n8n 实操攻略 18：如何一键备份工作流到 github

上一篇讲了 github 的配置，这一篇我们接着看如何备份我的工作流。 目前我的工作流有这些，最终的效果，我希望可以一键备份到 github 仓库里。  https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n ### 工作流搭建 如果你希望定时自动备份，可以加个Schedule 触发器，我这里就先用手动触发了  接下来是获取 n8n 所有的 workflow，在右侧搜索 n8n  选择 get many workflows  点击执行，可以看到右侧已经取到了 18 个 workflow  在提交代码之前，我先处理了一下数据，避免文件名之类的报错  执行一下看到效果  在 github 仓库里，我提前建了一个n8n-workflows-backup 用来放 json 文件  链接 github 仓库  这时候要添加一个 github 节点了，配置可以看上篇攻略，如果文件不存在，才往上上传   如果文件存在，就更新文件。流程如下图  来源类型选择 File，选择好用户名、仓库名，要注意前面的节点名称，区分大小写  点击执行后，在右侧可以看到输出  回到 github 仓库中，可以看到 json 文件已经上传上来了   有了这个工作流，就不用怕自己创建的工作流丢失了。可以定时往 github 提交最新的 json 文件就可以了。

n8n 实操攻略 2：如何添加 Google drive 配置

在 n8n 配置工作流中，很多时候我们会用到操作文件，比如表格、文档等的操作。 有的节点需要授权才能使用，授权的配置比较复杂，这篇文章来一步步演示如何配置。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n  先新建一个工作流，随便添加一个触发器   添加好之后是这样：  点击右侧的+，添加 Google drive 节点，以 download file 为例  点击创建一个授权  选择 oauth 授权方式，要获取 clientid 和密钥  进入 [Google cloud](https://console.cloud.google.com/)，新建一个 project  点击这里的导航菜单  API 服务里，选择 oAuth 认证  点击 开始  输入一个名称和自己的邮箱  这里我们自己用，选 外部 就行  再输入一个邮箱  点击创建完成之后。回到导航菜单，点击 凭证  创建一个凭据  选择 OAuth 客户端凭据  应用类型选择 web 应用  最主要的下方的这个 url要添加上  回到 n8n，复制这个地址，填入到刚才的 uri 地址里   点击创建之后，会弹出来 clientid 和密钥，将它们复制到 n8n 的地址里就行了  点击这里的 sign in google  这里是进不去的，会有下面的提示  需要把我们这个账号，添加为测试账号 在 目标对象 里，添加用户  输入你的邮箱  再次回到 n8n 的授权，点击 继续  授权成功，会有提示  n8n 这里也显示成功了  到这里就已经操作成功了，后续就可以用 n8n 来上传、下载文件了。

n8n 初始体验 1：小白也能轻松玩转的自动化神器

## 什么是 n8n？ 简单来说：n8n 是一个开源的、可视化的自动化平台。它让你无需写代码，就能像搭积木一样连接不同的应用和服务（如邮件、表格、文档、数据库、AI 模型、甚至你公司的内部系统），创建自动执行任务的「工作流」（Workflow）。 n8n 能够连接任何有 API 的应用，并且几乎不需要编程知识就能操作数据。简单来说，就是让不同的软件"自动对话"。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n ## 快速上手 应用安装后，先注册一个用户  进入主页面  Overview (概览): 这里会显示一些关键数据，比如： Prod. executions (生产执行次数): 过去 7 天内成功运行了多少次工作流。 Failed prod. executions (失败的生产执行次数): 过去 7 天内有多少次工作流运行失败了。 Failure rate (失败率): 失败的百分比，让你快速掌握流程的稳定性。 Time saved (节省的时间): 这个功能很酷，能帮你估算通过自动化节省了多少时间。 Run time (avg.) (平均运行时间): 每次工作流运行平均需要多长时间。  点击 Create WorkFlow 按钮，创建一个工作流 顶部是工具栏，包含工作流名称、开启关闭工作流、保存工作流、共享和导入导出……等功能按钮。  中间是白板工作区，绘制、建立工作流的主要区域，可以在此放置和连接不同的节点，还有利用便利贴（Sticky Notes）撰写备注。  点击 Add first step,会出现右侧的弹窗  一些核心节点解释： 触发节点 (Trigger Nodes)：Manual Trigger：手动测试  Schedule Trigger：Cron定时任务  Webhook：接收HTTP请求  聊天对话框触发  ### 工作流实操案例 我们利用聊天对话框触发，实现一个n8n版本的AI对话机器人 用到三个节点：On chat message , AI Agent , DeepSeek Chat Model 先添加一个on chat message    在输入框输入一个“你好”，点击运行  AI Agent 节点配置 ，需要将On chat message节点的chatInput 作为 Prompt  选择模型选择DeepSeek Chat Model  第一次涉及到了配置Credential  我们需要到https://platform.deepseek.com/api_keys 创建一个API Key  将创建的 key 填到这里  保存一下，连接成功会有提示  配置好之后，我们可以到左下角的对话框，输入我们的内容，可以看到正确的回复了  添加【记忆】让AI能够根据上下文回答  默认是 5，我改成了 30  配置RSS，让AI助手能够访问指定网络 RSS（Really Simple Syndication）是一种用于订阅网站内容的技术。它允许用户方便地获取和阅读他们感兴趣的网站的最新更新，而无需逐个访问这些网站。 我创建一个RSS读取工具，然后进行配置。  以老王博客为例，https://manateelazycat.github.io/feed.xml  全部配置完成之后，我们在下方点击【打开聊天】测试一下。 我让这个Agent给我一些如何使用 ai 的建议，可以看到没有问题，调用DeepSeek和RSS联网后，输出了一篇文章。  至此，我们创建的第一个工作流就顺利跑通了！ ## 学习资源推荐 ### 官方资源 - 官方文档：https://docs.n8n.io/ - 工作流模板：https://n8n.io/workflows/ - GitHub 项目：https://github.com/n8n-io/n8n ## 总结 n8n的本质就是：数据从一个节点流向另一个节点，你要做的就是控制这个流动过程。理解了数据流，其他都是细节。 最重要的是，n8n 的学习曲线很平缓，即使是编程小白也能快速上手。你只需要有一个想法——"我想让A和B自动连接"，然后动手试试，很快就能做出实用的自动化流程。 相信我，一旦你体验过自动化带来的便利，就再也回不去手动操作的时代了。

n8n 实操攻略 4：快捷指令一键保存飞书笔记

我平时看到精选的文字，有时候放到微信收藏里，有时候放 flomo，时间长了，就各处都有，整理起来很麻烦。有没有什么简单的方式，一键归到统一的地方呢？ 借助 n8n 可以实现这样的功能： 我在 iPhone 上选中一段文字复制，轻敲背面 3 下，文字就自动保存到飞书表格里了，非常方便。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n 以下是实操步骤。 先新建一个工作流  添加一个 webhook 的节点。 Webhook 是一种“回调”机制，允许一个应用在某些事件发生时，主动向另一个应用发送消息或数据。 “On webhook call” 就是让 n8n 在收到 webhook 请求时自动运行工作流。  http method 方式选择 post，path 写一个容易记住的名字，上方的url路径先保存下，等会有用  授权选择 Basic Auth，新建一个账号密码，比如 iphone/123456   Respond,选择最下方的这个  添加第 2 个节点：飞书多维表格新增记录  获取相关 token的方式参考上篇攻略：[n8n 实操攻略 3：如何打通飞书节点](https://lazycat.cloud/playground/guideline/1256) 请求体选 expression， ``` {"fields":{ "摘录": {{ $json.body.text.toJsonString() }}}} ```  回到 n8n，添加第 3 个节点 ，Respond to webhook 节点  Respond with 选择 Text 内容填入 ``` {{ $json["msg"] === "success" ? "写入成功 ✅" : "写入失败 ❌" }} ```  到这里n8n的工作流就搭建完成了， 把这里设为 Active 状态，url 切换成 productURL   接下来要在 iPhone 操作，可以参考[我的链接](https://www.icloud.com/shortcuts/fcea6473ea914ac3ae238691eebbff83) 注意要把账号/密码、url 路径都改成自己的  

n8n 上手攻略：5个方法让你快速搭建一个工作流

想要学会用 n8n 这个自动化工具，很多人都走入了一个误区：**把它当成编程语言来学**。 我们都知道，学编程需要从基础的语法开始，然后学习各种框架，最后才能真正动手做项目。 但 n8n 压根就不是编程。它更像是一个拼积木的工具。你见过哪个小孩子在玩积木之前，会先去把说明书从头到尾背下来呢？ 学 n8n 最快的方法，其实是【模仿】，或者说是【复制、粘贴】，快速的把一个工作流跑起来，能大大提高你的自信心。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n 我总结了以下几个方法，能带你快速入门： ### 官方模版库 打开https://n8n.io/workflows/ ，在顶部搜索框中，输入你想搜索的关键词， 官方目前有 5k多个工作流。  比如你搜 it Ops,显示有 795 个结果  点击一个你感兴趣的项目，点击 use fro free  在弹窗中复制它的 json 文件  回到 n8n，新建一个工作流，直接ctr+v 粘贴  导入的工作流通常都是灰色的，表示需要配置，如果有大模型或者权限配置，需要你手动配置上。 ### n8n workflows 应用商店里有这个应用，同样支持上面的操作 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/com.txj.n8nworkflows 新手入门的话，可以选择难度为 low 的，节点比较少，更容易跑起来  你可以下载 json 文件，再导入到 n8n 中，或者直接复制代码，粘贴也可以。它也支持在线查看流程图  ### 利用大模型做提示词 万能提示词模板: Please act as an n8n expert. Create a detailed n8n workflow for the following task: [你的具体需求粘贴这里] Please provide the step-by-step logic and the complete JSON for me to import. 它甚至可以给你自动生成 json 文件，  如果你觉得还是太麻烦，可以看下面的方法 ### 安装n8n-mcp 执行代码 npm install -g @leonardsellem/n8n-mcp-server 以 mac 为例，在～/.zshrc 文件中，添加 `export N8N_API_KEY="your-actual-n8n-api-key" # 替换为你的实际 API Key export N8N_BASE_URL="http://localhost:5678" # 替换为你的 n8n 实例 URL` #### 如何获取 n8n API Key： 1. 登录你的 n8n 实例 2. 点击右上角的用户菜单 3. 选择 "Settings" 4. 进入 "API" 选项卡 5. 创建新的 API Key 或复制现有的  等配置好之后，就可以在你的开发环境 IDE 中，比如我用 Claude Code，直接问他：列出我所有的 n8n 工作流，输出结果：  在 n8n 环境中，可以看到，它的结论是没问题的，说明链接成功了  接下来，我就可以直接让它帮我生成工作流  等了 4 分钟，它提示我已经创建成功了  回到n8n，刷新一下，果然发现它给我创建了一个工作流   当然，这个方法比较废 token，如果是 max 用户就无所谓了。 ### 安装n8n 浏览器插件 在 chrome 商店中搜索 n8n workflow  配上你的 api key 就能用了，我用的是 Gemini  对于简单的工作流，它就直接可以生成了  它没有像 Claude Code 那样生成详细的说明文档，好处就是免费能用。 ## 写在最后 学习n8n最忌讳只学不干，相信通过上面的方法能让你快速上手一个n8n 工作流。

n8n 配置攻略 14：如何配置 X（原 Twitter）节点

在 n8n 中，可以配置上 X，能实现自动读取、发送推文。 这篇攻略讲解如何配置好 X 的相关细节。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n ### 1.新建工作流 先新建一个工作流  触发器就选手动触发就行  添加 x节点  选择创建推文  这里需要创建凭证了  可以先复制下这个 url，待会要用到  ### 2.查看 API 文档 官方的配置文档在[这里](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/twitter/#using-oauth2)，默认是英文的，可以配合沉浸式翻译看中文。  根据文档要求，你需要先到 X 的开发者账户，申请[开通权限](https://developer.x.com/en) 申请理由，可以让 ai 帮你生成一下，最好填英文的。 把这几个都勾上  接下来[开通一个项目](https://developer.x.com/en/portal/projects-and-apps)，申请 ClientID 和密钥。 在项目的“ Overview ”选项卡上，找到 “应用 ”部分，然后选择“ Add App ”。 这是我创建好的页面  进入 app 的设置界面  用户认证里，点击set up 安装  这里我给了它最高的权限，type of app 选下面的这个  App info 这里，要填几个 url  这里的 Callback URI，就是我们第 1 步复制的那个 url 填入你的 website url，随便填一个就行  这时候就会生成 ClientID 和 Secert 了，注意密钥可以保存到本地，防止丢失。 复制粘贴到 n8n 的框里。  点击链接账户  授权应用  n8n 里可以看到 链接成功了：  我们发送个“你好懒猫”测试一下  可以看到输出结果  在我的信息流里可以看到了  以上就是 X 在n8n 里的配置，接下来可以利用它做一些好玩的事情，比如自动定时发推，可以看我以后的攻略。

n8n 实操攻略 19：如何给 n8n 接入 dify 知识库

这个攻略是 dify 和 n8n 结合的应用，Dify 和 n8n 都是流行的自动化和工作流工具，但它们的侧重点和使用场景有明显区别： ## 核心定位 **Dify** 是一个专注于 AI 应用开发的平台，主要用于构建基于大语言模型（LLM）的应用。它提供可视化的工作流编排，让开发者能够快速搭建 AI 聊天机器人、知识库问答系统、AI 工作流等应用。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/dev.libr.dify **n8n** 是一个通用的工作流自动化平台，类似于 Zapier 或 Make（原 Integromat），主要用于连接各种应用和服务，实现业务流程自动化。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n ## 主要区别 **使用场景** - Dify：构建 AI 驱动的应用，如智能客服、内容生成工具、数据分析助手等 - n8n：自动化日常任务，如数据同步、邮件自动化、社交媒体管理、CRM 集成等 **技术特点** - Dify：内置 LLM 管理、向量数据库、知识库管理、prompt 工程工具等 AI 相关功能 - n8n：提供 400+ 预建集成节点，支持 webhook、定时任务、复杂的条件逻辑等 **目标用户** - Dify：AI 应用开发者、产品经理、想要快速搭建 AI 应用的团队 - n8n：运营人员、自动化工程师、需要集成多个系统的企业 ## 选择建议 如果你的需求是构建 AI 相关应用，特别是需要集成 ChatGPT、Claude 等大模型的场景，Dify 会更合适。 如果你需要的是连接各种 SaaS 工具、数据库、API 来实现业务流程自动化，n8n 会是更好的选择。 两者也可以结合使用：用 Dify 构建 AI 能力，通过 API 暴露出来，然后在 n8n 中调用这些 AI 能力，实现更复杂的自动化工作流。 ## 如何构建 在懒猫商店中，打开 dify，首次启动会比较慢 先设置一个管理员账户  登录后进入首页  点击知识库，创建一个新的知识库  这里，可以导入自己的文档。  我导入了懒猫的开发者文档，方便移植应用 点击下一步  这里默认是 经济，先不要切换到高级，高级要设置模型，但目前用不了  点击 保存并处理，它就会处理你上传的文件了  点击前往文档  知识库的名称可以改一下，方便记忆  能看到我的所有文档了  到了这一步，因为目前的版本不支持模型的安装，我只好挪到了 [dify 的官网](https://cloud.dify.ai/signin)接着操作，前面的步骤都是一致的。 但官网的导入文档只能导入一个（需要花钱升级才让批量上传），所以我用的firecrawl 抓的开发者文档  在这一步就可以选择模型了  点击进入 API  在右上角可以拿到 API 密钥，先保存到本地，待会要用  进入知识库，在这里可以继续添加文件  在这里可以看到红框内的是我们的知识库 Id  到这里 dify 的知识库已经完成了，下面我们要在 n8n 中调用这个知识库。 在 n8n中新建一个工作流  选择你的大模型，这里我用到 DeepSeek，主要配置是右侧的 http Request 节点 把这里的 Id，替换成自己的知识库 Id  请求头里，换成自己的 apikey  点击执行，就可以尽情的向他提问了。 比如问它怎么移植应用，  上面的 json 文件我放在这里了，抄作业的同学可以参考： ``` { "name": "知识库", "nodes": [ { "parameters": { "options": {} }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger", "typeVersion": 1.3, "position": [ -256, 0 ], "id": "1ed033dc-26cf-41dc-82a1-589b62687b76", "name": "When chat message received", "webhookId": "c484e9fb-0be4-42dd-bd2b-f9ca059840c0" }, { "parameters": { "promptType": "define", "text": "=先优先查看文档，尽量用文档的东西回答问题，问题：{{ $json.chatInput }}", "options": {} }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent", "typeVersion": 2.2, "position": [ -48, -16 ], "id": "a0ea8a64-3f7d-4b6b-901b-d6e14ae85f49", "name": "AI Agent" }, { "parameters": { "options": {} }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatDeepSeek", "typeVersion": 1, "position": [ -48, 160 ], "id": "c40685f3-fbbd-46fd-9565-ccaf3f85e0fe", "name": "DeepSeek Chat Model", "credentials": { "deepSeekApi": { "id": "vfn66fhHzd6mF6j1", "name": "DeepSeek account" } } }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "https://api.dify.ai/v1/datasets/这里写你的知识库id/retrieve", "sendHeaders": true, "headerParameters": { "parameters": [ { "name": "Authorization", "value": "Bearer 这里写你的知识库api key" }, { "name": "Content-Type", "value": "application/json" } ] }, "sendBody": true, "specifyBody": "json", "jsonBody": "={\n \"query\": \" {{ $json.chatInput }} \",\n \"retrieval_model\": {\n \"search_method\": \"hybrid_search\",\n \"top_k\": 5,\n \"score_threshold_enabled\": false,\n \"reranking_enable\": false\n }\n}\n", "options": { "redirect": { "redirect": {} } } }, "type": "n8n-nodes-base.httpRequestTool", "typeVersion": 4.2, "position": [ 112, 192 ], "id": "ac7cff2a-0b70-4e37-9ea1-21ff0d9109b7", "name": "HTTP Request" } ], "pinData": {}, "connections": { "When chat message received": { "main": [ [ { "node": "AI Agent", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "DeepSeek Chat Model": { "ai_languageModel": [ [ { "node": "AI Agent", "type": "ai_languageModel", "index": 0 } ] ] }, "HTTP Request": { "ai_tool": [ [ { "node": "AI Agent", "type": "ai_tool", "index": 0 } ] ] } }, "active": false, "settings": { "executionOrder": "v1" }, "versionId": "fcca2fde-d07b-41fc-9ec3-d54e42f774d7", "meta": { "templateCredsSetupCompleted": true, "instanceId": "ff06cd56528164550e83a0b0bc9f32963f8355543707a1ed77847e72afe71d53" }, "id": "zL5dlqy4K6nBeBsx", "tags": [] } ```

n8n 实操攻略 13：设计稿变身 T 台走秀视频

先看一下这个工作流的最终效果： 这是一张设计稿的图片：  最终经过工作流，会先生成下面的图，  再生成下面的视频： https://lzc-playground-1301583638.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/guidelines/496/112ad76a-53e1-4c83-b079-40a8ae35dd78.mp4 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n 下面是具体搭建流程： ### 上传图片 新建一个 form 表单的触发器  注意要把类型改成 File,打开必须上传的开关  执行一下，上传设计稿的图片  执行成功，在右侧可以看到图片的信息  ### 上传图床 第 2 步，我们需要将图片上传到图床网站上，方便后续的流程操作。 添加一个 http request 节点  图床平台我用的[这个](https://api.imgbb.com/)，需要先获取 apikey 可以在这里看到  文档中这里可以看到使用示例  在n8n 节点中填入 url，把 apikey 替换成自己的  打开 send body 开关  body 类型选 form，字节文件  执行节点，可以看到结果，pin 一下  ### ai分析图片 这一步，是对图片进行分析，生成一个更完善的图片。 我用的gpt4o的模型，用的是第三方平台[V-API](https://api.v3.cm)的中转接口 先插入一个 http request 节点，重命名为 AI 分析设计稿  在令牌管理里面，可以看到自己的 APIkey   根据文档，n8n 里要用 header auth，新建凭证  这是个 post 请求，在 API 文档里复制 url 地址   接着打开 send body 开关，选择 json  这里的 json 输入框，可以参考 API 文档示例，复制过来  点击展开详情   把 url 的内容删掉，把我们左侧的 url 拖过来  text 改成：这是一张服装设计稿，请你详细描述一下这张线稿上服装的细节，重点要判断一下衣服的材质和款式，一定要一比一还原衣服细节，除了这段描述不用输出其他任何东西。 把"max_tokens": 300 删掉就行，最后效果如图  执行一下，可以看到效果了  ### ai agent 这一步，我们根据上面的输出，生成一套高质量的提示词 新加一个 ai agent 节点,提示词我们用自定义的 define blow  参考我的： ``` # 角色与目标 (Role & Goal) 你是一位顶级的数字时尚技术总监，专精于将2D服装设计稿（线稿/草图）通过AI（Flux, Midjourney等）转化为超高保真度的3D模特效果图。你的首要任务是确保最终图像对原始设计稿的绝对忠诚，其次才是艺术性的提升。你必须像读取一份工程蓝图一样解读用户输入，并生成一份包含了技术控制参数和创意视觉描述的终极指令。 # 工作流程 (Workflow) 你将严格遵循以下经过优化的6个步骤，将用户的 {{ $json.choices[0].message.content }} 和潜在的 [设计线稿] 转化为最终提示词。 步骤1：确立技术基石 (Establish the Technical Foundation) * 识别输入类型： 判断用户是否提到了“设计稿”或“线稿”。如果提及，你的首要指令将是基于图生图 (Image-to-Image)。 * 设定控制参数： 明确指示AI应参考[设计线稿]进行渲染，并建议一个合适的控制权重，以确保结构和轮廓的高度一致性。 步骤2：解构设计蓝图 (Deconstruct the Blueprint) * 分析 [服装设计描述]： 将描述中的所有元素拆解。 * 区分“非卖品”与“可变品”： * 非卖品 (Non-Negotiables): 所有关于服装本身的核心细节（廓形、结构、颜色、面料、特征）。这些是必须100%还原的硬性指令。 * 可变品 (Variables): 模特、场景、光线、氛围等。这些是用于衬托服装的软性指令，可以在不违背核心风格的前提下进行创意发挥。 步骤3：生成硬性指令 - 服装技术规格 (Generate Hard Directives - The Garment Tech Pack) * 这是任务的核心。将所有“非卖品”信息转化为精确、无歧义的描述。 * 廓形与结构 (Silhouette & Structure): A-line silhouette, sharp shoulder pads, asymmetrical hemline... * 关键特征 (Key Features): a precise triangular cutout on the left waist, a single-button closure on the cuff... * 面料物理性 (Fabric Physics): heavyweight matte velvet that absorbs light, liquid-like silk charmeuse with a high-gloss sheen... * 颜色/图案 (Precise Color/Pattern): solid jet-black (RAL 9005), no patterns, vertical pinstripes, 1cm apart... 步骤4：生成软性指令 - 视觉故事 (Generate Soft Directives - The Visual Story) * 基于服装风格，构思最能凸显其特质的“可变品”元素。 * 模特 (Muse): (形象、姿态、情绪) * 场景 (Scene): (背景、道具) * 光线 (Lighting): (光源、质感、阴影) * 将以上所有元素，按照全新的、高度结构化的格式组合起来，清晰地划分出控制部分和描述部分。 # 最终会生成纯英文版本的提示词，记住是纯英文题的，且除了提示词的内容之外，输出不要有其他任何的无用的内容，不需要负向提示词，最终的输出要在300个单词以内。 # 不要带有任何会导致破坏json结构的符号。 # 如果描述中没有提到衣服的颜色，则不需要描述 # 仅选取画面描述中跟服装有关系的部分，其他部分一概不要 # 最终输出格式 A hyper-realistic, ultra-detailed 8K fashion editorial photograph in the style of [Overall artistic style and quality keywords]. The image features a [model description] holding a [pose description]. She is wearing a [Precise silhouette and fit description] meticulously crafted from [Physical properties and texture of the fabric] in a [Exact color and pattern information]. Key non-negotiable specifications include its [Key structural and tailoring details] and [All must-have design features]. The model is set in a [background description], illuminated by [lighting type and mood] to create a clean, professional aesthetic. This [Shot composition and angle] is captured to look as if shot on a [Camera and lens effect]. ``` 展开看一下，如果是绿色的就是正常的。如果是红色的，就把对应节点拖过来  点击执行节点，可以看到效果了  ### ai生图 这一步，我们根据上面生成的提示词，生成高质量的图片。 添加一个 http request 节点，生图还是用刚才的 V-API，配置和上面一样的  我们用 FLUX 模型，[官方文档是这个](https://api-gpt-ge.apifox.cn/227858580e0)  send body还是选using json，参考代码 ``` { "model": "flux-kontext-pro", "prompt": "{{ $('上传图片').item.json.data.image.url }} 让图片参考该提示词最终达到将2D服装设计稿转化为超高保真度的3D模特效果图，尽量多参考图片，注意服装设计稿上面服装的细节要保持1:1还原，输出的图片一定要是模特全身照：{{ $json.output }}", "seed": 0, "aspect_ratio": "16:9", "output_format": "jpeg", "webhook_url": "null", "webhook_secret": "null", "prompt_upsampling": false, "safety_tolerance": 2 } ``` 展开之后发现是红的报错，把它删掉，把左侧的图片 url 拖过来  效果如图  执行一下，可以看到效果了  ### googel sheet 这一步我们先把之前的步骤，一些关键信息先保存的 Google sheet 里，如果你之前看过我的攻略，相信很快就能配好。 在 Google drive 里新建个表格 列名可以参考 ``` 设计稿 url 设计稿描述 prompt 摄影图 url 视频 ```  新建个 Google sheet 节点  将对应的字段都拖过来，执行一下，可以看到数据写入进去了   ### 生成视频 这一步，和之前的攻略 [AI 生成解压视频](https://lazycat.cloud/playground/guideline/1302)的操作是一样的，就是根据图片生成视频。还是用 kie.ai 的平台。 添加一个 http request 节点，  根据文档，传入 prompt：根据图片生成流程的模特 T 台走秀视频 imageUrls 选摄影图 url model 还是选便宜的veo3_fast  执行一下可以看到提交成功了  下一步，添加一个 wait 节点，每隔 10s 查询下结果  添加查询结果的 http request节点 文档看这里  执行一下，可以看到返回成功了  添加个 if 节点  添加个更新 Google sheet 视频链接的节点  当摄影图 url 一致的时候，就更新视频字段  执行一下，可以看到成功了   生成的视频如下 https://lzc-playground-1301583638.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/guidelines/496/e200ee14-2488-4ba2-975d-c17da5da0706.mp4 因为我跑了几遍，所以生成了好几个视频，和开头的那个人脸不一样。 呼呼～～～码字不易啊，这个工作流我搞了一下午，终于跑通了。 看到这里的大佬们，小弟要个赞不过分吧？

n8n 实操攻略 11：如何搭建 AI 解压视频工作流

最近经常刷到 ai 生成的解压视频，就是那种 用刀子切苹果的视频，今天用 n8n 实操演练一下如何搭建。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n 先简单看下流程图：  ### 快速搭建节点 新建一个 ai 解压的工作流  新建一个手动触发的节点  接下来，让 ai 生成视频的内容，要给它 prompt，所以要新建一个 ai agent   它默认会生成一个chat message 节点，我们不需要，把它删掉即可  删掉之后：  新建 http 请求视频的生成  生成视频比较慢，所以加一个等待 wait  比如等待 10s 之后，再添加一个 http，去查询是否生成成功  所以要加一个 if 判断节点  如果还没生成，就继续等待，如果生成成功，才进行下一步，所以把 false 流程拖到 wait 前面  如果生成成功，我们记录一下当前时间  选第 4 个  最后一步是将记录保存到 GoogleSheets 里面  以上就是完整的流程。接下来详细讲解每一步的配置。 ### ai agent 在左下角的+ 是选择大模型，  我用 DeepSeek 演示  配置上你的 DeepSeek 的 APIkey 就可以了   双击进入节点，我们是自己输入 prompt，所以选第 2 个  发送的 prompt 填写： ``` Generate a new "Oddly Satisfying" slicing video concept. ``` 增加一个系统身份 prompt，参考提示词： ``` You are a viral content strategist specializing in Oddly Satisfying 3D animation ASMR. Your task is to generate a single, complete, and original video concept designed for maximum virality and loop-watching. The concept must feature an unconventional tool flawlessly slicing a hyper-realistic object to reveal a completely unexpected and visually stunning interior. You must invent and concisely describe these three core elements: 1. **The Object:** A familiar item with a unique, impossible quality. 2. **The Tool:** A visually interesting cutting instrument, not a simple knife. 3. **The Surprise Interior:** The key to virality—a mesmerizing material or miniature scene. Reference exaple:A highly realistic ultra-8K ASMR video shows a human using his handsto cut a detailed lava cake sculpture on a slate cutting board, cuttingquickly, and the hot magma touches the gap at the moment ofcutting.The cake resembles volcanic rock - obsidian, slightly burntwith cracks clearly visible inside and emitting light. The camera uses ashallow depth of field close-up to capture the cinematic light anddetailed glass texture. Each cut is precise and lifelike. The sound ofmetal rubbing against rock, the sound of magma erupting, and thesound of cutting This paragraph must be written as a direct, usable prompt. It must describe the unconventional tool flawlessly slicing the hyper-realistic object, revealing its unexpected interior. The description must also detail the crisp, high-fidelity ASMR sounds and the clean, satisfying physics of the interaction. Your entire output must be ONLY this single paragraph, which will be assigned to a "prompt" variable. Do not add any extra words, formatting, labels, or explanations. ``` 效果如图，把 output 验证开关打开  我们希望它输出 json 的结果 ``` { "prompt": "ASMR idea" } ```  执行步骤，如果 output 能看到内容，说明成功了。点击右上角 pin 一下，方便调试  ### http request 这个节点是生成视频的节点。这里我用的 API 是这个https://kie.ai/ Veo3 Fast 20积分/次，大概是 7 毛钱,充值之后就能用它的 API 了 这里可以看到 apikey  获取方法为参考API文档，复制网址进去，下为API文档地址 https://docs.kie.ai/veo3-api/generate-veo-3-video  选择 post 方法，地址粘贴到这里  授权方式，选择通用授权，hearder auth 的方式  创建密钥，看官方文档  所以这里这样填  打开 send body 开关  根据官方文档要求，要配置这么几个参数  name 填 prompt，value 直接把左侧的 prompt 拖过来  再添加一个参数，model，vao3_fast  执行一下，如果输出 200，说明配置成功了  将右上角 pin 住，不然又生成一遍的话，又要花钱  ### wait wait 节点设置成 10 秒就行，不用特殊配置  ### 查询视频结果 这个节点是查询视频结果，根据文档，是这个接口：  它需要传一个 taskid 获取数据 刚才生成的视频，我们是 post 请求，send body，而这里我们是 get 请求，所以是 send query  执行一下，右侧可以看到结果了  根据文档说明，如果这个 successFlag=1，就说明视频成功了   我们 pin 一下，继续下一步if 节点 这里默认是字符串，要改成 number，是否=1  最后一步是把结果存储到 Google 表格里，可参考我之前的攻略，有详细的讲解 我在 Google sheet 里新建了一个空白表格  表头可以参考： ``` Data Idea Status Video Url ``` 其实就去把你想要的字段保存下来  然后在 n8n 里，把对应的字段，拖动相应的列的位置  点击执行，可以看到结果了  在 Google sheets 里，可以看到插入了一条数据：  点击链接，可以看到视频： https://lzc-playground-1301583638.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/guidelines/496/c5fb91bf-6098-4d41-94d3-6ec06ab90642.mp4 整个工作流就完成了。 最难的点，在于 **API 文档发送 post 和 get 请求的配置**，如果一点没有配好，就可能有莫名其妙的问题。 完整 json 如下，同理改成你的相关配置就可以了： ``` { "name": "n8n航海-案例1", "nodes": [ { "parameters": { "options": {} }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatDeepSeek", "typeVersion": 1, "position": [ -464, 192 ], "id": "2a4bfaeb-02ca-41c9-b428-0bb0965908a8", "name": "DeepSeek Chat Model", "credentials": { "deepSeekApi": { "id": "r8dE74Igj9x0N0Zo", "name": "Deepseek API key" } } }, { "parameters": { "jsonSchemaExample": "{\n\t\"prompt\": \"ASMR idea\"\n}" }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured", "typeVersion": 1.3, "position": [ -336, 192 ], "id": "8746f7d9-84a9-42d9-80be-7c52367c6ce7", "name": "Structured Output Parser" }, { "parameters": { "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.dateTime", "typeVersion": 2, "position": [ 800, -48 ], "id": "b522d1ba-23d2-4b6f-b352-3a18b7aac3fe", "name": "Date & Time" }, { "parameters": {}, "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger", "typeVersion": 1, "position": [ -720, -48 ], "id": "9433411a-6f87-4fb4-a3d0-8e61e7b06bbc", "name": "When clicking ‘Execute workflow’" }, { "parameters": { "promptType": "define", "text": "Generate a new \"Oddly Satisfying\" slicing video concept.", "hasOutputParser": true, "options": { "systemMessage": "=You are a viral content strategist specializing in Oddly Satisfying 3D animation ASMR. Your task is to generate a single, complete, and original video concept designed for maximum virality and loop-watching.\n\nThe concept must feature an unconventional tool flawlessly slicing a hyper-realistic object to reveal a completely unexpected and visually stunning interior.\n\nYou must invent and concisely describe these three core elements:\n1. **The Object:** A familiar item with a unique, impossible quality.\n2. **The Tool:** A visually interesting cutting instrument, not a simple knife.\n3. **The Surprise Interior:** The key to virality—a mesmerizing material or miniature scene.\n\nReference exaple:A highly realistic ultra-8K ASMR video shows a human using his handsto cut a detailed lava cake sculpture on a slate cutting board, cuttingquickly, and the hot magma touches the gap at the moment ofcutting.The cake resembles volcanic rock - obsidian, slightly burntwith cracks clearly visible inside and emitting light. The camera uses ashallow depth of field close-up to capture the cinematic light anddetailed glass texture. Each cut is precise and lifelike. The sound ofmetal rubbing against rock, the sound of magma erupting, and thesound of cutting\n\nThis paragraph must be written as a direct, usable prompt. It must describe the unconventional tool flawlessly slicing the hyper-realistic object, revealing its unexpected interior. The description must also detail the crisp, high-fidelity ASMR sounds and the clean, satisfying physics of the interaction.\n\nYour entire output must be ONLY this single paragraph, which will be assigned to a \"prompt\" variable. Do not add any extra words, formatting, labels, or explanations." } }, "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent", "typeVersion": 2.1, "position": [ -496, -48 ], "id": "c7b7ca25-165d-4550-a136-e6d51855c4a9", "name": "AI agent" }, { "parameters": { "operation": "append", "documentId": { "__rl": true, "value": "1GcD1GI8kNpqmSUd1Fp_0i-RWovoN-L56hmEDouYmqEM", "mode": "list", "cachedResultName": "0817演示", "cachedResultUrl": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GcD1GI8kNpqmSUd1Fp_0i-RWovoN-L56hmEDouYmqEM/edit?usp=drivesdk" }, "sheetName": { "__rl": true, "value": "gid=0", "mode": "list", "cachedResultName": "案例1", "cachedResultUrl": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GcD1GI8kNpqmSUd1Fp_0i-RWovoN-L56hmEDouYmqEM/edit#gid=0" }, "columns": { "mappingMode": "defineBelow", "value": { "Date": "={{ $json.currentDate }}", "Idea": "={{ $('AI agent').item.json.output.prompt }}", "Status": "done", "Video Url": "={{ $('Video Request 2').item.json.data.response.resultUrls[0] }}" }, 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n8n 实操攻略 12：搭建公众号文章二创工作流

这个工作流的目的，是将公众号文章进行 AI 二创，方便输出文章。 https://appstore.lazycat.cloud/#/shop/detail/cloud.lazycat.app.n8n 先看一下整体的流程图：  ### 先快速搭建所有节点 我有个 Google sheet，里面放了一些公众号文章的链接，希望是通过Google sheet 的记录增加来触发，所以先增加一个这个 Trigger：   更新这一行时，增加一个处理中的状态节点  下一步我们要用到爬取文章的节点，要在设置里-社区节点安装  搜索 firecraw,安装这个节点   回到画布中，搜索 firecrawl 就能看到这个节点了  选择第 3 个根据 url 抓取内容  抓取到内容之后，给 ai agent 去分析并修改文章  根据流程图，我们需要 3 个 agent，所以再添加 2 个  添加一个 Code 对输出结果进行清洗  清洗之后，把内容更新到 Google sheet 中  以上就是工作流的整体框架，下面是详细配置。 ### Google sheet 先新建一个 Google 表格，列名可以参考： ``` 参考文章 完成状态 二创正文 二创标题 二创摘要 ```  授权配置可以参考前面的攻略，这里不再赘述  复制一个公众号文章的链接，放到 Google 表格中   然后在n8n 中执行一下节点，可以看到它获取到了表格中的内容  将结果 pin 一下，继续配置第 2 个节点 重点是这里，要选择匹配哪一列，我们选择 参考文章 这一列  将左侧的参考文章拖过来，状态写 正在进行中，其他的不用的列删掉  执行一下可以看到  Google 表格中可以看到已经更新了  ### firecrawl 要抓取文章内容，我们需要用到 apikey，打开官网https://www.firecrawl.dev/ 登录之后就可以看到自己的 apikey 了  创建新凭证，将 apikey 粘贴到这里就行了  将参考文章的 url 拖过来  执行之后，可以看到文章内容已经抓取到了 markdown 的 json节点里  同样 pin 一下，方便后续操作 ### agent 配置 给第一个 agent 重命名一下  上方的 prompt 是左侧的文章内容，直接拖过来， 下方再添加一个系统提示词，你可以根据你想创建的文章，让 ai 写一套提示词  model 我选的 Gemini，执行一下，可以在右侧看到结果了：  第 2 个 agent，可以叫 生成文章机器人，prompt 就是上个节点的输出  增加一个二创文章提示词的 option  执行一下，可以看到输出了新文章  第 3 个 agent，是 标题优化机器人，配置和上面的类似操作  执行节点，可以看到效果  ### Code 节点 这个节点是清洗前面生成的内容，将内容输出的更好看，可以参考代码 ``` // 1. 获取当前正在处理的这一个数据项 (item) // 在 'Run Once for Each Item' 模式下，我们使用 $input.item const inputString = $input.item.json.output; // 2. 清理字符串，提取出纯净的 JSON 部分 // 这段正则表达式会匹配并提取出 '{' 和 '}' 之间的所有内容 const jsonMatch = inputString.match(/\{[\s\S]*\}/); // 如果当前项没有找到匹配的 JSON，可以选择跳过或返回错误 if (!jsonMatch) { // 您可以选择返回一个空对象，让工作流继续 // return { json: { error: "No valid JSON found" } }; // 或者像原来一样抛出错误，让工作流在这里停止 throw new Error("在输入字符串中没有找到有效的 JSON 对象。"); } // .match() 返回的是一个数组，我们需要的是第一个匹配项 const jsonString = jsonMatch[0]; // 3. 将清理后的 JSON 字符串解析成一个真正的 JavaScript 对象 const dataObject = JSON.parse(jsonString); // 4. 从对象中提取 title 和 summary 的值 const title = dataObject.Title; const summary = dataObject.Summary; // 5. 返回一个处理后的新对象 // 在 'Run Once for Each Item' 模式下，返回的是一个对象，而不是包含对象的数组 return { json: { title: title, summary: summary } }; ``` 执行一下，可以看到，它将前面的内容拆成了标题和摘要  ### Google sheet 最后一个节点，就是将前面生成的内容，存到表格中 将对应的节点都拖过来  执行一下，可以看到成功了  回到 Google 表格中，可以看到内容输出：  完美！以上就是完整的工作流搭建过程。 json 文件贴这里不太好看，有想抄作业的同学可以私聊吧。