LinkedIn 评论线索筛选器

LinkedIn 评论线索筛选器

一个 n8n 工作流，适用于要求在评论里留关键词的 LinkedIn 帖子。通过 Airtable 的一行把帖子的地址交给它，它就读取评论，留下用了关键词的人。接着查每个人的个人主页和公司，按你的匹配规则给公司标出 YES 或 NO，并起草一条简短的私信。所有内容存进 Airtable。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，26 个节点：21 个实际工作的节点和五张便签。里面没有任何凭据。Airtable 的 base 和表、webhook 的路径，以及四个请求头里的 Apify 令牌，都用占位符代替。writeScript 里作者自己的资历说明、赠品和行动号召，也换成了占位符。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。自己的服务器需要一个 Airtable 能访问到的地址。
• 一个 Apify 账号和它的 API 令牌。工作流会调用四个 Apify 抓取器。
• 一个来自 Google AI Studio 的 Gemini API 密钥。
• 一个 Airtable 账号，带一个能读写记录的个人访问令牌，以及一个有 Posts 和 Results 两张表的 base（见下文）。

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 Google Gemini (PaLM) API 凭据，填你的密钥，在 Google Gemini Chat Model 里选中它。所有 AI 步骤都用这一个节点。
3. 在 getPost、getComments、getProfile 和 getCompany 里，把 Authorization 请求头中的 YOUR_TOKEN 换成你的 Apify 令牌，前面的 Bearer 要保留。
4. 添加一个 Airtable Personal Access Token 凭据，在 getPostUrl、isDuplicate 和 addLead 里选中它。
5. 在这三个节点里，把现在是 YOUR_BASE_ID、YOUR_POSTS_TABLE_ID 和 YOUR_RESULTS_TABLE_ID 的地方，换成你自己的 base 和表。
6. 在 writeScript 里，把 YOUR_CREDIBILITY_LINE、YOUR_BONUS_OFFER 和 YOUR_CALL_TO_ACTION 换成你自己的话。
7. 在 Webhook 里，把 YOUR_WEBHOOK_PATH 换成一串又长又随机的字符，然后复制 Production URL。
8. 在 Airtable 里，给 Posts 表加一个带 Run script 动作的自动化，触发条件由你选，比如一个按钮字段或一条新记录。给脚本一个输入变量 recordId，设成这一行的 ID，再粘贴下面的脚本，把 Production URL 填进去。
9. 保存，然后点画布顶部的 Publish 发布工作流（也可以按 Shift+P）。

Airtable base

Posts 每个 LinkedIn 帖子占一行，有一个名为 Post 的字段，里面放帖子的地址。Results 存放工作流保存的内容，有这些列：

| 列 | 类型 | 工作流往里放什么 |
|---|---|---|
| User | 文本 | 评论者的名字 |
| Role | 文本 | 他个人主页上第一份工作的职位 |
| Industry | 文本 | Gemini 给这家公司的业务类型 |
| Company | 文本 | 公司名称 |
| Employees | 数字 | 公司的员工人数 |
| Country | 文本 | 公司总部所在的国家 |
| Qualified? | 单选，YES 和 NO | Gemini 按匹配规则给出的答案 |
| Tagline | 文本 | Gemini 写的一句话描述 |
| Website | 文本 | 公司的网站 |
| CompanyLinkedin | 文本 | 公司的 LinkedIn 主页 |
| UserLinkedin | 文本 | 评论者的个人主页，addLead 按它来匹配 |
| Comment | 文本 | 他写的评论 |
| Post | 文本 | 帖子的地址 |
| Script | 长文本 | 起草的私信 |

文件里的映射还列了一个 Email 列，但没有任何节点往里填。自动化运行的脚本：

const { recordId } = input.config();
await fetch('YOUR_PRODUCTION_URL', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({ id: recordId }),
});

webhook 接收什么

Webhook 接收一个 POST 请求，行的 ID 放在 id 里，getPostUrl 再到 Posts 里读这一行：

{
  "id": "recXXXXXXXXXXXXXX"
}

一次运行是怎么走的

1. getPostUrl 读取 Posts 里的那一行，getPost 按它 Post 字段里的地址抓取帖子。
2. getComments 抓取最新的最多 100 条评论。filterAuthor 去掉帖子作者自己的评论和没有名字的评论。
3. Loop Over Items 一次取一个评论者。hasIntent 让 Gemini 判断帖子有没有点名关键词、评论有没有用它。NO 就回到循环。
4. YES 的人交给 getProfile。isDuplicate 在 Results 里按名字搜索，If 只在名字是新的、且个人主页上第一份工作链接到 LinkedIn 公司主页时，才放这个评论者通过。
5. getCompany 读取那个公司主页。qualifyLead 让 Gemini 给公司分类并回答 YES 或 NO，companyInfo 把各字段汇总起来。
6. writeScript 起草私信，addLead 把这一行按 UserLinkedin 匹配，upsert 进 Results。走到这一步的每个评论者都会被保存，Qualified? 里是 YES 或 NO。

改动它

• 谁算匹配：qualifyLead 提示里的标准。导出时是：任何行业，总部在美国、加拿大或欧洲，员工 10 到 500 人，任何职位。
• 关键词规则：hasIntent 的提示。
• 私信：writeScript 的系统提示（只用名字、最多 80 个词、不用表情符号），以及你换掉的那三句话。
• 读多少评论：getComments 请求体里的 limit 和 page_number，导出时是 100 和第 1 页。
• 只保存 YES 的行：在 companyInfo 后面按 qualified 加一个 If 节点，它的 false 分支接回 Loop Over Items。
• 列：addLead 里的映射。

注意事项

• 一次运行要为帖子和评论花两次 Apify 抓取，每个用了关键词的评论者再花最多两次。Gemini 对每条评论调用一次做关键词检查，对每个继续往下走的评论者再调用两次。第一张便签用 ID 链接了这四个抓取器。逐个打开看它的价格，因为有些 Apify 抓取器按结果收费或要租用。
• 工作流只起草私信，什么都不会发。用之前先读一遍每条草稿。
• isDuplicate 比较的是名字，所以两个同名的人算作一个。带撇号的名字可能会弄坏它的 Airtable 公式。
• getProfile 和 getCompany 设成了抓取失败时继续，所以一次失败不会让运行停下。
• 谁拿到 webhook 的地址，谁就能用你的密钥发起一次运行。所以它的路径要又长又随机。
• Apify 令牌放在节点的请求头里。分享或导出工作流之前把它删掉。
• LinkedIn 的条款限制自动化收集，列出的又是有名有姓的个人。在真实的帖子上运行之前，先查清适用于你的规则，包括数据保护法。