AI 智能体技能、规则与提示词工具包

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。

一个 n8n 工作流，盯着一个 JSON 地址，有新东西出现时在 Telegram 上告诉你。每 5 分钟它保留新的、符合你筛选条件的条目，并把每个条目作为一条消息发出去。

一个把 Telegram 机器人变成简历助手的 n8n 工作流。它在 Supabase 里保存每个人的档案，按职位描述量身调整，并发回用 LaTeX 生成的简历和求职信 PDF。

一个给在 Telegram 上关注实习频道的学生用的 n8n 工作流。它把每个转发来的帖子拆成岗位，读取申请页面，让 AI 只留下合适的。合适的会发给你名单上的号码。

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。

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。

一个盯着比特币价格的 n8n 工作流。每 15 分钟读一次不需要密钥的 CoinPaprika，24 小时涨跌幅达到 5% 或以上时，发一条 Telegram 消息。

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。

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。

一个每 12 小时给 Telegram 发一个新英文儿童故事的 n8n 工作流。模型写故事，语音模型朗读，图像模型画出角色的图片。

一个每 12 小时给 Telegram 发一个新儿童故事的 n8n 工作流。模型先用英文写故事再译成阿拉伯语，工作流再配上朗读音频和一张图片。

一个用 AI 智能体回答 Telegram 消息的 n8n 工作流。智能体按名字称呼每个人，记住聊天里最近的十条消息，并把回复发回给发送者。

一个为一位潜在客户起草一封开发信的 n8n 工作流。你填一个简短的表单，AI 智能体读取客户自己的网站，写出一封引用其中真实细节的简短邮件。

一个 n8n 工作流，通过 IMAP 读取新邮件，让 OpenRouter 上的模型给每封邮件写摘要，再把摘要推送到一个 LINE 聊天。

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。

一个 n8n 工作流，用 AI 给每条联系表单留言分类，把它发邮件给对应的部门，并在 Google 表格里加一行。

一个 n8n 工作流，让 AI Agent 为 Outlook 邮件设置类别和重要性，规则来自 Airtable，联系人来自 Monday.com。

一个带 webhook 的 n8n 工作流：接收一份潜在客户名单，让 GPT 为每个人写一封简短的个性化冷邮件和一封跟进邮件，并存进 Google 表格等你审阅。它不会发送任何邮件。

一个 n8n 工作流：取新的未读 Gmail 邮件，让 GPT 把每封标为紧急、重要、资讯或垃圾邮件并写一句话摘要，再记进 Google 表格。它不会移动或删除任何邮件。

一个 n8n 工作流：一次性在你的 Gmail 里搜索 PayPal、Apple、Google Play 和 Klarna 等七个付款渠道的收据，读出每笔金额和卡号尾数，每封邮件一行写进 Google 表格，不用 AI。

一个 n8n 工作流：用 GPT 检查每封新的 Gmail 邮件，跳过营销邮件，需要回答时就在同一个对话里存一份回复草稿。你读过并亲自发送之前，什么都不会发出去。

一个 n8n 工作流：读取两个 Gmail 标签下的消费邮件，打开其中的 PDF，让 Gemini 或 Groq 给出日期、服务、金额、类别和币种，并为每笔付款向你的 Google 表格加一行。

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，根据你放在 Qdrant 里的文档为每封新邮件起草回复，并通过 Gmail 把草稿发给审批人。通过的回复发给发件人，有反馈就交给审阅智能体改写。

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，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。

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。

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。

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。

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。

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。

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 ChatGPT 判断 HTML 和邮件头，并开出一张标成恶意或无害的 Jira 工单，附上截图。

一个 n8n 工作流：根据你放在 Qdrant 里的自有文档起草邮件回复，再通过 Gmail 把草稿发给你，带 Approve 和 Disapprove 按钮。Approve 发出回复，Disapprove 则要求重写。

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：用 AI 为每封新邮件起草回复，再把原文和草稿用邮件发给你。只有你按下 Approve，回复才会发给发件人。

一个用带主题的网址调用的 n8n 工作流。一个 AI 智能体让 Perplexity 研究这个主题，工作流回复一个完成的 HTML 文章页面。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

一个 n8n 工作流，每周读你的 Google Analytics，让 AI 模型对比最近 7 天和之前 7 天，并把三份书面报告存进一行 Baserow 记录。