# N8N 内容转化流水线工作流设计 > 用于：AI 英文文章 → 中文公众号/X/视频 内容转化 > 触发方式：OpenClaw 通过 Webhook 调用 > 管理平台：Mac mini 上的 n8n --- ## 📋 工作流概述 ``` OpenClaw (发现文章) ↓ (保存 Obsidian) ↓ (触发 Webhook) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ N8N 工作流: content-translation-pipeline │ │ │ │ [Webhook] → [Read Obsidian] → [AI 翻译改写] → [配图搜索] │ │ ↓ │ │ [写回 Obsidian] → [通知 OpenClaw] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 🔌 节点详细设计 ### 节点 1️⃣：Webhook Trigger（触发器） **类型：** Webhook **名称：** `webhook_trigger` **配置：** - Method: POST - Path: `/content-translation` - Authentication: None（内部网络调用） **接收数据格式：** ```json { "note_path": "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/2026-03-29-ai-solopreneur.md", "source_url": "https://original-article-url", "action": "translate", "platforms": ["wechat", "twitter", "video"], "callback_url": "http://192.168.3.189:18789/webhook/yunce" } ``` **输出：** 向下游节点传递完整 payload --- ### 节点 2️⃣：Read Obsidian Note（读取原文笔记） **类型：** HTTP Request（调用 Obsidian Local REST API 插件） **名称：** `read_obsidian_note` **配置：** - Method: GET - URL: `http://localhost:27123/vault/{{ $json.note_path }}` - Headers: - `Content-Type: application/json` **备选方案（如果没有 Obsidian REST API）：** 使用 n8n Filesystem 节点直接读取文件路径。 **输出变量：** - `original_title`（原文标题） - `original_content`（原文内容） - `source_url`（文章来源） - `tags`（标签） --- ### 节点 3️⃣：AI 翻译与本土化（核心节点） **类型：** AI Agent（n8n 内置） **名称：** `translate_and_adapt` **配置：** - Provider: OpenAI / Claude（通过环境变量配置） - Model: gpt-4o 或 claude-3-5-sonnet **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.original_content }} ``` **输出变量：** - `wechat_title` - `wechat_excerpt` - `wechat_content` - `twitter_copy` - `video_title` - `video_script` - `cover_keywords[]` --- ### 节点 4️⃣：搜索封面图 **类型：** HTTP Request **名称：** `search_cover_image` **配置：** - Method: GET - URL: `https://api.unsplash.com/search/photos` - Query Parameters: - `query`: 第一张封面图关键词（取 cover_keywords[0]） - `per_page`: 1 - `orientation`: landscape - Headers: - `Authorization`: `Client-ID {{ $env.UNSPLASH_API_KEY }}` **备选：** Pexels API（如果用 Pexels） **备选：** 直接用搜索引擎图片 API **输出变量：** - `cover_image_url` - `cover_image_credit`（图片来源归因） --- ### 节点 5️⃣：构建 Obsidian 成品笔记 **类型：** Code（数据转换） **名称：** `build_output_note` **功能：** 将 AI 输出组装成 Obsidian 笔记的 Markdown 内容 **输出内容：** ```markdown --- source: {{ source_url }} title: {{ wechat_title }} excerpt: {{ wechat_excerpt }} cover_image: {{ cover_image_url }} date: {{ current_date }} tags: [ai-agent, translated, ready-to-publish] status: ready-to-publish platforms: - wechat - twitter - video --- # {{ wechat_title }} {{ wechat_content }} --- ## X/Twitter 文案 {{ twitter_copy }} --- ## 视频信息 **标题：** {{ video_title }} **口播脚本：** {{ video_script }} --- *封面图来源：{{ cover_image_credit }}* ``` **输出变量：** - `output_note_path`: `原笔记路径` → `output/成品笔记文件名.md` - `output_content`: Markdown 内容 --- ### 节点 6️⃣：写回 Obsidian（保存成品） **类型：** HTTP Request（POST 到 Obsidian REST API） **名称：** `write_obsidian_note` **配置：** - Method: PUT 或 POST - URL: `http://localhost:27123/vault/{{ $json.output_note_path }}` - Body: `{{ $json.output_content }}` - Headers: - `Content-Type: text/markdown` **备选方案：** Filesystem Write 节点直接写文件 --- ### 节点 7️⃣：通知 OpenClaw（回调） **类型：** HTTP Request **名称：** `notify_openclaw` **配置：** - Method: POST - URL: `{{ $json.callback_url }}` - Body: ```json { "status": "completed", "input_note": "{{ $json.input_note_path }}", "output_note": "{{ $json.output_note_path }}", "wechat_title": "{{ $json.wechat_title }}", "twitter_copy": "{{ $json.twitter_copy }}", "video_title": "{{ $json.video_title }}", "cover_image": "{{ $json.cover_image_url }}" } ``` --- ### 节点 8️⃣：Error Handler（错误处理） **类型：** Error Trigger（全局） **名称：** `error_handler` **功能：** - 捕获任意节点错误 - 发送错误通知到 OpenClaw - 记录错误日志 --- ## 🔗 完整节点连接图 ``` ┌─────────────────┐ │ Webhook │ (接收 OpenClaw 调用) │ webhook_trigger│ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Read Obsidian │ (读取原始笔记) │ read_obsidian │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ AI Agent │ (翻译+改写+脚本) │ translate_ │ │ and_adapt │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Search Image │ (Unsplash API) │ search_cover │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Code │ (组装 Markdown) │ build_output │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Write Obsidian │ (保存成品笔记) │ write_note │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ HTTP Request │ (回调 OpenClaw) │ notify_openclaw│ └─────────────────┘ ``` --- ## 🔧 环境变量要求 ```bash # n8n 所在服务器环境变量 export OPENAI_API_KEY="sk-..." # AI 翻译用 export UNSPLASH_API_KEY="..." # 图片搜索用 export OBSIDIAN_VAULT_PATH="/Users/weishen/Workspace/nexus" ``` --- ## 📁 Obsidian 目录结构 ``` nexus/ ├── openclaw/ │ ├── content-queue/ # 原始文章待处理 │ │ └── 2026-03-29-ai-solopreneur.md │ └── content-output/ # 成品输出 │ └── 2026-03-29-ai-solopreneur-translated.md ``` --- ## 🔄 调用方式（OpenClaw 侧） ```bash # 触发 n8n 工作流 curl -X POST "http://macmini.local:5678/webhook/content-translation" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "note_path": "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/2026-03-29-ai-solopreneur.md", "source_url": "https://original-article-url", "action": "translate", "platforms": ["wechat", "twitter", "video"], "callback_url": "http://192.168.3.189:18789/webhook/yunce" }' ``` --- ## ✅ 验收标准 1. Webhook 被调用后，整个流程自动完成 2. 成品笔记包含所有字段（标题、摘要、正文、推文、脚本、封面图） 3. OpenClaw 收到完成回调 4. 任意节点失败时，错误被捕获并通知 --- ## 📝 后续扩展方向（Phase 2） - 加入人工审核节点（审批后再发布） - 加入多语言支持（英文 + 中文） - 加入视频字幕生成（Whisper API） - 加入定时调度（自动抓取 RSS → 自动翻译）