Load Prompts from Github Repo and auto populate n8n expressions

工作流名称

Load Prompts from Github Repo and auto populate n8n expressions

主要功能和亮点

该工作流能够自动从指定的GitHub仓库加载文本提示（prompts）文件，动态提取其中的变量占位符，并用预设的变量值进行替换，最终生成完整的提示内容供后续AI模型调用。它集成了变量校验机制，确保所有必需变量均已赋值，否则会主动报错停止执行。此外，结合Ollama聊天模型和LangChain AI Agent，实现了从文本提示到智能响应的闭环自动化处理。

解决的核心问题

• 自动化管理和调用存储在GitHub中的文本提示模板
• 动态替换提示中的变量，避免手动编辑带来的低效和错误
• 变量完整性校验，确保提示内容准确无误
• 将结构化提示直接驱动AI模型，实现智能化文本生成或交互

应用场景

• AI助理或聊天机器人中，从版本控制的模板库动态生成对话提示
• 内容创作者或营销团队根据不同项目参数快速生成定制化文案
• 研发团队构建基于提示的自动化测试或文档生成流程
• 任何需要结合版本管理系统和AI模型实现智能文本处理的场景

主要流程步骤

1. 手动触发工作流开始执行
2. 通过“setVars”节点预设变量，如GitHub账号、仓库名、文件路径及业务相关变量（公司、产品、功能等）
3. 连接GitHub节点，读取指定路径下的文本提示文件
4. 提取文件内容，存入“SetPrompt”节点
5. 代码节点“Check All Prompt Vars Present”动态扫描提示中的变量占位符，校验是否全部在“setVars”中定义
6. 条件判断节点“If”，根据校验结果决定继续替换变量或停止并报错
7. 代码节点“replace variables”执行变量替换操作，将占位符替换为实际值
8. 保存完成替换的提示文本
9. 调用LangChain AI Agent结合Ollama聊天模型，使用生成的提示进行AI文本生成或交互
10. 最终输出AI响应结果

涉及的系统或服务

• GitHub：作为提示模板的存储和版本管理平台
• n8n内置节点：手动触发、变量设置、条件判断、代码执行、停止报错、文本提取等
• LangChain AI Agent：基于提示驱动的AI任务执行
• Ollama Chat Model：本地或云端AI语言模型服务

适用人群或使用价值

• AI产品开发者：快速管理和调用提示模板，提升开发效率
• 内容营销与文案团队：自动生成定制化内容，减少重复劳动
• 自动化工程师：构建智能化文本处理流水线
• 任何需要结合代码版本管理和AI文本交互的团队和个人，帮助实现高效、可控的提示管理和AI生成工作流

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此工作流通过无缝集成GitHub和AI模型，保障提示模板的版本一致性和变量准确性，大幅提升提示驱动型AI应用的灵活性和可靠性。