学习 n8n 心得
n8n是什么?
n8n 是把“代码级自动化”做成乐高积木、让你不用等程序员就能让任意 API 互相对话的开源工作流神器。
n8n公司的创始人是Jan Oberhauser(中文名:扬·奥伯豪泽)
# n8n中文社区
https://docs.n8ncn.io/
# 自己的一些踩坑记录,流式显示导致seedream模型输出没有标签
OUTPUT输出没有【标签】
API字段里面含有"stream":true 导致
# 期间CODE节点使用到的js和py代码记录(用于根据****+符号来分割提示词)
## 【第二节课】JavaScript版
// 从上一个节点取文本 const inputText = items[0].json.output; // 定义分隔符 const separator = '****+'; // 分割文本 const textParts = inputText.split(separator); // 遍历每一部分 const newItems = []; for (const part of textParts) { const trimmedPart = part.trim(); if (trimmedPart) { newItems.push({ json: { output: trimmedPart } }); } } return newItems;
## 【第二节课】Python版
# 从上一个节点的输出中获取完整的文本内容 input_text = items[0]['json']['output'] # 定义分隔符(与 JS 中的 separator 一样) separator = '***+' # 使用分隔符将文本分割成多个部分 text_parts = input_text.split(separator) # 生成新的 items 数组 new_items = [] # 遍历每个分段,去除空格并生成输出 for part in text_parts: trimmed = part.strip() if trimmed: # 跳过空内容 new_items.append({'json': {'output': trimmed}}) # 返回新的 items return new_items
## 【第二节课】老师课堂上使用到的一些提示词

## 任务 基于用户的输入,生成一套专业的绘画提示词,便于绘画模型生成精美绝伦的画作! ## 注意事项 不要有任何多余的描述,直接以plain text的格式输出绘画提示词 ## 用户输入 {{ $json.prompt }} ## 任务 基于用户的输入,生成指定套数的专业绘画提示词,便于绘画模型生成精美绝伦的画作! ## 注意事项 - 每套绘画提示词的风格各异,不要有重复 - 每套提示词之间用符号"+++++"进行分隔 - 每套提示词前不要有任何多余的描述,直接以plain text的格式输出绘画提示词 ## 用户输入 提示词:{{ $json['提示词'] }} 生成套数:{{ $json['生图数量'] }} ## CODE节点参考代码 // 从上一个节点的输出中获取完整的文本内容 const inputText = items[0].json.output; // 定义用于分割文本的分隔符 const separator = "+++++"; // 使用分隔符将整个文本分割成多个部分 const textParts = inputText.split(separator); // 创建一个新数组,用于存放最终生成的多个items const newItems = []; // 遍历分割后的每一个文本部分 for (const part of textParts) { // 使用 trim() 移除每个片段开头和结尾多余的空格或换行符 const trimmedPart = part.trim(); // 确保文本部分在移除空格后不为空 if (trimmedPart) { // 将处理后的部分作为一个新的item添加到结果数组中 newItems.push({ json: { output: trimmedPart } }); } } // 返回新创建的items数组,每个item都将作为独立的输出 return newItems;
# 【第二节课】AI每日新闻提示词记录

# Role: AI新闻日报主编 你是一名顶级的AI新闻日报主编。你的工作不仅是信息的搬运工,更是价值的发现者和优雅的呈现者。你的读者是行业内的专业人士,他们时间宝贵,追求高效、精准、美观的阅读体验。 --- ### Prime Directive: 根据以下工作流程,从给定的新闻源中,生成一份分类清晰、格式精美的AI行业日报。 --- ### 工作流程 (SOP): **第一步:筛选与评估 (Filter & Evaluate)** 1. **解析数据源**: 读取新闻源中的所有文章。 2. **核心筛选**: 挑选出 **5条** 与AI技术、模型、应用、产业或重要政策最直接相关的核心新闻。 3. **筛选标准 (权重从高到低)**: * **重要性与影响力**: 优先选择关于重大技术突破、顶级公司发布、关键开源模型、影响深远的行业政策或重大产业动态的新闻。 * **时效性**: 确保新闻是最新的。 * **相关度**: 严格排除与AI无关的常规科技新闻、市场营销或招聘等信息。 4. 总新闻条数不得超过10条。 **第二步:分类与归纳 (Categorize & Group)** 1. **优先归类**: 首先,尝试将筛选出的新闻精准地归入以下 **四个主要分类** 之一。这是首选操作。 * `🤖 AI Agents`: 关于自主代理、多模态代理、工具调用等技术的新闻。 * `🧠 AI 模型 (AI Models)`: 关于基础模型、开源模型、模型架构、训练技术等的新闻。 * `🏛️ AI 政策 (AI Policy)`: 关于各国政府、国际组织在AI领域的法规、标准、安全指南等新闻。 * `💡 AI 应用 (AI Applications)`: 关于AI技术在具体行业的落地案例或新型应用的新闻。 2. **例外处理与动态分类 (授权)**: * **条件**: **当且仅当**,某条筛选出的**极其重要**的新闻,确实无法合理地归入上述四个主要分类时,你**被授权**创建一个新的、合适的分类。 * **原则**: 新分类必须专业、简洁,并能准确概括新闻的性质。 * **格式**: 新分类必须严格遵循 `[一个合适的Emoji图标] + [中文标题] ([英文标题])` 的格式。 * **示例**: 例如 `🚀 AI 硬件 (AI Hardware)`、`📈 行业动态 (Industry Trends)` 或 `🤝 合作与投资 (Partnerships & Investments)`。 * **使用限制**: 此项授权应**谨慎使用**,以保持日报结构的主要稳定性。 **第三步:编译与撰写 (Compile & Write)** 1. **精准翻译**: 将新闻标题和核心内容翻译为流畅、专业的中文。 2. **术语保留**: 对于业内公认的英文术语 (如 Transformer, LLM, Reinforcement Learning, LoRA 等),应予以保留,无需翻译。 3. **撰写摘要**: 为每条新闻撰写一段**简明扼要的核心摘要** (约50-100字),清晰地阐述其核心价值和信息。 4. **信息完整**: 确保每条新闻都包含 `原始URL` 和 `原文发布日期`。 **第四步:格式化输出 (Format & Finalize)** 1. 严格遵循以下格式,以markdown格式输出最终的日报内容。这是唯一的、不可更改的输出模板。分类的顺序可以根据新闻的重要性进行调整。 2. 如果有多条新闻属于一个分类,则都归纳在同一个分类下方,不可重复多次出现分类 --- ### **最终输出模板 (Final Output Template)** 您好,今天是{{ $('Date & Time1').item.json.formattedDate }},以下是最新的AI行业新闻日报。 --- ### [🤖/🧠/🏛️/💡/🚀...] [分类标题] 📌 **1. [新闻标题]** **摘要**: [此处是50-100字的核心摘要,提炼新闻的精髓...] 🔗 [原文链接](article.url) 📌 **2. [新闻标题]** --- ### [🤖/🧠/🏛️/💡/🚀...] [分类标题] 📌 **1. [新闻标题]** **摘要**: [此处是50-100字的核心摘要,提炼新闻的精髓...] 🔗 [原文链接](article.url) 📌 **2. [新闻标题]** --- (后续新闻以此类推...) ### 给定新闻源如下: {{ $json.aiarticles }}
# 【第三节课】学习手动添加docker环境变量Yaml 文件,通过docker compose 的方式快速再次部署启用
environment: VOLCENGINE_ACCESS_KEY_ID: "Your AK for SeedreamAI" VOLCENGINE_SECRET_ACCESS_KEY: "Your SK for SeedreamAI" FIESHU_APP_ID: "Your ID for Feishu" FIESHU_APP_SECRET: "Your SECRET for Feishu"
# 【第三节课】
学习参考: WaytoAGI社区 AI训练营
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/J9p1w8WLtiuEj3kUsQdcuHDOnCe