Automatisation d'apprentissage des langues avec n8n : envoi quotidien de mots
Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'apprentissage des langues en envoyant chaque jour des mots traduits à partir des articles les plus récents de Hacker News. Il s'adresse aux entreprises et aux individus souhaitant améliorer leur vocabulaire quotidien de manière efficace. En intégrant des outils comme Airtable et Vonage, ce processus permet de récupérer des articles, d'extraire des mots clés, de les traduire et de les envoyer sous forme de SMS.
- Étape 1 : le déclencheur est un cron qui s'active quotidiennement.
- Étape 2 : le workflow récupère les trois articles les plus pertinents via l'API de Hacker News.
- Étape 3 : les mots sont extraits à l'aide d'une fonction personnalisée.
- Étape 4 : chaque mot est traduit grâce à l'outil LingvaNex.
- Étape 5 : les données sont filtrées pour ne conserver que les informations nécessaires.
- Étape 6 : les mots traduits sont enregistrés dans une base Airtable.
- Étape 7 : un message est élaboré pour résumer les mots appris.
- Étape 8 : enfin, le message est envoyé par SMS via Vonage. Cette automatisation n8n permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer l'engagement des utilisateurs dans leur apprentissage linguistique.
Workflow n8n apprentissage des langues, Hacker News, SMS : vue d'ensemble
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Workflow n8n apprentissage des langues, Hacker News, SMS : détail des nœuds
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"id": "7",
"name": "Daily Language Learning",
"nodes": [
{
"name": "Daily trigger",
"type": "n8n-nodes-base.cron",
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620,
750
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}
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"name": "Get top 3 articles",
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820,
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"resource": "all",
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"front_page"
]
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"typeVersion": 1
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"name": "Extract words",
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1020,
750
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"functionCode": "const words = [];\nconst regex = /\\d/g;\nconst newItems = [];\n\n// Splits titles into words and removes numbers\n// using regular expressions\n\nfor(let i=0; i < items.length; i++) {\n let split_titles = []; \n split_titles = items[i].json.title.split(' ');\n for(let j=0; j < split_titles.length; j++) {\n if(regex.test(split_titles[j])) {\n continue;\n } else {\n words.push(split_titles[j]);\n }\n }\n}\n\n// Removes all duplicate words by converting the\n// array into a set and then back into an array\n\nconst uniqueWords = [...new Set(words)];\n\n// Transform the array to the data structure expected\n// by n8n\n\nfor(let k=0; k < uniqueWords.length; k++) {\n newItems.push({json: { words: uniqueWords[k] }});\n}\n\nreturn newItems;"
},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "Translate",
"type": "n8n-nodes-base.lingvaNex",
"position": [
1220,
750
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"text": "={{$node[\"Extract words\"].json[\"words\"]}}",
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"translateTo": "de_DE"
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"lingvaNexApi": "LingvaNex"
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"typeVersion": 1
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{
"name": "Filter data ",
"type": "n8n-nodes-base.set",
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1420,
750
],
"parameters": {
"values": {
"string": [
{
"name": "English word",
"value": "={{$node[\"Translate\"].json[\"source\"]}}"
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{
"name": "Translated word",
"value": "={{$node[\"Translate\"].json[\"result\"]}}"
}
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},
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},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "Save today's words",
"type": "n8n-nodes-base.airtable",
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1620,
850
],
"parameters": {
"table": "Table 1",
"options": {},
"operation": "append",
"application": "app4Y6qcCHIO1cYNB"
},
"credentials": {
"airtableApi": "Airtable"
},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "Craft message",
"type": "n8n-nodes-base.function",
"position": [
1620,
650
],
"parameters": {
"functionCode": "const number_of_words = 5;\nconst words = [];\n\n// Crafts the words to be sent in en_word : translated_word format\n// and adds them to an array\n\nfor(let i=0; i < number_of_words; i++) {\n words.push(items[i].json['English word'] + ' : ' + items[i].json['Translated word']);\n}\n\n// Takes all the items from the array and converts them into a comma\n// separated string\n\nconst words_of_the_day = words.join(', ');\n\nreturn [{json: {words_of_the_day: words_of_the_day}}];"
},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "Send SMS",
"type": "n8n-nodes-base.vonage",
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1820,
650
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"parameters": {
"to": "+4915225152610",
"from": "Vonage APIs",
"message": "=Good morning, here are your words for today\n{{$node[\"Craft message\"].json[\"words_of_the_day\"]}}",
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"credentials": {
"vonageApi": "Vonage"
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"typeVersion": 1
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],
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"connections": {
"Translate": {
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[
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"node": "Filter data ",
"type": "main",
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]
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},
"Filter data ": {
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[
{
"node": "Craft message",
"type": "main",
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{
"node": "Save today's words",
"type": "main",
"index": 0
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]
]
},
"Craft message": {
"main": [
[
{
"node": "Send SMS",
"type": "main",
"index": 0
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"Daily trigger": {
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"node": "Get top 3 articles",
"type": "main",
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"Extract words": {
"main": [
[
{
"node": "Translate",
"type": "main",
"index": 0
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]
]
},
"Get top 3 articles": {
"main": [
[
{
"node": "Extract words",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Workflow n8n apprentissage des langues, Hacker News, SMS : pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux entreprises et aux particuliers intéressés par l'apprentissage des langues, ainsi qu'aux équipes pédagogiques souhaitant intégrer des solutions innovantes dans leur enseignement. Un niveau technique de base est requis pour la mise en place de ce flux.
Workflow n8n apprentissage des langues, Hacker News, SMS : problème résolu
Ce workflow résout le problème de la régularité dans l'apprentissage des langues en automatisant l'envoi quotidien de nouveaux mots. Il élimine les pertes de temps liées à la recherche manuelle d'articles et à la traduction, tout en garantissant que les utilisateurs reçoivent un contenu frais et pertinent chaque jour. Grâce à cette automatisation, les utilisateurs peuvent améliorer leur vocabulaire de manière continue et sans effort.
Workflow n8n apprentissage des langues, Hacker News, SMS : étapes du workflow
Étape 1 : Le déclencheur cron active le workflow chaque jour.
- Étape 1 : Les trois articles les plus récents sont récupérés via l'API de Hacker News.
- Étape 2 : Une fonction personnalisée extrait les mots clés des articles.
- Étape 3 : Les mots extraits sont traduits avec LingvaNex.
- Étape 4 : Les données sont filtrées pour ne garder que les mots pertinents.
- Étape 5 : Les mots traduits sont sauvegardés dans Airtable.
- Étape 6 : Un message est créé pour résumer les mots.
- Étape 7 : Le message est envoyé par SMS via Vonage.
Workflow n8n apprentissage des langues, Hacker News, SMS : guide de personnalisation
Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL de l'API de Hacker News pour ajuster les articles récupérés. Il est également possible de changer la langue de traduction dans le nœud LingvaNex. Pour l'envoi des SMS, vous devrez entrer votre numéro de téléphone dans le nœud Vonage. Vous pouvez également adapter le message envoyé en modifiant le code de la fonction de création de message. Assurez-vous de sécuriser votre API et de monitorer le flux pour garantir un fonctionnement optimal.