播客文字稿变成邮件摘要

播客文字稿变成邮件摘要

一个把一期播客的文字稿变成一封邮件的 n8n 工作流。你把文字稿粘贴进去，一个 OpenAI 模型概括它，挑出话题，写出供思考的问题，再由一个智能体在 Wikipedia 上查找每个话题并加以解释。然后 Gmail 把摘要、话题和问题作为一封 HTML 邮件发给你。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，十九个节点，其中十五个运行，四个是便签。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

• 这个文件里带着另一个人写的一期哲学播客的完整文字稿。我们删掉了它。Podcast Episode Transcript 现在只有一行 Paste the episode transcript here.
• 邮件原来是发给 n8n 的一位具名人员的，问候语里还写着那档播客的名字。现在地址是 <YOUR_EMAIL_ADDRESS>，问候语写的是 "this week's episode"。
• 三个模型节点原来的名字以旧模型 GPT 4 或 GPT3.5 开头。因为模型换了，它们现在叫 OpenAI Extract Model、OpenAI Research Model 和 OpenAI Summarize Model。
• 模型也换了。OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）显示 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 已于 2026 年 10 月 23 日关停，替代模型分别是 gpt-5.6-terra 和 gpt-5.6-sol。两个 GPT-3.5 节点原来调用 gpt-3.5-turbo-16k，是同一系列的模型。OpenAI Extract Model 调用 gpt-5.6-sol，替代 gpt-4。另外两个调用 gpt-5.6-terra。
• 凭据关联已删除。
• 别的都没改。提示词、片段大小、模式和格式化代码照原文件。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
• 一个 OpenAI API 密钥。
• 一个供 n8n 发信的 Gmail 账号，通过 Gmail 凭据登录。
• 一期节目的文字稿，纯文本。如果你只有音频，先去弄一份文字稿，可以从播客的网站上找，或者用转写工具。

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. 打开 Podcast Episode Transcript，把反引号之间的文字换成你的文字稿。文字里不能有反引号，也不能有 ${ 这两个字符，它们会让这个字符串结束或出错。
3. 在 OpenAI Extract Model、OpenAI Research Model 和 OpenAI Summarize Model 里选一个 OpenAI 凭据。
4. 在 Send Digest 里，把 <YOUR_EMAIL_ADDRESS> 换成要接收摘要的地址，并选一个 Gmail 凭据。尖括号要去掉。
5. 点 Test workflow。运行在 Gmail 发出邮件时结束，所以请查看你的收件箱。

一次运行的过程

1. When clicking "Execute Workflow" 手动开始这次运行。
2. Podcast Episode Transcript 是一个 Code 节点，把文字稿作为一个字段 transcript 返回。
3. Workflow Input to JSON Document 读取这个字段。Recursive Character Text Splitter 把它切成每段 6000 个字符、重叠 1000 个字符的片段。
4. Summarize Transcript 是 refine 类型的摘要链。它按顺序读这些片段，不断完善一份滚动的摘要，使用温度为 0 的 OpenAI Summarize Model。
5. Extract Topics & Questions 请 OpenAI Extract Model 给出符合这份摘要的问题和进一步的话题。一个 Structured Output Parser 让回复成为带 questions 和 topics 的 JSON 对象，每一项都带一条简短的理由。
6. Topics 把 topics 列表拆成每个话题一个条目。
7. Research & Explain Topics 是一个对每个话题各运行一次的智能体，带着 OpenAI Research Model 和一个 Wikipedia 工具。它拿到话题和摘要，写出一段简短的解释。
8. Format topic text & title 把摘要、带解释的话题和问题转成 HTML。
9. Send Digest 发出一封邮件，主题是 Podcast Digest，分三个标题：Episode Summary、Topics Discussed 和 Questions to Ponder。

想改的地方

• 邮件：Send Digest 里的消息，以及 Format topic text & title 里的 HTML。
• 摘要的长度和详细程度：Recursive Character Text Splitter 里的片段大小和重叠。
• 话题和问题是什么样的：Extract Topics & Questions 里的提示词。
• 模型：三个 OpenAI 模型节点。
• 文字稿从哪来：把 Podcast Episode Transcript 换成读文件、订阅源或网页的节点，输出字段仍叫 transcript。
• 摘要发到哪里：把 Send Digest 换成 Slack、Notion 或别的节点。

要知道的

• refine 链对每个片段做一次模型调用，所以一期长节目意味着连续很多次调用。文字稿长的话，一次运行要等一会儿。
• 智能体对每个话题都调用 Wikipedia，模型可能挑中一个不是你想要的页面。把摘要转给别人之前，先读一读这些解释。
• 整份摘要是模型根据文字稿写的。名字或说法可能出错。凡是要引用的，都先核对。
• 文字稿可能受版权保护。请用你有权复制的，并在分享摘要之前，先看这个播客的条款。
• 这个智能体是 Agent 节点 1 版的 OpenAI Functions Agent。请按文件原样保持在 1 版，要换成新的 Agent 版本之前，先再测试一遍工作流。
• 数据去向：文字稿分段发给 OpenAI，话题的搜索发给 Wikipedia，摘要发给你的 Gmail 账号和你设置的地址。
• 费用：OpenAI 对每个片段收一次调用的费用，话题和问题一次，每个话题一次或更多。