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

Verwerk elk RSS-item tot een enkele tweet via een eenvoudige, herhaalbare flow: **genormaliseerde RSS → Loop Over Items (batch = 1) → AI-tweet → Airtable-rij.** Deze aanpak houdt de workflow minimaal, betrouwbaar en eenvoudig schaalbaar. In plaats van grote arrays naar het LLM te sturen, voer je **één schoon artikel tegelijk** in voor nauwkeurige, consistente resultaten.

- **RSS-item:** reeds opgeschoond of genormaliseerd;
- **Loop Over Items (Split in Batches):** batchgrootte = 1;
- **AI Agent:** genereert één tweet;
- **Airtable → Create Record:** slaat de tweet op;

Deze aanpak zorgt voor voorspelbare output, eenvoudiger debuggen en maakt het mogelijk om halverwege te stoppen of opnieuw te starten zonder de gehele workflow te verstoren.

Als je duplicaten ziet (vergelijkbare koppen), dedupliceer dan upstream op GUID/titel of filter vóór de loop. Als Airtable het schrijven weigert, controleer dan opnieuw de tabel-/veldnamen en types.

Opmerking

Je kunt nu elke genormaliseerde RSS-feed omzetten in tweets die betrouwbaar worden gepost, deze opslaan in Airtable met brontracking, en veilig hervatten zonder duplicaten. Door één systeembericht aan te passen, bepaal je toon en lengte, waardoor de workflow schaalbaar en geschikt voor rate-limiting blijft.

Wat is het belangrijkste voordeel van het opslaan van elke tweet met de bijbehorende bron-GUID in Airtable?

n8n is een flexibel automatiseringsplatform voor het verbinden van apps, het transformeren van data en het bouwen van AI-gestuurde workflows. Je ontwikkelt sterke basisvaardigheden aan de hand van echte, praktische voorbeelden, met onderwerpen als triggers, JSON-verwerking, dataflow-theorie, AI-integratie, webhooks en volledige automatiseringsoplossingen. De nadruk ligt op het begrijpen van hoe informatie door een workflow beweegt en hoe je deze informatie structureert zodat nodes en API's voorspelbaar functioneren. Het resultaat is het vermogen om betrouwbare automatiseringen te ontwerpen, debuggen en implementeren die van begin tot eind werken.

Een praktisch overzicht van de n8n-omgeving, kernhulpmiddelen en de denkwijze die nodig is om automatiseringen te bouwen. Concepten omvatten het effectief gebruiken van AI, inzicht in hoe gegevens door knooppunten stromen, het importeren van sjablonen en het omzetten van ruwe invoer naar gestructureerde uitvoer.

Een gerichte verkenning van de essentiële workflowcomponenten. Triggers, gegevensmanipulatienodes, HTTP-verzoeken, webhooks en logica voor stroomcontrole. Het materiaal biedt een duidelijk mentaal model voor hoe uitvoeringen starten, hoe gegevens worden gevormd en hoe routeringsbeslissingen worden genomen.

Een diepgaande verkenning van hoe n8n gegevens weergeeft en verwerkt. Onderwerpen zijn onder andere JSON-structuur, het lezen van volledige payloads, het herstellen van onjuiste JSON, het omgaan met arrays en objecten, en het werken met binaire bestanden. Het doel is voorspelbare en betrouwbare gegevensverwerking in alle workflows.

Een stapsgewijze transformatie van een ODT-plan naar een gestructureerd automatiseringsschema. Het materiaal behandelt betrouwbare RSS-feeds, het voorbereiden van data voor LLM's, het genereren van tweets met Airtable-loops, het ontwerpen van resultaatgerichte flows en het in kaart brengen van de volledige workflow in Miro.

Een volledige opbouw van het eerste concept tot het uiteindelijke resultaat. Onderwerpen zijn onder meer het structureren van de flow, het normaliseren van API-gegevens, het toepassen van loops, het waarborgen van foutbestendigheid en het terugschrijven naar Airtable met geoptimaliseerde automatisering die end-to-end betrouwbaarheid en duidelijkheid aantoont.

LLM-Tweetgeneratielus

Awesome!

LLM-Tweetgeneratielus