# N8N 内容转化流水线工作流设计（v6） > 用于：AI 英文文章 → 中文公众号/X/视频 内容转化 > 工作流 ID：`iOf32aOKvTjfTDSM`（v5 基础） > 触发方式：OpenClaw 通过 Webhook 调用 > 管理平台：Mac mini 上的 n8n (`https://n8n.ishenwei.online`) > > **v6 变更（相比 v5）：** > - ✅ 移除 Node 7（Build HTML）、Node 8（Write HTML） > - ✅ n8n 仅输出 Markdown 文件，HTML 转换不再需要 > - ✅ 最终输出纯 Markdown，便于在 Obsidian 中编辑后再发布到公众号 > - ⚠️ Telegram 通知中的 HTML 相关字段已移除 > - ⚠️ 验收标准调整为仅检查 Markdown 文件 --- ## 核心需求更新（v6） ### 输出要求 **单一输出：中文 Markdown 文件** | 输出文件 | 路径 | 格式 | 用途 | |---------|------|------|------| | **Markdown 源文件** | `content-output/{原文件名}.md` | 中文 Markdown | Obsidian 留存、编辑、发布 | > 不再生成公众号 HTML。公众号排版在 Obsidian 中手动完成，或通过其他工具转换。 ### Obsidian 目录结构 ``` ~/Workspace/nexus/openclaw/ ├── content-queue/ # 原始英文文章（输入） │ └── 2026-03-29-ai-solopreneur.md │ └── content-output/ # 成品（输出，v6 仅 Markdown） └── 2026-03-29-ai-solopreneur.md # 翻译后 Markdown ✅ ``` --- ## 工作流概述 ``` OpenClaw (发现文章) ↓ (保存文件到 n8n-files 目录) ↓ (触发 Webhook) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ N8N 工作流 (v6): content-translation-pipeline-v6 │ │ │ │ [Webhook] → [Read File] → [Extract Text] → [AI Agent] │ │ ↓ ↑ (DeepSeek) │ │ [Build Markdown] → [Write .md] │ │ ↓ │ │ [Send Telegram] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 节点详细设计（v6） ### 节点 1️⃣：Webhook Trigger **类型：** Webhook **名称：** `Webhook Trigger` **Path：** `/content-translation-v6`（新建 path） **Method：** POST **接收数据格式：** ```json { "note_name": "2026-03-29-ai-solopreneur.md", "source_path": "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/2026-03-29-ai-solopreneur.md", "output_name": "2026-03-29-ai-solopreneur", "callback_url": "http://192.168.3.189:18789/webhook/yunce" } ``` --- ### 节点 2️⃣：Read Obsidian Note **类型：** Read Binary File **名称：** `Read Obsidian Note` **配置：** - File Path: `=/home/node/.n8n-files/{{ $json.body.note_name }}` --- ### 节点 3️⃣：Extract from File **类型：** Extract from File **名称：** `Extract from File` **Operation：** `text` --- ### 节点 4️⃣：AI Agent（翻译+改写） **类型：** LangChain Agent **名称：** `AI Agent` **Version：** 3.1 **Model：** DeepSeek Chat Model **Prompt 模板：** ``` 你是一个专业的中文内容编辑，擅长将英文文章转化为适合中国读者的高质量内容。 ## 你的任务 将以下英文原文转化为： 1. 公众号风格的深度文章（2000-3000字） 2. X/Twitter 风格的短文案（280字内，带钩子） 3. 视频口播脚本（3-5分钟，适合抖音/YouTube） ## 内容要求 - 语言：地道中文，无翻译腔 - 风格：专业、有干货、适合中国读者 - 调性：公众号大V风格，有观点有案例 - 商业化：可自然植入 AI Agent / 知识管理相关内容（软性，不硬广） ## 文章主题方向（供校准时参考） - AI Agent 落地实践与工具推荐 - AI 赋能商业的最佳实践 - AI 时代的网络安全与运维 ## 输出格式（严格按此 JSON 返回） { "wechat_title": "中文标题", "wechat_excerpt": "公众号摘要（100字内）", "wechat_content": "完整公众号文章（Markdown格式）", "twitter_copy": "X/Twitter文案（280字内，带emoji）", "video_title": "视频标题", "video_script": "口播脚本（含时间戳和字幕）", "cover_keywords": ["关键词1", "关键词2", "关键词3"] } ## 原文内容 {{ $json.data }} ``` --- ### 节点 5️⃣：Build Markdown（v6 精简版） **类型：** Code **名称：** `Build Markdown` **功能：** 将 AI 输出的 JSON 组装成结构清晰的 Markdown 文件 ```javascript const aiResult = $input.first().json.message; const data = typeof aiResult === 'string' ? JSON.parse(aiResult) : aiResult; const noteName = $('Webhook Trigger').first().json.body.note_name; const outputName = noteName.replace('.md', ''); const markdown = `# ${data.wechat_title} > ${data.wechat_excerpt} ${data.wechat_content} --- ## X/Twitter 文案 ${data.twitter_copy} --- ## 视频信息 **标题：** ${data.video_title} **口播脚本：** ${data.video_script} --- *封面图关键词：${data.cover_keywords?.join(', ')}* `; return { json: { output_name: outputName, output_content: markdown, source_path: $('Webhook Trigger').first().json.body.source_path } }; ``` --- ### 节点 6️⃣：Write .md File **类型：** Write Binary File / ReadWriteFile **名称：** `Write Markdown Note` **配置：** - Operation: `write` - File Path: `=/home/node/.n8n-files/{{ $json.output_name }}_output.md` - Content: `={{ $json.output_content }}` **注意：** 输出到 n8n-files/ 目录，由 OpenClaw 负责复制回 Obsidian。 --- ### 节点 7️⃣：Send Telegram Message **类型：** Telegram **名称：** `Send Telegram Message` **配置：** - Chat ID: `5038825565` - Text: ``` ✅ 文章转换完成！ 📝 标题：${$json.wechat_title} 📁 Markdown：/home/node/.n8n-files/${$json.output_name}_output.md 🐦 Twitter 文案：${$json.twitter_copy} 🎬 视频标题：${$json.video_title} ``` - Credentials: `Telegram XingJiang Bot` **注意：** OpenClaw 收到通知后负责将 Markdown 文件复制回 Obsidian。 --- ## 节点连接图（v6） ``` ┌─────────────────────────────────┐ │ Webhook Trigger │ │ POST /content-translation-v6 │ └──────────────┬──────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Read Obsidian Note │ │ (Read Binary File) │ └──────────────┬──────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Extract from File │ │ (text operation) │ └──────────────┬──────────────────┘ │ ┌──────────┴──────────┐ │ │ │ ┌───────┴────────┐ │ │ DeepSeek │ │ │ Chat Model │ │ └───────┬────────┘ │ │ ▼ ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ AI Agent (LangChain) │ │ 输出 JSON 格式结果 │ └──────────────┬──────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Build Markdown │ │ 组装中文 Markdown 文件 │ └──────────────┬──────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Write Markdown Note │ │ → content-output/*.md │ └──────────────┬──────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Send Telegram Message │ │ Markdown 文件路径通知 │ └─────────────────────────────────┘ ``` --- ## 调用方式（OpenClaw 侧） **核心约束：n8n 只能读写 `/home/node/.n8n-files/` 目录，OpenClaw 负责文件搬运。** ### OpenClaw 完整流程（v6）： ```bash # ============================================= # 步骤 1：OpenClaw 复制原文到 n8n-files 目录 # ============================================= scp /Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/article-2026-03-29.md \ macmini:/home/node/.n8n-files/article-2026-03-29.md # ============================================= # 步骤 2：OpenClaw 触发 n8n Webhook # ============================================= curl -X POST "https://n8n.ishenwei.online/webhook/content-translation-v6" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "note_name": "article-2026-03-29.md", "source_path": "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/article-2026-03-29.md", "output_name": "article-2026-03-29", "callback_url": "http://192.168.3.189:18789/webhook/yunce" }' # ============================================= # 步骤 3：n8n 流程执行中... # ============================================= # n8n 读取 /home/node/.n8n-files/article-2026-03-29.md # 处理（翻译、改写） # 输出到 /home/node/.n8n-files/article-2026-03-29_output.md # 发送 Telegram 通知 # ============================================= # 步骤 4：OpenClaw 复制输出文件回 Obsidian（工作流完成后） # ============================================= scp macmini:/home/node/.n8n-files/article-2026-03-29_output.md \ /Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-output/article-2026-03-29.md # ============================================= # 步骤 5：清理 n8n-files 临时文件（可选） # ============================================= ssh macmini "rm /home/node/.n8n-files/article-2026-03-29.md \ /home/node/.n8n-files/article-2026-03-29_output.md" ``` ### OpenClaw Python 脚本模板（v6）： ```python import subprocess import sys # ========== 配置区 ========== N8N_BASE_URL = "https://n8n.ishenwei.online" WEBHOOK_PATH = "content-translation-v6" # <-- 实际 webhook path SOURCE_FILE = "/path/to/source/file.md" # <-- 实际源文件路径 N8N_FILES = "/home/node/.n8n-files" NOTE_NAME = "source-file.md" # <-- 实际文件名 OUTPUT_NAME = "source-file" # <-- 输出文件名（无扩展名） OUTPUT_DIR = "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-output" # =================================== n8n_input_path = f"{N8N_FILES}/{NOTE_NAME}" print(f"[Step 1/5] 复制输入文件到 N8N 容器: {NOTE_NAME}") result = subprocess.run( ['scp', SOURCE_FILE, f'macmini:{n8n_input_path}'], capture_output=True, text=True ) if result.returncode != 0: print(f"X 文件复制失败: {result.stderr}") sys.exit(1) print(f"V 已复制到 {n8n_input_path}") print(f"[Step 2/5] 触发 N8N Webhook: {WEBHOOK_PATH}") webhook_url = f"{N8N_BASE_URL}/webhook/{WEBHOOK_PATH}" payload = ("{" "\"note_name\": \"" + NOTE_NAME + "\", " "\"source_path\": \"" + SOURCE_FILE + "\", " "\"output_name\": \"" + OUTPUT_NAME + "\"" "}") result = subprocess.run( ['curl', '-X', 'POST', webhook_url, '-H', 'Content-Type: application/json', '-d', payload], capture_output=True, text=True ) print(f"Webhook 触发响应: {result.stdout[:200]}") print("[Step 3/5] 等待 N8N 执行完成（Telegram 通知将发送到本会话）...") print("请等待 Telegram 通知，收到后继续执行步骤 4。") sys.exit(0) # <-- 退出等待通知 # ---- 以下为步骤 4 和 5，需在收到 Telegram 通知后执行 ---- print(f"[Step 4/5] 复制输出文件回 Obsidian...") output_file = f"{OUTPUT_NAME}_output.md" src = f"macmini:{N8N_FILES}/{output_file}" dst = f"{OUTPUT_DIR}/{output_file}" result = subprocess.run(['scp', src, dst], capture_output=True, text=True) if result.returncode == 0: print(f" V {output_file}") else: print(f" X {result.stderr}") print("[Step 5/5] 清理 N8N 容器临时文件...") files_to_clean = [NOTE_NAME, output_file] result = subprocess.run( ['ssh', 'macmini', 'rm'] + [f"{N8N_FILES}/{f}" for f in files_to_clean], capture_output=True, text=True ) if result.returncode == 0: print(" V 清理完成") else: print(f" ! 清理失败（不影响结果）: {result.stderr}") print("🎉 工作流执行完毕！") ``` --- ## Obsidian 最终目录结构（v6） ``` ~/Workspace/nexus/openclaw/ ├── content-queue/ # 原始英文（输入，OpenClaw 放置） │ └── article-2026-03-29.md │ └── content-output/ # 成品（v6 仅 Markdown） └── article-2026-03-29.md # 中文 Markdown ✅ ``` --- ## 验收标准（v6） 1. 触发后自动完成整个流程，无需人工干预 2. `content-output/` 目录生成 `.md` 文件（v6 无 HTML） 3. Markdown 文件内容完整，包含：公众号正文 + Twitter 文案 + 视频脚本 4. Telegram 收到完成通知（含标题和文件路径） 5. 错误时 n8n 记录错误节点并停止流程 --- ## 备注（v6） - **Markdown 源文件**：保留中文原文，便于在 Obsidian 中编辑、排版后再发布 - **公众号排版**：在 Obsidian 中手动完成，或通过 Markdown→公众号工具转换 - **文件路径**：写入 Obsidian vault 的 `content-output/` 子目录，需确保 n8n 容器有对应目录的写权限 - **API Key**：DeepSeek API 通过 n8n credential 配置，无需在代码中硬编码 --- --- # 📖 附录：OpenClaw ↔ N8N 通用工作流调用规范（v1.0） > 本规范旨在为 OpenClaw 与 N8N 之间的每次交互建立统一标准，使星辉（XingHui）或其他 Agent 能够通过标准化步骤执行任意 N8N 工作流。 > > **适用范围**：任何由 OpenClaw 触发、N8N 执行的工作流（不仅限于内容转化流水线） > > **核心约束**：N8N 容器只读写 `/home/node/.n8n-files/` 目录，无法直接访问 Obsidian 或其他宿主机路径。OpenClaw 负责所有文件搬运。 --- ## 架构总览 ``` OpenClaw N8N 容器 其他存储 Agent (/home/node/.n8n-files/) 位置 │ │ │ │ ── ① 复制输入文件 ─────────────────→│ │ │ │ │ │ ── ② POST webhook ─────────────────→│ │ │ │ │ │ [N8N 执行工作流] │ │ │ │ │ ←── ③ Telegram / callback 通知 ───│ │ │ │ │ │ ←── ④ 复制输出文件 ─────────────────│──→ Obsidian 目录 │ │ │ │ │ ── ⑤ 清理 n8n-files ───────────────→│ │ ``` --- ## 标准化执行步骤（星辉操作指南） ### 步骤 ①：准备输入文件 **规则**：所有传递给 N8N 的文件，必须先复制到 N8N 容器可访问的路径。 **通用格式**：`scp <源路径> macmini:/home/node/.n8n-files/<文件名>` ### 步骤 ②：触发 Webhook **通用格式**： ```bash curl -X POST "/webhook/" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "note_name": "<文件名>", "source_path": "<原始文件路径>" }' ``` **Webhook Path 查询方式**： 1. 在 n8n 管理界面（https://n8n.ishenwei.online）打开对应工作流 2. 点击 Webhook 节点，查看右侧 Path 字段 ### 步骤 ③：等待执行完成 **规则**：N8N 工作流完成后会发送通知，OpenClaw 需等待此信号后再执行后续复制操作。 **通知方式优先级**：Telegram Bot > Callback URL > 轮询 n8n API ### 步骤 ④：复制输出文件 **通用格式**：`scp macmini:/home/node/.n8n-files/<输出文件名> <目标完整路径>` ### 步骤 ⑤：清理临时文件 **通用格式**：`ssh macmini "rm /home/node/.n8n-files/<输入文件> /home/node/.n8n-files/<输出文件>"` --- ## 速查表：常见工作流配置 | 工作流 | Webhook Path | 输入文件规则 | 输出文件规则 | 通知方式 | | ------- | ------------------------ | -------------------- | ---------------------------- | -------- | | 内容转化 v6 | `content-translation-v6` | `content-queue/*.md` | `content-output/*_output.md` | Telegram | | （待补充） | | | | | > **添加新工作流时**：在此表新增一行，注明 Webhook Path 和文件路径规则，星辉即可照此执行。 --- ## 异常处理规范 | 异常情况 | 处理方式 | |---------|---------| | `scp` 文件复制失败 | 检查源文件是否存在、检查目标目录权限 | | `curl` Webhook 请求超时 | 重试 1 次（间隔 5 秒），仍失败则中止并通知用户 | | Telegram 未收到完成通知 | 登录 n8n 管理界面 → 查看对应工作流执行记录 | | 输出文件复制失败 | 检查 n8n-files 中是否已生成文件，确认文件名是否匹配 | | N8N 工作流报错 | 登录 n8n 管理界面 → 打开对应工作流 → 查看错误节点日志 | --- ## 关键约束汇总 1. **N8N 容器路径**：`/home/node/.n8n-files/`（只读/写此目录） 2. **文件传输方式**：`scp` via `macmini` 主机名 3. **Webhook 触发**：统一使用 `curl -X POST`，Content-Type 为 `application/json` 4. **通知等待**：必须等待 Telegram/callback 通知后再复制输出文件，不得跳过 5. **清理时机**：步骤 4 成功后再执行清理，步骤 4 失败时不清理（保留现场） 6. **配置文件**：`~/.openclaw/.env` 中的 `N8N_API_KEY` 和 `N8N_BASE_URL` 供脚本读取