Summary  
This chapter explains how to poll and parse RSS feeds in an automated workflow, normalize and deduplicate items by GUID or ETag, and apply custom transformations (HTML stripping, image extraction, tagging) in code.  

General domain of usage  
Content aggregation and automation

RSS on **kevyt julkaisu/tilaus -muoto**, joka tarjoaa selkeitä, jäsenneltyjä päivityksiä uutuuksista. n8n:ssä sen avulla voidaan **ottaa syöte vastaan**, **normalisoida jokainen kohde**, **käsitellä merkinnät LLM:llä** ja **tallentaa tulokset Airtableen**, mikä tarjoaa huomattavasti vakaamman ratkaisun kuin sivujen raapiminen.

Määritelmä

RSS on usein **parempi vaihtoehto kuin web scraping**, koska se tarjoaa **jäsenneltyjä päivityksiä**, tukee **edullista ja tehokasta kyselyä** ETagin tai Last-Modifiedin avulla ja sisältää **sisäänrakennetun deduplikoinnin** GUID-tunnisteilla. Se on myös huomattavasti **vähemmän haavoittuva** kuin scraping, joka rikkoutuu aina, kun sivuston merkkaus muuttuu.

Tässä demossa käydään koko prosessi läpi: **etsi tai rakenna RSS-syöte**, **laukaise ja lue se n8n:ssä**, **normalisoi saapuvat kohteet**, **silmukoi niiden läpi**, **käytä LLM:ää twiittien luomiseen** ja **tallenna tulokset Airtableen**.

Etsi RSS-kuvake tai `/feed`-linkki blogeista, Google News -aiheista tai YouTube-kanavilta. Jos syötettä ei löydy, käytä generaattoria kuten **RSS.app** (alkuperäiset syötteet ovat puhtaampia);

Vaihe 1 — Hanki syöte

Luo ilmainen tili, selaa aiheittain ja kopioi luotu syöteosoite (XML käy hyvin). Käytä suodattimia poistaaksesi duplikaatit tai rajoittaaksesi avainsanojen mukaan;

Vaihe 2 — (Valinnainen) Rakenna RSS.appilla

Lisää **RSS Trigger** (liitä syöteosoite) testataksesi yhtä kohdetta, sitten **RSS Feed (Read)** -solmu hakeaksesi noin 25 kohdetta;

Vaihe 3 — Yhdistä n8n:ään

**Code- tai LLM-solmussa** puhdista syöte: poista HTML, poimi ensimmäinen kuva ja vakioi kentät kuten `title`, `text`, `url` ja `publishedAt`. Poista lähes identtiset otsikot;

Vaihe 4 — Normalisoi kohteet

Käy kohteet läpi yksi kerrallaan. LLM kirjoittaa lyhyen, kantaa ottavan twiitin jokaista artikkelia kohden, ja se tallennetaan **Airtableen**. Suorita muutama kohde tulosten tarkistamiseksi ja säädä suodattimia tarvittaessa.

Vaihe 5 — Luo ja tallenna twiitit

Voit nyt ottaa minkä tahansa RSS-syötteen, käsitellä sen kohteet ja muuntaa jokaisen automaattisesti twiitiksi, joka tallennetaan Airtableen. Käytä yksinkertaista aggregointia pienille syötteille tai normalisointia ja silmukointia suuremmille. Selkeä Code-solmu, hallitut erät ja luotettava deduplikointi takaavat virtaviivaisen, uudelleenkäytettävän työnkulun RSS-päivitysten muuntamiseen sosiaalisen median sisällöksi.

Miksi normalize plus loop -lähestymistapaa suositellaan yksinkertaisen aggregoinnin sijaan RSS-syötteitä käsiteltäessä?

n8n on joustava automaatioalusta sovellusten yhdistämiseen, datan muuntamiseen ja tekoälypohjaisten työnkulkujen rakentamiseen. Opit vahvat perusteet käytännön esimerkkien kautta, kattaen laukaisijat, JSON-käsittelyn, tietovirta­teorian, tekoäly­integraation, webhooksit ja kokonaiset automaatiorakenteet. Painopiste on ymmärtää, miten tieto liikkuu työnkulussa ja miten tieto kannattaa jäsentää, jotta solmut ja API:t toimivat ennustettavasti. Lopputuloksena on kyky suunnitella, debugata ja toteuttaa luotettavia automaatioita, jotka toimivat päästä päähän.

Käytännön katsaus n8n-ympäristöön, ydintyökaluihin ja automaatioiden rakentamiseen tarvittavaan ajattelutapaan. Käsittelee muun muassa tekoälyn tehokasta hyödyntämistä, tiedon kulun ymmärtämistä solmujen läpi, mallipohjien tuontia sekä raakadatan muuntamista jäsennellyksi lopputulokseksi.

Keskittynyt tarkastelu työnkulun olennaisiin osiin. Laukaisijat, datan käsittelysolmut, HTTP-pyynnöt, webhookit ja ohjauslogiikka. Materiaali rakentaa selkeän mielikuvan suoritusten käynnistymisestä, datan muokkaamisesta ja reitityspäätösten tekemisestä.

Syvällinen katsaus siihen, miten n8n esittää ja käsittelee dataa. Käsiteltäviä aiheita ovat JSON-rakenne, koko payloadin lukeminen, virheellisen JSON:n korjaaminen, taulukoiden ja olioiden käsittely sekä binääritiedostojen kanssa työskentely. Tavoitteena on ennustettava ja varma datan käsittely kaikissa työnkuluissa.

Vaiheittainen muutos ODT-suunnitelmasta jäsennellyksi automaatiomalliksi. Materiaali käsittelee luotettavia RSS-syötteitä, datan valmistelua LLM:ille, twiittien generointia Airtable-silmukoilla, lopputulokseen perustuvien prosessien suunnittelua sekä koko työnkulun mallintamista Mirossa.

Kokonaisvaltainen toteutus alkuperäisestä ideasta lopulliseen tulokseen. Käsiteltäviä aiheita ovat työnkulun rakenne, API-datan normalisointi, silmukointi, virheiden ehkäisy sekä tietojen kirjoittaminen takaisin Airtableen viimeistellyllä automaatiolla, joka osoittaa läpikotaisen luotettavuuden ja selkeyden.

Luotettavat RSS-syötteet