Bonsai-27B-GGUF
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
一个 n8n 工作流,工作日 8:00 运行,读取最近一天的未读 Gmail,让 OpenAI 写一份紧急邮件排在前面的简短意大利语摘要。摘要会送到一个 Telegram 聊天里。
把未读 Gmail 做成意大利语晨报发到 Telegram 是一款 n8n 工作流,属于效率类,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。
工作日定时
每周一到周五 8:00 自动开始运行,按工作流的时区计算,读取:
Telegram 聊天里一份未读邮件的简短意大利语摘要,紧急的邮件排在最前面
开始之前要准备好这些。
邮件来源
返回最近一天的未读邮件,不含“促销”和“社交”标签页。
需要Gmail OAuth2 凭据
语言模型
用 gpt-6-luna 根据发件人、主题和预览的清单写出摘要。
需要OpenAI API 密钥
聊天
通过一个机器人把摘要送到聊天里。
需要BotFather 给的机器人令牌和聊天 ID
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
这个 n8n 工作流每个工作日早上给你发一份意大利语邮件摘要。8:00 它向 Gmail 要最近一天的未读邮件,并排除“促销”和“社交”标签页。它保留每封邮件的发件人、主题和一小段预览。OpenAI 模型把这份清单变成一份简短的摘要,分成紧急、重要和其余三组。工作流再把摘要发到一个 Telegram 聊天里。六个节点在运行这条流程,里面的节点名称、提示词和设置便签都是意大利语。
习惯用 Telegram 开始一天、想先看到紧急邮件的说意大利语的老板和小团队。它只读每封邮件的前 200 个字符,所以邮件的重点藏在正文深处时就别选它。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 企业 | 老板和经理 | 在第一场会议前看清有哪些邮件需要回复 | 经理在 8:05 看到摘要最上面有一位生气的客户。 |
| 销售 | 销售负责人 | 先看到收件箱里的购买信号 | 销售负责人在二十封未读邮件里发现一封报价请求。 |
| 服务 | 自由职业者和顾问 | 不让客户的邮件沉底 | 顾问在早饭前先回复紧急的客户。 |
| 零售 | 店主 | 及早发现不满的顾客 | 店主在开门前读到被标出来的投诉。 |
You need a little n8n: 要会导入文件、添加三个凭据,并找到一个 Telegram 聊天 ID。它的作者把设置时间定为大约 5 分钟。
任何能访问 Gmail、OpenAI 和 Telegram 的 n8n 都能运行它。
Riassumi con AI 里的系统提示词点“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 的设置说明。三个账号加一个聊天 ID 就够完成所有步骤。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud 或你自己的服务器 |
| Gmail | 一个账号和一个 Gmail OAuth2 凭据 |
| OpenAI | 一个 API 密钥 |
| Telegram | 一个用 BotFather 做的机器人,它的令牌和你的聊天 ID |
workflow.json。Prendi email non lette 里选中它。Riassumi con AI 里选中它。Invia rassegna su Telegram 里选中它。getUpdates,读出 chat.id。把它填进 Invia rassegna su Telegram,替换 <YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID>。发布工作流后就不用管它了。工作日 8:00(按工作流的时区),摘要会到你的 Telegram 聊天里。先读摘要,再到 Gmail 里处理重要的邮件。工作流不会把任何邮件标为已读。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 语言和版式 | Riassumi con AI 里的系统提示词 |
| 时间和星期 | Ogni mattina alle 8 (lun-ven) 里的 cron 规则 |
| 包含哪些邮件 | Prendi email non lette 里的搜索和数量上限 |
| 每封邮件读多少 | Prepara testo per AI 里的数字 200 |
| 模型 | Riassumi con AI |
夜里来了十八封未读邮件,其中一封来自一位客户,他写道订单晚了,而且没有人回复。
Invia rassegna su Telegram 发出一条简短的意大利语消息,标题带着日期和月份。生气的客户排在“紧急”组的最前面,最后一行把其余的归在一起。
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。这里一个时钟方框启动运行,一个 Gmail 方框取邮件,一个代码方框整理,一个 OpenAI 方框写摘要,一个 Telegram 方框送出去。点一次 Test workflow,看看每个方框的输出。
专家:预处理只用一个 Code 节点,其余每一步都是标准节点。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
Prendi email non lette | Gmail 节点 2.1 版,带搜索的 Get Many | Simplify 默认是打开的,所以每条数据带着 From、Subject 和 snippet |
Prepara testo per AI | 处理全部条目的 Code 节点 | 读 From、Subject 和 snippet,对其他形状有备用读法,并把每段预览截到 200 个字符 |
Ci sono email? | 对 vuoto 标记做的 IF 判断 | 只连了为真的分支,所以没有邮件的一天运行到这里就结束 |
Riassumi con AI | OpenAI 节点,1.8 版,带系统消息和用户消息 | 读 totale 和 testoEmail。下一步从 message.content 取摘要,output 和 text 作备用 |
Invia rassegna su Telegram | Markdown 模式的 Telegram 发送消息 | 模型的文字先被转义,所以 _、*、反引号和 [ 这些字符不会让解析出错 |
模型快到关停时间了,定时运行用的时区也该由你来设。
gpt-4o-mini-2024-07-18,关停日期是 2027 年 1 月 14 日,替代模型是 gpt-6-luna。这个节点没有挂工具,所以 Mindket 的版本用 gpt-6-luna。它有一个默认为 medium 的推理强度设置,这个节点没有设置它一个 n8n 工作流,工作日 8:00 醒来,读取最近一天的未读 Gmail 邮件。它把发件人、主题和简短预览交给 OpenAI 模型。模型写出一份简短的意大利语摘要,紧急的邮件排在最前面,工作流再把这份摘要发到你的一个 Telegram 聊天里。工作流里的节点名称、提示词和设置便签都是意大利语。
workflow.json:n8n 导出的工作流,六个会运行的节点和一张便签。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。gpt-6-luna,不再是 gpt-4o-mini。日期见“值得知道的”。INSERISCI-CHAT-ID,现在是占位符 <YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID>。_、*、反引号或 [,比如在发件人名字里,就会让 Telegram 拒收整条消息。workflow.json。Prendi email non lette 里选中它。Riassumi con AI 里选中它。Invia rassegna su Telegram 里选中它。getUpdates,读出 chat.id。把它填进 Invia rassegna su Telegram,替换 <YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID>。Ogni mattina alle 8 (lun-ven) 用 cron 规则 0 8 * * 1-5 启动运行:周一到周五的 8:00。Prendi email non lette 在 Gmail 里搜索 is:unread newer_than:1d -category:promotions -category:social,最多返回 25 封邮件。Prepara testo per AI 为每封邮件写一个块,里面有发件人、主题和预览的前 200 个字符。它把这些块连成一段文字,并计数。Ci sono email? 只在这段文字不为空时让运行继续。Riassumi con AI 把这段文字发给 OpenAI。系统提示词要求写一份意大利语摘要,分三组:今天要回复的紧急邮件、本周要处理的重要邮件,以及把其余邮件合成一行。如果有生气的客户或销售机会,要排在最前面。Invia rassegna su Telegram 发出摘要,标题里带日期和月份。Riassumi con AI 里的系统提示词。Ogni mattina alle 8 (lun-ven) 里的 cron 规则。Prendi email non lette 里的搜索和它的数量上限。Prepara testo per AI 里的数字 200。Riassumi con AI。gpt-4o-mini-2024-07-18,关停日期是 2027 年 1 月 14 日,替代模型是 gpt-6-luna。这个节点没有挂工具,所以换模型只是换个名字。gpt-6-luna 有一个默认为 medium 的推理强度设置,这个节点没有设置它。NOTICE.md 639 B README.md 5 KB workflow.json 6 KB
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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