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31
wiki/entities/Airtable.md
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title: "Airtable"
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type: entity
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tags: [database, no-code, inventory, api]
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sources: []
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last_updated: 2025-05-09
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## Aliases
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- Airtable
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- AirTable
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## Definition
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Airtable 是一个在线数据库与项目管理平台，结合了电子表格的易用性和数据库的强大功能。支持视图自定义、API 集成和自动化工作流，常用于库存管理、项目跟踪和内容管理等场景。
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## Key Characteristics
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- **电子表格 + 数据库混合**：灵活的数据结构，支持多种视图（Grid、Calendar、Gallery、Kanban 等）
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- **API-first**：提供完整 REST API，可与其他工具集成
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- **Automation**：内置自动化功能，也可通过 N8N、Zapier 等平台触发
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- **Extensions**：支持扩展程序和脚本自定义
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## Use Cases in AI Agents
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- **库存管理**：教程中演示了 AI Agent 连接 Airtable 查询和更新库存数据
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- **项目管理**：作为 Agent 的数据存储后端
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- **内容管理**：结构化存储需要 Agent 处理的内容元数据
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## Related Entities
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- [[N8N]]：通过 N8N AI Agent 节点集成 Airtable
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## Sources
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- [[n8n-full-tutorial-building-ai-agents-in-2025-for-beginners]]
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39
wiki/entities/Last-30-Days-Skill.md
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39
wiki/entities/Last-30-Days-Skill.md
Normal file
@@ -0,0 +1,39 @@
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title: "Last 30 Days Skill"
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type: entity
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tags: []
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sources: [market-research-product-factory, last30days-使用指南]
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last_updated: 2026-04-17
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# Last 30 Days Skill
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## Overview
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Last 30 Days 是一个 AI Agent skill，由 Matt Van Horne 开发，专门用于挖掘 Reddit 和 X（Twitter）平台上近 30 天内的真实用户讨论，识别痛点、抱怨和功能需求。
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## Core Functionality
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- **数据来源**：Reddit 社区 + X/Twitter 平台（近 30 天）
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- **输出格式**：结构化的痛点排行（按频率排序）、具体投诉/功能请求列表、现有解决方案缺口
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- **适用场景**：市场调研、产品机会发现、竞品分析
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## Usage in Workflows
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### Market Research & Product Factory
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在 [[market-research-product-factory]] 工作流中，Last 30 Days Skill 作为"发现层"：
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1. 调研任意主题的用户真实痛点
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2. 识别产品机会
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3. 与 [[OpenClaw]] 联动构建 MVP 原型
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### Product Trend Researcher
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作为 [[product-trend-researcher]] 的数据采集后端，提供实时市场信号。
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## Aliases
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- Last30Days
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- last30days-skill
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## Related
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- [[Matt-Van-Horne]] — Skill 作者
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- [[market-research-product-factory]] — 主要使用场景
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||||
- [[Agent-Driven-Market-Research]] — 方法论关联
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wiki/entities/Matt-Van-Horne.md
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29
wiki/entities/Matt-Van-Horne.md
Normal file
@@ -0,0 +1,29 @@
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title: "Matt Van Horne"
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type: entity
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tags: []
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sources: [market-research-product-factory, last30days-使用指南]
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last_updated: 2026-04-17
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# Matt Van Horne
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## Overview
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Matt Van Horne（GitHub: mvanhorn）是 Last 30 Days skill 的开发者，该 skill 被广泛应用于 AI Agent 驱动的市场调研工作流中。
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## Contributions
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### Last 30 Days Skill
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- **GitHub**: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/
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- **功能**：挖掘 Reddit 和 X 近 30 天用户讨论，提取真实痛点
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- **应用**：作为 [[market-research-product-factory]] 等多个 Agent 工作流的数据采集层
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## Aliases
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- Matt Van Horne
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- mvanhorn
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## Related
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- [[Last-30-Days-Skill]] — 主要作品
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- [[Alex-Finn]] — 视频创作者，曾介绍 Last 30 Days 的创业应用场景
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||||
- [[market-research-product-factory]] — 以 Last 30 Days 为核心组件的工作流
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@@ -2,7 +2,7 @@
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title: "OpenClaw"
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type: entity
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tags: [ai-agent, memory, workflow]
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sources: [万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21, 养龙虾5天血泪史-我的ai-agent为什么总失忆-openclaw-记忆调试全记录, 养虾日记2-让agent更懂你-openclaw-self-improving-复盘实战案例分享, 养虾日记1-我用-openclaw-管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战, 养虾日记3-用-obsidian-gitea-为-ai-助手构建持久化笔记系统, macos-创建与解除-symbolic-link-openclaw-目录映射]
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sources: [万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21, 养龙虾5天血泪史-我的ai-agent为什么总失忆-openclaw-记忆调试全记录, 养虾日记2-让agent更懂你-openclaw-self-improving-复盘实战案例分享, 养虾日记1-我用-openclaw-管了-28-万张照片-一次真实的多设备照片整理实战, 养虾日记3-用-obsidian-gitea-为-ai-助手构建持久化笔记系统, macos-创建与解除-symbolic-link-openclaw-目录映射, multi-channel-assistant]
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last_updated:
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@@ -1,34 +1,33 @@
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title: "Slack"
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type: entity
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tags: []
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last_updated: 2026-04-22
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# Slack
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||||
企业团队协作和消息平台，支持频道、线程、直接消息。支持 Incoming Webhook 和 Bot 实现自动化消息推送。是 Agent 自动化工作流中发送会议摘要和提醒通知的主要通道。
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## Overview
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||||
Slack 是 [[meeting-notes-action-items]] 中 AI Agent 发送会议摘要的目标平台。Agent 可通过 Incoming Webhook 将结构化摘要（关键决策+行动项+待解决问题）自动发布到指定频道，确保团队全员知情。
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## Aliases
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- Slack Workspace
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- Slack API
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- Slack Bot
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## Capabilities
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- Incoming Webhook（无代码消息推送）
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- Bot 用户和 Interactive Messages
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- Slack API（channels.history、chat.postMessage 等）
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- 频道管理和权限控制
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- Thread 消息组织
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||||
- 搜索和存档
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## Related Entities
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- [[Discord]] — 类似平台，社区向
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- [[Notion]] — 协作型知识管理
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## Related Sources
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- [[meeting-notes-action-items]]
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title: "Slack"
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type: entity
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tags: []
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sources: [multi-channel-assistant]
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last_updated: 2026-04-27
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||||
企业团队协作和消息平台，支持频道、线程、直接消息。支持 Incoming Webhook 和 Bot 实现自动化消息推送。是 Agent 自动化工作流中发送会议摘要和提醒通知的主要通道。
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## Overview
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||||
Slack 是 [[meeting-notes-action-items]] 中 AI Agent 发送会议摘要的目标平台。Agent 可通过 Incoming Webhook 将结构化摘要（关键决策+行动项+待解决问题）自动发布到指定频道，确保团队全员知情。
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## Aliases
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- Slack Workspace
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- Slack API
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- Slack Bot
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## Capabilities
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- Incoming Webhook（无代码消息推送）
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||||
- Bot 用户和 Interactive Messages
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- Slack API（channels.history、chat.postMessage 等）
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||||
- 频道管理和权限控制
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||||
- Thread 消息组织
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||||
- 搜索和存档
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## Related Entities
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- [[Discord]] — 类似平台，社区向
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||||
- [[Notion]] — 协作型知识管理
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## Related Sources
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||||
- [[meeting-notes-action-items]]
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28
wiki/entities/Telegram.md
Normal file
28
wiki/entities/Telegram.md
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
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title: "Telegram"
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type: entity
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tags: [messaging, bot, multi-channel]
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sources: [multi-channel-assistant]
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last_updated: 2026-04-27
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## Overview
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Telegram 是一款支持端到端加密的跨平台即时通讯应用，以其 Bot API 和 Topic（话题）功能著称。在 AI Agent 工作流中，Telegram 常被用作主交互界面——通过 Bot API 接入 AI 助手，结合 Topic 功能实现单一入口内的多上下文隔离。
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## Aliases
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- Telegram Bot
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- TG
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## Key Features for AI Agent Integration
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- **Bot API**：通过 HTTP Bot API 与 AI Agent 集成，支持消息收发、命令菜单
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- **Topics**：群组/频道内的虚拟线程，实现上下文隔离（在 [[multi-channel-assistant]] 中用于分隔 config/updates/video-ideas/personal-crm/earnings/knowledge-base 等不同工作流）
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- **Channel**：广播型消息推送，适合定期摘要和提醒
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- **Inline Mode**：@ 机器人直接提问
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## Role in [[multi-channel-assistant]]
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Telegram 作为统一入口，通过 Topic 分话题路由不同类型的请求，用户无需切换 app 即可与不同工具交互。
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## Connections
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- [[OpenClaw]] — 通过 OpenClaw 配置层接入 Telegram Bot
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- [[multi-channel-assistant]] — Telegram 作为主交互界面
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- [[PhoneBasedPersonalAssistant]] — Telegram 是 Phone 入口之外的文字/语音备选
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@@ -2,7 +2,7 @@
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||||
title: "Todoist"
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type: entity
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tags: []
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sources: []
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sources: [multi-channel-assistant]
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last_updated: 2026-04-27
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@@ -1,24 +0,0 @@
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title: "N8N"
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type: entity
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tags: [workflow-automation, open-source, self-hosted]
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last_updated: 2025-12-31
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## Overview
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**N8N**（发音 "n-eight-n"）是一款开源的工作流自动化工具，支持通过可视化节点编辑器连接各种服务、API 和数据库，实现业务流程自动化。
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## Key Features
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- 开源免费，可自托管
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- 可视化节点编辑器
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- 支持 400+ 预置集成节点
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- 支持 Webhook 触发
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- 支持条件分支、循环、错误处理
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- 支持代码执行节点（JavaScript / Python）
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- 可与 AI 模型集成（Claude、OpenAI、LangChain 等）
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## Related
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- [n8n-workflow-orchestration]
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- [[n8n-mcp]] — Claude 与 N8N 的连接桥梁
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- [[工作流自动化]] — 相关概念
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- [[Webhook]] — N8N 常用触发方式
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Reference in New Issue
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