你是不是也这样？
每天早上，第一件事就是打开网站看新闻。生怕错过一个行业大新闻。
如果我告诉你，只需要花10分钟，就能打造一个“AI新闻助理”，每天定时推送新闻消息到你的飞书群。
今天这篇文章，我就手把手带你用自动化神器 n8n，从零开始搭建一个专属的新闻监控工作流。
简单来说，n8n是一个开源的、可自托管的低代码/无代码工作流自动化工具。
你可以把各种App想象成一块块不同形状的乐高积木。而 n8n 就是那块神奇的底板，让你能把这些原本互不相干的积木，按照你的想法拼装在一起，创造出强大的自动化流程。
首先我们来到n8n首页，我们一步步来操作，整个工作流就像一条流水线。 第一步：点击右上角的“创建工作流”
第一步：配置第一个节点触发器
进入这个页面之后，我们点击“+”号，开始添加第一个节点
红框内有非常多的节点，因为是自动化流程，所以需要从下面的红框内选择节点选择一个触发器
这个是节点的配置页面，配置节点的参数，比如我选择的是触发器，可以设置每天定点触发，或者隔天定点触发，根据自己的需要进行设置就可以
设置完之后，点击上面的返回画布，第一个几点就添加好了
第二步：配置第二个节点，http请求节点
我们从网站获取新闻资讯，所以需要通过http请求
左侧是输入的数据，右侧是经过这个节点处理之后输出的数据 ，节点配置参数：选择请求方法get，post等，urL将网站的网址粘贴进来
将前后两个节点连接起来，
第三步：配置第三个节点，数据处理节点
从http请求过来的数据之后，我们需要对数据进行一个处理，提取我们想要的数据，比如新闻标题，新闻链接等，配置如下。
中间用到了js代码，这个可不是我自己写的，是通过大模型生成的，描述好你的需求，让它直接帮你生成就可以了
js部分代码如下：
// 原生RSS解析和AI新闻筛选 try { const rssData = $input.item.json.data || $input.item.json; if (!rssData) { console.log('RSS数据为空'); return []; } // 解析RSS XML function parseRSS(xmlString) { const items = []; // 提取所有item标签 const itemMatches = xmlString.match(/
]*>[\s\S]*?<\/item>/gi); if (!itemMatches) { console.log('未找到RSS item'); return items; }
第四步：配置第四个节点，聚合节点，我们需要将前面获取的数据进行一个整合输出
第五步：配置第五个节点，我们需要通过webhook的方式发送消息到飞书群聊
如何获取飞书webhook我们放在后面
Method：post
url：webhook链接
header：name：Content-Type
value：application/jsonbody：json 类型
里面的json代码也可以让大模型帮忙生成，找个有推理能力的大模型即可，用豆包或者deepseek都行。
这样下面我们将所有节点进行前后连接，这个工作流就搭建起来了，
点击下方的执行工作流，这个工作流就运行起来了，没有报错的情况下，每个节点的右下角会有个√号，如何有报错的话会出现红色
第六步：定制群消息展示样式
展示什么内容，展示的样式都可以定制。我尝试了好几个样式，感觉下面这两个也不错
在最后一个节点飞书webhook的json代码块里，可以进行代码配置样式。
也可以通过大模型进行调试，告诉大模型需要一个美观漂亮的样式，让大模型帮你输出代码。
下面我们实操如何获取飞书的webhook链接。
推送消息到飞书群聊，需要通过webhook链接，下面实操如何获取到这个链接。
创建群组，添加自定义机器人，点击右侧的设置
找到群机器人，点击群机器人
找到自定义机器人并点击
设置完头像，昵称和简介
完成之后，就获取到webhook链接了，格式如下
请求成功的话返回：
{ "StatusCode": 0, //冗余字段，用于兼容存量历史逻辑，不建议使用 "StatusMessage": "success", //冗余字段，用于兼容存量历史逻辑，不建议使用 "code": 0, "data": {}, "msg": "success" } 请求出错的话返回：
{ "code": 9499, "msg": "Bad Request", "data": {} } 恭喜你！现在，你拥有了一个不知疲倦、忠实可靠的新闻助理。它会每天准时为你推送行业动态。
但这，仅仅是个开始。
我刚才搭建的，是一个“简化版”的助理。而n8n最强大的地方，在于它惊人的扩展性。下面，我给你提供几个“升华版”的改造思路。
现在我们只监控了一个网站，但信息源当然是越多越好。
怎么做？ 你可以在第一个 HTTP Request 节点后面，再并联几个同样的节点，每个节点都填上不同网站的RSS地址。最后用一个 Merge 节点把所有新闻汇总到一起处理。这样，你的助理就能同时盯着好几个信息源，
有时候，光看标题还不够，但原文又太长。如果能让AI自动总结成一句话摘要呢？
怎么做？ 在处理数据的环节，加入一个 OpenAI 或其他大模型节点。把新闻链接或正文内容“喂”给它，然后用一句简单的指令，比如：“请帮我把这篇文章总结成不超过50字的中文摘要”。AI就能立刻返回精炼的摘要，再一起推送到飞书。
这只是n8n强大能力的冰山一角。只有你想不到，没有它做不到。自动化不是为了取代人，而是为了把我们从重复的、无意义的“机器工作”中解放出来，去做更有创造力、更有价值的事情。
动手去试试吧！ 亲手搭建属于你的第一个自动化工作流，感受那种掌控一切的乐趣。如果在过程中遇到任何问题，或者有更有趣的想法，欢迎在评论区和我交流。
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