همیشه کلی لینک مقاله، بلاگپست، PDF و توییتترد ذخیره میکنیم که «بعداً بخوانیم»؛ اما واقعیت این است که معمولاً وقت نمیکنیم برگردیم سراغشان. با یک ورکفلو هوش مصنوعی در n8n میتوانید یک خلاصهساز لینک و مقاله بسازید: کافی است لینک را برای یک ربات تلگرام بفرستید یا در یک فرم ثبت کنید؛ n8n محتوای صفحه را میخواند، آن را با OpenAI خلاصه میکند و یک نوت تمیز و قابل جستوجو در Notion، Google Docs یا هر ابزار دیگری که دوست دارید میسازد.
نتیجه این است که بهجای انبوه لینکهای نخوانده، یک کتابخانهی خلاصهها و نکات کلیدی دارید که هر وقت خواستید میتوانید بر اساس موضوع یا کلمه کلیدی در آن جستوجو کنید.
این ورکفلو دقیقاً چه کاری انجام میدهد؟
سناریوی «خلاصهساز هوش مصنوعی لینکها و مقالات با n8n و OpenAI» بهطور خلاصه چنین کارهایی انجام میدهد:
- دریافت لینک مقاله، بلاگپست، PDF یا مستند از طریق فرم، تلگرام، Slack یا هر ورودی دیگر،
- دانلود و استخراج محتوای متنی صفحه یا فایل،
- ارسال متن به مدل زبانی (LLM) برای ساخت خلاصه، نکات کلیدی و نکات قابل اقدام،
- ساخت یک نوت ساختارمند در Notion، Google Docs، Obsidian یا دیتابیس دلخواه شما،
- و در صورت نیاز، ارسال خلاصه کوتاه به تلگرام یا ایمیل تا همان لحظه بتوانید مرورش کنید.
این ورکفلو برای مقالات تکنیکال، تحقیقاتی، بلاگهای طولانی، PDFهای آموزشی و حتی پستهای شبکههای اجتماعی طولانی جواب میدهد.
سناریوهای کاربردی خلاصهساز لینکها
- محققها و سازندگان محتوا: جمعآوری خلاصه مقالات منبع برای استفاده در ویدئو، بلاگ یا دوره.
- تیمهای محصول و تکنیکال: خلاصه RFCها، مقالات معماری و پستهای مهندسی برای کل تیم.
- یادگیری شخصی: ساخت Second Brain از لینکهایی که ذخیره میکنید، با خلاصه و نکات قابل جستوجو.
- تحقیقات بازار و رقبا: خلاصه صفحات قیمتگذاری، Landing Pageها و مقالات رقبا در یک پایگاه دانش داخلی.
جریان کلی این ورکفلو در n8n
این سناریو را میتوان به چند مرحله ساده در n8n تقسیم کرد:
-
۱. دریافت لینک از کاربر:
ورودی میتواند از چند جا بیاید:
- یک ربات تلگرام که کاربر لینک را به آن فوروارد میکند،
- یک فرم وب ساده (مثلاً Typeform/Tally) با فیلد URL،
- یا Webhook که از مرورگر (Extension) یا اپ داخلی شما لینک را دریافت میکند.
-
۲. واکشی محتوای صفحه:
با نود HTTP Request محتوای HTML صفحه گرفته میشود. سپس:
- با یک نود Function یا سرویس Readability، متن اصلی مقاله از بین HTML استخراج میشود،
- در صورت PDF بودن، فایل دانلود و با سرویس استخراج متن (یا OCR) به متن تبدیل میشود.
-
۳. تمیز کردن و کوتاهسازی متن:
متن خام ممکن است شامل منو، فوتر و تبلیغات باشد؛ بنابراین:
- جملات خیلی کوتاه و تکراری حذف میشوند،
- اگر متن خیلی طولانی است، به چند بخش منطقی (مثلاً پاراگرافهای ۵۰۰–۸۰۰ کلمهای) تقسیم میشود.
-
۴. خلاصهسازی با OpenAI:
هر بخش (یا کل متن) به OpenAI ارسال میشود و Promptی مانند این به مدل داده میشود:
«این یک مقاله است. لطفاً: (۱) خلاصه ۵–۷ خطی، (۲) ۵ نکته کلیدی بولتپوینتی، (۳) و در صورت امکان ۳ Action Item عملی تولید کن.» -
۵. ترکیب و ساخت نوت نهایی:
خروجی بخشهای مختلف با هم ترکیب میشوند تا یک نوت نهایی ساخته شود. معمولاً شامل:
- عنوان مقاله،
- لینک اصلی،
- خلاصه کوتاه،
- نکات کلیدی،
- و Action Itemهای پیشنهادی.
-
۶. ذخیره در ابزار نوتبرداری:
با نود Notion / Google Docs / Airtable این دادهها در یک ساختار مشخص ذخیره میشوند؛ مثلاً:
- یک صفحه Notion با Template ثابت برای همه خلاصهها،
- یا ردیف در یک دیتابیس با ستونهای URL، عنوان، خلاصه، تگها و تاریخ.
- ۷. ارسال خلاصه برای کاربر: در صورت نیاز، خلاصه کوتاه در تلگرام، Slack یا ایمیل برای شما ارسال میشود تا بدون باز کردن سند، یک تصویر سریع از محتوا داشته باشید.
پیشنیازهای راهاندازی این سناریو
- n8n در حال اجرا: روی سرور شخصی، Docker، VPS یا n8n Cloud.
- OpenAI API Key: یا کلید یک مدل LLM سازگار برای خلاصهسازی متن.
- کانال ورودی: مثل ربات تلگرام، فرم وب، Slack یا اپ داخلی برای ارسال لینکها.
- ابزار نوتبرداری: Notion، Google Docs، Obsidian (از طریق Git/Sync) یا دیتابیس برای ذخیره خلاصهها.
- (اختیاری) سرویس استخراج متن: برای تمیز کردن HTML یا استخراج متن PDFها.
مراحل کلی پیادهسازی در n8n
- یک ربات تلگرام یا Webhook برای دریافت لینکها بسازید و آن را به عنوان تریگر ورکفلو در n8n تنظیم کنید.
- با نود HTTP Request محتوای صفحه را واکشی و با یک تابع ساده، متن اصلی مقاله را استخراج کنید.
- اگر محتوا طولانی است، آن را به چند بخش تقسیم کنید تا در محدودیت توکن مدل جا شود.
- نود OpenAI را اضافه کنید و Prompt خلاصهسازی (خلاصه + نکات کلیدی + Action Item) را تعریف کنید.
- خروجی را به یک متن ساختارمند (مثلاً Markdown) تبدیل کنید.
- با نود Notion / Google Docs / Airtable نوت نهایی را در پایگاه دانش خود ذخیره کنید.
- در صورت نیاز، خلاصه کوتاه و لینک نوت را با نود Telegram/Slack/Email به خودتان ارسال کنید.
- ورکفلو را با چند لینک تست کنید، Prompt را تنظیم کنید تا بهترین نوع خلاصه را بگیرید و در نهایت آن را فعال کنید.
چطور این ورکفلو را حرفهایتر کنیم؟
- تگگذاری خودکار: از LLM بخواهید برای هر مقاله چند Tag موضوعی (مثلاً AI، Product، Marketing) پیشنهاد دهد و آنها را در دیتابیس ذخیره کنید.
- خلاصه چندسطحی: هم خلاصه ۲–۳ جملهای (Super Short) و هم نسخه مفصلتر برای مطالعه بعدی تولید کنید.
- پشتیبانی چندزبانه: اگر لینک انگلیسی است، خلاصه را فارسی بسازید یا هر دو نسخه را ذخیره کنید.
- ادغام با Read-It-Later: میتوانید این سیستم را به Pocket، Raindrop یا هر ابزار بوکمارک دیگری وصل کنید.
- جستوجو روی خلاصهها: با ذخیره خلاصهها در Notion/Airtable، بعداً بهراحتی میتوانید با کلمات کلیدی در بین مقالههای خواندهشده جستوجو کنید.
نکات مهم و خطاهای رایج
- برای سایتهایی که نیاز به لاگین یا JS سنگین دارند، ممکن است نیاز به استفاده از سرویسهای مخصوص Scraping داشته باشید.
- اگر خلاصهها خیلی سطحی یا کلی هستند، Prompt را با مثال و ساختار دقیقتر کنید.
- مراقب محدودیت توکن و هزینه OpenAI باشید؛ برای لینکهای خیلی طولانی، فقط بخشهای مهم (مثل متن اصلی مقاله) را بفرستید.
- در مورد PDFها و فایلهای اسکنشده، کیفیت OCR نقش زیادی در کیفیت خلاصه نهایی دارد.
جمعبندی
با ورکفلو خلاصهساز هوش مصنوعی لینکها و مقالات با n8n و OpenAI میتوانید از انبوه لینکهای ذخیرهشده به یک کتابخانه خلاصههای قابلاستفاده برسید. بهجای احساس گناه از «لیست طولانی چیزهایی که باید بخوانم»، هر لینک تبدیل به خلاصه و نکات کلیدی میشود که واقعاً در کار و یادگیری به دردتان میخورد.
اگر میخواهید یادگیری، تحقیق و مصرف محتوا را هوشمند و مقیاسپذیر کنید، این سناریو یکی از جذابترین کاربردهای n8n و LLM برای ساخت یک سیستم هوشمند «Read & Remember» است.
