Mindket

把发到 Telegram 的简历用 Gotenberg 变成整洁的 PDF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

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。

把发到 Telegram 的简历用 Gotenberg 变成整洁的 PDF 是一款 n8n 工作流,属于商务类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,或复制它的 JSON,再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前,它不会运行。

速览

用在
  • n8n Cloud:在那里新建一个工作流,把文件导入进去,并让 Gotenberg 节点指向 n8n Cloud 能访问到的服务器
  • 你自己的 n8n 服务器:同一个文件,同样的步骤,放在公开的 HTTPS 地址后面,Gotenberg 放在同一个 Docker 网络里
  • Telegram:在私聊里把 PDF 发给机器人
  • 另一个 PDF 服务:把 Generate plain PDF doc 换成对别的服务的调用

平台

连接 3 个应用

运行方式

触发

发给 Telegram 机器人的一份 PDF

有人给你的机器人发消息时开始运行:

  • 一份带简历的 PDF 文件
  • 只放行你设置了 ID 的那个聊天

动作

  1. 机器人下载文件并读出它的文字
  2. OpenAI 的 gpt-5.6-terra 把文字整理成符合 JSON 模式的几个部分,自动修复解析器会修正有误的答案
  3. 几个小的代码步骤和 Set 节点把每个部分变成 HTML
  4. 各部分被合并成一个页面,存成 index.html 并发给 Gotenberg
  5. Gotenberg 返回一份 PDF,机器人把它发回来,文件以简历上那个人的名字命名

结果

同一个 Telegram 聊天里一份整洁的简历 PDF

集成

开始之前要准备好这些。

Telegram

聊天

接收用户发来的 PDF,并送出新的 PDF。

需要BotFather 给的机器人令牌,放在一个 Telegram 凭据里,再加你的聊天 ID

OpenAI

对话模型

用 gpt-5.6-terra 把简历文字整理成几个部分。

需要OpenAI API 密钥,放在一个 OpenAI 凭据里

Gotenberg

PDF 打印

把生成的 HTML 页面打印成 PDF。

需要一台运行中的、n8n 能访问的 Gotenberg 服务器

工作流检查

由 Mindket 于 2026年11月13日检查

步骤
29 个步骤,由 Telegram 事件启动
AI
1 个步骤调用 AI 模型:Parse resume data
登录
需要登录:Telegram、OpenAI
API 密钥
文件里没有留下 API 密钥
步骤类型
Mindket 的检查器能读懂它全部 11 种步骤类型

以上内容读自工作流文件,并非实际运行的结果。

关于

它是什么

这个 n8n 工作流通过 Telegram 把一份简历 PDF 变成一份新的、整洁的 PDF。你把 PDF 发给你的机器人。工作流读出它的文字,请 OpenAI 的 gpt-5.6-terra 把它整理成个人信息、技术、工作经历、教育、项目和志愿活动。几个小的代码步骤把每个部分变成 HTML。Gotenberg 把页面打印成 PDF,机器人再把它发回来。三十三个节点干活,另有十张便签。

适合谁

想让每份简历都用同一种整洁版式的招聘人员和职业教练。扫描版简历就别选它。这个工作流读的是 PDF 的文字层,所以只含页面图片的 PDF 会让它无字可读。

谁在用,怎么用
行业谁在用怎么用例子
招聘招聘人员把许多候选人的简历放进同一种版式招聘人员把候选人的 PDF 转发给机器人,拿回一份整洁的副本,可以交给客户。
职业辅导教练在投递之前整理客户的简历教练发来一份草稿,在同一个聊天里拿回整洁的版本。
教育就业办公室给学生一个统一的格式办公室在招聘会之前,让学生的简历都过一遍这个机器人。
人力外包中介人员给客户准备简历,去掉每个候选人自己的样式协调员在私聊里一份接一份地转换一堆 PDF。

你需要有不错的 n8n 基础,还要有三项服务:Telegram、OpenAI 和一台 Gotenberg 服务器。Telegram 通过 HTTPS 把每条消息发给你的 n8n,所以 n8n 需要一个公开地址。

用在哪里

任何 Telegram 能通过 HTTPS 访问到的 n8n 都能运行它,旁边还要有一台 n8n 能调用的 Gotenberg 服务器。

  • n8n Cloud:在那里新建一个工作流,把文件导入进去,并让 Gotenberg 节点指向 n8n Cloud 能访问到的服务器
  • 你自己的 n8n 服务器:同一个文件,同样的步骤,放在公开的 HTTPS 地址后面,Gotenberg 放在同一个 Docker 网络里
  • Telegram:在私聊里把 PDF 发给机器人
  • 另一个 PDF 服务:把 Generate plain PDF doc 换成对别的服务的调用

设置

点“下载”会把一个压缩包存到你的下载文件夹,里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。 这里涉及三项服务。

先准备好这些
需要说明
n8nn8n Cloud 或你自己的服务器,要有公开的 HTTPS 地址
Telegram用 BotFather 做的一个机器人,它的令牌放在一个 Telegram 凭据里,还有你自己的聊天 ID
OpenAI一个 API 密钥,放在一个 OpenAI 凭据里
Gotenberg一台运行中的、n8n 能访问的 Gotenberg 服务器
一份简历一份有文字层的 PDF,最大 20 MB
  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. 运行 Gotenberg,比如用 Docker,并检查 Generate plain PDF doc 里的地址。文件里指向 http://gotenberg:3000,两者在同一个 Docker 网络里时它才有效。
  3. 添加一个填有机器人令牌的 Telegram 凭据,在 Telegram trigger、Get file 和 Send PDF to the user 里选中它。
  4. 添加一个 OpenAI 凭据,在 OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 里选中它。
  5. 把你自己的 Telegram 聊天 ID 填进 Auth,替换 0。要找到它,给你的机器人发一条消息,在触发器的输出里读 message.chat.id。
  6. 启用这个工作流,然后把一份 PDF 简历文件发给你的机器人。

如何使用

把一个 PDF 文件发给机器人。稍等片刻,机器人会发回一份以简历上那个人的名字命名的 PDF。机器人会忽略 /start 消息,也忽略来自其他聊天的任何消息。

想要不同的效果,改这里
要改的在哪里改
它提取哪些字段Structured Output Parser 里的 jsonSchema
给模型的指令Parse resume data 里的消息
每个部分的版式六个部分节点和四个 Convert … to HTML 代码节点里的 HTML
各部分的顺序Set final data 里的文字
模型OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 里的 model
文件名Send PDF to the user 里的 fileName
谁能用这个机器人Auth 里的聊天 ID

示例

一位招聘人员把一份两页的 PDF 简历发给机器人。

机器人回复一份以候选人名字命名的 PDF,比如 jane-doe.pdf。六个部分都用朴素的版式排好。

新手与专家

新手:n8n 把工作流画成用线连起来的方框,每个方框是一个节点,只做一件事。Gotenberg 是一台把网页打印成 PDF 的小服务器。这里它把工作流生成的页面变成 PDF 文件。

专家:节点 Parse resume data 是 1.3 版的 Basic LLM Chain,在结构化解析器前面放了一个自动修复解析器,所以格式有误的答案会被送回模型修复。五个 Merge 节点用 multiplex 模式把六个部分合并起来。

值得细看的地方
节点做什么要知道的
Telegram trigger为机器人收到的每条消息启动一次运行Telegram 的 webhook 需要一个 HTTPS 地址
Auth只放行带有你的 ID 的聊天文件里放的是占位的 0,所以改掉它之前什么都过不去
Extract text from PDF读取 PDF 的文字层扫描版简历给它的是没有文字
Parse resume data请 OpenAI 把简历整理成符合模式的 JSON模型运行在 JSON 模式下,模式里列出了各个字段
Convert to HTML把页面文字变成名为 index.html 的文件文字是 base64,这个节点版本默认就按 base64 处理
Generate plain PDF doc把文件提交到 Gotenberg 的 Chromium 路径并收到 PDFGotenberg 要求页面文件叫 index.html
Send PDF to the user把 PDF 发回提出请求的那个聊天文件名取自简历上的姓名,第一个空格换成连字符

注意事项

模型被换掉了,宣传外部频道的便签也被删掉了。Mindket 没有运行过这个工作流。

  • 模型:文件原来用 gpt-4-turbo-preview,它指向 gpt-4-0125-preview。OpenAI 的弃用页面(2026 年 11 月 12 日查阅)把那个快照列为 2026 年 3 月 26 日停用。Mindket 的版本在两个对话节点里都用 gpt-5.6-terra。第二个节点(给自动修复解析器用的)原来没设模型,所以 n8n 的默认模型 gpt-5-mini 就会运行,而 OpenAI 会在 2026 年 12 月 11 日停用它
  • 设置:温度 0 被删掉了,因为模型页面没有列出温度设置。JSON 模式保留,OpenAI 的结构化输出指南把它列在 Chat Completions 里
  • 简历文字:简历里的值会原样放进 HTML,不做转义,所以简历里的特殊字符可能改变版式。分享之前请先看一遍 PDF
  • 输出:字段 linkedin 和 foreign_languages 在模式里,但页面不显示它们
  • Telegram:机器人最多可以下载 20 MB 的文件(Telegram Bot API 页面),而且不是 /start 的消息必须带一个文档
  • 你的数据:简历文字会发给 OpenAI,PDF 会经过你的 Gotenberg 服务器和 Telegram。文件里没有任何凭据

README 和文件

README

把发到 Telegram 的简历用 Gotenberg 变成整洁的 PDF

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。

包里有什么

  • workflow.json:n8n 导出的工作流,四十三个节点。三十三个干活,十个是便签,标出各个步骤。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

  • 对话模型原来是 gpt-4-turbo-preview,它指向 gpt-4-0125-preview。OpenAI 的弃用页面(2026 年 11 月 12 日查阅)把那个快照列为 2026 年 3 月 26 日停用。Mindket 的版本用 gpt-5.6-terra。
  • 第二个对话模型(给自动修复解析器用的)原来没设模型。n8n 会运行它的默认模型 gpt-5-mini,而 OpenAI 会在 2026 年 12 月 11 日停用它。现在它也用 gpt-5.6-terra。
  • 两个对话节点里的温度 0 被删掉了。模型页面没有列出温度设置。
  • 宣传视频频道和新闻邮件的便签被删掉了,关于模型的那张便签也已更新。
  • 有几个节点原来关联着作者 n8n 里的凭据。这些关联已删掉,请选你自己的。
  • 别的都没改。代码节点、合并、模式和对 Gotenberg 的调用都是文件原有的。

开始之前

  • 一个有公开 HTTPS 地址的 n8n 实例,n8n Cloud 或自己的服务器都行。Telegram 会把每条消息发到那个地址。
  • 一个用 BotFather 做的 Telegram 机器人、它的令牌和你自己的聊天 ID。
  • 一个 OpenAI API 密钥。
  • 一台 n8n 能访问的 Gotenberg 服务器,比如用 Docker 启动的那种。

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. 运行 Gotenberg,比如用 Docker,并检查 Generate plain PDF doc 里的地址。文件里指向 http://gotenberg:3000,两者在同一个 Docker 网络里时它才有效。
  3. 添加一个填有机器人令牌的 Telegram 凭据,在 Telegram trigger、Get file 和 Send PDF to the user 里选中它。
  4. 添加一个 OpenAI 凭据,在 OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 里选中它。
  5. 把你自己的 Telegram 聊天 ID 填进 Auth,替换 0。要找到它,给你的机器人发一条消息,在触发器的输出里读 message.chat.id。
  6. 启用这个工作流,然后把一份 PDF 简历文件发给你的机器人。

一次运行的过程

  1. Telegram trigger 为每条消息启动一次运行。Auth 只放行你的聊天,Check if start message 丢掉 /start。
  2. Get file 下载 PDF,Extract text from PDF 读出它的文字。
  3. Parse resume data 请 OpenAI 把简历整理成 JSON。Auto-fixing Output Parser 和 Structured Output Parser 按模式检查它。
  4. 四个代码节点和六个 Set 节点把各个部分变成 HTML,五个 Merge 节点把它们合并。Set final data 把它们排好顺序。
  5. Convert raw to base64 和 Convert to HTML 把页面存成 index.html。
  6. Generate plain PDF doc 把文件提交到 Gotenberg 的 Chromium 路径并收到 PDF。Send PDF to the user 把它发回聊天。

改变结果

  • 它提取哪些字段:Structured Output Parser 里的 jsonSchema。
  • 给模型的指令:Parse resume data 里的消息。
  • 每个部分的版式:六个部分节点和四个 Convert … to HTML 代码节点里的 HTML。
  • 各部分的顺序:Set final data 里的文字。
  • 模型:OpenAI Chat Model 和 OpenAI Chat Model1 里的 model。
  • 文件名:Send PDF to the user 里的 fileName。
  • 谁能用这个机器人:Auth 里的聊天 ID。

注意事项

  • Mindket 没有运行过这个工作流。没有调用过 Telegram、OpenAI 和 Gotenberg。设置来自各家的文档和 n8n 源码,查阅日期是 2026 年 11 月 12 日。
  • Gotenberg 的文档列出了路径 /forms/chromium/convert/html 和表单字段 files,并要求页面文件叫 index.html。
  • 文件里的地址 http://gotenberg:3000 是一个 Docker 服务名。如果你的 Gotenberg 在别处运行,请改掉它。
  • 简历里的值会原样放进 HTML,不做转义。分享之前请先看一遍 PDF。
  • 字段 linkedin 和 foreign_languages 在模式里,但页面不显示它们。
  • Telegram 机器人最多可以下载 20 MB 的文件(Telegram Bot API 页面)。不是 /start 的消息必须带一个文档。
  • 简历文字会发给 OpenAI,PDF 会经过 Gotenberg 和 Telegram。
  • 文件里没有任何凭据和密钥。Auth 里的聊天 ID 是占位符。
文件
NOTICE.md  654 B
README.md  5 KB
workflow.json  31 KB

3 个文件,共 36 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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