面对爆炸式增长的 AI 资讯，如何高效筛选有价值信息？这里分享一个使用 N8N 搭建的全自动情报捕捉工作流，能 24 小时跟踪、智能过滤、翻译并推送核心内容，将信息获取时间从数小时压缩至半小时。
智能速览
通过 N8N 工作流实现信息自动化抓取与处理。
支持 RSS 订阅与 API 调用，覆盖多平台信源。
利用 AI 模型自动翻译、摘要和分类信息。
整合到飞书多维表格并生成日报，极大提升效率。
支持云端部署，实现 24 小时不间断自动化运行。
精华内容
这个情报工作流的设计分为四个核心环节，从信息抓取到最终推送，形成了一个完整高效的自动化闭环。
信息收集
工作流的第一步是信息收集，主要通过两种方式实现。对于常规新闻媒体和博主更新，可采用 RSS 订阅，只需将目标网站的 RSS 链接填入节点，即可自动获取新内容，操作简单。若需获取更丰富的数据，如推文的观看量、点赞量等，则需调用平台 API，虽然配置稍复杂，但能抓取到 RSS 无法获取的深度信息。
预处理环节
抓取到的原始信息较为杂乱，需要预处理。此环节主要完成两项任务：一是通过筛选节点，过滤出 24 小时内的新信息，确保时效性；二是通过设置节点，从原始数据中提取出标题、链接、日期、内容等关键字段，整理成统一格式，方便后续 AI 模块处理。对于复杂的 API 数据，可借助代码节点进行格式化。
AI 智能加工
这是工作流的核心，利用 LLM 完成三项关键任务。第一是翻译，将外文信息自动翻译成中文；第二是摘要，将长文章提炼成核心要点；第三是分类，根据预设标准为每条信息打上“新闻”、“干货”等类别标签。文中以 DeepSeek API 为例，通过配置提示词，AI 能够精准、高效地完成这些复杂的文本处理工作。
存档与推送
处理后的信息需要进行归档和分发。存储方面，可将内容写入飞书多维表格，方便随时检索和回顾。推送方面，通过代码节点将信息按类别打包成简报，再经由 HTTP 请求触发飞书机器人，将排版清晰的日报自动发送到指定群聊。整个过程无需人工干预，实现了信息的最终价值呈现。
全天候运行方案
本地搭建的工作流在电脑关机后会停止运行。为实现 24 小时不间断服务，更推荐将其部署到云端服务器。将本地 N8n 环境迁移至云端，即可确保工作流持续运行，每天准时推送信息，真正实现无人值守的自动化情报监控。
这套自动化方案不仅限于 AI 领域，更能灵活适配各类信息追踪需求。掌握了这套方法，相当于拥有了定制化的信息处理引擎，值得进一步探索和拓展。你的工作流又会用来捕捉什么呢？
关键评论
有人认为，相较于复杂的搭建，Perplexity 这类工具可能已能满足类似需求。
部分用户关心使用 API 和 LLM 服务带来的潜在费用问题。
多数评论集中于询问教程文档的获取方式和具体搭建细节。
