每天早起刷新闻刷到崩溃？我用 n8n + AI 打造了一个“007”私人情报官（附保姆级教程）

摘要：你会不会每天早晨都要打开十几个网页，在海量资讯中“人肉”筛选有价值的信息？这种重复低效的劳动正在吞噬你的创造力。本文将手把手教你利用 n8n自动化 技术，结合 Docker、智谱AI 和飞书机器人，打造一个全自动的科技情报系统。从环境部署到代码配置，全流程零坑教学，文末附完整代码。准备好解放你的双手了吗？

为什么你需要一个“AI 情报员”？

在这个信息爆炸的时代，我们面临的最大痛点不是“找不到信息”，而是“如何从噪声中提取信号”。

试想一下你现在的早晨：

1. 打开 36氪、虎嗅、掘金、开源中国等 5-6 个网站。

1. 快速浏览上百条标题，试图找出与"AI"、"大模型"相关的内容。

1. 复制链接，粘贴到文档，再手动写摘要。

1. 转发到公司群或自己的知识库。

这一套流程下来，至少耗费 40-60 分钟。而且，一旦忙起来忘记看，就会产生严重的 FOMO（错失恐惧症）。

如果有更优雅的解法呢？ 比如，当你还在睡梦中时，一个不知疲倦的机器人已经帮你跑完了所有网站，筛选出你最关心的硬核干货，用 AI 提炼成精简日报，并在早晨 8 点准时推送到你的飞书手机端。

今天，我们就用 n8n自动化 工作流，把这个想法变成现实。

实战复盘：产品经理阿强的高效进化史

为了让你更直观地理解这套系统的威力，我们来看一个真实的用户故事。

背景介绍： 阿强是一名科技行业的产品经理，负责 AI 应用落地。他每天必须关注最新的 LLM（大语言模型）动态。以前，他每天早会前都要手忙脚乱地刷新闻，经常因为漏掉某个新出的开源模型而被技术总监“拷问”。

解决过程： 阿强决定不再当“搬运工”。他利用周末时间，在本地部署了一套 n8n自动化 系统。

1. 数据源（Ears）：他配置了 RSS 节点，自动抓取主流科技媒体。

1. 过滤器（Brain）：他写了一段简单的 JavaScript，告诉系统：“我只关心‘生成式AI’、‘RAG’、‘DeepSeek’等关键词，其他的娱乐八卦统统过滤掉。”

1. 分析师（Mind）：接入智谱 GLM 大模型，让 AI 阅读长文，并总结成“一句话核心看点”。

1. 传令兵（Mouth）：通过 Webhook 连接飞书机器人，生成一张排版精美的卡片。

结果展示： 周一早晨 8:00，阿强的手机准时震动。他一边喝咖啡，一边花 3 分钟读完了经过 AI 筛选和总结的 10 条核心新闻。在随后的早会上，他从容地分享了昨晚刚发布的某个 AI 视频工具，不仅没被问倒，还提出了独到的见解。

工具的价值不在于工具本身，而在于它能为你省下时间去思考更重要的问题。 下面，就是阿强同款的保姆级搭建教程。

核心方法：手把手教你搭建 n8n 自动化工作流

网上很多 n8n 教程参差不齐，坑多填少。本教程基于 Windows 环境，采用最稳定的 Docker 部署方案，确保你一次跑通。（具体详细图文教程获取方式请看文末）

第一阶段：地基建设（Docker 环境准备）

n8n 是一个基于节点的工作流自动化工具，本地部署最安全、免费。

1. 系统自检：按 Win + R 输入 winver。如果是家庭版 Windows，建议升级到专业版，或者手动开启 Hyper-V。

1. 开启虚拟化：在“启用或关闭 Windows 功能”中，勾选 Hyper-V 和 虚拟机平台，重启电脑。

1. 安装 Docker：去 Docker 官网 下载并安装。

1. 启动 n8n： 打开 CMD 命令行，输入以下指令拉取并启动 n8n：

docker volume create n8n_data
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n

成功后，浏览器访问 http://localhost:5678，注册账号即可进入 n8n 界面。

第二阶段：工作流搭建（这里只列出最核心的五步法）

Step 1: 定时触发 (Schedule)

既然是日报，就要准时。

• 搜索节点：Schedule

• 设置：Trigger Interval 选 Days，时间设为 8 (早上8点)。

Step 2: 获取情报源 (RSS Read)

这是我们的“顺风耳”。

• 搜索节点：RSS Read

• 填入 URL：建议聚合多个源。

Step 3: 智能筛选 (The Filter) —— 关键步骤

RSS 的内容太杂，我们需要用代码进行关键词清洗。

• 搜索节点：Code

• 代码抄作业（将文末文档中代码粘贴进去，筛选 AI/科技或者你想要筛选内容的相关关键词）

Step 4: AI 提炼与总结 (Zhipu AI)

这是工作流的“大脑”。我们使用国产优秀的智谱GLM模型（API 便宜且强大）。

• 准备工作：注册 智谱AI开放平台，获取 API Key。

• 构建请求：先用一个 Code 节点构建 Prompt，告诉 AI：“你是一个科技编辑，请从输入数据中挑选 10 条最重要的新闻，并生成 Markdown 格式日报。”

• 发送请求：使用 HTTP Request 节点。

Step 5: 飞书机器人推送 (Feishu Bot)

最后一步，将 AI 吐出的内容发送到你的手机。

1. 飞书开发者后台：创建企业自建应用，获取 App ID 和 App Secret。

1. 开通权限：开启“机器人”能力。

1. 配置 n8n：

优缺点分析

在这一整套 n8n自动化 搭建过程中，我总结了它的核心优劣势，供你参考：

谁最适合这套方案？

• 知识工作者/研究员：需要大量输入，但不想被垃圾信息淹没。

• 运营/产品经理：需要监控竞品动态、行业趋势。

• 技术极客：喜欢折腾工具，追求极致效率。

你的下一步行动

不要被 Docker 或代码吓倒。你可以先从简单的 RSS -> 飞书 开始，跑通后再加入 Filter 和 AI 节点。

一旦你搭建好这个“数字员工”，它将是你最忠诚的伙伴。它不睡觉、不抱怨，只为你提供最有价值的情报。

趋势预测：未来的职场竞争力，不在于你懂多少知识，而在于你会用多少 AI Agent（智能体）来为你工作。掌握 n8n，就是掌握了指挥 AI 军团的指挥棒。

光看教程不动手，永远学不会。但为了让你少走弯路，省去繁琐的调试过程，我已经把阿强同款的全套工程文件打包好了👇。

https://my.feishu.cn/wiki/GNaewrzNTiGN1okZr00coTJinGn

n8n 工作流完整 JSON 模板：下载后一键 Import，无需手写一行代码，修改 API Key 以及替换飞书相关配置和开通权限即可直接运行！

超详细图文搭建手册 ：补充了文中未展开的 Docker 配置细节和常见报错解决方案。

别让“稍后再做”变成“永远不做”。现在就去领，明天早上 8 点，让你的 AI 情报员准时上岗！

💬 如果给你配一个 24 小时待命的 AI 机器人，你最想把手头哪件枯燥重复的工作丢给它呢，说不定下期我就把保姆级教程做出来跟大家分享学习？

A. 整理会议纪要

B. 回复千篇一律的客户咨询

C. 搜集竞品价格变动

D. 其他（请在评论区分享你的脑洞！）