最近在玩 n8n 的 AI Workflow Builder，感觉有点意思。它让你用大白话描述一个自动化流程，然后它自己帮你把节点、连线都搭好。这对于快速验证想法或者搭建一些重复性工作的自动化流程来说，确实方便了不少。

这篇文章，我们就来实战一把，用一条 Prompt 从零开始，搭建一个全自动的“每日站会纪要”生成器。整个流程的目标是：

1. 每天早上定时触发。
2. 自动抓取 Google Calendar 上当天的所有会议。
3. 如果会议纪要记在关联的 Google Doc 里，就去读取文档内容。
4. 调用大模型（LLM）对每个会议内容进行总结，提炼出关键信息（行动项、决策、风险点）。
5. 把所有会议的总结汇集成一份“每日摘要”。
6. 最后，将这份摘要写入一个指定的 Google Doc。

听起来不错吧？我们一步步来看怎么实现。

n8n AI 工作流构建器是个什么东西？

简单来说，n8n 的 AI Workflow Builder 是一个用自然语言驱动的工作流生成工具。你不需要手动去拖拽和配置每一个节点，而是直接给它一段文字描述你的目标。

你可以把它理解成一个工作流的“编译器”：你用自然语言写“源码”（你的想法），它“编译”出一个可视化的、可执行的工作流图。

它的工作循环大致分为三步：

• 描述 (Describe): 你用一个 Prompt 告诉它你想要什么。
• 监控 (Monitor): 它会实时展示构建过程，一个个节点被添加和连接。
• 审查与优化 (Review and Refine): 生成初步框架后，你需要检查并补全一些关键信息（比如 API 密钥），或者再用新的 Prompt 让它调整流程。

需要注意的是，这东西是消耗“积分”的。每次创建或修改工作流都会算一次。不过免费套餐给的额度，用来跑通我们这个 Demo 是绰绰有余的。

实战：从一条 Prompt 到自动化站会纪要

好了，理论不多说，直接动手。

第一步：准备工作与启用 AI 构建器

首先，你得有一个 n8n 账号。登录后，新建一个工作区。在画布上，你应该能看到一个 “Build with AI” 的图标，点它就对了。

如果没看到，检查一下右下角的通知（小铃铛图标），确保你的 n8n 版本是最新的。更新后等一两分钟，工作区就会刷新。

第二步：一条 Prompt 生成骨架

现在，把下面这段精心设计的 Prompt 粘贴到输入框里。这段话清晰地描述了我们的需求，包括数据源、处理逻辑、输出格式和一些配置项。

构建一个 n8n 工作流，每天早上 10:00 运行，从我的 *primary* Google Calendar 中获取当天的所有会议事件。

对于每个事件，收集标题、描述、开始/结束时间、参与者、会议链接和事件链接。如果描述中包含 Google Doc 的 URL，则获取该文档的内容；否则，直接使用事件的描述。

将每个会议总结成要点：行动项（包括负责人）、关键决策和风险点。然后，将所有会议的总结汇总成一份带有日期标题的“每日站会摘要”。

创建或更新一个目标 Google Doc（我会提供 Doc ID）来存放这份摘要。忽略已取消的事件，并优雅地处理没有任何会议的日期。

暴露两个配置字段：calendarId（默认为 "primary"）和 targetDocId（用于输出摘要的 Google Doc ID）。

点击“Build”，看着 AI 帮你搭建工作流。很快，一个包含各个节点的流程图就出现在你面前了。

当然，这只是一个骨架。AI 不知道你的账号密码，所以接下来我们需要手动完成凭证配置。

第三步：节点配置与凭证补全

你会看到流程图里有些节点标着红色的警告，这表示它们缺少必要的配置，主要是 API 凭证。在这一步，我们需要把各个服务得凭证配置好。

3.1 连接 Google Calendar

这是我们流程的数据源。

• 点击名为 Fetch Today’s Calendar Events 的节点。
• 在 “Credential to connect with” 选项中，点击 “Connect” 并完成 Google 账号的授权流程。
• 在 “Calendar From List” 参数里，选择你的邮箱地址。
• （可选）可以设置一下时区，确保 “今天” 的定义和你的工作时间一致。
• 点击 Execute node 测试一下，如果成功，你应该能看到当天第一个会议的详细信息。

配置成功后，节点的警告就会消失，变成绿色。

3.2 连接 Google Docs

这个流程既要读取会议纪要，又要写入最终的摘要，所以需要 Google Docs 的读写权限。

• 打开 Fetch Google Doc Content 节点。
• 在 “Credentials” 部分，创建或选择一个 Google OAuth2 凭证。这需要你去 Google Cloud Console 创建一个 OAuth 客户端 ID 和密钥，并启用 Google Drive API。
• 将 Client ID 和 Secret 填入 n8n 并完成授权。

同样的方法，也为后面 Post to Google Doc 和 Update a document 节点配置好凭证。

3.3 GPT 节点配置

数据准备好后，就该送给 LLM 进行总结了。

• 找到名为 Summarize meeting content 的节点（通常是一个 OpenAI 或类似的 LLM 节点）。
• 你需要提供一个 API 密钥。n8n 的免费套餐提供了一些轻量级模型的额度，但如果你想用更强的模型（如 GPT-4），就需要绑定自己的 OpenAI API Key。

3.4 发布与更新文档

最后一步是把生成的摘要写入 Google Doc。

• 在 Post to Google Doc 节点中，操作（Operation）应为 Create。这会每天创建一个新的文档。
• 在 Update a document 节点中，操作为 Update。它的 Doc ID 需要引用上一步创建的文档 ID，通常可以用表达式 {{$json.id}} 来获取。同时，Action 设置为 Insert，把摘要内容插进去。

至此，所有节点的配置都完成了。整个工作流应该都是绿色的了。

第四步：逐个节点走查

我们再快速过一遍整个工作流的逻辑，确保每个环节都符合预期。

• 定时触发 (Daily morning trigger): 流程的起点，每天早上 10 点准时运行。

• 工作流配置 (Workflow configuration): 一个集中管理变量的节点，比如目标文档 ID targetDocId。

• 获取今日日历 (Fetch today’s calendar events): 从 Google Calendar 拉取当天的所有会议。

• 检查有无会议 (Check if events exist): 一个 IF 节点，判断返回的会议数量是否大于0。如果没有，流程就提前结束。

• 过滤已取消会议 (Filter canceled events): 排除掉 status 为 cancelled 的事件，避免干扰。

• 提取事件详情 (Extract event details): 整理每个会议的关键信息，如标题、时间、参与者等。

• 检查有无关联文档 (Check for linked docs): 另一个 IF 节点。它会尝试从事件描述中提取 Google Doc 链结，有就走读取文档的分支，没有就走使用描述内容的分支。

• 获取文档内容或备选 (Fetch Google Doc content or fallback): 读取文档内容，或者直接把事件描述作为会议记录。

• 合并数据 (Merge doc content with event data): 把会议元数据和纪要内容整合在一起，方便喂给 LLM。

• 总结会议内容 (Summarize meeting content): 核心的 AI 步骤。这里的 Prompt 也很关键：

  你是一个会议纪要总结助手。
  根据给定的会议内容和元数据，生成三个部分（使用项目符号）：行动项（注明负责人/截止日期）、关键决策、风险点。
  请保持简洁和真实——返回 Markdown 格式。
  

• 汇总所有会议总结 (Aggregate all meeting summaries): 把每个会议生成的总结收集到一个数组里。

• 构建每日摘要 (Build daily digest): 把数组里的内容格式化成一篇完整的 Markdown 文档，加上日期标题。

• 发布到 Google Doc (Post to Google Doc / Update a document): 最后，将生成的内容写入 Google Doc。

最终的输出效果大概是这样的：

我的一些思考

n8n 的 AI Workflow Builder 确实极大地加速了原型设计的过程。从一个模糊的想法到一个基本可行的工作流骨架，可能只需要几分钟。这对于不熟悉所有 n8n 节点的人来说尤其友好。

但它还远没到能一键生成生产级应用的程度。AI 生成的框架往往需要你手动去微调，特别是凭证管理、错误处理和一些复杂的数据转换逻辑。这个工具更像一个聪明的“副驾驶”，帮你快速搭起框架，但具体的细节和异常处理，还的你亲自来掌舵。

如果你想在这个基础上继续玩，可以考虑几个方向：

• 多渠道分发: 把摘要同时推送到 Slack 或邮件。
• 历史归档: 将每日摘要记录到 Notion 或 Airtable 中，方便日后检索分析。
• 任务联动: 自动把“行动项”转换成 Jira 或 Trello 的任务卡片。
• 模型升级: 换成更强大的闭源模型（如 Claude 3 Opus）或更具性价比的开源模型，来提升总结质量。

总的来说，这是一个非常有潜力的方向，让自动化工具的门槛再一步降低了。

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