Hacker News 历年头条洞察自动化工作流

工作流名称

Hacker News 历年头条洞察自动化工作流

主要功能和亮点

该工作流定时抓取 Hacker News 当日历年头条新闻，自动提取并聚合多年来同一日期的重点新闻标题，利用 Google Gemini 语言模型智能分类与分析，最终生成结构化的 Markdown 格式洞察报告，并通过 Telegram 频道实时推送给用户。

解决的核心问题

• 自动化跨年份新闻数据抓取与整理，避免手动重复操作
• 利用大语言模型智能识别并分类海量新闻信息，挖掘核心主题与趋势
• 实现多平台数据流转及自动推送，提升信息获取效率和及时性

应用场景

• 科技行业研究人员追踪技术发展趋势
• 新闻采编人员快速回顾历史热点事件及演变
• 数据分析师进行时间序列新闻主题分析
• 社交媒体运营通过定期高质量内容推送增强用户粘性

主要流程步骤

1. Schedule Trigger：每日21点触发工作流启动
2. CreateYearsList：根据当前日期生成自2007年起至今的对应日期列表
3. CleanUpYearList & SplitOutYearList：整理并拆分日期列表，准备逐日抓取
4. GetFrontPage：向 Hacker News 前端页面发起请求，获取指定日期的头条HTML
5. ExtractDetails：解析HTML，抓取新闻标题及对应日期
6. GetHeadlines & GetDate：整理标题和日期信息
7. MergeHeadlinesDate & SingleJson：合并多日期数据为统一JSON结构
8. Basic LLM Chain（集成 Google Gemini Chat Model）：调用大语言模型，基于输入JSON识别重点头条，按主题分类并生成Markdown格式分析报告
9. Telegram：将生成的报告通过Telegram频道自动推送给订阅者

涉及的系统或服务

• Hacker News（数据源）
• Google Gemini（PaLM）语言模型（智能分析与文本生成）
• Telegram（内容分发推送）
• n8n平台（工作流自动化编排）

适用人群或使用价值

• 技术趋势分析师和行业观察者，帮助他们快速把握科技新闻演变脉络
• 媒体与内容运营人员，高效获取优质历史新闻内容，丰富内容创作素材
• 数据科学家和研究人员，支持时间序列新闻数据分析与洞察挖掘
• 任何关注科技新闻及其历史发展动态的个人或团队，提升信息洞察力和决策效率

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此工作流通过高度自动化的数据抓取、智能内容分析与多渠道推送，实现了跨年度新闻主题的系统化洞察，是科技信息内容管理与传播的有力工具。