Summary  
This chapter explains how to poll and parse RSS feeds in an automated workflow, normalize and deduplicate items by GUID or ETag, and apply custom transformations (HTML stripping, image extraction, tagging) in code.  

General domain of usage  
Content aggregation and automation

RSS är ett **lättviktigt publicerings-/prenumerationsformat** som levererar rena, strukturerade uppdateringar om vad som är nytt. I n8n möjliggör det att **ta emot ett flöde**, **normalisera varje objekt**, **bearbeta poster med en LLM** och **lagra resultatet i Airtable**, vilket ger en betydligt stabilare metod än scraping.

Definition

RSS är ofta ett **bättre val än web scraping** eftersom det levererar **strukturerade uppdateringar**, stöder **billig och effektiv polling** med ETag eller Last-Modified, och erbjuder **inbyggd deduplicering** via GUIDs. Det är också betydligt **mindre känsligt** än scraping, som slutar fungera när en webbplats ändrar sin markup.

I denna demo går du från början till slut: **hitta eller skapa ett RSS-flöde**, **utlös och läs det i n8n**, **normalisera inkommande objekt**, **loopa igenom dem**, **använd en LLM för att generera tweets** och **lagra resultaten i Airtable**.

Leta efter en RSS-ikon eller `/feed`-länk på bloggar, Google News-ämnen eller YouTube-kanaler. Om inget finns, använd en generator som **RSS.app** (inbyggda flöden är renare);

Steg 1 — Hämta ett flöde

Skapa ett gratis konto, utforska efter ämne och kopiera den genererade flödes-URL:en (XML fungerar bra). Använd filter för att ta bort dubbletter eller begränsa efter nyckelord;

Steg 2 — (Valfritt) Bygg med RSS.app

Lägg till en **RSS Trigger** (klistra in flödes-URL:en) för att testa ett objekt, sedan en **RSS Feed (Read)**-nod för att hämta ~25 objekt;

Steg 3 — Anslut till n8n

I en **Code- eller LLM-nod**, rensa flödet: ta bort HTML, extrahera första bilden och standardisera fält som `title`, `text`, `url` och `publishedAt`. Ta bort nästan identiska titlar;

Steg 4 — Normalisera objekt

Loop igenom objekten ett i taget. LLM skriver en kort, åsiktsdriven tweet per artikel, som sedan sparas till **Airtable**. Kör några objekt för att verifiera resultatet och justera filter vid behov.

Steg 5 — Generera & spara tweets

Du kan nu ta valfritt RSS-flöde, bearbeta dess poster och automatiskt omvandla varje till en tweet som sparas i Airtable. Använd enkel aggregering för små flöden eller normalisera plus loopa för större. Med en ren Code-nod, kontrollerade batcher och tillförlitlig deduplicering får du ett strömlinjeformat, återanvändbart arbetsflöde för att omvandla RSS-uppdateringar till socialt innehåll.

Varför föredras normalisera plus loop-metoden framför enkel aggregering vid bearbetning av RSS-flöden?

n8n är en flexibel automationsplattform för att koppla samman appar, transformera data och bygga AI-drivna arbetsflöden. Du utvecklar starka grundläggande kunskaper genom verkliga, praktiska exempel som täcker triggers, hantering av JSON, teori om dataflöden, AI-integration, webhooks och kompletta automationsbyggen. Fokus ligger på att förstå hur information rör sig genom ett arbetsflöde och hur denna information struktureras så att noder och API:er beter sig förutsägbart. Resultatet är förmågan att designa, felsöka och leverera tillförlitliga automationer som fungerar från början till slut.

En praktisk översikt av n8n:s miljö, kärnverktyg och det tankesätt som krävs för att bygga automationer. Begrepp inkluderar effektiv användning av AI, förståelse för hur data flödar genom noder, import av mallar samt omvandling av råa indata till strukturerad utdata.

En fokuserad genomgång av de väsentliga komponenterna i arbetsflöden. Triggers, datamanipuleringsnoder, HTTP-förfrågningar, webhooks och flödesstyrningslogik. Materialet bygger en tydlig mental modell för hur exekveringar startar, hur data formas och hur ruttbeslut fattas.

En djupgående genomgång av hur n8n representerar och bearbetar data. Ämnen inkluderar JSON-struktur, läsning av hela payloads, reparation av felaktig JSON, hantering av arrayer och objekt samt arbete med binära filer. Målet är förutsägbar och säker datahantering i alla arbetsflöden.

En steg-för-steg-omvandling av en ODT-plan till en strukturerad automationsplan. Materialet omfattar tillförlitliga RSS-flöden, förberedelse av data för LLM, generering av tweets med Airtable-loopar, utformning av resultatdrivna flöden samt kartläggning av hela arbetsflödet i Miro.

En fullständig genomgång från initialt koncept till slutligt resultat. Ämnen inkluderar strukturering av flödet, normalisering av API-data, loopar, felsäkring och återföring till Airtable med en förfinad automation som uppvisar tillförlitlighet och tydlighet från början till slut.

Tillförlitliga RSS-flöden