今天分享一个n8n工作流，让AI帮你逐篇分析每篇文章，自动给出爆款评分、用户画像、核心关键词。
分析完成后，结果直接写入飞书表格。
1.工作流的整体流程
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简单来说，工作流分三步：
从飞书表格读取所有文章
将每篇文章交给AI分析爆款潜力
将AI的分析结果自动更新回飞书表格
整个过程全自动，你只需点击一次运行按钮。
2.准备工作
开始之前，你需要准备两样东西：
2.1 获取DeepSeek的API密钥
访问DeepSeek官网的开放平台管理后台，创建并获取API密钥（API key）。
访问地址：https://platform.deepseek.com/api_keys
按照页面提示生成你的API密钥，用于后续的身份验证和服务调用。
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2.2 创建飞书多维表格并绑定应用
1、新建多维表格
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2、获取表格token与表格id
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3、点右上角“...”，选择“更多”->“添加文档应用”。
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4、选择“n8n助手”，权限是可编辑。
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3.工作流节点拆解
3.1 Edit Fields节点：配置中心
这个节点存放所有配置参数，方便后续节点调用。
添加一个Edit Fields节点，配置以下3个参数：
表格Token：粘贴你的飞书表格Token
表格ID：粘贴你的飞书表格ID
配置完成后，点击"Execute step"测试一下。
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3.2 Feishu Lite节点：读取所有文章
这一步，从飞书表格中读取所有文章。
添加Feishu Node节点，按以下步骤配置：
Credentials：选择你的飞书机器人
Resource：多维表格
Operation：查询记录
多维表格Token：用表达式引用 $json['表格token']
多维表格ID：用表达式引用 $json['表格id']
请求体JSON：切换到表达式模式，填入：
{
"page_size": 100
}
运行一下，OUTPUT显示飞书表格的原始数据。
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3.3 Code节点：提取文章列表数组
这一步的作用是：把飞书返回的数据中，提取出文章列表部分，转成数组格式，方便后续循环处理。
添加一个Code节点，语言选JavaScript，粘贴以下代码：
return $input.first().json.data.items;
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3.3 Loop Over Items节点：启动循环
为了逐篇分析文章，需要使用循环节点。
添加Loop Over Items节点，无需配置，直接关闭窗口即可。
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3.4 Code节点：合并公众号文章数据
这一步的作用是：把循环中当前这篇文章的所有信息（标题、链接、阅读数等等），整理成一个完整的字符串，方便后面交给AI分析。
简单来说，就是把分散的数据字段整合在一起，让AI能够完整地读取和分析。
在循环内部，提取当前文章的信息并打包成字符串。
添加Code节点，语言选择JavaScript，粘贴以下代码：
const items = $input.all();
// 假设目标数组在 items[0].json.data.items 或者 items[0].json.fieldsArray
const arr = items[0].json?.data?.items ?? items[0].json?.fields ?? items.map(i => i.json);
// 将其序列化为字符串（漂亮格式，便于调试）
const str = JSON.stringify(arr, null, 2);
// 返回一个字段 stringified 供下游引用
return [{ json: { stringifiedArray: str } }];
运行一下，OUTPUT为合并后的公众号文章数据。
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3.5 Basic LLM Chain节点：调用AI分析
这是核心步骤，把文章数据"喂"给AI。
添加Basic LLM Chain节点，配置如下：
Source for Prompt (User Message)：define below
Prompt (User Message)：粘贴以下内容：
你现在的任务是：
给定一组数据包含 ID、标题、正文、发布时间、分类、点赞数等信息，分析爆款潜力、用户画像、文章目标、关键词。
你的输出要求：
为每条文章打一个 爆款评分（0–100，越高越容易成为爆款）。
给出一句话的 爆款理由。
给出用户画像和文章目标。
提取文章的核心关键词。
输出格式：
必须是一个 JSON ，字段为：{ 爆款指数: 0~100数字 , 爆款理由:'XXXXX', 用户画像:'XXXX',文章目标:'XXXX',关键词:'XX XX XX' }
约束条件：
只输出纯 JSON，不要解释文字。
缺失信息时用合理缺省值（比如分数为 0，理由留空）。
文章如下：
{{ $json.stringifiedArray }}
