把 RSS 文章摘要发到 Slack 的 AI 主题监控

把 RSS 文章摘要发到 Slack 的 AI 主题监控

一个关注 RSS 订阅源清单的 n8n 工作流。模型判断每篇新文章是否符合你的主题。相关的文章会被完整读取，整理成适合 Slack 的格式，再发到一个频道。它检查过的每篇文章都会记在一张 Google 表格里，所以没有哪篇会被处理两次。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，18 个节点和 13 张便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• 两个模型节点都没有指定模型，所以 n8n 会运行它自己的默认值 gpt-5-mini。画布上的说明写的是 GPT-4o-mini。按 OpenAI 2026 年 11 月 12 日读取的弃用页面，gpt-5-mini 会在 2026 年 12 月 11 日停用，gpt-4o-mini 会在 2027 年 1 月 14 日停用，后者的替代是 gpt-6-luna。两个节点现在都指定 gpt-6-luna。一个是分类器，另一个是普通链，都不调用工具，所以这个模型合适。
• 四个 Google Sheets 节点原来用服务账号登录。n8n 的文档说，Google 不再允许 2025 年 4 月 15 日之后创建的服务账号打开“我的云端硬盘”里的文件。这些节点现在用 Google Sheets 的 OAuth2 登录，并按名称选标签页，即 rss_feed 和 article_database。
• 订阅源失败时 RSS Read 会继续往下走，并传出一个没有链接的错误条目。Code 现在会丢掉所有没有链接的条目，所以失败的订阅源不会再被当成一篇文章。
• 表格、Slack 频道，以及便签里的链接原来指向原作者的文件。现在它们是空的或已去掉。便签现在用文字描述这两个标签页。
• 画布上的一张便签说工作流每小时运行一次。定时节点没有设间隔，所以 n8n 每 5 分钟运行一次。便签现在写的是五分钟，节点没有改。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。它必须一直开着，因为工作流自己运行。
• 一个 Google 账号，以及一张按下面样子建的表格。
• 一个 OpenAI API 密钥。
• 一个能在你的频道里发帖的 Slack 应用。它需要 chat:write 权限，并且必须是该频道的成员，或者还拥有 chat:write.public。
• 你想关注的 RSS 订阅源地址。

两个标签页

• rss_feed：列 rss_feed_url 和 website。每一行是一个订阅源和它的网站名。
• article_database：列 article_url、summarized、summary、website、fetched_at 和 publish_date。保持为空，只留表头一行。工作流会去填它。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 在 Google Sheets 里按上面的两个标签页建好表格。
3. 给 Google Sheets - Get RSS Feed url followed、Google Sheets - Get article monitored database、Google Sheets - Add relevant articles 和 Google Sheets - Add relevant article 添加 Google Sheets OAuth2 凭据。在每个节点里选好你的表格。
4. 给 OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 添加 OpenAI 凭据。
5. 给 Slack1 添加 Slack OAuth2 凭据，并选好频道。
6. 打开 Relevance Classification for Topic Monitoring，在它的两个类别描述里写上你自己的主题。
7. 保存工作流并打开它。

一次运行的过程

1. Schedule Trigger 每 5 分钟开始一次运行。
2. Google Sheets - Get article monitored database 读取一次记录。Set field - existing_url 从每条记录里取出第一个网址。
3. Google Sheets - Get RSS Feed url followed 读取一次订阅源清单，RSS Read 抓取每个订阅源。
4. Code 留下链接不在记录里的文章。没有的时候，它返回一句简短的消息，If 把这次运行送到 No Operation, do nothing。
5. Relevance Classification for Topic Monitoring 读取每篇文章的标题和摘要片段，把它归为相关或不相关。不相关的文章会通过 Set fields - Not relevant articles 和 Google Sheets - Add relevant articles 得到一行，标记为 NO (not relevant)。
6. 相关的文章会进入 Jina AI - Read URL，它把网页取成 Markdown 文本。Basic LLM Chain 把它写成一条 Slack 消息。Slack1 发出它。Set Fields - Relevant Articles 和 Google Sheets - Add relevant article 用 YES 和摘要把它记下来。

调整

• 主题：Relevance Classification for Topic Monitoring 里的两个类别描述。
• 摘要的格式或语言：Basic LLM Chain 里的系统消息。
• 运行的频率：Schedule Trigger。
• 订阅源：rss_feed 标签页的各行。
• 模型：OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1。

要知道的

• 下面的事实来自 n8n 的源码，以及 2026 年 11 月 12 日读取的 OpenAI、Slack 和 Google 页面。没有运行过任何东西：没有抓取订阅源，没有调用模型，没有发 Slack 帖子，也没有碰表格。
• 分类器被设成会丢掉哪个类别都不合适的文章。那篇文章不会被记录，所以工作流每次运行都会重新判断它。
• 分类器读不懂的模型回复会让运行停下，因为这个节点没有开启失败后继续。
• 发布日期来自 pubDate。n8n 能读 ISO、HTTP、RFC 2822 和 SQL 格式的日期。没有 pubDate 的条目会让运行停下。
• Slack 不允许新应用在每个公开频道里发帖。把应用加进频道，或者给它 chat:write.public。Slack 还建议一条消息控制在大约 4,000 个字符以内。每条消息末尾都带有工作流的链接，因为这个节点的 Include Link to Workflow 选项是开着的。
• 第一次运行把每个订阅源里现有的每篇文章都当成新的，所以它会给整张清单分类。之后只有新文章才会产生调用。
• 按 OpenAI 的页面，gpt-6-luna 每百万个输入 token 收费 0.1 美元，每百万个输出 token 收费 0.5 美元。网页的文字算作输入。
• Jina 的读取服务是不带密钥调用的。密钥只会提高它的速率限制。抓取页面之前，请先查看你所关注网站和你所在国家的规则。
• 你的数据：标题、摘要片段和文章正文会发给 OpenAI 和 Jina，摘要会发到 Slack 和你的表格。
• 凭据：这个 JSON 里没有任何凭据。