【保姆级教程】手把手教你用N8N+Dify 打造智能新闻定时推送，零代码实现多平台热点自动化！超级方便！！

最新推荐文章于 2025-10-03 07:00:16 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-03 07:00:16 发布 · 1.8k 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#语言模型 #人工智能 #大模型入门 #大模型学习 #Dify #n8n #AI大模型

该文章已生成可运行项目，

前言

还在手动收集新闻、整理内容、定时推送？2025年了，该让AI帮你自动化这一切！每天早上8点准时收到精选热点，效率飙升300%！

1. 引言：告别手动推送，拥抱智能自动化

想象一下：每天早上8点，你的邮箱准时收到来自掘金、36kr、微博、今日头条等8大平台的精选热点新闻，内容经过AI智能摘要，格式统一美观。这不是梦想，而是N8N+Dify组合能为你实现的现实。
传统的新闻推送流程痛点多多：手动收集费时费力、内容质量参差不齐、推送时间难以把控、多平台切换繁琐。而今天要分享的解决方案，将彻底改变这一切。通过N8N的定时任务调度能力，结合Dify的AI智能处理和RSS多平台聚合，我们可以打造一个完全自动化的新闻推送系统。

2. 工具介绍：强强联合的AI自动化组合

2.1 N8N：定时任务调度的最佳选择

N8N是一个开源的工作流自动化平台，在本方案中主要负责定时触发和API调用。它的核心优势在于：

🎯 可视化编辑：拖拽式界面，无需编程基础
⏰ 定时触发：精确的时间控制，支持cron表达式
🔗 API集成：轻松调用Dify的ChatFlow接口
📧 多渠道推送：支持邮件、微信、Telegram等推送方式

2.2 Dify：AI内容处理的智能引擎

Dify是领先的开源LLM应用开发平台，在本方案中负责新闻聚合和智能处理：

🔄 RSS聚合：通过rookie_rss插件支持8大平台热点获取
🧠 智能摘要：AI自动提取新闻核心信息
📊 内容分类：自动识别新闻类别和重要程度
📈 模板转换：统一输出格式，便于推送

3. 实战教程：2步搭建智能新闻推送流

3.1 第一步：Dify新闻聚合工作流搭建

该教程涵盖：

• 🔧 Dify环境搭建与插件安装
• 📊 多平台新闻源配置（掘金、36kr、微博等8大平台）
• 🤖 AI智能摘要与内容格式化
• 🔗 API接口创建与测试

完成Dify工作流搭建后，你将获得一个可调用的API接口，用于N8N的定时调度。

3.2 第二步：N8N定时调度配置

有了Dify的新闻处理API后，我们需要用N8N来实现定时调度，确保每天准时推送新闻。

3.2.1 N8N环境搭建

# 使用Docker快速启动N8N
docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

启动后访问 http://localhost:5678 完成初始化设置。

3.2.2 创建定时调度工作流

在N8N中创建新工作流，添加以下节点：

1. Schedule Trigger节点：

{
  "rule":{
    "interval":[{
      "field":"cronExpression",
      "cronExpression":"0 8 * * *"
    }]
},
"timezone":"Asia/Shanghai"
}

注意时区选择：

2. HTTP Request节点（调用Dify API）：

{
  "method":"POST",
"url":"http://118.**.**.164/v1/chat-messages",
"headers":{
    "Authorization":"Bearer {api_key}",
    "Content-Type":"application/json"
},
"body":{
    "inputs":{},
    "query":"获取今日AI热点新闻",
    "response_mode":"streaming",
    "conversation_id":"",
    "user":"abc-123"
}
}

回到Dify中，创建API秘钥：

在N8N HTTP节点配置，将API秘钥填入以下位置：

根据需求修改以下内容：

3.2.3 工作流测试与部署

测试单次执行：
点击N8N工作流的"Execute Workflow"按钮进行测试

查看执行日志：
在N8N的执行历史中查看每个节点的运行状态和输出
激活定时任务：
确认测试无误后，点击工作流右上角的开关激活定时执行

监控运行状态：
定期检查N8N的执行历史，确保任务正常运行

4. 实际案例：多平台新闻聚合的自动化实现

某内容团队使用这套N8N+Dify系统后，实现了：

• ⏱️ 效率提升300%：从手动收集2小时缩短到自动化推送
• 📊 覆盖面提升：同时监控8大平台热点，信息更全面
• 📈 内容质量提升：AI智能摘要，格式统一美观
• 🔔 推送及时性：每天早上8点准时推送到各个渠道

4.1 完整工作流架构

N8N定时触发器每天8:00HTTP Request调用Dify APIDify ChatFlow处理返回格式化新闻

4.2 实际运行效果展示

推送内容示例：

通过Dify处理后的新闻内容会自动格式化为飞书卡片格式：

这个格式化的内容可以直接推送到飞书群，无需额外处理。

5. FAQ 常见问题解答

Q1: rookie_rss插件支持哪些平台？
A: 目前支持掘金、bilibili、ac_fun、微博、今日头条、36kr、虎嗅、hellogithub等8大平台。注意新浪微博需要登录，知乎可能返回空数据。

Q2: 如何获取Dify API密钥？
A: 在Dify工作台中，进入已创建的ChatFlow应用，点击"访问API"，创建并保存API密钥。详见Dify工作流教程。

Q3: N8N定时任务不执行怎么办？
A: 检查时区设置是否正确，确认工作流已激活，查看执行历史中的错误日志。建议先手动测试工作流。

Q4: Dify API调用失败如何排查？
A: 检查API密钥是否正确，确认ChatFlow已发布，验证请求格式是否符合Dify API规范。可以用Postman先测试API。详细排查步骤请参考Dify工作流教程。

Q5: 如何自定义新闻摘要格式？
A: 在Dify的LLM节点中修改prompt，调整输出格式。具体配置方法请参考Dify工作流教程中的"智能摘要配置"章节。

Q6: 系统部署需要什么配置？
A: 最低配置：2核CPU、4GB内存。推荐使用Docker部署，便于管理和扩展。确保网络能访问各平台RSS源。

6. 推荐阅读

• Dify工作流自动化完全指南
• AI编程工具大PK对比分析
• Dify RAG准确率提升实战指南

7. 总结：零代码实现新闻自动化的完美方案

通过N8N+Dify的完美结合，我们成功打造了一个零代码的智能新闻推送系统。这套解决方案的核心优势在于：
✅ 技术门槛低：全程可视化配置，无需编程基础
✅ 覆盖面广：支持8大主流平台热点聚合
✅ 智能化程度高：AI自动摘要和格式化
✅ 部署简单：Docker一键部署，维护成本低
✅ 扩展性强：可轻松添加新平台和推送渠道

7.1 实施建议

\1. 从单平台开始：建议先配置一个平台（如36kr）进行测试
\2. 逐步扩展：确认系统稳定后再添加更多平台和推送渠道
\3. 定期优化：根据推送效果调整AI prompt和推送时间
\4. 监控运行：定期检查N8N执行日志，确保系统正常运行

7.2 应用场景扩展

这套系统不仅适用于新闻推送，还可以扩展到：

• 📊 行业报告定时推送
• 🎯 竞品动态监控
• 📈 股市资讯自动化
• 🔍 技术文章聚合

现在就开始行动吧！按照教程搭建你的第一个智能新闻推送流，1小时内即可完成基础配置，体验AI驱动的内容自动化魅力。记住，最好的学习方式就是实践，在实践中不断优化和完善你的系统。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
在这里插入图片描述
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。