在信息爆炸的时代，自媒体创作者面临着双重挑战：一是如何在海量资讯中筛选出有价值的新闻，二是如何将同一素材快速转化为适配不同平台（如小红书、今日头条、公众号）风格的文案。

今天，我将分享一套基于 n8n 的全自动化工作流。这套系统不仅能自动抓取科技新闻，还能利用 AI 进行评分筛选，并根据不同平台的调性自动撰写文案，实现从“信息获取”到“内容生产”的全链路自动化。

🚀 系统架构概览

这套自动化系统由两个核心工作流组成：

  1. 新闻捕手（News Ingest）：定时抓取新闻源，清洗数据，利用 AI 对新闻进行摘要、分类和质量评分，并将高分新闻存入飞书多维表格。

  2. 内容工厂（Content Factory）：监控高分新闻，利用 Jina AI 提取正文，并并行触发三个不同的 AI Agent（智能体），分别生成小红书、今日头条和深度公众号文章。

第一部分：智能新闻捕获与评分系统

这一步的核心在于“去噪”。我们不需要所有的新闻，我们只需要昨天发布的、高质量的新闻。

1. 定时抓取与清洗

工作流设定在每天早上 6 点触发。它通过 HTTP Request 节点访问 TechCrunch 等科技新闻源，利用 HTML Extract 节点提取标题、发布时间和原始链接。

  • 关键逻辑：通过 DatePublished 字段过滤，系统会自动丢弃非昨天发布的内容，确保时效性。

2. AI 智能评分（核心亮点）

这是系统的“大脑”。我们并没有直接存储新闻，而是将其送入一个基于 LangChain 的 AI Agent。

我们为 AI 设定了严格的评分标准（满分100）：

  • 重要性 (30分)：是否有长期政策影响或公众影响？

  • 新颖性 (25分)：是否提供了新信息或深层背景？

  • 质量与吸引力 (45分)：报道结构是否清晰？是否生动？

  • 扣分项：广告软文（-30分）、陈旧内容（-20分）。

输出结果：AI 会返回一个 JSON，包含新闻摘要、分类（如政治、技术、经济）以及一个具体的分数。

3. 数据归档

所有处理后的数据（标题、摘要、原始URL、分数、发布日期）会自动写入飞书多维表格（Feishu Base）。只有当记录成功写入后，系统才会通过 Webhook 触发后续的写作流程。

第二部分：多平台文案自动生成工厂

当新闻入库且分数达标（>75分）时，第二条工作流启动。这是真正体现“AI 生产力”的环节。

1. 高分筛选与深度阅读

工作流首先在飞书表格中搜索状态为“待撰写”且分数大于 75 分的记录。

  • 神器引入：Jina AI。为了让 AI 更好地理解网页内容，我们使用了 Jina AI 节点将复杂的网页 HTML 转化为对 LLM 友好的纯文本格式，并提取文章中的核心图片链接，转为 Markdown 格式存回表格。

2. 并行生成：一源多用

系统并行启动了三个拥有不同“人设”的 AI Agent，针对同一篇新闻素材进行差异化创作：

📕 赛道一：小红书爆款笔记专家

  • 人设：擅长制造悬念，语感轻松，懂得使用 emoji 和标签。

  • Prompt 策略：

    • 标题必须包含悬疑或反转元素（如“竟”、“首次曝光”）。

    • 正文采用“现象描述+深度解读+社会意义”结构。

    • 自动提取 3-5 个高流量标签（#硬核科技 #行业内幕）。

    • 输出格式严格遵循“标题+正文”双行结构。

📰 赛道二：今日头条微头条编辑

  • 人设：追求高点击率和互动率，口语化强，节奏快。

  • Prompt 策略：

    • 结构公式：事件一句话 -> 立场观点 -> 金句/反转 -> 互动提问。

    • 标题要求使用数字化、对比或疑问句。

    • 文末自动生成互动引导（提问或投票），增加用户粘性。

📝 赛道三：深度公众号撰稿人（含联网搜索）

这是最复杂的一个 Agent，目标是生成 1200 字以上的深度文章。

  • 工具增强：集成了 Tavily Search Tool。

  • 工作流：

    1. 构想蓝图：AI 先分析新闻标题，构思文章主题。

    2. 联网调研：利用 Tavily 搜索 3 个不同方向的关键词，补充新闻素材和背景数据，避免“瞎编”。

    3. 深度写作：结合素材，采用“双面透视法”或“价值升维法”等高级写作技巧进行长文撰写。

    4. 评价引导：文章最后加入评价引导。

3. 闭环更新

所有生成的文案（小红书标题/正文、头条标题/正文、公众号标题/正文）都会自动回写到飞书表格的对应字段中，并将记录状态更新为“已撰写”。最后，通过飞书机器人发送通知：“已完成 X 条新闻的撰写，请查收。”

🛠️ 技术栈总结

  • 核心引擎：n8n (Workflow Automation)

  • 大模型支持：

    • OpenAI (GPT-4o / GPT-4o-mini) 用于逻辑处理。

    • Qwen (通义千问) / MiniMax 用于特定中文场景的长文本生成。

  • 辅助工具：

    • LangChain：构建复杂的 Agent 逻辑。

    • Jina AI：Reader API，高质量网页转文本。

    • Tavily：专为 AI 设计的搜索引擎，用于补充长文素材。

  • 数据库：Feishu Bitable (飞书多维表格)。

💡 总结

这套系统完美展示了 n8n + AI Agent 的强大潜力。它不再是简单的“复制粘贴”脚本，而是一个具备判断力（评分筛选）、阅读力（Jina 解析）、思考力（Tavily 搜索）和创造力（多人设写作）的自动化媒体团队。

对于个人开发者或小型媒体团队来说，这套工作流可以极大地释放人力，让你专注于更高维度的选题策划与运营策略。