AI 效率技能与自动化

一个 n8n 工作流，让 Supabase 表和 Notion 数据库保持一致。被编辑的页面会重新读取、切片并再次嵌入，聊天窗口根据已存的片段回答问题。

一个 n8n 工作流，把邮件变成 Notion 任务。加号地址在 Airtable 里选出一条路由，AI 写出任务标题、描述和摘要，页面落在这条路由的 Notion 数据库里。

一个 n8n 工作流，带一个聊天页面，根据一个存着问答的 Notion 数据库来回答问题。AI 智能体按关键词或标签搜索数据库，读匹配的页面，并附上页面链接回复。

一个带网页表单的 n8n 工作流。上传一份 PDF，贴上以字段名为键的 JSON 值，JustFill 的托管 API 就会填好表单，并返回指向成品 PDF 的链接。字段匹配不用 AI 模型。

一个 n8n 工作流，带一个网页表单，接收一张照片，返回最前面那辆车的车牌号。由 OpenRouter 上的一个视觉模型来读车牌。

一个 n8n 工作流，把同一份 PDF 和同一条提示词直接发给 Claude 和 Google Gemini。你可以比较两个模型各自提取出什么，中间不需要单独的 OCR 步骤。

一个能让你和 PDF 聊天的 n8n 工作流。运行一次，它把 Google Drive 里的 PDF 载入 Pinecone，之后 OpenAI 模型会根据 PDF 中匹配的几段，在 n8n 的聊天里回答你的问题。

一个 n8n 工作流，监视一个 Google Drive 文件夹，让 OpenAI 给每份新的 Google 文档写摘要，并往 Google 表格里加一行，记着摘要和最后编辑者。

一个根据公司文档回答问题的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，用 Gemini 把新文件存进 Pinecone，n8n 聊天窗口里的智能体再根据最接近的片段作答。

一个 n8n 工作流，让人们向 Telegram 机器人询问 Google 表格里的日程。AI 模型根据当前的行来回答。n8n 里的聊天框可以测试同一个流程。

一个 n8n 工作流，带一个聊天框和一个 AI 智能体，回答关于一张 Google 表格里客户表的问题。它通过三个小工具，只读取需要的列和行。

一个带聊天智能体的 n8n 工作流，它会读两份 Google 文档，一份是记忆，一份是笔记。它在聊天窗口和 Telegram 里作答，你聊天时它还会存下新的记忆和笔记。

一个 n8n 工作流，给 Telegram 机器人处理文字、语音和图片。它把文字和语音转写标成待办或其他消息，并用 OpenAI 描述图片。

一个 n8n 工作流，用 DeepSeek 智能体回答 Telegram 消息。每收到一条消息，它先读 Google 文档里的长期记忆，需要时存下新的，再在同一个聊天里回复。

一个 n8n 工作流，你在 Telegram 里点一首歌，它就播放。OpenAI 模型挑出歌名和歌手，Spotify 找到这首歌并放在下一首播放，机器人回复正在播放的内容。

一个运行小型 Telegram 聊天机器人的 n8n 工作流，它有三种行为。它用用户的语言聊天，欢迎新用户，消息以画图命令开头时就画一幅图。

一个在 Telegram 里用 OpenAI 的 gpt-5.6-terra 上的 AI 智能体聊天的 n8n 工作流。有人要画画时，智能体会调用同一个工作流的第二条路径，由它画出图片并发到聊天里。

一个用 OpenAI 的 gpt-5.6-terra 上的 AI 智能体回答 Telegram 消息的 n8n 工作流。文字直接交给智能体，语音则先转成文字。

一个有两个入口的 n8n 工作流：一个接收 PDF 或 CSV 的网页表单，和一个回答相关问题的 Telegram 机器人。文件被切成块，用 Hugging Face 做嵌入，保存在 n8n 自己的内存里。

一个给小型 Telegram 食谱机器人用的 n8n 工作流。给它写消息的人会被存为订阅者，并立刻收到第一份纯素食谱。之后每个订阅者每天都会收到一份带图片的新随机食谱。