Automatisation Chat avec n8n : intégration d'actualités en temps réel
Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la récupération et l'affichage d'actualités en temps réel via un chat. Il s'adresse aux entreprises souhaitant intégrer des informations pertinentes directement dans leurs outils de communication, comme Discord ou Slack, facilitant ainsi l'accès à des contenus d'actualité pour leurs équipes. L'automatisation commence par un déclencheur manuel qui active le flux lorsque l'utilisateur envoie un message dans le chat. Ensuite, le workflow utilise le nœud 'Hacker News' pour récupérer les dernières nouvelles, avec la possibilité de définir des limites et des ressources spécifiques. Les données récupérées sont ensuite nettoyées grâce au nœud 'Clean up data', permettant de ne conserver que les informations essentielles. Un agent AI est ensuite utilisé pour traiter ces données, suivi par un modèle de chat OpenAI qui génère des réponses adaptées. Les résultats sont ensuite formatés via un nœud de code pour être présentés de manière claire et concise. Ce workflow offre une valeur ajoutée significative en permettant aux équipes de rester informées sans avoir à quitter leur environnement de travail, améliorant ainsi la productivité et la réactivité. Tags clés : automatisation, Hacker News, chat.
Vue d'ensemble du workflow n8n
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Détail des nœuds du workflow n8n
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"name": "On new manual Chat Message",
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740,
300
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940
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"name": "Hacker News",
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940
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"name": "Clean up data",
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1120,
940
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"fields": {
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{
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"name": "points",
"type": "numberValue",
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"stringValue": "={{ $json.url }}"
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{
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"stringValue": "={{ $json.created_at }}"
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{
"name": "author",
"stringValue": "={{ $json.author }}"
}
]
},
"include": "none",
"options": {}
},
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "e1b255f4-e970-42d6-9870-4e302bf2da83",
"name": "AI Agent",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
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300
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"maxIterations": 10
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"name": "OpenAI Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
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960,
520
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"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "VQtv7frm7eLiEDnd",
"name": "OpenAi account 7"
}
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"id": "cd1f0028-635e-48eb-ac38-4c6fb25ed63e",
"name": "Stringify",
"type": "n8n-nodes-base.code",
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1340,
940
],
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"jsCode": "return {\n 'response': JSON.stringify($input.all().map(x => x.json))\n}"
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"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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880,
820
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"content": "### Replace me\nwith any other service, e.g. fetching your own data"
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600,
738.125
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"content": "### Sub-workflow: Custom tool\nThis can be called by the agent above. This example fetches the top 50 posts ever on Hacker News"
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{
"id": "1d796a86-45d1-4fc4-8245-893525505d1f",
"name": "Sticky Note2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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600,
200
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 927.5,
"height": 486.5625,
"content": "### Main workflow: AI agent using custom tool\nTry it out by clicking 'Chat' and entering 'What is the 5th most popular post ever on Hacker News?'"
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"typeVersion": 1
},
{
"id": "38ff64b5-6f47-4d2d-9051-caab418bb0e8",
"name": "Sticky Note3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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440,
300
],
"parameters": {
"width": 185.9375,
"height": 218,
"content": "## Try me out\n\nClick the 'Chat' button and enter:\n\n_What is the 5th most popular post ever on Hacker News?_"
},
"typeVersion": 1
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{
"id": "3532e461-bd74-48f7-93e1-96d608c88688",
"name": "Custom tool to call the wf below",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow",
"position": [
1120,
520
],
"parameters": {
"name": "hn_tool",
"workflowId": "={{ $workflow.id }}",
"description": "Returns a list of the most popular posts ever on Hacker News, in json format"
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],
"pinData": {},
"connections": {
"Hacker News": {
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[
{
"node": "Clean up data",
"type": "main",
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]
]
},
"Clean up data": {
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[
{
"node": "Stringify",
"type": "main",
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}
]
]
},
"OpenAI Chat Model": {
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[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
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}
]
]
},
"Execute Workflow Trigger": {
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[
{
"node": "Hacker News",
"type": "main",
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}
]
]
},
"On new manual Chat Message": {
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[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Custom tool to call the wf below": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux entreprises et équipes qui utilisent des outils de communication pour partager des informations en temps réel. Il est particulièrement adapté aux équipes marketing, aux développeurs et aux professionnels de l'information qui souhaitent automatiser la diffusion de contenus pertinents. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour la personnalisation de ce workflow.
Problème résolu
Ce workflow résout le problème de la recherche manuelle d'actualités en temps réel, qui peut être chronophage et inefficace. En automatisant la récupération et la présentation des informations, il permet aux utilisateurs de gagner du temps et d'accéder rapidement à des contenus pertinents. Cela réduit également le risque de manquer des informations importantes, ce qui peut avoir un impact sur la prise de décision et la réactivité des équipes.
Étapes du workflow
Étape 1 : Le flux est déclenché manuellement lorsqu'un message est envoyé dans le chat. Étape 2 : Le nœud 'Hacker News' récupère les dernières actualités selon les paramètres définis. Étape 3 : Les données sont nettoyées avec le nœud 'Clean up data' pour ne conserver que les informations nécessaires. Étape 4 : Un agent AI traite ces données pour en extraire des réponses pertinentes. Étape 5 : Le modèle de chat OpenAI génère des réponses adaptées aux utilisateurs. Étape 6 : Les résultats sont formatés et présentés dans le chat via des notes autocollantes.
Guide de personnalisation du workflow n8n
Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier les paramètres du nœud 'Hacker News' pour ajuster les types d'actualités récupérées. Il est également possible de changer les options dans le nœud 'AI Agent' pour adapter le style de réponse généré. Si vous souhaitez intégrer d'autres sources d'actualités, vous pouvez ajouter des nœuds supplémentaires pour les appels API correspondants. Assurez-vous de sécuriser le flux en vérifiant les autorisations d'accès aux données et en monitorant les performances pour garantir une utilisation optimale.