n8n实战025,输入连接,小红书笔记自动转存飞书,图片文本自动归档

n8n实战025,输入连接,小红书笔记自动转存飞书,图片文本自动归档

兄弟们,二冰又来了!

可能很多兄弟看到这个标题会有疑问,这不炒冷饭吗?前两天不是刚发过一个抓取小红书笔记吗?

兄弟们稍安勿躁,前两天发的那个是基于小红书mcp的,虽然非常好用,但是有一个很大的缺点,不能根据笔记链接来抓取笔记内容,只能通过首页的列表或者是关键词搜索的列表来抓取笔记,所以今天我们搞得这个就是,你随便扔给他一个小红书笔记链接,就能自动抓取笔记了。

我们这两个工作流并不是对立关系,而是相辅相成的互补关系,一起用效果更好

话不多说,直接开整!


一、你需要准备什么?

老规矩,先把工具摆好:

  • • 1. 硅基流动 API Key
    (二冰用的大模型都是硅基流动的,大家可以点一下我的邀请链接,咱们一人获得2000万token,绝对够你用好久好久好久 cloud.siliconflow.cn/i/ )
  • • 2. 飞书自建应用(需开启多维表格权限,并在多维表格里添加按钮字段)
  • • 3. 小红书API服务(本工作流演示使用的是自建的API服务,兄弟们可以用第三方的或者自己部署开源的XHS爬虫)
  • • 4. n8n 社区节点n8n-nodes-feishu-lite(这个插件贼好用,比官方的灵活)

以上准备工作的详细图文教程(如怎么申请Key、怎么建应用),二冰都整理在飞书文档里了,还没搞定的兄弟先去看文档,搞定再回来接着整:

ai.feishu.cn/docx/FjX0d


二、这个工作流是怎么跑的?

逻辑其实特别清晰,简单来说就是 “监听 -> 抓取 -> 搬运”

  1. 1. 监听:飞书多维表格点击“开始采集”按钮,触发 Webhook。
  2. 2. 抓取:n8n 拿到链接,调用 API 接口,把笔记的详情(文案、图片链接)全扒下来。
  3. 3. 循环搬运:因为一篇笔记有很多张图,我们需要把图片链接拆开,循环下载每一张图,然后上传到飞书。
  4. 4. 回写:最后把整理好的文案和上传好的图片文件,一次性更新回多维表格。

三、节点详细配置(全流程拆解)

兄弟们,重点来了。跟着二冰的节奏,咱们把这个 JSON 从头到尾拆解一遍。

1. 接收飞书指令 (Webhook)

这里我们用 Webhook 接收飞书按钮传过来的 link(笔记链接)和 record_id(行ID)。

配置webhook触发器,保证飞书多维表格按钮点击或者是配置飞书自动化即可触发

一定要复制生产环境的url,请求方式选择get就行。

2. 原始参数透传 (Code Node)

这个节点主要是为了保险,把 Webhook 收到的原始参数透传下去,防止后面节点处理时弄丢了核心数据。

3. 定义表格配置 (Code Node)

这里我们把飞书的 app_token (tableToken) 和 table_id 定义成常量。这样以后换表格的时候,改这一个地方就行了,不用满世界找参数。

兄弟们,优雅打在公屏上

4. 调用小红书API (HTTP Request)

这是核心!把链接发给 API 服务,获取笔记详情。

注意:这里的 API 地址需要填你自己部署的服务地址,

二冰的部署compose如下,兄弟们可自行替换参数部署

services:
  xhs-downloader:
    image: joeanamier/xhs-downloader:latest
    container_name: xhs_downloader
    network_mode: host
    command: python main.py api
    volumes:
      - 你的存储位置/xhs-downloader:/app/Volume
    restart: unless-stopped
networks: {}

添加HTTP Request节点

导入curl命令即可,代码去文末文档里复制

5. 拆解图片链接 (Code Node)

API 返回的数据里,图片链接是一个数组。这个节点把数组里的每一个链接拆出来,变成单独的一行行数据,方便后面循环下载。顺便给图片重命名(1.png, 2.png…)。

6. 循环处理器 (SplitInBatches)

因为飞书上传接口通常一次传一个文件比较稳,所以我们用这个节点,让图片**“排队”**,一张一张地往下传。

7. 上传图片至飞书 (Feishu Lite Node)

这里使用了 n8n-nodes-feishu-lite 插件的 Upload via URL 功能。它会自动把图片下载下来并上传到飞书的云空间,返回一个 file_token。这一步是实现“图片搬运”的关键。

8. 聚合上传结果 (Aggregate)

图片循环上传完了,散落在各处。这个节点把所有上传成功的图片 token 重新收集起来,打包成一个列表,准备一次性写入表格。

9. 封装写入数据 (Code Node)

这里我们要把之前抓取到的标题、文案、作者、点赞数,以及刚刚上传好的图片文件Token,全部组装成飞书多维表格能识别的 JSON 格式。

代码逻辑略微复杂,二冰已经写好了,大家直接去文末文档复制!

10. 更新多维表格 (Feishu Lite Node)

最后一步!把封装好的所有数据,根据 record_id 更新回飞书多维表格。

feishu-lite节点的Update操作,把需要写入的变量,写回飞书多维表格。


四、运行测试

配置好之后,回到飞书多维表格,点击你设置好的按钮。

点一下运行按钮,浏览器打开一个窗口提示*{“message”:”Workflow was started”}*就代表正在运行

稍等片刻,你就会发现,标题、正文、甚至 9 张图片,全部整整齐齐地出现在了表格里。这就叫优雅!


五、源码与后续

今天的项目有时间也会放到我们自己开发的n8n托管平台上跑,挨个对接确实很费精力

在线网址:szp.qazz.site/

因为跑的是我们几个人自己的nas,担心被别人乱用,所以设置了积分,每天可以领点积分,反正基本就够你跑几次了,试跑看效果绝对够用了

兄弟们用着好用可以给宣传宣传

本期实战涉及到的http请求接口详细参数、代码节点详细代码、提示词等已更新到飞书文档,兄弟们自行移步查看:

ai.feishu.cn/docx/Crzfd