n8n RSS 新聞摘要自動化|AI 每日整理時事重點 + LINE 推送完整教學
更新於 2026年2月11日
📥 工作流 JSON 下載:GitHub 範例庫 | 💬 社群討論:Skool 雲端方程式 Cloud F1
專業導讀:n8n RSS 新聞摘要自動化教學
💡 本文重點: 用 n8n 打造每日新聞摘要自動化工作流——定時收集多個 RSS 來源、AI 篩選關鍵新聞並生成摘要、最後透過 LINE 或 Email 推送到你手上。從此不再被資訊焦慮綁架,每天 5 分鐘掌握重點。
你將學到
- ✅ Schedule Trigger 設定:每天早上 7 點自動執行
- ✅ RSS Feed Read 節點:同時收集多個新聞來源
- ✅ AI 智慧摘要:GPT 篩選重點 + 生成中文摘要
- ✅ 關鍵字篩選:只推送你關心的主題
- ✅ LINE / Email 多管道推送:摘要直送你的手機
🎯 什麼是 n8n RSS 新聞摘要自動化?
n8n RSS 新聞摘要自動化是利用 n8n 工作流定時收集多個 RSS Feed 來源,透過 AI 篩選並生成重點摘要,再自動推送到 LINE 或 Email 的資訊整理方案。 每天花不到 5 分鐘就能掌握你關心領域的最新動態,從此不用在幾十個網站之間來回切換。
你有沒有遇過這種情況?早上打開電腦,TechCrunch 有 30 篇新文章、The Verge 有 20 篇、經濟日報有 50 篇、還有 Twitter/X 上無數條推文。你想要跟上最新趨勢,但光是瀏覽標題就要花 30 分鐘,認真讀完更是不可能的任務。
更糟糕的是,你可能花了 30 分鐘,結果真正有用的資訊只有 3-5 則。剩下的都是廣告、軟文、或者跟你無關的內容。這就是典型的「資訊焦慮」——你不是缺資訊,你是缺一個幫你篩選重點的系統。
這個 n8n 工作流就是你的私人新聞助理。它每天自動幫你收集、篩選、摘要,然後把精華直接推到你的 LINE 上。你起床滑一下手機,5 分鐘就能掌握今天該知道的事。
💡 Alex 的觀察:我如何用 RSS 自動化打造個人情報系統
我的觀察是這樣的——在 AI 時代,資訊的獲取成本已經趨近於零。但你的注意力是有限的,所以真正的競爭力不是「知道多少」,而是「多快知道重要的事」。
我自己每天都在用這個工作流。 我追蹤大概 15 個 RSS 來源:n8n 官方部落格、OpenAI Blog、Hacker News、The Verge、以及幾個台灣的科技媒體。每天早上 7 點,n8n 自動跑一輪,然後把摘要推到我的 LINE。我在通勤時就能看完,整個過程不超過 5 分鐘。
三個我從長期使用學到的事:
-
Prompt 設計決定摘要品質:一開始我的 Prompt 只是「請幫我摘要以下新聞」,結果摘要又臭又長。後來我改成「用繁體中文、每則新聞 2-3 句話、標注新聞來源和重要程度」,品質提升了 10 倍。Prompt 設計真的是 AI 自動化的核心技能(想學更多可以看 ChatGPT 7 個實用技巧)。
-
少即是多:一開始我追蹤了 30 個 RSS 來源,結果每天收到一大堆資訊,反而看不完。後來我把來源精簡到 15 個,加上關鍵字篩選,每天收到的摘要大概 10-15 則,剛好是我能在 5 分鐘內消化的量。
-
AI 篩選 > 人工篩選:我試過用 Filter 節點的關鍵字篩選,但效果不好——很多重要新聞標題裡不一定有你設定的關鍵字。改用 AI 篩選(讓 GPT 判斷「這則新聞是否跟 AI 自動化相關」)之後,命中率從 60% 提升到 90%。
這個方法的缺點是:RSS 不是所有網站都支援。有些網站(特別是社群媒體)不提供 RSS Feed,或者 RSS 只有標題沒有全文。這種情況你需要搭配爬蟲(參考 n8n 爬蟲實戰教學)或用 API 來補足。另外,AI 摘要偶爾會漏掉一些細節,如果某則新聞很重要,建議點進原文看完整內容。
💡 為什麼你需要 RSS 新聞摘要自動化?
大家可以想想看,每天花在「瀏覽新聞」上的時間有多少?根據統計,知識工作者平均每天花 28% 的時間在處理和搜尋資訊。如果你每天工作 8 小時,那就是 2.2 小時花在「找資訊」上。
用 n8n RSS 自動化,你可以得到三個好處:
-
時間效率:從每天 30-60 分鐘的新聞瀏覽,縮短到 5 分鐘的精華摘要。一個月省下 10-20 小時。
-
不遺漏重點:AI 24 小時不間斷監控,你設定好的來源它都會看,不會因為「太忙沒時間看」而錯過重要消息。
-
客製化情報:你可以完全掌控追蹤的來源和篩選條件。追蹤 AI 趨勢、競爭對手動態、產業新聞——你說了算,不是演算法說了算。
🔧 Step-by-Step 教學:打造 RSS 新聞摘要工作流
前置準備
- n8n 環境:本機或雲端(推薦看 n8n 零基礎教學 的環境設定)
- OpenAI API Key:用於 AI 摘要生成
- LINE Notify Token(可選):用於 LINE 推送(參考 LINE Message API 教學)
- RSS 來源清單:列出你想追蹤的 3-5 個 RSS Feed URL
完整工作流架構
Schedule Trigger (每天 7:00)
→ RSS Feed Read (收集多個來源)
→ Filter / AI 篩選 (關鍵字 + AI 判斷)
→ OpenAI GPT (生成摘要)
→ 格式化 (Markdown / HTML)
→ LINE Notify / Email (推送)
Step 1:Schedule Trigger — 每日定時執行
第一步是設定定時觸發器,讓工作流每天固定時間自動跑。
節點設定:
- 在 n8n 畫布上新增一個 Schedule Trigger 節點
- 設定執行時間:
Schedule Trigger 設定:
- Trigger: Cron
- Expression: 0 7 * * * (每天早上 7:00)
- Timezone: Asia/Taipei
小技巧:選擇你通常起床後 30 分鐘的時間。這樣你一打開手機,摘要已經準備好等你了。如果你需要更即時的更新,可以改成每 4 小時執行一次(0 7,11,15,19 * * *)。
Step 2:RSS Feed Read — 收集多個新聞來源
接下來用 RSS Feed Read 節點收集新聞。如果你有多個來源,可以用多個 RSS 節點平行處理,再用 Merge 節點合併。
節點設定:
- 新增 RSS Feed Read 節點
- 設定 RSS Feed URL
推薦的 RSS 來源:
| 類別 | 來源 | RSS URL |
|---|---|---|
| AI/Tech | TechCrunch AI | https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/ |
| AI 研究 | OpenAI Blog | https://openai.com/blog/rss.xml |
| 開發者 | Hacker News | https://hnrss.org/newest?points=100 |
| 台灣科技 | iThome | https://www.ithome.com.tw/rss |
| n8n 官方 | n8n Blog | https://blog.n8n.io/rss/ |
如果有超過 3 個來源,建議用以下架構:
Schedule Trigger
├→ RSS Feed Read (來源 1)
├→ RSS Feed Read (來源 2)
└→ RSS Feed Read (來源 3)
↓
Merge Node (合併所有結果)
Step 3:Filter — 關鍵字篩選(選配)
收集到的新聞可能有幾十甚至上百則。用 Filter 節點做第一輪篩選,只保留你關心的主題。
節點設定:
- 新增 Filter 節點(或 IF 節點)
- 設定篩選條件:
// 篩選條件:標題或內容包含以下關鍵字
const keywords = ['AI', 'automation', 'n8n', 'LLM', 'agent', '自動化', '人工智慧'];
const title = $json.title.toLowerCase();
const content = ($json.contentSnippet || '').toLowerCase();
return keywords.some(kw =>
title.includes(kw.toLowerCase()) || content.includes(kw.toLowerCase())
);
這邊要特別注意——關鍵字篩選是精確匹配,可能會漏掉一些相關但沒有包含關鍵字的新聞。如果你希望更精準,可以在下一步用 AI 來做語意篩選(讓 GPT 判斷每則新聞是否相關),但 API 成本會稍高一些。
Step 4:OpenAI GPT — AI 生成摘要
這是工作流的核心步驟。把篩選後的新聞丟給 GPT,讓它生成簡潔的中文摘要。
節點設定:
- 新增 OpenAI 節點
- Model 選擇 gpt-4o-mini(性價比最高)
- System Prompt:
你是一位專業的新聞摘要助手。請根據以下新聞列表,完成:
1. 從重要性排序(最重要的排最前面)
2. 每則新聞用 2-3 句繁體中文摘要重點
3. 標注新聞來源和發布時間
4. 在摘要前加上重要程度:🔴 重要 / 🟡 值得關注 / 🟢 一般
輸出格式:
📰 今日 AI/科技新聞摘要({{日期}})
🔴 [標題]
摘要內容。
來源:xxx | 時間:xxx
🟡 [標題]
摘要內容。
來源:xxx | 時間:xxx
最後一行加上:「共 N 則新聞,完整版請點原文連結 📎」
- User Message:把所有篩選後的新聞標題和內容拼接傳入
// 在 OpenAI 節點前加一個 Code 節點,彙整所有新聞
const articles = $input.all().map((item, i) => {
return `【${i+1}】${item.json.title}\n${item.json.contentSnippet || item.json.description}\n來源:${item.json.creator || 'Unknown'}\n連結:${item.json.link}\n`;
}).join('\n---\n');
return [{ json: { articles } }];
小技巧:用 GPT-4o-mini 而不是 GPT-4o,因為新聞摘要不需要最強的推理能力,但需要處理大量文字。GPT-4o-mini 的成本只有 GPT-4o 的 1/10,對摘要任務來說綽綽有餘。
Step 5:格式化 + LINE / Email 推送
最後一步,把 AI 生成的摘要推送到你的 LINE 或 Email。
LINE Notify 推送:
- 新增 HTTP Request 節點
- 設定:
Method: POST
URL: https://notify-api.line.me/api/notify
Headers:
Authorization: Bearer {你的 LINE Notify Token}
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
Body:
message: {{$json.choices[0].message.content}}
Email 推送(替代方案):
- 新增 Send Email 節點(或 Gmail Send)
- 收件人填你自己的信箱
- 主題:
📰 每日新聞摘要 — {{$now.format('yyyy-MM-dd')}} - 內容:AI 生成的摘要
兩個都設定的話,可以用 Merge 或平行連線同時推送。我自己是 LINE 推簡短版、Email 推完整版(含原文連結)。
先求大概懂,再開始用,最後才能做成功!第一次設定可以先用 1-2 個 RSS 來源測試,確認流程沒問題再慢慢加。
📊 比較分析:n8n RSS 自動化 vs 其他新聞整理方案
| 比較項目 | n8n RSS 自動化 | Feedly (Pro) | Google Alerts | Zapier RSS |
|---|---|---|---|---|
| 月費 | 免費(自架) | $8.25/月起 | 免費 | $29.99/月起 |
| AI 摘要 | 完全自訂(GPT) | AI 摘要(Pro+) | 無 | 需額外串接 |
| 推送管道 | LINE / Email / Slack / 任意 | App 內 + Email | Email only | Email / Slack |
| 客製化 | 完全自訂(篩選、Prompt、格式) | 有限 | 關鍵字only | 中等 |
| 來源數量 | 無限制 | 免費版 100 個 | 1000 個 | 依方案限制 |
| 中文支援 | 完美(自訂 Prompt) | 不錯 | 一般 | 一般 |
| 離線存取 | 需自行存檔 | App 內支援 | 無 | 無 |
| 學習門檻 | 中等(需學 n8n) | 低 | 很低 | 低 |
我的建議:
- 如果你只想快速追蹤幾個來源,不需要 AI 摘要:Google Alerts 最簡單
- 如果你願意付費、想要好看的閱讀介面:Feedly Pro 不錯
- 如果你想要完全客製化、AI 摘要、多管道推送、而且免費:n8n RSS 自動化 是最佳選擇
- 大家可以想想看,你每天花在看新聞的時間值多少錢?如果超過 30 分鐘,花一個下午設定這個工作流絕對值得
✅ 重點整理
- n8n RSS 新聞摘要 = Schedule Trigger + RSS Feed Read + AI 摘要 + LINE/Email 推送,每天自動幫你整理重點
- Prompt 設計是關鍵——要求 AI 排序重要性、標注來源、用繁體中文摘要,品質會提升 10 倍
- GPT-4o-mini 是最佳選擇——摘要任務不需要最強模型,性價比是 GPT-4o 的 10 倍
- 來源不宜過多——精選 10-15 個高品質來源,加上關鍵字篩選,每天 10-15 則剛好
- 多管道推送:LINE 推簡短版(通勤看),Email 推完整版(含原文連結)
- 從簡單開始:先用 2-3 個 RSS 來源測試,確認流程再慢慢擴充
- AI 篩選 > 關鍵字篩選:如果預算允許,用 AI 判斷相關性比硬匹配關鍵字精準很多
不用一次學完,慢慢來比較快。先做一個最簡單的版本,跑起來再說。
❓ 常見問題 FAQ
Q1: 怎麼找到一個網站的 RSS Feed URL?
A: 大多數新聞網站和部落格都有 RSS Feed,但不一定明顯標示。你可以試以下方法:(1) 在網址後面加 /feed/ 或 /rss/ 試試看;(2) 用瀏覽器查看網頁原始碼,搜尋 rss 或 atom;(3) 使用線上工具如 RSS Bridge 或 FetchRSS 來替沒有 RSS 的網站生成 Feed。很多社群媒體(如 Medium、WordPress 部落格)都內建 RSS,只是入口藏得比較深。
Q2: AI 摘要的 API 費用大概多少?
A: 非常便宜。以 GPT-4o-mini 來算,每天處理 50 篇新聞(大約 2 萬 tokens 輸入 + 2000 tokens 輸出),成本大約 $0.005 美元,一個月不到 $0.15 美元(大約台幣 5 元)。即使你用 GPT-4o,一個月也不超過 $1.5 美元。跟你省下的時間相比,這個成本基本可以忽略。
Q3: LINE Notify 要怎麼取得 Token?
A: 很簡單。到 LINE Notify 官網 登入你的 LINE 帳號,點「Generate Token」,選擇要推送到哪個聊天室(個人或群組),就會得到一組 Token。把這個 Token 填到 n8n 的 HTTP Request 節點的 Header 裡就好。整個過程不到 5 分鐘。如果你想要更進階的 LINE 推送(帶圖片、按鈕),可以參考 LINE Message API 教學。
Q4: 可以追蹤中文新聞嗎?AI 能處理繁體中文摘要嗎?
A: 完全沒問題。GPT-4o 和 GPT-4o-mini 的繁體中文能力都非常好。只要在 Prompt 裡明確要求「用繁體中文回覆」,摘要品質就很穩定。中文 RSS 來源也完全支援,像是 iThome、數位時代、商周、經濟日報都有 RSS Feed。唯一要注意的是,有些中文網站的 RSS 只給標題不給全文,這種情況你可能需要加一個 HTTP Request 節點去抓全文。
Q5: 工作流跑到一半失敗怎麼辦?例如某個 RSS 來源掛了?
A: 這是很好的問題。n8n 有幾個內建機制處理這種情況:(1) 在 RSS Feed Read 節點開啟 Continue On Fail 選項,這樣即使某個來源掛了,其他來源的結果仍然會繼續處理;(2) 在工作流設定裡開啟 Error Workflow,當整個工作流失敗時自動發通知給你;(3) 用 IF 節點檢查 RSS 結果是否為空,如果為空就跳過。我自己的做法是「容錯 + 通知」——正常情況繼續跑,出問題了發一則 LINE 通知我。
Q6: 除了新聞,還能用 RSS 追蹤什麼?
A: RSS 的應用比你想像的廣。我自己還用來追蹤:(1) 競爭對手的部落格更新(很多公司部落格有 RSS);(2) GitHub 專案的 Release 動態(https://github.com/{user}/{repo}/releases.atom);(3) Reddit 特定子版(https://www.reddit.com/r/{subreddit}/.rss);(4) 求職資訊(Indeed、LinkedIn 職缺 RSS);(5) 學術論文(arXiv 有 RSS Feed)。只要有 RSS,n8n 都能幫你自動收集和整理。
🎯 下一步行動
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如果你對 RSS 新聞摘要自動化有興趣,建議按照以下順序行動:
- 列出你的 RSS 來源:先想好你想追蹤哪 3-5 個網站,找到它們的 RSS URL
- 架設 n8n 環境:還沒裝的先看 n8n 零基礎教學
- 跟著本文 Step-by-Step 做一遍:從最簡單的「1 個 RSS + Email 推送」開始
- 調整 Prompt:跑幾天看看摘要品質,持續優化 AI 的 System Prompt
- 擴充來源和推送:確認穩定後,加更多 RSS 來源、加上 LINE 推送
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🔗 相關資源
內部延伸閱讀
- n8n 零基礎教學 2026 完整指南 — 從零開始學 n8n,含 6 大實戰 Lab
- n8n 爬蟲實戰:博客來排行榜 — RSS 不夠用時,用爬蟲補足資料來源
- n8n Email 自動化提升工作效率 — 更多 Email 相關的自動化案例
- n8n LINE Message API 教學 — 進階 LINE 推送功能(圖文、按鈕)
- ChatGPT 7 個實用技巧 — 優化你的 AI 摘要 Prompt
外部資源
- n8n 官方文件 — RSS Feed Read Node — RSS 節點設定參考
- LINE Notify 官方網站 — 免費取得 LINE 推送 Token
本文改編自 n8n 課程模組,由 Alex Hsieh 撰寫。最後更新:2026-02-11