按随机话题标签起草推文，由 AI 写好后存进 Airtable

按随机话题标签起草推文，由 AI 写好后存进 Airtable

一个每运行一次就写一条推文草稿的 n8n 工作流。一个简短的代码步骤随机挑出两个话题标签之一，OpenAI 写一条不到 100 个字符、关于它的推文，工作流再把话题标签和推文作为一行记录加进 Airtable 的一张表里。什么也不会发到 X 上。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，5 个节点。五个都在运行，没有便签。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

• 文字这一步原来是一个 HTTP Request 节点，带着一个请求头凭据，向 OpenAI 旧的 v1/engines/text-davinci-001/completions 地址发请求。OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）把 text-davinci-001 列为 2024 年 1 月 4 日关停，它给出的替代 gpt-3.5-turbo-instruct 自己也被列为已关停。这一步现在是 OpenAI 节点的 message 操作，用 gpt-6-luna，也就是那个页面给 gpt-4o-mini 指定的小模型。节点从 message.content 读推文，原文件读的是 choices[0].text。
• 原文件设了 0.7 的温度和 64 个 token 的上限。这份副本两个都不设：OpenAI 的推理指南说，隐藏的推理 token 也计入输出上限，上限太小可能一个可见的字都不剩，而且这个模型的页面没有列出温度设置。
• 提示语改写成适合聊天模型的样子，要求只给出推文文字。
• FunctionItem 换成一个叫 Pick Hashtag 的 Code 节点。n8n 的源码把旧节点标为已弃用并隐藏，指向 Code 节点。
• Airtable 原来是这个节点的第一个版本，靠 API 密钥登录。Airtable 的页面（2026 年 11 月 12 日查阅）说，API 密钥在 2024 年 2 月 1 日停止生效。节点现在是当前版本，用个人访问令牌，base 和表用资源定位器选择。原文件里的 base ID 是它作者的，已删除。你来选自己的 base 和表，原文件的表叫 main。
• Set 重建成当前的 Set 节点，字段还是那两个，凭据关联已删除。

Mindket 对照 n8n 的源码读过这份副本，没有在真实的 n8n 上运行。

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 Airtable 个人访问令牌，和一张有 Hashtag、Content 两个文本列的表。

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. 添加一个 OpenAI 凭据，在 Write Tweet 里选中它。
3. 添加一个使用个人访问令牌的 Airtable 凭据，在 Airtable 里选中它。
4. 在 Airtable 里选你的 base 和你的表。
5. 点 Execute Workflow，看有没有出现一行新记录。

一次运行的过程

1. 你点 Execute Workflow 时，On clicking 'execute' 开始这次运行。
2. Pick Hashtag 随机选 #techtwitter 或 #n8n。
3. Write Tweet 请模型写一条不到 100 个字符、关于这个话题标签的推文，并把话题标签写进去。
4. Set 保留两个字段：来自 Pick Hashtag 的 Hashtag，和模型回复的 Content。
5. Airtable 把它们作为一行新记录加进去，字段按同名的列对应。

想改的地方

• 话题标签：Pick Hashtag 里的列表。
• 推文的规则：Write Tweet 里的消息。
• 模型：Write Tweet。
• 列名：Set 里的两个名字，要和你的表一致。
• 草稿去哪里：把 Airtable 换成别的节点。

要知道的

• 这个工作流只起草。什么都不会发到 X 上，所以使用每一条之前先读一读。
• 模型看不到之前的草稿，所以同一条推文可能再出现。
• 每次运行都会加记录，而且工作流没有定时，只在你点按钮时运行。
• 数据去向：话题标签会发给 OpenAI，话题标签和推文会发给 Airtable。
• 费用：每次运行一次模型调用，由 OpenAI 计费。