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16 KiB
Markdown
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Markdown
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title: N8N 内容转化流水线工作流设计（v6 — 与实际部署对齐）
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source:
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author: shenwei
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published:
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created:
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description:
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tags: []
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# N8N 内容转化流水线工作流设计（v6 — 与实际部署对齐）
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> 用于：AI 英文文章 → 中文公众号/X/视频 内容转化
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> 工作流 ID：`SjGKBtSnQ0u87mlK`
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> 触发方式：OpenClaw 通过 Webhook 调用
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> 管理平台：Mac mini 上的 n8n (`https://n8n.ishenwei.online`)
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## ⚠️ 路径映射说明（重要！）
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n8n 容器通过 Docker volume mount 访问宿主机文件系统：
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| 容器内路径 | 宿主机路径（OpenClaw 用这个） |
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|-----------|--------------------------|
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| `/home/node/.n8n-files/` | `/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/` |
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> **所有 `scp` / `ssh cp` / `ssh rm` 命令都必须使用宿主机路径。**
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> n8n 节点内部配置的是容器路径，两者是同一个目录。
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## 核心需求
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### 输出要求
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**单一输出：中文 Markdown 文件**
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| 输出文件 | 宿主机路径 | 格式 |
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|---------|-----------|------|
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| **Markdown 成品** | `content-output/{output_name}_out.md` | 中文 Markdown，可在 Obsidian 中编辑后发布公众号 |
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### Obsidian 目录结构
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```
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~/Workspace/nexus/openclaw/
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├── content-queue/ # 原始英文文章（输入）
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│ └── 3 Essential Tools for OpenClaw.md
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│
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└── content-output/ # 成品（输出）
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└── 3 Essential Tools for OpenClaw_out.md # 中文 Markdown ✅
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```
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## 节点详细设计（v6 实际版本）
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### 节点 1️⃣：Webhook Trigger
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**类型：** Webhook
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**名称：** `Webhook Trigger`
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**Path：** `/content-translation-v6`
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**Method：** POST
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**接收数据格式（重要更新）：**
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```json
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{
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"note_name": "3 Essential Tools for OpenClaw.md",
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"output_name": "3 Essential Tools for OpenClaw"
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}
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```
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> ⚠️ `source_path` 字段可选（v6 实际 webhook body 不依赖此字段）。
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### 节点 2️⃣：Read Binary File
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**类型：** Read Binary File
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**名称：** `Read Obsidian Note`
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**配置（容器内路径）：**
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- File Path: `=/home/node/.n8n-files/{{ $json.body.note_name }}`
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### 节点 3️⃣：Extract from File
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**类型：** Extract from File
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**名称：** `Extract from File`
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**Operation：** `text`
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### 节点 4️⃣：Structured Output Parser
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**类型：** Structured Output Parser
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**名称：** `Structured Output Parser`
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**说明：** n8n 内置的结构化输出解析器，负责将 AI 输出的文本解析为 JSON 供后续节点使用。
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**JSON Schema：**
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```json
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{
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"wechat_title": "中文标题",
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"wechat_excerpt": "公众号摘要（100字内）",
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||
"wechat_content": "完整公众号文章（Markdown格式）",
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"twitter_copy": "X/Twitter文案（280字内，带emoji）",
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||
"video_title": "视频标题",
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"video_script": "口播脚本（含时间戳和字幕）",
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||
"cover_keywords": ["关键词1", "关键词2", "关键词3"]
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||
}
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```
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### 节点 5️⃣：AI Agent
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**类型：** LangChain Agent
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**名称：** `AI Agent`
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**Version：** 3.1
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**Model：** DeepSeek Chat Model
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**Output Parser：** `Structured Output Parser`（已连接）
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**Prompt 模板（与 v6 文档一致，但 JSON 字段名注意小写）：**
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```
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你是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。
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## 你的任务
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将以下英文原文转化为：
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1. 公众号风格的深度文章（2000-3000字）
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2. X/Twitter 风格的短文案（280字内，带emoji钩子）
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3. 视频口播脚本（3-5分钟，适合抖音/YouTube）
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## 内容要求
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- 语言：地道中文，无翻译腔
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- 风格：专业、有干货、适合中国读者
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- 调性：公众号大V风格，有观点有案例
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- 商业化：可自然植入 AI Agent / 知识管理相关内容（软性，不硬广）
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## 输出格式（严格按此 JSON 返回）
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{
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"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）",
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||
"cover_keywords": ["关键词1", "关键词2", "关键词3"]
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||
}
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## 原文内容
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{{ $json.data }}
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```
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> ⚠️ 注意：Build Markdown 节点访问 AI 结果用的是 `$input.first().json.output`，不是 `message`。
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### 节点 6️⃣：Build Markdown
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**类型：** Code
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**名称：** `Build Markdown`
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**功能：** 将 AI 输出的 JSON 组装成 Markdown 文件
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```javascript
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const aiResponse = $input.first().json.output;
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const aiResult = typeof aiResponse === 'string' ? JSON.parse(aiResponse) : aiResponse;
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const noteName = $('Webhook Trigger').first().json.body.note_name;
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const outputName = $('Webhook Trigger').first().json.body.output_name;
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const sourcePath = $('Webhook Trigger').first().json.body.source_path || '';
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const markdown = '# ' + aiResult.wechat_title + '\n\n'
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+ aiResult.wechat_excerpt + '\n\n'
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+ aiResult.wechat_content + '\n\n'
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+ '---\n\n'
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+ '## X/Twitter 文案\n\n'
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+ aiResult.twitter_copy + '\n\n'
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+ '---\n\n'
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+ '## 视频信息\n\n'
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+ '**标题：** ' + aiResult.video_title + '\n\n'
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||
+ '**口播脚本：\n\n'
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+ aiResult.video_script + '\n\n'
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||
+ '---\n\n'
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+ '*封面图关键词：' + (aiResult.cover_keywords ? aiResult.cover_keywords.join(' | ') : '') + '*\n\n'
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+ '*原文路径：' + sourcePath + '*/';
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return {
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json: {
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output_name: outputName,
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||
markdown_content: markdown,
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ai_result: aiResult
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}
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};
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```
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### 节点 7️⃣：Convert to File
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**类型：** Convert to File
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**名称：** `Convert to File`
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**Operation：** `toText`
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**Source Property：** `markdown_content`
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> 将 Build Markdown 输出的文本（`markdown_content` 字段）转换为二进制文件，供 Write 节点写入。
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### 节点 8️⃣：Write Markdown File
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**类型：** Read/Write File
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**名称：** `Write Markdown File`
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**Operation：** `write`
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**配置：**
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- File Name: `=/home/node/.n8n-files/{{ $('Build Markdown').item.json.output_name }}_out.md`
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- Data Property Name: `=data`
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> ⚠️ 输出文件名格式：`{output_name}_out.md`（不是 `_output.md`！）
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### 节点 9️⃣：Send Telegram Message
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**类型：** Telegram
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**名称：** `Send Telegram Message`
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**配置：**
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- Chat ID: `5038825565`
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- Text:
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```
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=✅ 文章转换完成！
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📝 标题：{{ $('Build Markdown').item.json.ai_result.wechat_title }}
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```
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- Parse Mode: `Markdown`
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> ⚠️ v6 实际通知只含标题，不含文件路径。OpenClaw 根据约定的文件命名规则自行定位输出文件。
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## 节点连接图
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```
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Webhook Trigger
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│
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▼
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Read Binary File
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│
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▼
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Extract from File
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||
│
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||
▼
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┌──────────────────────────────────────┐
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||
│ Structured Output Parser ←────────┤（AI Output Parser 连接）
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||
│ AI Agent ─────────────────────────→│（prompt + outputSchema）
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||
│ DeepSeek Chat Model │
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└──────────────────────────────────────┘
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||
│
|
||
▼
|
||
Build Markdown
|
||
│
|
||
▼
|
||
Convert to File
|
||
│
|
||
▼
|
||
Write Markdown File
|
||
│
|
||
▼
|
||
Send Telegram Message
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```
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## 调用方式（OpenClaw 侧 — 实际测试命令）
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### 宿主机 n8n-files 目录
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```
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/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/
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```
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### 完整流程（实际测试版）
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```bash
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# =============================================
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# 步骤 1：复制原文到 n8n 容器可访问的目录
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# =============================================
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scp "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-queue/3 Essential Tools for OpenClaw.md" \
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"macmini:/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/3 Essential Tools for OpenClaw.md"
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||
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# =============================================
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||
# 步骤 2：触发 Webhook
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# =============================================
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curl -X POST "https://n8n.ishenwei.online/webhook/content-translation-v6" \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
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-d '{
|
||
"note_name": "3 Essential Tools for OpenClaw.md",
|
||
"output_name": "3 Essential Tools for OpenClaw"
|
||
}' \
|
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-m 180 \
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||
-w "\nHTTP_CODE:%{http_code}\n"
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# =============================================
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# 步骤 3-4：复制输出文件回 Obsidian
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# =============================================
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# ⚠️ 注意：输出文件名是 {output_name}_out.md，不是 _output.md
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ssh macmini "cp \"/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/3 Essential Tools for OpenClaw_out.md\" \
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\"/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-output/3 Essential Tools for OpenClaw_out.md\""
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||
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# =============================================
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# 步骤 5：清理临时文件
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# =============================================
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ssh macmini "rm '/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/3 Essential Tools for OpenClaw.md'"
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ssh macmini "rm '/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/3 Essential Tools for OpenClaw_out.md'"
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||
```
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## Python 自动化脚本模板（v6a — 勘误版）
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```python
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import subprocess
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import sys
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# ========== 配置区 ==========
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N8N_BASE_URL = "https://n8n.ishenwei.online"
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||
WEBHOOK_PATH = "content-translation-v6"
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SOURCE_FILE = "/path/to/source/file.md" # <-- 修改为实际源文件路径
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N8N_FILES_HOST = "/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files"
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||
NOTE_NAME = "source-file.md" # <-- 实际文件名
|
||
OUTPUT_NAME = "source-file" # <-- output_name（无扩展名）
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||
OUTPUT_DIR = "/Users/weishen/Workspace/nexus/openclaw/content-output"
|
||
# ============================
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||
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||
n8n_input = f"{N8N_FILES_HOST}/{NOTE_NAME}"
|
||
n8n_output = f"{N8N_FILES_HOST}/{OUTPUT_NAME}_out.md" # <-- 命名规则：_out.md
|
||
|
||
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}'],
|
||
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}")
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||
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||
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 + "\", "
|
||
"\"output_name\": \"" + OUTPUT_NAME + "\""
|
||
"}")
|
||
result = subprocess.run(
|
||
['curl', '-X', 'POST', webhook_url,
|
||
'-H', 'Content-Type: application/json',
|
||
'-d', payload,
|
||
'-m', '180'],
|
||
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)
|
||
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# ---- 以下为步骤 4 和 5，需在收到 Telegram 通知后执行 ----
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||
|
||
print(f"[Step 4/5] 复制输出文件回 Obsidian...")
|
||
src = f"macmini:{n8n_output}"
|
||
dst = f"{OUTPUT_DIR}/{OUTPUT_NAME}_out.md"
|
||
result = subprocess.run(['scp', src, dst], capture_output=True, text=True)
|
||
if result.returncode == 0:
|
||
print(f" V {OUTPUT_NAME}_out.md")
|
||
else:
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print(f" X {result.stderr}")
|
||
|
||
print("[Step 5/5] 清理 N8N 容器临时文件...")
|
||
for f in [NOTE_NAME, f"{OUTPUT_NAME}_out.md"]:
|
||
r = subprocess.run(['ssh', 'macmini', 'rm', f"{N8N_FILES_HOST}/{f}"],
|
||
capture_output=True, text=True)
|
||
status = "V" if r.returncode == 0 else f"X ({r.stderr})"
|
||
print(f" {status} {f}")
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||
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||
print("🎉 工作流执行完毕！")
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```
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## 验收标准
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1. Webhook 触发后 n8n 自动执行完整流程，无需人工干预
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2. `content-output/` 目录生成 `{output_name}_out.md` 文件
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3. Markdown 文件包含：标题 + 摘要 + 公众号正文 + Twitter 文案 + 视频脚本 + 封面关键词
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4. Telegram 收到含标题的完成通知
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5. 错误时 n8n 记录错误节点并停止流程
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## 与 v6 文档的差异汇总（本文档为正确版本）
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| 项目 | v6 文档（错） | v6a 实际版本（对） |
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| n8n-files 宿主机路径 | `/home/node/.n8n-files/` | `/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/` |
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| 输出文件名 | `{output_name}_output.md` | `{output_name}_out.md` |
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||
| 节点数 | 7 个 | 9 个（含 Convert to File + Structured Output Parser） |
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| Build Markdown JSON 路径 | `$input.first().json.message` | `$input.first().json.output` |
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||
| Telegram 通知内容 | 含文件路径 | 仅含标题 |
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| webhook body | 包含 source_path | source_path 可选 |
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| Write Markdown File FileName | `...output_name}_output.md` | `...output_name}_out.md` |
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# 📖 附录：OpenClaw ↔ N8N 通用工作流调用规范（v1.1）
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||
> 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。
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||
>
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||
> **适用范围**：任何由 OpenClaw 触发、N8N 执行的工作流
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||
>
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||
> **核心约束**：必须确认 n8n 容器的 volume mount 宿主机路径，所有 OpenClaw 侧文件操作使用宿主机路径。
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## 路径映射规则
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n8n Docker 部署的 volume mount 映射关系：
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- 容器内 `/home/node/.n8n-files/` → 宿主机 `{docker-root}/n8n_data/files/`
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||
- 当前部署：`/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/`
|
||
|
||
> 新增工作流时，先确认 docker-compose.yml 中的 volume 配置，用宿主机路径执行所有 `scp` / `ssh cp` / `ssh rm` 命令。
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## 标准化执行步骤
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### 步骤 ①：准备输入文件
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**通用格式**：`scp <源路径> macmini:{N8N_FILES_HOST}/<文件名>`
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### 步骤 ②：触发 Webhook
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||
**通用格式**：
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```bash
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||
curl -X POST "<N8N_BASE_URL>/webhook/<webhook-path>" \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{"note_name": "<文件名>", "output_name": "<输出名>"}' \
|
||
-m 180 -w "\nHTTP_CODE:%{http_code}\n"
|
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```
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||
### 步骤 ③：等待执行完成
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**通知方式**：Telegram Bot（推荐）> Callback URL > 轮询 n8n API
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||
### 步骤 ④：复制输出文件
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||
**⚠️ 输出文件名规则因工作流而异，必须对照具体工作流确认（常见规则：`_out.md` / `_output.md` / `{name}_result.md`）**
|
||
|
||
**通用格式**：`ssh macmini "cp {N8N_FILES_HOST}/<输出文件名> <目标路径>"`
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||
|
||
### 步骤 ⑤：清理临时文件
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||
|
||
**通用格式**：`ssh macmini "rm {N8N_FILES_HOST}/<输入文件> {N8N_FILES_HOST}/<输出文件>"`
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## 速查表
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| 工作流 | Webhook Path | 输入文件规则 | 输出文件规则 | 通知方式 |
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|--------|-------------|-------------|-------------|---------|
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||
| 内容转化 v6 | `content-translation-v6` | `content-queue/*.md` | `content-output/*_out.md` | Telegram（仅标题） |
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||
| （待补充） | | | | |
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||
## 异常处理规范
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| 异常情况 | 处理方式 |
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|---------|---------|
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| `scp` 文件复制失败 | 检查源文件是否存在、检查 docker volume 路径是否正确 |
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||
| `curl` Webhook 超时 | 增加 `-m` 超时时间（如 180 秒），重试 1 次 |
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||
| Telegram 未收到通知 | 登录 n8n 管理界面 → 查看工作流执行记录 |
|
||
| 输出文件复制失败 | 确认实际输出文件名（对照工作流的 Write 节点配置） |
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| N8N 工作流报错 | 登录 n8n 管理界面 → 查看错误节点日志 |
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## 关键约束汇总
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1. **n8n volume 宿主机路径**：`/Users/weishen/docker/n8n/n8n_data/files/`
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||
2. **文件传输**：OpenClaw 侧统一用宿主机路径（`scp` / `ssh cp` / `ssh rm`）
|
||
3. **输出文件名**：必须对照具体工作流的 Write 节点确认，不得假设
|
||
4. **Webhook 触发**：`curl -X POST`，`-m 180` 超时，响应含 `HTTP_CODE`
|
||
5. **通知等待**：必须等待 Telegram/callback 再复制输出文件
|
||
6. **清理时机**：步骤 4 成功后再清理，失败时保留现场
|