Zuverlässige RSS-Feeds
RSS ist ein leichtgewichtiges Publish/Subscribe-Format, das saubere, strukturierte Updates über Neuerungen liefert. In n8n ermöglicht es das Einlesen eines Feeds, das Normalisieren jedes Elements, das Verarbeiten der Einträge mit einem LLM und das Speichern der Ergebnisse in Airtable – eine deutlich stabilere Methode als Scraping.
RSS ist häufig eine bessere Wahl als Web Scraping, da es strukturierte Updates liefert, kostengünstiges und effizientes Polling mit ETag oder Last-Modified unterstützt und durch GUIDs eine eingebaute Duplikaterkennung bietet. Zudem ist es deutlich weniger anfällig als Scraping, das bei jeder Änderung des Seitenmarkups fehlschlägt.
In dieser Demo wird der gesamte Ablauf gezeigt: Einen RSS-Feed finden oder erstellen, in n8n auslösen und einlesen, eingehende Elemente normalisieren, diese durchlaufen, ein LLM zur Generierung von Tweets nutzen und die Ergebnisse in Airtable speichern.
Nach einem RSS-Symbol oder einem /feed-Link auf Blogs, Google News-Themen oder YouTube-Kanälen suchen. Falls keiner vorhanden ist, einen Generator wie RSS.app verwenden (native Feeds sind sauberer);
Ein kostenloses Konto erstellen, nach Themen suchen und die generierte Feed-URL kopieren (XML ist ausreichend). Filter nutzen, um Duplikate zu entfernen oder nach Schlüsselwörtern einzuschränken;
Einen RSS Trigger hinzufügen (Feed-URL einfügen), um ein Element zu testen, dann einen RSS Feed (Read)-Knoten, um ca. 25 Elemente abzurufen;
In einem Code- oder LLM-Knoten den Feed bereinigen: HTML entfernen, das erste Bild extrahieren und Felder wie title, text, url und publishedAt standardisieren. Nahezu identische Titel deduplizieren;
Elemente einzeln durchlaufen. Das LLM verfasst pro Artikel einen kurzen, meinungsstarken Tweet, der anschließend in Airtable gespeichert wird. Einige Elemente testen, um das Ergebnis zu prüfen und Filter bei Bedarf anpassen.
Sie können jetzt beliebige RSS-Feeds nehmen, deren Einträge verarbeiten und jeden einzelnen automatisch in einen Tweet umwandeln, der in Airtable gespeichert wird. Verwenden Sie einfache Aggregation für kleine Feeds oder Normalisierung plus Schleife für größere Feeds. Mit einem übersichtlichen Code-Node, kontrollierten Batches und zuverlässiger Duplikaterkennung erhalten Sie einen schlanken, wiederverwendbaren Workflow zur Umwandlung von RSS-Updates in Social-Media-Inhalte.
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