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

Behandle hvert RSS-element til en enkelt tweet ved å følge et enkelt, repeterbart flytskjema: **normalisert RSS → Loop Over Items (batch = 1) → AI-tweet → Airtable-rad.** Denne tilnærmingen holder arbeidsflyten minimal, pålitelig og enkel å skalere. I stedet for å sende store matriser til LLM, gir du **én ren artikkel om gangen** for presise, konsistente resultater.

- **RSS-element:** allerede renset eller normalisert;
- **Loop Over Items (Split in Batches):** batch-størrelse = 1;
- **AI-agent:** genererer én tweet;
- **Airtable → Opprett post:** lagrer tweeten;

Denne tilnærmingen sikrer forutsigbare utdata, enklere feilsøking, og lar deg stoppe eller starte på nytt midt i kjøringen uten å forstyrre hele arbeidsflyten.

Hvis du ser duplikater (lignende overskrifter), fjern duplikater oppstrøms etter GUID/tittel eller filtrer før loopen. Hvis Airtable avviser skriving, sjekk tabell-/feltnavn og typer på nytt.

Merk

Du kan nå gjøre enhver normalisert RSS-feed om til tweets som postes pålitelig, lagre dem i Airtable med kilde-sporing, og trygt gjenoppta uten duplikater. Ved å justere én systemmelding styrer du tone og lengde, og holder arbeidsflyten skalerbar og vennlig mot rate-limiting.

Hva er hovedfordelen med å lagre hver tweet med sin kilde-GUID i Airtable?

n8n er en fleksibel automatiseringsplattform for å koble sammen apper, transformere data og bygge AI-drevne arbeidsflyter. Du vil utvikle solide grunnleggende ferdigheter gjennom virkelige, praktiske eksempler, som dekker utløsere, håndtering av JSON, teori om dataflyt, AI-integrasjon, webhooks og komplette automatiseringsprosesser. Fokuset er på å forstå hvordan informasjon beveger seg gjennom en arbeidsflyt og hvordan denne informasjonen kan struktureres slik at noder og API-er oppfører seg forutsigbart. Resultatet er evnen til å designe, feilsøke og levere pålitelige automatiseringer som fungerer fra ende til ende.

En praktisk oversikt over n8ns miljø, kjerneverktøy og tankesett som kreves for å bygge automatiseringer. Konsepter inkluderer effektiv bruk av AI, forståelse av hvordan data flyter gjennom noder, import av maler og omforming av rådata til strukturert output.

En grundig gjennomgang av de essensielle komponentene i arbeidsflyter. Utløsere, datamanipuleringsnoder, HTTP-forespørsler, webhooks og flytkontrolllogikk. Materialet gir en tydelig mental modell for hvordan kjøringer starter, hvordan data formes, og hvordan rutingsbeslutninger tas.

En grundig gjennomgang av hvordan n8n representerer og behandler data. Temaer inkluderer JSON-struktur, lesing av komplette payloads, reparasjon av ugyldig JSON, håndtering av arrayer og objekter, samt arbeid med binære filer. Målet er forutsigbar og trygg datahåndtering i alle arbeidsflyter.

En trinnvis omforming av en ODT-plan til en strukturert automatiseringsmal. Materialet dekker pålitelige RSS-feeder, klargjøring av data for LLM-er, generering av tweets med Airtable-løkker, utforming av resultatbaserte flyter og kartlegging av hele arbeidsflyten i Miro.

En komplett gjennomgang fra innledende konsept til endelig resultat. Emner inkluderer strukturering av flyten, normalisering av API-data, løkker, feilsikring og tilbakeskriving til Airtable med en raffinert automatisering som demonstrerer ende-til-ende pålitelighet og klarhet.

LLM Tweet-genereringssløyfe