HackerNews 学习资源智能推荐工作流
该工作流通过用户提交的学习主题，自动从 HackerNews 筛选相关“Ask HN”帖子及评论，利用先进的语言模型进行分析，提炼出高质量的学习资源推荐，并以结构化 Markdown 格式生成清单，最终通过邮件发送给用户。此流程有效解决信息过载问题，帮助用户快速找到实用的学习材料，提升学习效率和体验。
流程图
工作流名称
HackerNews 学习资源智能推荐工作流
主要功能和亮点
该工作流通过用户提交的学习主题，自动从 HackerNews 中筛选相关的“Ask HN”帖子及其评论，利用 Google Gemini 语言模型对评论内容进行分析和情感判断，智能提取出最优质的学习资源推荐，并以结构化的 Markdown 格式生成分类清单，最终将精炼的推荐结果通过邮件发送给用户。整个流程实现了从信息抓取、智能筛选、语义分析到个性化推送的自动化闭环。
解决的核心问题
面对海量的在线讨论和资源信息，用户往往难以快速找到高质量、针对性强的学习材料。该工作流解决了信息过载的问题，自动过滤无关内容，提炼出社区认可度高且实用的学习资源，节省用户筛选时间，提高学习效率。
应用场景
- 自主学习者希望获得权威的学习资料推荐
- 教育机构或培训平台为学员提供个性化学习资源
- 内容聚合和推荐服务需要自动化处理社区讨论数据
- 技术博客或媒体想快速整理热点话题的优质内容
主要流程步骤
- 用户提交学习主题和邮箱（Form Trigger节点）
- HackerNews搜索对应主题相关的“Ask HN”帖子（HackerNews节点）
- 拆分帖子的评论ID，逐条请求获取完整评论内容（HTTP Request节点）
- 合并所有评论文本为单一文本块（Aggregate节点）
- 调用Google Gemini大型语言模型，结合情感分析，智能提炼和分类推荐资源（LangChain节点）
- 将Markdown格式的推荐内容转换为HTML（Markdown节点）
- 发送推荐邮件给用户（Email节点）
- 结束流程（NoOp节点）
涉及的系统或服务
- HackerNews API（数据抓取）
- Google Gemini（PaLM）语言模型（智能内容理解与生成）
- SMTP 邮件服务（邮件发送）
- n8n 工作流自动化平台（流程编排）
适用人群或使用价值
- 独立学习者：快速获得社区验证的优质学习资源，避免信息迷茫
- 教育内容策划者及培训机构：自动化生成个性化学习推荐，提高服务质量
- 开发者和技术爱好者：利用自动化工作流提升内容挖掘与整理效率
- 媒体和内容平台：快速整合用户关注话题的深度资源，增强内容价值
该工作流实现了社区数据的智能挖掘与个性化推送，有效帮助用户在碎片化信息中找到真正有价值的学习材料，极大提升了学习体验和内容服务的智能化水平。