基于n8n快速开发股票舆情监控对话系统

原创 已于 2025-06-15 21:18:09 修改 · 237 阅读 · 0 ·
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#AI智能体

于 2025-06-15 21:06:13 首次发布

一、效果演示


金融舆情监控系统开发：Python异步爬虫实现全球财经新闻实时采集与趋势预测
u014481728的博客
02-15 475
在当今全球化的金融市场中，实时掌握财经新闻动态对于投资者、金融机构以及企业决策者来说至关重要。金融市场的波动往往受到各种宏观经济因素、政策变化、企业动态等的影响，而这些信息通常以新闻的形式发布在各大财经媒体网站上。因此，能够高效地采集和分析全球财经新闻，对于金融舆情监控和市场趋势预测具有重要意义。
一文弄懂Dify、Coze、n8n、RPA（影刀RPA为代表）、MCP、Make 的详细介绍及其应用场景
m0_48891301的博客
06-13 1151
最近各种AI相关的技术名词都出现了，很多读者反应学不过来，完全懵逼，于是整理了 Dify、Coze、n8n、RPA（影刀RPA为代表）、MCP、Make 的详细介绍及其应用场景，结合最新技术动态和实际案例：
N8N 官方 MCP 节点实战指南：AI 驱动下的多工具协同应用场景全解析
开源就要来点实在的
04-22 2677
N8N 官方 MCP 节点作为 AI 与工具协同的轻量化解决方案，正在重新定义企业自动化系统的交互边界。通过将自然语言理解与外部工具调用深度融合，它让复杂的数据查询和流程操作变得触手可及。尽管当前版本存在交互模式单一、模型兼容有限等问题，但其在垂直领域的落地价值已足够显著。对于开发者而言，关键在于把握 “场景适配” 原则：在需要自然语言交互的轻量级工具调用场景（如客服查询、生活助手）优先使用 MCP 节点，而在高频数据处理、复杂流程编排场景则回归 N8N 原生节点体系。
Python网络舆情分析系统_(项目源码+数据库脚本+文档+LW+PPT)
03-03
这个基于Python技术栈的Web应用程序项目源代码提供了一个通用的框架，使得开发者能够学习如何构建可扩展的管理系统。 通过深入研究源代码，您将了解使用Python进行Web应用开发的关键技术和实践方法。 项目的核心涉及后端开发和数据库集成，旨在帮助具有一定编程基础、对技术充满兴趣的开发者，以及大学生作为学习参考的实践项目。 项目采用主流的Python技术栈，适用于有一定编程和Web开发了解的人群，有助于更好地理解和应用该项目。 通过深入研究系统的设计思路、架构和实现细节，您将能够全面了解使用Python构建Web应用程序的方法。源代码不仅是学习的资源， 还可作为技术分享和交流的平台，促进技术互动和知识共享。 在学习过程中，您将通过分析源代码深入了解Python的使用方式和原理，提升对Python技术的理解和熟练度。具体而言，您将掌握后端开发的 关键技能，以及在Web应用程序中如何进行数据库集成，为您在实践中掌握Web应用程序开发奠定坚实的基础。这样的学习经验将使我们 更加自信地应对未来的开发挑战，同时也为技术社区的交流和分享贡献了更多有价值的内容。
[AI]n8n快速上手 — — 构建AI Agent工作流
weixin_45565886的博客
05-13 1927
[AI]n8n快速上手 — — 构建AI Agent工作流
大数据在金融行业的应用
飞翔的小鸟
03-17 6306
本文转自：http://www.leiphone.com/news/201411/BW3iFXbV2mdPrIDt.html 【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以
基于n8n的AI应用工作流原理与技术解析
朴拙科技的博客
04-18 1377
或直接调用REST API集成新服务，这种设计使n8n能快速适配各类AI接口。
n8n、Dify、Coze 深度测评：从 0 到 1 选对 AI 自动化平台，避开 99% 的坑
HUANGXIN9898的博客
05-12 2446
起源与理念：2023 年由前腾讯系创业者张路宇创立，首个提出 “LLMOps” 概念，目标是降低大模型应用开发门槛。定位 “企业级 AI 应用开发平台”，开源且支持私有化部署，主打 “大模型 + 工作流” 深度整合，让复杂 AI 应用开发像搭积木一样简单。技术架构：****大模型优先设计：内置 OpenAI、DeepSeek、Llama 等主流模型接口，支持 RAG（检索增强生成）框架，一键接入企业文档生成智能知识库。****低代码工作流。
一文了解AI开发技术
金赛全栈开发
05-10 646
在数字化与智能化浪潮的推动下，人工智能（AI）已成为当今科技领域最具影响力的力量之一，深刻变革着各个行业与人们的生活方式。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗诊断到个性化推荐系统，AI 技术不断推陈出新。本文将围绕 AI 核心技术与应用，从基础概念延伸至前沿实践，全面解析人工智能的技术体系与应用场景，助力读者深入理解这一蓬勃发展的技术领域。​。
【python量化】用python搭建一个股票舆情分析系统
热门推荐
敲代码的quant的博客
03-26 1万+
写在前面下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以...
COMSOL多物理场仿真软件六大模块应用实例详解
07-25
内容概要：本文介绍了COMSOL多物理场仿真软件的六个主要模块应用实例，包括两相流、流固耦合、旋域、稀物质传递、表面对表面的辐射、固体传热、动网格及气象数据调取。每个案例都详细展示了如何使用COMSOL进行建模和仿真，旨在帮助用户掌握COMSOL的强大功能及其在不同领域的具体应用。通过这些案例，用户不仅可以了解各模块的具体操作步骤，还能深入理解背后的物理原理和技术细节。 适合人群：从事多物理场仿真工作的工程师、科研人员及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂物理现象模拟的研究项目，如化工、机械、航空航天、热科学等领域。目标是提升用户的仿真技能，优化设计方案，提高生产效率。 其他说明：文中提供的案例不仅展示了COMSOL的仿真能力，还提供了宝贵的实际操作经验和技巧，有助于用户在未来的工作中更加熟练地运用COMSOL解决实际问题。
基于MPC技术的自动泊车与智能轨迹跟踪系统：智能驾驶的关键组件
07-25
基于模型预测控制（MPC）技术的自动泊车与智能轨迹跟踪系统。首先解释了MPC的基本原理及其在自动泊车中的应用，即通过构建数学模型预测车辆未来行为并优化控制策略，确保泊车的安全性和效率。接着讨论了MPC在车辆跟踪中的作用，强调其能帮助车辆实现实时、精准的跟踪控制，提高行车的安全性和稳定性。最后总结了基于MPC的自动泊车与跟踪系统的四大优势——精确性、灵活性、安全性和高效性，指出该系统作为智能驾驶的重要组成部分，将对未来出行方式产生深远影响。 适用人群：对自动驾驶技术和智能驾驶感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶技术的企业和个人，旨在提升自动泊车和车辆跟踪的性能，推动智能驾驶技术的发展。 其他说明：文章不仅阐述了理论基础，还结合实际应用场景进行了深入浅出的讲解，有助于读者全面理解MPC技术在智能驾驶领域的应用前景。
基于Matlab Yalmip+Cplex的两阶段鲁棒微电网优化：储能与微型燃气轮机的投资与运行成本最小化
07-25
基于Matlab的Yalmip+Cplex工具包实现的两阶段鲁棒微电网优化方法。该方法旨在优化微电网内的储能系统和微型燃气轮机的投资与运行成本。文中首先解析了目标函数，包括投资成本（如储能系统的等年值投资成本）和运行成本（如配电网交互成本、各单元运维成本和微型燃气轮机的燃料成本）。接着阐述了多种约束条件，如功率平衡约束、配电网交互约束等。最后，展示了如何利用Yalmip和Cplex求解器进行优化求解，并强调了程序的稳定性和详细的注释，以确保模型的有效性和易读性。 适合人群：对微电网优化感兴趣的科研人员、电力系统工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化理论及其应用的研究者，特别是那些希望通过数学建模和优化算法提高微电网经济效益的人群。目标是掌握两阶段鲁棒优化方法的具体实现步骤，从而应用于实际微电网项目中。 其他说明：文中提供了具体的Matlab代码示例，有助于读者更好地理解和实践。同时，附带的模型推导过程及相关资料也为深入研究提供了便利。
mspm0g3507步进电机调整频率 舵机调角度 jp61p等维特智能陀螺仪OLED显示.zip
07-25
mspm0g3507步进电机调整频率 舵机调角度 jp61p等维特智能陀螺仪OLED显示
基于一致性算法的直流微电网均流均压二级控制方案研究及其仿真分析 分布式控制
07-25
内容概要：本文介绍了一种基于一致性算法的直流微电网均流和均压二级控制方案。该方案适用于分布式电源和非线性负载，通过通信计算控制动作，确保电压电流的优化分配。文中详细阐述了控制方案的设计原理，特别是分布式二级控制器的作用，以及如何应对非线性负载带来的挑战。此外，文章还推导了恒功率负载平衡点存在的充分条件，并通过MATLAB/Simulink仿真验证了方案的有效性和鲁棒性。 适用人群：从事电力系统研究、直流微电网设计与维护的技术人员，以及对分布式控制系统感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 提供一种高效的直流微电网控制方法，解决非线性负载下的电压电流均衡问题；② 探讨一致性算法在分布式系统中的应用，提升系统的稳定性和响应速度；③ 为未来智能电网的发展提供理论和技术支持。 其他说明：该方案不仅理论完备，而且经过仿真验证表现出色，具有较高的实用价值。
Matlab静态手势识别系统：基于自动阈值分割和肤色分割的算法实现及五种算子应用
最新发布
07-26
内容概要：本文介绍了基于Matlab的静态手势识别系统，主要采用自动阈值分割和肤色分割方法进行手势识别，并结合Sobel、Prewitt、Roberts、Log和Canny五种边缘检测算子提升识别精度。文中详细描述了系统的背景需求、设计思路、具体实现步骤以及最终的实现效果。系统通过测试图片验证了其高准确率和高效性，适用于研究和初步应用。 适合人群：对图像处理和手势识别感兴趣的科研人员、学生和技术爱好者。 使用场景及目标：①作为学术研究的基础材料，帮助理解和实现静态手势识别系统；②为实际应用场景如智能家居、虚拟现实等领域提供技术支持。 其他说明：本文不仅提供了完整的源代码和GUI界面，还附带了详细的代码注释和设计框架图，便于读者深入学习和二次开发。
前端分析-2023071100789s
07-25
前端分析-2023071100789s
安居客626个城市二手房价数据(2010-2024.12)
07-25
参考《经济地理》中李辉(2019)的做法，团队爬取并整理了安居客在全国626个城市的二手房历史数据，并统计整理了各城市的月度和年度房价数据 本次推出的二手房历史房价挂牌数据，更新至2024年12月，包括626个城市的历史月度房价、年度均值、年度中位数、年末房价，对于购房和研究都有一定的参考价值 安居客626个城市二手房价数据 一、数据介绍 数据名称：中国城市二手房价数据 数据范围：626个城市 时间范围：2010.1-2024.12 样本数量：39994条 数据说明：包含历史月度数据、年度数据 更新时间：2025年1月 二、指标说明 行政区划代码 城市 所属省份 年份 月份 年月 历史房价 二手房均价 房价年均值 房价年中位数 年末房价 三、参考文献 李辉,王良健.房价、房价收入比与流动人口长期居留意愿——来自流动人口的微观证据[J].经济地理,2019,39(06):86-96.
n8n二次开发
03-14
<think>好的，我现在需要处理用户关于n8n二次开发的询问。首先，用户想了解如何进行n8n的二次开发，特别是自定义节点、工作流以及功能扩展。我需要结合用户提供的引用内容，尤其是引用[1]中提到n8n是基于Activiti的扩展物，这可能对理解其架构有帮助。不过，仔细看引用[1]中的内容，实际上n8n被归类为开源流程引擎，与Activiti、Flowable等并列，可能属于工作流自动化工具，而不仅仅是流程引擎。需要确认n8n的具体情况，但用户提供的引用信息有限，可能需要依赖现有知识。 首先，我需要明确n8n是什么。根据我所知，n8n是一个基于节点的工作流自动化工具，使用TypeScript编写，允许用户通过可视化界面创建自动化流程。二次开发通常包括自定义节点、修改现有功能或集成外部服务。 接下来，用户需要教程，所以应该分步骤说明二次开发的流程。可能包括环境搭建、代码结构、创建自定义节点、测试和部署等。同时，需要参考用户提供的引用，比如引用[3]提到配置全局工具如JDK、Maven，但n8n是基于Node.js的，可能需要Node.js环境配置，这里可能需要调整步骤，比如安装Node.js和npm/yarn。 然后，考虑到用户可能不熟悉n8n的开发细节，需要给出具体的步骤，例如如何创建自定义节点，可能需要编写TypeScript代码，定义节点属性、执行方法等。同时，扩展功能可能涉及修改核心代码或添加新的API端点。 另外，用户提供的引用中有Android开发相关的内容（引用[2]），但可能与当前问题无关，除非用户想将n8n与移动应用集成，但问题中没有提到这一点，所以可能不需要涉及。 在回答时，需要确保结构清晰，分步骤说明，并且语言使用中文。同时，根据系统级指令，数学公式要用$...$，但这个问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要。另外，需要生成相关问题，比如二次开发的注意事项、调试方法、部署方式等。 最后，检查是否符合所有格式要求，如引用标识的正确添加，代码块使用正确的语法高亮，确保LaTeX正确，但此处可能不需要LaTeX。确保回答真实可靠，参考现有的n8n文档或社区实践。</think>### n8n二次开发教程 n8n作为开源工作流自动化工具，支持通过自定义节点、扩展核心功能等方式进行二次开发。以下是关键步骤： --- #### **1. 环境准备** - **安装Node.js**：n8n基于Node.js开发，需安装v16.x或更高版本[^3]。 - **克隆仓库**： ```bash git clone https://github.com/n8n-io/n8n.git cd n8n npm install ``` - **启动开发模式**： ```bash npm run dev ``` --- #### **2. 自定义节点开发** **步骤1：创建节点文件** 在`packages/nodes-base/nodes/`目录下新建文件夹（如`MyCustomNode`），包含以下文件： - `MyCustomNode.node.ts`：节点逻辑 - `MyCustomNode.description.ts`：节点描述（名称、输入参数等） **步骤2：定义节点属性** 示例代码（`MyCustomNode.description.ts`）： ```typescript import { INodeProperties } from 'n8n-workflow'; export const description: INodeProperties[] = [{ displayName: '输入字段', name: 'inputField', type: 'string', default: '', description: '自定义节点的输入参数', }]; ``` **步骤3：实现节点逻辑** 示例代码（`MyCustomNode.node.ts`）： ```typescript import { IExecuteFunctions } from 'n8n-core'; import { IDataObject, INodeExecutionData } from 'n8n-workflow'; export async function execute(this: IExecuteFunctions): Promise<INodeExecutionData[][]> { const inputData = this.getInputData(); const returnData: IDataObject[] = []; inputData.forEach((item) => { const newItem = { ...item.json, processed: true }; returnData.push(newItem); }); return [this.helpers.returnJsonArray(returnData)]; } ``` --- #### **3. 注册并测试节点** - **注册节点**：在`packages/nodes-base/nodes.ts`中添加引用： ```typescript import { myCustomNode } from './MyCustomNode/MyCustomNode.node'; ``` - **重启n8n**：使新节点生效。 - **测试节点**：在n8n编辑器中拖拽自定义节点，配置参数并运行测试工作流。 --- #### **4. 扩展功能（如新增API端点）** - **修改后端代码**：在`packages/core/src/`目录下新增路由控制器。 - **集成外部服务**：通过`npm install`安装第三方库，在节点中调用API或SDK。 --- #### **5. 部署自定义版本** - **构建生产包**： ```bash npm run build ``` - **打包为Docker镜像**（可选）： ```dockerfile FROM n8nio/n8n COPY ./dist /usr/app/.n8n ``` ---
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