WhatsApp starter workflow
该工作流实现了WhatsApp消息的自动响应功能，能够接收用户通过Meta WhatsApp业务API发送的消息，并进行原样回复。通过Webhook节点验证和接收消息，确保数据的实时交互，简化了Webhook配置及消息处理流程，适合企业客服自动回复、原型设计及测试，帮助开发者快速搭建自动化消息交互系统，降低开发门槛，便于后续复杂业务的扩展。
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工作流名称
WhatsApp starter workflow
主要功能和亮点
该工作流实现了基础的WhatsApp消息自动响应功能，能够接收来自Meta（Facebook）WhatsApp业务API的消息，并将用户发送的文本消息原样回显回复。通过Webhook节点完成消息的验证及接收，保证数据的实时交互和正确性。
解决的核心问题
解决了如何快速搭建一个WhatsApp消息自动响应系统的问题，简化了WhatsApp Business API的Webhook配置及消息处理流程，为企业或开发者提供了一个入门级自动化消息交互示范。
应用场景
- 企业客服自动回复测试
- WhatsApp消息自动化开发的原型设计
- 快速验证WhatsApp Webhook配置及消息交互逻辑
- 需要即时响应用户消息的简单自动化场景
主要流程步骤
- Verify（验证Webhook）
接收Meta开发者后台发起的GET请求，返回验证挑战码，完成Webhook的验证配置。 - Respond（响应Webhook）
监听并接收WhatsApp消息的POST请求，进入下游处理。 - Is message?（判断是否为消息）
判断接收到的数据中是否包含用户发送的消息内容。 - Echo the message back（消息回显）
将用户发送的文本消息内容，使用WhatsApp API发送回用户，实现消息回显功能。
涉及的系统或服务
- Meta for Developers（Facebook开发者平台）Webhook配置
- WhatsApp Business API（通过n8n的WhatsApp节点）
- n8n自动化平台的Webhook节点与条件判断节点
适用人群或使用价值
- WhatsApp业务API开发者和测试人员
- 需要快速搭建WhatsApp自动回复原型的企业技术团队
- 希望了解和体验WhatsApp消息自动响应机制的自动化爱好者
- 客服自动化及消息交互流程设计初学者
此工作流以简洁高效的结构帮助用户快速实现WhatsApp消息的接收与自动回复，降低了开发门槛，方便快速迭代和测试，为后续复杂业务自动化打下坚实基础。
Hacker News 变化监控与通知工作流
该工作流旨在实时监控 Hacker News 首页内容的变化，通过定时抓取和数据比对，自动识别网页更新。一旦发现变化，系统会立即通过 Telegram 机器人通知用户，确保他们及时获取最新动态。这种自动化流程极大提高了信息获取的效率，适合技术爱好者、产品经理及内容策划者，帮助他们轻松掌控重要新闻和更新。
Log errors and avoid sending too many emails（错误日志记录与邮件发送频率控制）
该工作流旨在自动捕获并记录系统错误，同时通过数据库统计控制错误通知的发送频率，以避免邮件警报的过多干扰。它将错误信息保存至Postgres数据库，并支持灵活集成到现有流程中。此外，工作流提供了自动清理错误日志的功能，确保开发环境的整洁，适合需要集中管理错误与监控通知的自动化系统，提升错误处理的效率与响应能力。
GitLab 代码变更自动审查与评论生成工作流
该工作流通过Webhook监听GitLab合并请求的评论事件，自动获取代码变更并解析差异。利用智能语言模型对每处变更进行审查与评分，生成专业的审查建议，并将结果以评论形式发布回GitLab，形成全自动化的代码评审流程。此流程显著提高了代码审查效率与质量，降低了人为遗漏风险，适用于软件开发团队的CI/CD流程及开源项目的维护。
Create, update, and get an issue on Taiga
该工作流旨在实现Taiga项目管理平台上任务（Issue）的自动化管理，包括创建、更新和获取任务信息。用户可通过一次手动触发，完成任务的全流程操作，显著提高项目管理效率，减少手动操作的繁琐和错误。同时，适合软件开发团队、产品经理等需要快速同步和管理任务信息的用户，确保数据的及时更新和准确性。
PagerDuty 与 Jira 事件闭环及 Mattermost 通知自动化工作流
该工作流自动化了事件管理流程，确保在 PagerDuty 中标记为已解决的事件，能够实时更新对应的 Jira 任务状态为“已关闭”。同时，事件解决信息会即时推送至 Mattermost 指定频道，帮助团队成员及时获知处理进展。通过这一自动化流程，减少了人工操作带来的错误，提高了协作效率，解决了跨系统信息孤岛的问题，适用于运维、DevOps 和 IT 支持团队。
命令执行与条件判断工作流
该工作流实现了系统命令的自动执行与数据处理，通过解析命令行输出的JSON数据，进行条件判断和逻辑分支控制。适用于自动化监控和脚本结果处理，能够灵活整合命令行工具的输出，适合IT运维和DevOps人员，提升自动化处理效率，减少人为干预，实现复杂业务场景的动态决策。
airflow dag_run
该工作流通过调用 Apache Airflow 的 REST API，自动触发和监控指定的 DAG 运行，实时获取任务执行结果。它内置状态判断和超时机制，能够智能处理不同状态，确保工作流的稳定性和可控性。适合需要远程触发和监控数据管道任务的场景，提高工作效率，减少人为干预，保证任务流程的顺利进行。
puq-docker-n8n-deploy
该工作流提供了一整套API后端解决方案，专为管理和控制基于Docker的容器实例而设计，面向WHMCS/WISECP模块的集成需求。其功能包括容器的部署、启动、停止、挂载磁盘、权限管理、日志查看等操作，支持通过Webhook API接收指令，并实现动态配置和访问控制。同时，集成了错误处理机制，确保操作的高效与安全，为云服务商和IT运维团队提供了便利的自动化管理工具。