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 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 triggere, 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 n8n sitt miljø, kjerneverktøy og tankesett som kreves for å bygge automatiseringer. Konsepter inkluderer effektiv bruk av KI, forståelse av hvordan data flyter gjennom noder, import av maler og omforming av rådata til strukturert output.

En grundig utforskning av de sentrale 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 ruteringsbeslutninger 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 matriser 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 første idé til endelig resultat. Emner inkluderer strukturering av flyten, normalisering av API-data, løkker, feilsikring og tilbakeskriving til Airtable med en gjennomarbeidet automatisering som viser ende-til-ende pålitelighet og tydelighet.

LLM Tweet Generation Loop

Awesome!

LLM Tweet Generation Loop