自动抓取、智能总结，教你用 n8n + DeepSeek-V3 打造 AI 新闻利器！

原创于 2025-12-19 18:32:22 发布 · 455 阅读

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#人工智能

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信息爆炸的时代，每天刷新闻不仅费时，还很容易错过真正有价值的内容。今天，我将手把手带大家搭建一套 全自动 AI 新闻摘要系统——只需一次配置，最新资讯就能被自动抓取、智能整理，让你彻底告别手动筛选和整理信息的时代！

步骤 1：环境配置

三步使用 AtomGit 模型

1. 打开 AtomGit AI 社区完成注册并登录；

2. 打开模型广场，选择自己需要类型的模型；

3. 点击 在线体验，找到模型使用的代码片段，方便后续使用，这里我们选择 DeepSeek-V3

登录 n8n 社区平台

什么是 n8n？

n8n 是一款开源的自动化工作流工具，通过可视化的方式，将不同的应用、接口和 AI 服务串联起来，形成一条完整、可执行的自动化流程。

在 n8n 中，每一个操作都会被拆解为一个节点，通过拖拽和配置，就能自由组合成工作流。例如数据采集、接口调用、内容处理、AI 分析以及结果输出，都可以在同一个流程中完成。

得益于开源和高度可扩展的特性，n8n 不仅支持对接各种第三方服务，也非常适合接入大模型构建 AI 自动化场景，让 AI 真正参与到实际工作中。

1. 进入 n8n并完成注册登录；

2. 登录成功后，点击「Create Workflow」即可进入工作流编辑界面，看到完整的可视化工作空间。到这里，相关环境已全部准备就绪。下面我们就来手把手搭建整个工作流。

步骤 2：创建手动触发节点

在工作流编辑器中，从右侧节点库拖拽「Trigger Manually」节点到画布中，作为整个工作流的起点。

步骤 3：配置 RSS 新闻源

添加「RSS Feed Read」节点，用于拉取新闻数据。

这里我们筛选热度大于 80 的新闻，因此在节点中填入以下 RSS 地址：https://hnrss.org/newest?points=80

添加「Limit」节点，用于控制单次处理的数据数量。在本示例中，将最大数量设置为 3 条，以避免一次性处理过多内容，影响后续流程的稳定性和执行效率。

步骤4：使用 Firecrawl 解析网页内容

添加「Firecrawl」节点：

选择功能「Scrape a url and get its content」由于我们需要拉取网页并获取其内容，因此选择该功能。

连接 Link，将 link 拖入节点，它会自动进行轮询替换，实现动态抓取网页内容。

步骤 5：接入 DeepSeek-V3 模型

这是系统的核心智能处理环节：

添加「Custom Chat Model」节点；
连接 Firecrawl 节点的「data」输出；
配置系统提示词；

这里我们选择自定义（Define below）：

将 data 进行拖入：

接着我们点击 「Add Option」添加 System Message：你是一个信息助手，需要你将网站上爬取的数据整理成一个简报。

接下来接入我们的模型：

点击 OpenAI Chat Model：

选择 OpenAI account：
- Base URL 填写：
  
  https://api-ai.gitcode.com/v1；
- API Key 获取教程：
  
  一键接入顶级代码模型：手把手教你用 Cline 配置 Qwen3-Coder-480B！

填写完成之后，选择 By ID 并填写模型 ID：deepseek-ai/DeepSeek-V3：

注意：需要关闭 Use Response API 选项；

步骤 6：测试连接与验证

点击单个节点进行独立测试；
检查 RSS 节点：
确保能获取新闻列表；
检查 Firecrawl 节点：
验证网页内容解析成功；
检查 AI 节点：
确认返回格式化的摘要内容；

通过 n8n + RSS + Firecrawl + DeepSeek-V3，我们成功搭建了一套全自动 AI 新闻摘要系统，实现了从 信息获取 到 智能理解 的完整闭环。

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