试验场：一个已自主运行 10 周的 AI 实验室

简而言之。自 2026 年 8 月 8 日起，aipoc-lab 每天阅读 15 个关于人工智能的信息源， 判断哪些内容重要，据此撰写文章，并以四种语言发布。迄今为止，它已阅读约 1.85 万篇文本， 发布了 70 篇每日综述和 7 篇分析。AI 模型和托管每月零成本。每一次发布都要等人点击一下才会发出。

这是我独自用 n8n 搭建的试验场。这里行之有效的做法，以及这里出过的问题，我都会带到为企业做的自动化项目中。

我搭建了什么

n8n 中的 13 个自动化流程，加上一个作为它们共同记忆的数据库。各流程互不依赖：每个流程都只从数据库读取、 向数据库写入，因此一个流程出故障时，其余流程照常运行。

• 采集：11 个 RSS 源和 4 个没有 RSS 的网站；
• 评估：AI 模型剔除不重要的内容，并记录原因；
• 写作：每日综述、分析、每周报告；
• 发布：4 种语言的博客，以及 Instagram、YouTube 和 TikTok 上的短视频；
• 管控：早间报告、告警以及在 Telegram 中审批。

详细的流程说明：运作方式。

数据结果（10 月 12 日至 18 日这一周）

• 20,381 次读取信息源，得到 2,197 篇新文本；
• 47 篇通过评估，30 篇进入 7 篇每日综述；
• 模型与托管零成本：免费套餐加自有服务器；
• 10 周内 424 次代码修改，完成 345 项任务。

试验场的五条经验

1. 自动化报告“成功”，不等于工作做好了。由于服务器时区的原因，有一个流程每次都晚 6 小时启动，却每次都报告成功。所以我检查的是结果，例如报告是否在 9:00 送达，而不只是状态。
2. AI 不能编造数字。在报告和视频文案中，文字由模型撰写，但每一个数字都由代码与数据核对。 数据中没有的数字，意味着文本无法通过。
3. 人只需点击一下即可审批。文章在 Telegram 中等待按钮确认。默认情况下，未经同意不会发出任何内容。
4. 免费额度会用完。当免费模型用完当日额度时，由备用模型接手，最后还有现成的模板兜底。
5. 故障应该主动找到你。每个错误都会发到我的手机上，附带流程名称和原因。

这对你的企业意味着什么

同样的模式适用于企业的日常工作：发票和文件、客户邮件和咨询、报价和报告。自动化完成重复的部分， 你点击一下即可审批，一旦哪里卡住，你会立刻知道。