AI 智能体技能、规则与提示词工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-TrellisMX-FLARE

JMNI-Labs · 工具包

用压缩的 TrellisMX 包，在两台 NVIDIA DGX Spark 上提供带兼容 OpenAI API 的 DeepSeek V4.1 Flash 服务。适合在自己的 Spark 硬件上运行大模型的团队。

gpt-oss-120b-GGUF

unsloth · 工具包

用 Unsloth 制作的 GGUF 文件运行 OpenAI 的开放权重模型 gpt-oss-120b，它有 117B 参数，其中 5.1B 处于激活状态，文件带有 Unsloth 的修复。面向推理、智能体任务和开发者使用。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

local-inference-lab · 工具包

为四卡 GPU 服务准备的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 签名 Flare 运行时包，支持文本和图片，提供兼容 OpenAI 的 API。适合在自有 NVIDIA 硬件上运行大模型的人。

一个 n8n 工作流，盯着一个 YouTube 频道，下载每个新视频的英文字幕，让 OpenAI 写三条要点，并把它们连同标题和链接发到 Discord。

一个 n8n 工作流：在 WhatsApp 商业号码上回复新的潜客，用 OpenAI 模型给他们评分，并给出可预约的时段。投诉会转给 Slack 里的团队，安静下来的聊天每小时会收到一次跟进。

一个每 30 分钟检查你的 YouTube 频道、请 OpenAI 为这段时间内发布的视频写一条短帖子，并把帖子发布到你的 X 账号上的 n8n 工作流。

一个随机挑选两个话题标签之一、请 OpenAI 写一条关于它的短推文，并把话题标签和推文作为一行新记录加进 Airtable 的 n8n 工作流。它不会往 X 上发任何东西。

一个把录音变成 Notion 笔记的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，每个新录音交给 OpenAI 转成文字，再由第二个 OpenAI 步骤写出结构化摘要，标题和摘要进入一个新的 Notion 页面。

一个去掉 CSV 文件里个人信息列的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，由 OpenAI 模型指出哪些列含有个人信息，再由 Code 节点删掉它们，清理后的文件放进第二个 Drive 文件夹。

一个生成测试数据的 n8n 工作流。它向 OpenAI 模型要三份各十个虚构用户的名单，每份存成一个 CSV 文件，文件名形如 funny_names_1.csv。

一个归档发票的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，把每个新文件交给 LlamaParse 读取，再由 OpenAI 模型取出明细行，Airtable 里得到一条发票记录和每个明细行各一条记录。

OpenAI GPT 1

openai-community · 工具包

用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本，参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。

OpenAI Privacy Filter

openai · 工具包

一次扫描就找出并遮盖文本里的姓名、邮箱等个人信息，可在你自己的机器上运行。适合需要在本地处理大量文本的团队。

GPT-2 XL

openai-community · 工具包

从一个起始短语出发续写英文文本，是 OpenAI GPT-2 的 1.5B 参数版本。适合想用经典开源文本生成模型的研究人员和开发者。

gpt-oss-20b-GGUF

ggml-org · 工具包

在你自己的电脑上生成文字，使用 ggml-org 打包的 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 版本。适合想在 Llama 应用或终端里本地运行开源 20B 模型的人。

faster-whisper-large-v3

Systran · 工具包

把音频文件里的语音转成带时间戳的文字，是为 CTranslate2 和 faster-whisper 转换的 OpenAI Whisper large-v3。适合在自己机器上转写多语言录音的开发者。

gpt-oss-20b-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型，由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。

whisper.cpp

ggerganov · 工具包

OpenAI 的 Whisper 语音识别模型，转换成 ggml 文件供 whisper.cpp 使用，从 tiny 到 large-v3-turbo 多种尺寸，另有更小的量化版本。

whisper-large-v3-turbo

openai · 工具包

OpenAI 的更快的 Whisper 模型，用于语音识别和语音翻译，有 809M 参数，解码层只有 4 层。适合开发者和需要转写音频的人。

gpt-oss-120b

openai · 工具包

OpenAI 的开放权重语言模型，117B 参数，可调推理强度，思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行，采用 Apache 2.0 许可。

gpt-oss-20b

openai · 工具包

根据文字提示词写作、推理并调用工具，是 OpenAI 的 21B 开放权重模型，可在 16 GB 内存内运行。适合想要本地或专用模型的开发者。

whisper-large-v3

openai · 工具包

OpenAI 的语音转文字模型，能转写多种语言的音频，可以把语音翻译成英文文字，还能加上句子或单词级时间戳，适合任何想把录音变成文字的人。

OPF Image Anonymizer

ysharma · 工具包

用 OCR 和 OpenAI 的 Privacy Filter 在截图和其他图片里的个人信息上盖上可编辑的黑条，适合经常分享聊天、邮件或文档截图的人。

Claude Tokenizer

sanderland · 工具包

展示 Claude、OpenAI 和 Hugging Face 的分词器如何切分你的文本，并排给出词元数量和每个词元覆盖的字符数。适合比较各模型词元成本的开发者。

Sora Revival

Robuxy0016 · 工具包

一个非官方演示，用 Open-Sora v1.2 由文字提示词或参考图片生成短视频。与 OpenAI 无关。可在 Hugging Face 上用，也可在自己电脑上运行。

Fast Whisper Turbo

mrfakename · 工具包

在 Gradio 应用里运行 OpenAI 的 whisper-large-v3-turbo 语音识别模型，用于快速转写。适合需要把音频转成文字的人，以及想读一个简短 Whisper 封装的开发者。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 OpenAI 嵌入模型变成向量，再存进 Supabase 表。

一个 n8n 工作流，取 Notion 里日期是今天的那一行，让 OpenAI 整理它页面上的文字，再连同页面里的图片发到 LinkedIn。之后把这一行的状态设为 Done。

一个 n8n 工作流，每个工作日早上读取 Hugging Face 的每日论文列表，请 OpenAI 概括每篇摘要。每篇新论文在 Notion 里存成一行，已经在表里的论文会被跳过。

一个 n8n 工作流，让 OpenAI 根据领域、风格和灵感给 X 账号写帖子，检查长度，每六小时或随时发布。

一个 n8n 工作流，有一张填活动详情和图片提示的表单。OpenAI 画图，Bannerbear 把它和文字放到模板上，横幅发到 Discord。

一个 n8n 工作流，按关键词搜索 Reddit，留下有点赞的近期帖子，让 OpenAI 检查每个是不是讲这个话题，并写一句话摘要。

一个带 webhook 的 n8n 工作流，接收一篇博客文章，把它变成四篇社交帖子。OpenAI 找出要点，写出一条 X 长串帖子、一篇 LinkedIn 帖子、一条 Instagram 配文和一篇 Facebook 帖子，再由 Google 表格保存。

一个 n8n 工作流，用你自己的口吻回复 Instagram 私信。ManyChat 把每条消息发到一个 webhook，OpenAI 智能体带着这次聊天的简短记忆写回复，回复再以 JSON 发回去。

一个 n8n 工作流，用 LlamaParse 读取 Gmail 里的发票 PDF，让 OpenAI 模型提取字段，并在 Google Sheets 里加一行数据。然后把邮件标为已处理。

一个 n8n 工作流，接收发给 Telegram 机器人的简历 PDF，让 OpenAI 模型把它整理成几个部分。它再生成一个整洁的 HTML 页面，用 Gotenberg 打印成 PDF，并把 PDF 发回来。

一个回答 PDF 问题并标出每个答案出处的 n8n 工作流。每条回复的结尾，都有 OpenAI 模型所用的每一段 Pinecone 内容的文件名和行号范围。

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，等 Google Drive 文件夹里出现新视频，用 OpenAI 转写并写出帖子描述，再把视频发布到 TikTok 和 Instagram。

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 n8n 工作流，从 Google 表格里汇总一份反馈表单的回答，让 OpenAI 写成简短的报告，再通过 Gmail 以 HTML 邮件发出。

一个给 Google 表格里的新线索评级的 n8n 工作流。每一行新数据连同你对好线索的标准一起发给 OpenAI，得到的答案（合格或不合格）会写进这一行的 Rating 列。

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，在你选的两种语言之间翻译 Telegram 语音消息。它转写语音，用 OpenAI 模型翻译，再把结果作为文字和语音音频文件发回来。

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 n8n 工作流，让 Telegram 机器人为每个人保留记忆。它为每个新用户开一个 OpenAI 对话，把对话 id 存进 Supabase 表，之后每条消息都接着那段对话继续。

一个 n8n 工作流，用 OpenAI 上的 AI 模型回答 Telegram 消息。它记得每个聊天最近的十次交流，所以追问也能接上，并把每条回复发回同一个聊天。

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 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，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。

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 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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，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，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。

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 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：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。