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9.4 KiB
9.4 KiB
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:
{
"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_titlewechat_excerptwechat_contenttwitter_copyvideo_titlevideo_scriptcover_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: 1orientation: 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_urlcover_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:
---
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.mdoutput_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:
{
"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
# 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)
# 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
- Webhook 被调用后,整个流程自动完成
- 成品笔记包含所有字段(标题、摘要、正文、推文、脚本、封面图)
- OpenClaw 收到完成回调
- 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)