工作日早晨推送AI新闻简报到Slack

原文要点

该免费模板在n8n实例时区的工作日早8点触发，把Config里的主题列表拆成单次搜索，用You.com Search为每个主题取近一天最多15条结果，统一成文章记录并跳过历史执行已处理URL；随后用TypeSafe的Jev模型按是否真进展、是否贴题、对配置团队的重要性三道门槛打分，过滤后按主题分组，再由You.com Research为每个主题写1到4条带引用的简报，引用转成Slack链接发到频道（模板默认ai-news）。需自备You.com、Jev Bearer令牌和Slack凭证，并安装社区节点@youdotcom-oss/n8n-nodes-youdotcom。

这次做成什么

在本站隔离练习环境里复现这套工作流的配置方法：工作日定时触发→按主题搜索→规范化去重→模型三道打分→分组→写成带引用简报发到测试Slack频道。附独立编写的打分提示词、Config示例值和一份合成测试文章数据，供不连真实服务时离线演练打分与分组逻辑。

准备什么

• n8n Cloud账号或自托管实例，且有安装社区节点的权限
• 已安装@youdotcom-oss/n8n-nodes-youdotcom节点并有You.com API密钥
• Jev接口的Bearer令牌（HTTP Header Auth形式）和一个测试用Slack工作区及频道
• 练习用Slack频道建议新建如ai-news-test，避免打扰正式频道

具体怎么做

1. 配置触发器与Config值

   导入模板后找到计划触发节点，确认按实例时区工作日早8点触发；在Config节点把topics改成你的主题数组，填入team描述、caresAbout列表和materialityThreshold（如0.6），这些值会拼接进Jev打分请求。

2. 接入You.com搜索与规范化

   在You.com Search节点选择You.com凭证，保持每主题最多15条、时间范围近一天；其后规范化节点把每条结果整理成含url、title、snippet、topic、publishedAt的统一记录，再与已处理URL集合比对，命中的直接丢弃。

3. 配置Jev打分请求

   新建HTTP Header Auth凭证，Header为Authorization: Bearer 你的令牌；在HTTP请求节点把文章标题、摘要、主题、团队描述、caresAbout填入提示词（见材料），要求模型返回isDevelopment、isTopical、materialityScore三个字段的JSON。

4. 阈值过滤并按主题分组

   用Filter节点保留isDevelopment=true、isTopical=true且materialityScore大于等于Config阈值的条目；再用汇总节点按topic字段分组，得到每个主题一组文章列表，空组直接跳过。

5. 生成简报并发测试频道

   在You.com Research节点传入分组后的文章列表，要求每个主题写1到4条要点并把来源格式化为Slack的<url|标题>链接；Slack节点选择测试频道发送。先用合成数据跑一次手动执行，确认格式后再启用定时。

可直接复制的材料

你是新闻筛选器。团队简介：{{teamDescription}}。团队关心：{{caresAbout}}。\n请评估下面这篇属于主题「{{topic}}」的文章：\n标题：{{title}}\n摘要：{{snippet}}\n只返回JSON，不要多余文字：\n{"isDevelopment": 是否报道真实的新进展而非评论或旧闻, true或false, "isTopical": 文章是否主要围绕该主题, true或false, "materialityScore": 0到1之间的小数, 表示对该团队的重要程度, "reason": 一句中文理由}

{
  "topics": ["大模型发布", "AI编程工具", "图像生成"],
  "teamDescription": "一支8人的SaaS产品团队，关注能影响产品路线图的AI进展",
  "caresAbout": ["模型能力变化", "API价格", "开源替代品"],
  "materialityThreshold": 0.6,
  "slackChannel": "ai-news-test"
}

url,title,snippet,topic
https://example.com/a1,某实验室发布新一代代码模型,新模型在公开编程榜单上提升明显并开放API,AI编程工具
https://example.com/a2,AI行业年度回顾评论,评论员回顾过去一年AI行业大事无新信息,大模型发布
https://example.com/a3,某图像模型新增4K输出,官方博客称新版支持4K分辨率并降价,图像生成

输入与输出示例

本站虚构演示，分数为示例设定，非实际调用Jev的结果。

输入

把上面合成CSV的3条记录依次送入打分提示词，主题与Config示例一致，阈值0.6。

对应输出

a1得分{"isDevelopment":true,"isTopical":true,"materialityScore":0.8}保留；a2得分{"isDevelopment":false,...}被过滤；a3得分0.75保留。最终按主题分两组，Slack测试频道收到两条简报，例如「AI编程工具：某实验室发布新一代代码模型并开放API（<https://example.com/a1|来源>）」。

做完检查这些

• 手动执行一次后，测试频道只收到通过三道门槛的主题简报，被过滤文章不出现在任何分组
• 同一篇文章第二次执行时因URL已处理而被跳过，频道不重复推送
• Config里改materialityThreshold到0.9后，中等重要性文章被过滤，验证阈值生效
• Slack消息中每条要点都带可点击的<url|标题>格式引用

容易卡住的地方

• 触发时间按n8n实例时区而非你本地时区，自托管需先确认容器TZ设置
• 去重依赖执行历史或存储节点，清空执行记录会导致旧文章重发
• 阈值设得过高会出现某主题当天零简报，这是正常过滤结果而非故障
• You.com与Jev调用可能各自计费，模板免费不代表调用免费
• Jev的具体请求体字段本站未核对原模板，导入后以HTTP节点实际配置为准