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

Bearbeta varje RSS-post till en enskild tweet genom att följa ett enkelt, upprepningsbart flöde: **normaliserad RSS → Loop Over Items (batch = 1) → AI-tweet → Airtable-rad.** Denna metod håller arbetsflödet minimalt, tillförlitligt och lätt att skala. Istället för att skicka stora arrayer till LLM, skickas **en ren artikel åt gången** för precisa och konsekventa resultat.

- **RSS-post:** redan rensad eller normaliserad;
- **Loop Over Items (Split in Batches):** batchstorlek = 1;
- **AI-agent:** genererar en tweet;
- **Airtable → Create Record:** lagrar tweeten;

Denna metod säkerställer förutsägbara utdata, enklare felsökning och möjliggör att stoppa eller starta om mitt i körningen utan att störa hela arbetsflödet.

Om du ser dubbletter (liknande rubriker), ta bort dubbletter uppströms via GUID/titel eller filtrera innan loopen. Om Airtable nekar skrivningar, kontrollera tabell-/fältnamn och typer igen.

Notering

Du kan nu omvandla valfritt normaliserat RSS-flöde till tweets som publiceras tillförlitligt, lagra dem i Airtable med källspårning och återuppta säkert utan dubbletter. Genom att justera ett systemmeddelande styr du ton och längd, vilket håller arbetsflödet skalbart och vänligt mot hastighetsbegränsningar.

Vad är den främsta fördelen med att lagra varje tweet med dess käll-GUID i Airtable?

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.

LLM-Tweetgenereringsslinga