Summary  
This chapter shows how to preprocess and normalize JSON feed data—aggregating items into a list, using custom code to clean and standardize fields, then looping over each entry in batches for downstream processing.  

General domain of usage  
Social media content automation (e.g., generating tweets from RSS feeds)


Ibland anländer RSS-data inkonsekvent eller överbelastad, och därför beskär du varje artikel till det väsentliga så att LLM:en kan producera en ren tweet varje gång. Målet är enkelt: varje artikel ska nå LLM:en i ett rent, kompakt format som omvandlas till en enda tweet.

- **Aggregat** ett litet flöde och testa om LLM:en kan hantera det;
- Om mappningen ser klumpig ut, **normalisera med en Code-nod**;
- **Loop över objekt** med batchstorlek 1 så att varje artikel behandlas till en enskild tweet.

Börja med att **aggregatera flödet i små batcher**. Använd **Aggregate** för att kombinera alla objekt till en enda lista, vilket skapar ett objekt som innehåller en array med cirka 25 artiklar i JSON-format. Detta ger en snabb, lågkomplex lösning. Testa det aggregerade resultatet med din LLM genom att mappa arrayen till **Context**-fältet. Om utdata ser otydlig eller inkonsekvent ut, gå vidare till normalisering.

För att normalisera, kopiera ett exempel på RSS-JSON och be din LLM att skapa en **Code-nod** som tar bort HTML, extraherar den första bild-URL:en, standardiserar fält som `title`, `text`, `url`, `guid` och `publishedAt`, tar bort nästan identiska titlar och returnerar ett rent objekt per artikel som en array. Placera denna Code-nod direkt efter RSS- eller RSS Read-noden.

Byt sedan ut aggregatvägen mot en **loop**. Använd **Loop** eller **Split in Batches** med batchstorlek ett för att skicka ut en artikel åt gången, vilket är idealiskt för att generera en tweet per varv. Lägg slutligen till din chattmodell inuti loopen, mappa den normaliserade artikeltexten (och eventuella hooks) till Context och ange en kort, tydlig systeminstruktion för tweetens ton och stil.


Vilken är den korrekta sekvensen av steg för att omvandla RSS-artiklar till färdiga tweets i n8n enligt tillvägagångssättet som beskrivs i detta kapitel?

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.

Förbereda RSS-data för LLM:er