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Workflow n8n

Automatisation Telegram avec n8n : envoi d'alertes d'actualités

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'envoi d'alertes d'actualités via Telegram, en utilisant des modèles de langage avancés. Dans un contexte où les entreprises ont besoin de rester informées des dernières nouvelles, ce workflow permet de récupérer des informations pertinentes et de les transmettre directement à une chaîne Telegram. Les cas d'usage incluent la veille concurrentielle, la surveillance des tendances du marché et l'envoi d'alertes personnalisées aux équipes.

  • Étape 1 : Le déclencheur de ce workflow est programmé via un 'Schedule Trigger', qui exécute le flux selon une règle définie.
  • Étape 2 : Une fois déclenché, le workflow crée une liste d'années à l'aide du noeud 'CreateYearsList', qui est ensuite nettoyée avec 'CleanUpYearList'.
  • Étape 3 : Les données sont récupérées à partir d'une page web via le noeud 'GetFrontPage', et les détails sont extraits grâce au noeud 'ExtractDetails'.
  • Étape 4 : Les titres d'actualités sont ensuite traités et fusionnés avec les dates correspondantes à l'aide des noeuds 'GetHeadlines' et 'MergeHeadlinesDate'. Enfin, les informations consolidées sont envoyées à un chat Telegram via le noeud 'Telegram'. Ce workflow permet ainsi de gagner du temps et d'améliorer la réactivité des équipes face aux nouvelles informations, offrant une valeur ajoutée significative en matière de communication interne.
Tags clés :automatisationTelegramn8nactualitésveille
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Scheduled · Tags: automatisation, Telegram, n8n, actualités, veille❤ 0

Workflow n8n Telegram, actualités, veille : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

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Workflow n8n Telegram, actualités, veille : détail des nœuds

  • Basic LLM Chain

    Ce noeud exécute une chaîne de traitement de langage naturel en utilisant un modèle de langage.

  • Google Gemini Chat Model

    Ce noeud utilise le modèle de chat Google Gemini pour générer des réponses basées sur des options spécifiées.

  • Schedule Trigger

    Ce noeud déclenche le workflow selon un calendrier défini par une règle.

  • CreateYearsList

    Ce noeud exécute un code JavaScript pour créer une liste d'années.

  • CleanUpYearList

    Ce noeud nettoie la liste d'années en assignant des valeurs spécifiques.

  • SplitOutYearList

    Ce noeud divise la liste d'années en fonction d'un champ spécifié.

  • GetFrontPage

    Ce noeud effectue une requête HTTP pour obtenir le contenu de la page d'accueil d'une URL donnée.

  • ExtractDetails

    Ce noeud extrait des détails spécifiques d'un document HTML selon des valeurs d'extraction définies.

  • GetHeadlines

    Ce noeud définit et assigne des titres à partir des données traitées.

  • GetDate

    Ce noeud définit et assigne la date actuelle à partir des données traitées.

  • MergeHeadlinesDate

    Ce noeud fusionne les titres et les dates en utilisant des critères de combinaison spécifiés.

  • SingleJson

    Ce noeud agrège les données en un seul objet JSON selon des options définies.

  • Telegram

    Ce noeud envoie un message via Telegram à un chat spécifié avec le texte fourni.

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{
  "nodes": [
    {
      "id": "6ea4e702-1af8-407b-b653-964a519db1c2",
      "name": "Basic LLM Chain",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
      "position": [
        1560,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "text": "=You are a highly skilled news categorizer, specializing in indentifying interesting stuff from Hacker News front-page headlines.\n\nYou are provided with JSON data containing a list of dates and their corresponding top headlines from the Hacker News front page. Each headline will also include a URL linking to the original article or discussion. Importantly, the dates provided will be the SAME DAY across MULTIPLE YEARS (e.g., January 1st, 2023, January 1st, 2022, January 1st, 2021, etc.). You need to indentify key headlines and also analyze how the tech landscape has evolved over the years, as reflected in the headlines for this specific day.\n\nYour task is to indentify top 10-15 headlines from across the years from the given json data and return in Markdown formatted bullet points categorizing into themes and adding markdown hyperlinks to the source URL with Prefixing Year before the headline. Follow the Output Foramt Mentioned.\n\n**Input Format:**\n\n```json\n[\n {\n \"headlines\": [\n \"Headline 1 Title [URL1]\",\n \"Headline 2 Title [URL2]\",\n \"Headline 3 Title [URL3]\",\n ...\n ]\n \"date\": \"YYYY-MM-DD\",\n },\n {\n \"headlines\": [\n \"Headline 1 Title [URL1]\",\n \"Headline 2 Title [URL2]\",\n ...\n ]\n \"date\": \"YYYY-MM-DD\",\n },\n ...\n]\n```\n\n**Output Format In Markdown**\n\n```\n# HN Lookback <FullMonthName-DD> | <start YYYY> to <end YYYY> \n\n## [Theme 1]\n- YYYY [Headline 1](URL1)\n- YYYY [Headline 2](URL2)\n...\n\n## [Theme 2]\n- YYYY [Headline 1](URL1)\n- YYYY [Headline 2](URL2)\n...\n\n... \n\n## <this is optional>\n<if any interesing ternds emerge mention them in oneline>\n```\n\n**Here is the Json data for Hackernews Headlines across the years**\n\n```\n{{ JSON.stringify($json.data) }}\n```",
        "promptType": "define"
      },
      "typeVersion": 1.5
    },
    {
      "id": "b5a97c2a-0c3b-4ebe-aec5-7bca6b55ad4c",
      "name": "Google Gemini Chat Model",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1740,
        -200
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-1.5-pro"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "Hx1fn2jrUvojSKye",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "18cba750-aef5-451d-880f-2c12d8540d78",
      "name": "Schedule Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "position": [
        -380,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "rule": {
          "interval": [
            {
              "triggerAtHour": 21
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "341da616-8670-4cd9-b47a-ee25e2ae9862",
      "name": "CreateYearsList",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "position": [
        -200,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "jsCode": "for (const item of $input.all()) {\n const currentDateStr = item.json.timestamp.split('T')[0];\n const currentDate = new Date(currentDateStr);\n const currentYear = currentDate.getFullYear();\n const currentMonth = currentDate.getMonth(); // 0 for January, 1 for February, etc.\n const currentDay = currentDate.getDate();\n\n const datesToFetch = [];\n for (let year = currentYear; year >= 2007; year--) {\n let targetDate;\n if (year === 2007) {\n // Special handling for 2007 to start from Feb 19\n if (currentMonth > 1 || (currentMonth === 1 && currentDay >= 19))\n {\n targetDate = new Date(2007, 1, 19); // Feb 19, 2007\n } else {\n continue; // Skip 2007 if currentDate is before Feb 19\n }\n } else {\n targetDate = new Date(year, currentMonth, currentDay);\n }\n \n // Format the date as YYYY-MM-DD\n const formattedDate = targetDate.toISOString().split('T')[0];\n datesToFetch.push(formattedDate);\n }\n item.json.datesToFetch = datesToFetch;\n}\n\nreturn $input.all();"
      },
      "typeVersion": 2
    },
    {
      "id": "42e24547-be24-4f29-8ce8-c0df7d47a6ff",
      "name": "CleanUpYearList",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        0,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "b269dc0d-21e1-4124-8f3a-2c7bfa4add5c",
              "name": "datesToFetch",
              "type": "array",
              "value": "={{ $json.datesToFetch }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "6e51ad05-0f3d-4bfb-8c8d-5b71e7355344",
      "name": "SplitOutYearList",
      "type": "n8n-nodes-base.splitOut",
      "position": [
        200,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "fieldToSplitOut": "datesToFetch"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "6f827071-718f-4e27-9f7a-cc50296f7bc4",
      "name": "GetFrontPage",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        420,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "url": "=https://news.ycombinator.com/front",
        "options": {
          "batching": {
            "batch": {
              "batchSize": 1,
              "batchInterval": 3000
            }
          }
        },
        "sendQuery": true,
        "queryParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "day",
              "value": "={{ $json.datesToFetch }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
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      "id": "7287e6b1-337f-4634-ac23-5ceaa87b0db3",
      "name": "ExtractDetails",
      "type": "n8n-nodes-base.html",
      "position": [
        640,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "operation": "extractHtmlContent",
        "extractionValues": {
          "values": [
            {
              "key": "=headlines",
              "cssSelector": ".titleline",
              "returnArray": true,
              "skipSelectors": "span"
            },
            {
              "key": "date",
              "cssSelector": ".pagetop > font"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 1.2
    },
    {
      "id": "fceff31e-4dcd-4199-89c5-8eb75cd479bf",
      "name": "GetHeadlines",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        920,
        -460
      ],
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        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "e1ce33e9-e4f8-4215-bbdb-156a955a0a97",
              "name": "headlines",
              "type": "array",
              "value": "={{ $json.headlines }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "f7683614-7225-4f05-ba12-86b326fdb4a1",
      "name": "GetDate",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        920,
        -280
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "fc1d15f6-a999-4d6b-a7bc-3ffa9427679e",
              "name": "date",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.date }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "7e09ce85-ece1-46a0-aa59-8e3da66413b2",
      "name": "MergeHeadlinesDate",
      "type": "n8n-nodes-base.merge",
      "position": [
        1180,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "mode": "combine",
        "options": {},
        "combineBy": "combineByPosition"
      },
      "typeVersion": 3
    },
    {
      "id": "db3bf408-8179-4ca4-a5b4-8a390b68f994",
      "name": "SingleJson",
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "position": [
        1380,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "aggregate": "aggregateAllItemData"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "2abbc0e9-ed1e-4ba0-9d2f-7c3cd314a0fe",
      "name": "Telegram",
      "type": "n8n-nodes-base.telegram",
      "position": [
        2020,
        -360
      ],
      "parameters": {
        "text": "={{ $json.text }}",
        "chatId": "@OnThisDayHN",
        "additionalFields": {
          "parse_mode": "Markdown",
          "appendAttribution": false
        }
      },
      "credentials": {
        "telegramApi": {
          "id": "6nIwfhIWcwJFTPTg",
          "name": "OnThisDayHNBot"
        }
      },
      "typeVersion": 1.2
    }
  ],
  "pinData": {},
  "connections": {
    "GetDate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "MergeHeadlinesDate",
            "type": "main",
            "index": 1
          }
        ]
      ]
    },
    "SingleJson": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Basic LLM Chain",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "GetFrontPage": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "ExtractDetails",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "GetHeadlines": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "MergeHeadlinesDate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "ExtractDetails": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "GetHeadlines",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "GetDate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Basic LLM Chain": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Telegram",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "CleanUpYearList": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "SplitOutYearList",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "CreateYearsList": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "CleanUpYearList",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Schedule Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "CreateYearsList",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "SplitOutYearList": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "GetFrontPage",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "MergeHeadlinesDate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "SingleJson",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "Basic LLM Chain",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n Telegram, actualités, veille : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse aux entreprises de toutes tailles souhaitant automatiser leur veille d'actualités via Telegram. Il est particulièrement utile pour les équipes marketing, communication et direction, qui ont besoin d'informations en temps réel sans intervention manuelle. Un niveau technique moyen est recommandé pour la mise en place.

Workflow n8n Telegram, actualités, veille : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la collecte manuelle d'informations d'actualités, qui peut être chronophage et sujette à des erreurs. En automatisant ce processus, les utilisateurs peuvent se concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur leur collecte. Cela réduit également le risque de manquer des informations importantes, permettant ainsi une réactivité accrue face aux évolutions du marché.

Workflow n8n Telegram, actualités, veille : étapes du workflow

Étape 1 : Le workflow est déclenché selon un calendrier défini.

  • Étape 1 : Une liste d'années est créée, puis nettoyée pour ne conserver que les données pertinentes.
  • Étape 2 : Les informations sont récupérées à partir d'une page web, et les détails sont extraits pour en faciliter l'analyse.
  • Étape 3 : Les titres d'actualités sont fusionnés avec les dates correspondantes.
  • Étape 4 : Enfin, les informations consolidées sont envoyées à un chat Telegram, permettant ainsi une diffusion rapide et efficace des alertes.

Workflow n8n Telegram, actualités, veille : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier la règle du 'Schedule Trigger' pour ajuster la fréquence d'exécution. Il est également possible de changer l'URL dans le noeud 'GetFrontPage' pour cibler une autre source d'actualités. Les paramètres du noeud 'Telegram' doivent être ajustés pour spécifier le chat ID de destination. Enfin, vous pouvez adapter les critères d'extraction dans le noeud 'ExtractDetails' pour affiner les informations récupérées selon vos besoins spécifiques.