Hacker News 历史头条回顾分析与推送工作流
该工作流能够自动抓取指定日期的Hacker News首页头条新闻，利用大型语言模型进行智能分类和趋势分析，生成主题化的Markdown新闻摘要，并通过Telegram频道推送给订阅用户。它解决了历史新闻数据聚合和信息过载问题，帮助用户快速掌握科技动态和热点演变，适用于科技媒体、研究人员及信息服务提供者，增强了内容的时效性和价值。
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工作流名称
Hacker News 历史头条回顾分析与推送工作流
主要功能和亮点
该工作流自动抓取指定日期（跨多个年份）Hacker News首页的头条新闻，利用Google Gemini大型语言模型对多年来的头条进行智能分类、提炼和趋势分析，最终以Markdown格式生成主题化的新闻摘要，并通过Telegram频道自动推送给订阅用户。
亮点包括：
- 跨年份对比同一天的科技新闻动态
- 智能分类归纳，突出重要主题和趋势
- 自动定时执行，保持内容持续更新
- 结合网页数据抓取、自然语言处理和即时通讯推送的全自动闭环
解决的核心问题
传统新闻摘要难以纵览多年的发展脉络，该工作流解决了跨年数据聚合、信息过载与人工筛选难题，实现了对历史科技新闻的高效梳理和洞察，帮助用户快速把握技术变迁和热点演变。
应用场景
- 科技媒体和资讯平台定期制作历史回顾专题
- 技术社区和行业观察者获取多年度同日大事件汇总
- 研究人员分析技术发展趋势和新闻传播特征
- 个人或团队自动获取精选科技新闻摘要，辅助决策和内容创作
主要流程步骤
- 定时触发：每天固定时间启动工作流
- 生成日期列表：根据当前日期倒推至2007年，生成待抓取的历史日期列表
- 拆分日期逐个处理：将日期列表拆分，逐条请求对应日期的Hacker News首页
- 网页内容解析：提取当天头条标题及对应链接
- 数据合并整理：将多日期数据合并成统一JSON结构
- 调用Google Gemini语言模型：对抓取的头条进行分类、提炼和趋势分析，生成Markdown格式摘要
- Telegram推送：将整理好的新闻摘要发送至指定Telegram频道，实现自动发布
涉及的系统或服务
- Hacker News（数据来源）
- Google Gemini（PaLM）大型语言模型（自然语言理解与生成）
- n8n自动化平台（流程编排）
- Telegram（内容推送）
适用人群或使用价值
- 新闻编辑和内容策划人员：自动生成高质量历史新闻专题内容
- 科技研究者和分析师：快速获取跨年头条信息，辅助趋势研判
- 社区运营者和信息服务提供者：高效维护资讯推送渠道，提升用户粘性
- 任何关注科技动态、希望了解行业变迁的专业人士和爱好者
此工作流将历史新闻数据的自动采集、智能分析与多渠道推送高度融合，极大提升了信息处理效率及内容价值，是科技资讯自动化运营的优秀示范。
基于LangChain的问答数据检索工作流
该工作流结合LangChain和OpenAI GPT-4模型，实现对历史工作流数据的智能问答查询。用户通过自然语言提问，系统自动检索和分析相关数据，提供精准答案。此流程简化了信息检索，提高了数据利用率，适用于企业知识库查询、客户信息检索和数据分析等场景，帮助用户快速获取关键信息，提升决策效率。
德州税法智能助手工作流
该工作流是一款基于AI的法律助理，能够自动下载和解析德克萨斯州的税法PDF文档，并将其结构化存储于向量数据库中。用户可以通过聊天界面向AI提问，系统将智能检索相关条款并精准回答。结合向量搜索和智能问答技术，该工作流简化了税法查询流程，提升了法律信息的获取效率，适用于法律咨询、税务工作及教育培训等多个领域。
Enhance Chat Responses with Real-Time Search Data via Bright Data & Gemini AI
此工作流通过将Google Gemini大语言模型与Bright Data的搜索引擎工具结合，实时增强聊天响应能力。它能够自动从Google、Bing和Yandex获取最新的网络搜索结果，生成高质量的对话答案，提升回答的准确性和相关性。同时，支持Webhook推送，确保实时通知用户，适用于智能客服、市场调研及AI辅助决策等场景。
AI-Powered Research with Jina AI Deep Search
该工作流利用Jina AI的深度搜索API，自动化执行高效的AI驱动研究，生成详尽的结构化报告。用户可通过自然语言输入查询，无需API密钥，完全免费。输出为易读的Markdown格式，包含来源链接和脚注，便于引用和分享。此工具帮助研究人员、分析师和内容创作者快速获取权威分析结果，显著提升研究效率和质量，适用于多种专业场景。
WhatsApp 智能销售助理
该工作流是一个智能销售助理，通过 WhatsApp 接收客户咨询，并利用先进的 AI 技术和向量检索实时回答用户关于雅马哈 2024 年动力扬声器的产品信息。它具备多轮对话记忆与自动回复功能，能够高效处理客户提问，提升服务质量和满意度，帮助企业实现自动化客户支持和销售效率的提升。
RAG: Context-Aware Chunking | Google Drive to Pinecone via OpenRouter & Gemini
该工作流能够自动从Google Drive文档中提取文本，采用上下文感知的方法进行分块处理，并通过OpenRouter和Google Gemini将文本块转换为向量，存储至Pinecone数据库。其主要优势在于提高了文档检索的准确性和相关性，避免了传统搜索方式对语义理解的不足，适用于企业知识库建设、大型文档管理以及智能问答系统等多种场景，实现了文档处理的全流程自动化。
RAG & GenAI App With WordPress Content
该工作流通过自动抓取WordPress网站的公开内容，利用生成式AI和向量数据库，实现了智能问答系统。它将文章和页面内容转换为Markdown格式，并生成向量表示，支持快速语义检索。用户可实时提问，系统结合相关内容生成准确回答，提升网站互动体验。这一方案适合需要智能客服和知识管理的企业或个人网站，确保内容始终更新并高效服务访客。
🌐 Confluence Page AI Powered Chatbot
该工作流将Confluence云端文档与AI聊天机器人相结合，用户通过聊天界面提问，系统自动调用API获取相关页面内容，并利用GPT-4模型进行智能问答。它支持多轮对话记忆，确保上下文连贯，并能通过Telegram推送结果，提升信息检索效率，方便企业内部知识管理、技术文档查询及客户支持，实现快速准确的信息获取。