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

Processe cada item do RSS em um único tweet seguindo um fluxo simples e repetível: **RSS normalizado → Loop sobre itens (lote = 1) → Tweet por IA → Linha no Airtable.** Essa abordagem mantém o fluxo de trabalho minimalista, confiável e fácil de escalar. Em vez de enviar grandes arrays para o LLM, você fornece **um artigo limpo por vez** para obter resultados precisos e consistentes.

- **Item do RSS:** já limpo ou normalizado;
- **Loop sobre itens (Dividir em lotes):** tamanho do lote = 1;
- **Agente de IA:** gera um tweet;
- **Airtable → Criar registro:** armazena o tweet;

Essa abordagem garante saídas previsíveis, depuração facilitada e permite pausar ou reiniciar no meio da execução sem interromper todo o fluxo de trabalho.

Se você notar duplicatas (títulos semelhantes), remova duplicados a montante por GUID/título ou filtre antes do loop. Se o Airtable rejeitar gravações, verifique novamente os nomes e tipos das tabelas/campos.

Nota

Agora é possível transformar qualquer feed RSS normalizado em tweets publicados de forma confiável, armazená-los no Airtable com rastreamento de origem e retomar com segurança sem duplicatas. Ajustando uma mensagem do sistema, você controla o tom e o comprimento, mantendo o fluxo de trabalho escalável e compatível com limites de taxa.

Qual é o principal benefício de armazenar cada tweet com seu GUID de origem no Airtable?

n8n é uma plataforma de automação flexível para conectar aplicativos, transformar dados e criar fluxos de trabalho com IA. Você desenvolverá fundamentos sólidos por meio de exemplos práticos e reais, abordando gatilhos, manipulação de JSON, teoria de fluxo de dados, integração com IA, webhooks e construções completas de automação. O foco está em compreender como a informação circula em um fluxo de trabalho e como estruturar esses dados para que nós e APIs se comportem de forma previsível. O resultado é a capacidade de projetar, depurar e entregar automações confiáveis que funcionam de ponta a ponta.

Uma visão prática do ambiente do n8n, das ferramentas principais e da mentalidade necessária para construir automações. Os conceitos incluem o uso eficaz de IA, compreensão do fluxo de dados entre os nós, importação de templates e transformação de entradas brutas em saídas estruturadas.

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Uma construção completa desde o conceito inicial até o resultado final. Os tópicos incluem estruturação do fluxo, normalização de dados de API, uso de loops, prevenção de erros e gravação no Airtable com automação refinada que demonstra confiabilidade e clareza de ponta a ponta.

Loop de Geração de Tweets com LLM

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