n 工作流,每周从你自己的 SerpBear 服务器读取一个网站的关键词排名。OpenRouter 上的 AI 模型写出小结表和建议,答案再作为一行存进 Baserow 表格。

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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,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。

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一个带小表单的 n8n 工作流:你填一个主题和一个邮箱地址。它读取 Ask HN 帖子下面关于这个主题的评论,让 Google Gemini 模型挑出大家推荐的资源,再把清单发到你的邮箱。

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一个 n8n 工作流,通过 webhook 接收研究问题,让 Google Gemini 模型写出搜索词,用 Brave 搜索网页,再由第二次 Gemini 调用给结果排序,最后回复十个链接。

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一个分轮研究问题的 n8n 工作流。表单接收问题,模型提出澄清问题,循环搜索网页并读取页面,推理模型写出一份长报告,保存到 Notion 页面。

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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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一个提出 SEO 种子关键词的 n8n 工作流。你用五个简短字段描述理想客户,Claude 模型返回 15 到 20 个核心关键词,每个一个条目,可以直接送到表格或数据库。

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一个回答 YouTube 相关问题的 n8n 聊天智能体。它能找频道、列视频、读简介和评论、取文字稿、评判缩略图,并把每次聊天的历史记录保存在 Postgres。

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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。

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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。

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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,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。

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一个很小的 n8n 工作流,通过普通 HTTP 调用一台公开的 MCP 服务器。它在演示工作簿里写入一条公式,再检查计算出的数值,以及服务器给出的还原后单元格一致的证明。

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一个 n8n 工作流,检查一张图片里是不是你的 Qdrant 集合认识的作物。Voyage AI 把图片转成向量,再用一句简短的文字说出最接近的作物,或者发出警报。

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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。

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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 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。

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一个自托管的 n8n 工作流,为你的其他工作流提供一个 Docsify 站点。它列出各工作流的状态和标签,并用 GPT 和 Mermaid 图把每个工作流的文档写进你指定的文件夹。

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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。

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一个接收 YouTube 链接的 n8n webhook。它查出视频信息,让 Gemini 观看视频并写出结构化摘要,把摘要返回给调用方,再把标题和链接发到 Telegram。

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一个模型只是一行文字设置的 n8n 聊天智能体。它把每条消息通过 OpenRouter 发给你指定的模型,模型可以来自它列表上的任何一家,并为每次聊天保留最近几条消息。

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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。

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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,把一张图片和一句简短的提示语发给 Google Gemini,再把它返回的框画在图片上。提示语说明要找什么,示例要找的是兔子。

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