Summary  
This chapter demonstrates how to split a collection into single-item batches and loop over them, feeding each item into an AI model for processing and then programmatically creating records with the output.

General domain of usage  
Social media content automation

Process each RSS item into a single tweet by following a simple, repeatable flow: **normalized RSS → Loop Over Items (batch = 1) → AI tweet → Airtable row.** This approach keeps the workflow minimal, reliable, and easy to scale. Instead of sending large arrays to the LLM, you feed **one clean article at a time** for precise, consistent results.

- **RSS item:** already cleaned or normalized;
- **Loop Over Items (Split in Batches):** batch size = 1;
- **AI Agent:** generates one tweet;
- **Airtable → Create Record:** stores the tweet;

This approach ensures predictable outputs, easier debugging, and lets you stop or restart mid-run without disrupting the entire workflow.

If you see duplicates (similar headlines), dedupe upstream by GUID/title or filter before the loop. If Airtable rejects writes, re-check table/field names and types.

Note

You can now turn any normalized RSS feed into tweets that post reliably, store them in Airtable with source tracking, and safely resume without duplicates. By adjusting one system message, you control tone and length, keeping the workflow scalable and rate-limit friendly.

What's the main benefit of storing each tweet with its source GUID in Airtable?

n8n on joustava automaatioalusta sovellusten yhdistämiseen, datan muuntamiseen ja tekoälypohjaisten työnkulkujen rakentamiseen. Opit vahvat perusteet käytännön esimerkkien kautta, kattaen laukaisijat, JSON-käsittelyn, tietovirta-teorian, tekoälyintegraation, webhooksit ja kokonaiset automaatiototeutukset. Painopiste on ymmärtää, miten tieto liikkuu työnkulussa ja miten tieto tulee 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 siitä, miten suoritukset alkavat, miten data muotoutuu ja miten reitityspäätökset tehdään.

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 luotettava datan käsittely kaikissa työnkuluissa.

Vaiheittainen muutos ODT-suunnitelmasta jäsennellyksi automaatiomalliksi. Materiaali kattaa luotettavat RSS-syötteet, datan valmistelun LLM:ille, twiittien generoinnin Airtable-silmukoilla, lopputulokseen perustuvien työnkulkujen suunnittelun sekä koko työnkulun mallintamisen Mirossa.

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

LLM Tweet Generation Loop

Awesome!

LLM Tweet Generation Loop