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

Elabora ogni elemento RSS in un singolo tweet seguendo un flusso semplice e ripetibile: **RSS normalizzato → Ciclo sugli elementi (batch = 1) → Tweet AI → Riga Airtable.** Questo approccio mantiene il workflow minimale, affidabile e facilmente scalabile. Invece di inviare grandi array al LLM, si fornisce **un articolo pulito alla volta** per risultati precisi e coerenti.

- **Elemento RSS:** già pulito o normalizzato;
- **Ciclo sugli elementi (suddividi in batch):** dimensione batch = 1;
- **Agente AI:** genera un tweet;
- **Airtable → Crea record:** memorizza il tweet;

Questo metodo garantisce output prevedibili, debug semplificato e consente di interrompere o riavviare a metà esecuzione senza compromettere l'intero workflow.

Se noti duplicati (titoli simili), elimina a monte tramite GUID/titolo o filtra prima del ciclo. Se Airtable rifiuta le scritture, ricontrolla nomi e tipi di tabelle/campi.

Nota

Ora puoi trasformare qualsiasi feed RSS normalizzato in tweet pubblicati in modo affidabile, archiviarli in Airtable con tracciamento della fonte e riprendere in sicurezza senza duplicati. Modificando un solo messaggio di sistema, controlli tono e lunghezza, mantenendo il workflow scalabile e compatibile con i limiti di frequenza.

Qual è il principale vantaggio di memorizzare ogni tweet con il suo GUID di origine in Airtable?

n8n è una piattaforma di automazione flessibile per collegare applicazioni, trasformare dati e costruire workflow potenziati dall'AI. Acquisirai solide basi attraverso esempi pratici e reali, coprendo trigger, gestione di JSON, teoria del flusso dei dati, integrazione AI, webhook e costruzione di automazioni complete. L'obiettivo è comprendere come le informazioni si muovono all'interno di un workflow e come strutturare tali informazioni affinché i nodi e le API si comportino in modo prevedibile. Il risultato è la capacità di progettare, eseguire il debug e distribuire automazioni affidabili che funzionano end-to-end.

Una panoramica pratica dell'ambiente di n8n, degli strumenti principali e dell'approccio necessario per creare automazioni. I concetti includono l'uso efficace dell'AI, la comprensione del flusso dei dati attraverso i nodi, l'importazione di template e la trasformazione di input grezzi in output strutturati.

Un'esplorazione mirata dei componenti essenziali del workflow. Trigger, nodi di manipolazione dei dati, richieste HTTP, webhook e logica di controllo del flusso. Il materiale costruisce un modello mentale chiaro su come iniziano le esecuzioni, come vengono modellati i dati e come vengono prese le decisioni di instradamento.

Un'analisi approfondita di come n8n rappresenta ed elabora i dati. Gli argomenti includono la struttura JSON, la lettura dei payload completi, la riparazione di JSON malformati, la gestione di array e oggetti e il lavoro con file binari. L'obiettivo è una gestione dei dati prevedibile e sicura in tutti i flussi di lavoro.

Una trasformazione passo dopo passo di un piano ODT in uno schema strutturato di automazione. Il materiale copre feed RSS affidabili, preparazione dei dati per LLM, generazione di tweet con cicli Airtable, progettazione di flussi orientati ai risultati e mappatura dell'intero flusso di lavoro all'interno di Miro.

Una realizzazione completa dal concetto iniziale al risultato finale. Gli argomenti includono la strutturazione del flusso, la normalizzazione dei dati API, l'implementazione di cicli, la prevenzione degli errori e la scrittura su Airtable con un'automazione raffinata che dimostra affidabilità e chiarezza end-to-end.

Ciclo di Generazione Tweet con LLM

Ciclo di Generazione Tweet con LLM