按类型自动回复 YouTube 评论，记录在 Supabase

它是什么

这个 n8n 工作流替你回复自己某个 YouTube 视频下最新的评论。你把视频链接贴进 n8n 的聊天框。它读取最新的五条顶层评论，同时在另一路从你指定的服务取回视频字幕。每条评论先到 Supabase 表里查一下，已经在表里的就跳过，新的先存进去，再由 OpenAI 贴上 criticize、compliment 或 specificdoubt 标签。称赞会得到一句感谢。提问会得到根据字幕写的回答，批评则不回复。每条回复都发在对应评论下面，并写回这条评论所在的行。

1. 你把一个 YouTube 链接贴进 n8n 的聊天框
2. YouTube 返回五条评论，你的服务返回字幕
3. Supabase 跳过处理过的评论，存下新的
4. OpenAI 给每条贴标签，写出感谢或回答
5. 回复发到 YouTube，同时写进 Supabase

适合谁

视频下面的提问多到回不过来的创作者，前提是你接受由模型写好、以你频道名义发出的回复。如果每条回复都必须先经人看过才能发，就别选它。文件里没有任何等待审核的步骤。

用在哪里

任何登录了视频所属频道的 n8n 都行。回复以那个频道的身份发出。

• n8n Cloud 或你自己的服务器：同一个文件，同样的步骤
• n8n 的聊天框：你贴每个视频链接的地方
• 你的 YouTube 频道：回复出现在评论下面，发布者是 YouTube 凭据登录的那个账号
• Supabase：表里存着每一条看过的评论，发过回复的还有回复内容

设置

点“获取”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。作者估计设置要 13 分钟左右。原来的副本里，取字幕的调用没有地址，所以这个副本先放着 https://YOUR_TRANSCRIPT_SERVICE_ADDRESS，等你指定一个服务。

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 YouTube OAuth2 凭据，在 Get Video Snippet、Comment Response 和 Comment Response1 里选中它。
3. 添加一个 OpenAI 凭据，在 gpt-4o-mini、gpt-4o-mini1 和 gpt-4o-mini2 里选中它。
4. 在 Supabase 里建好 YT_Comment 表，添加一个 Supabase 凭据，填项目 URL 和 service role 密钥，在三个 Supabase 节点里选中它。
5. 在 Get YouTube Transcript 里，把 https://YOUR_TRANSCRIPT_SERVICE_ADDRESS 换成你的服务地址。如果服务要的格式不同，也改一下请求体。
6. 保存，打开聊天框，贴一个你自己的、评论不多的视频链接，先到 YouTube 上读一读回复，再放心使用。

取字幕的调用发送下面这个请求体，视频 ID 会自动填进去。Cleanup transcript 再从返回里读取 transcript。

{
  "startUrls": ["https://www.youtube.com/watch?v=<视频 ID>"],
  "language": "Default",
  "includeTimestamps": "No"
}

如何使用

贴一个你自己视频的链接，youtube.com/watch?v= 的地址或 youtu.be 的短链接都行。每次运行处理最新的五条顶层评论。表里已有的评论会跳过，所以之后再跑，只会处理最新五条里新出现的。

示例

一位观众在教程下面留言：“API 那一步需要哪个套餐？”表里还没有这条评论。它被存进去，交给分类器，分类器回答：

{ "out": "specificdoubt" }

Specific Doubt Reply 读取这条评论和清理过的字幕，根据视频里讲的内容写出回答。Comment Response1 把它发在评论下面，Update responce to Database 把它写进这一行的 reply 列。

新手与专家

新手：n8n 把工作流画成用线连起来的方框，每个方框叫一个节点，只做一件事。这个工作流有 26 个节点，其中有一个循环，一次处理一条评论。Supabase 是一个托管数据库，这里用它记下已经看过的评论。凭据是 n8n 替你保管的密钥。YouTube 凭据以你的频道身份登录，所以回复上署的是频道的名字。先拿一个评论不多的视频试一试。

专家：分类器和两条回复链跑的都是 chatgpt-4o-latest，尽管它们的模型节点名叫 gpt-4o-mini。一个结构化解析器把分类器的输出限定为 {"out": "..."}。

Cleanup transcript 会解码 HTML 实体，删掉 So、Now、Okay 这类口头禅，并按照为某个频道写的模式，去掉它常用的开场白、结束语和订阅提醒。

注意事项

回复以你频道的名义发出，发之前没有人检查。

• 没有审核步骤：错误的回答也会原样发出，所以前几次运行后去 YouTube 上读一读回复
• 先存后分：评论在贴标签之前就写进表里，所以回复失败的评论不会再试
• 批评：这类评论留在表里，没有回复
• 最新五条：这个范围以外的旧评论永远不会读到
• 其他标签：Switch 没有兜底输出，三种以外的标签会让那条评论得不到回复，循环也在那里结束
• 多个提问：字幕通过一个 Merge 进入提问那条链，所以第一次运行时，确认第二个提问也得到了回答
• 费用：每条新评论最多调用两次 OpenAI，再加上字幕服务的收费
• 隐私：评论和字幕会发给 OpenAI，评论和回复会存进你的 Supabase 项目
• 原来的副本：它的 Get Video ID 和 Cleanup transcript 代码都丢了反斜杠，前者因此无法编译，后者会把每个字母 s 换成空格。这个副本已经补回
• 凭据：这个 JSON 里没有任何凭据，也没有作者账号里的任何东西