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。
流程图
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。