飞书群聊智能日报：n8n汇总多源信息自动生成并发送

引言

在信息爆炸的时代，企业和团队每天都在处理来自多个渠道的数据——招聘信息、行业新闻、竞品动态、市场监测、项目进展等。传统的手动汇总和群发日报方式既耗时又容易出错，而且难以保证及时性和一致性。n8n与飞书的结合为团队提供了一个强大的解决方案：无需编码就能实现多源信息的自动汇总、智能整理和定时推送。123

本文将系统介绍如何利用n8n工作流平台与飞书机器人实现智能日报自动化，包括完整的搭建步骤、技术架构、最佳实践和常见问题排查。

第一部分：核心概念理解

n8n是什么？

n8n是一个开源的工作流自动化平台，支持与400多个应用和服务集成。相比其他自动化工具，n8n的优势在于：提供可视化的拖拽式编辑器、支持自建部署确保数据安全、内置丰富的节点库和强大的条件判断能力。45

飞书群机器人的作用

飞书自定义机器人是连接外部系统与群组的桥梁。通过Webhook（网络钩子）机制，任何外部应用都可以向飞书群组发送格式化的消息，实现消息的自动推送。6

智能日报的核心流程

整个工作流包含五个关键环节：触发器（定时调度）→ 数据采集（多源获取）→ 数据合并（汇总整理）→ 内容生成（格式化处理）→ 消息发送（飞书推送）。37

第二部分：环境准备与配置

安装n8n

n8n支持多种安装方式，选择适合自己的部署方案：3

1. Docker安装（推荐）

Docker方式最为便利，无需配置复杂依赖：

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docker run -it --rm \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

启动完成后，在浏览器访问 http://localhost:5678 即可进入n8n工作台。

2. npm安装

已安装Node.js的用户可以通过npm快速安装：

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npm install n8n -g
n8n start

3. 桌面版安装

如果偏好图形界面操作，可下载n8n Desktop应用，双击启动即可。

配置飞书机器人

在飞书群组中创建自定义机器人用于接收日报信息：3

  1. 打开飞书客户端，进入需要发送日报的群组
  2. 点击群组右上角「…」→「设置」→「智能机器人」
  3. 选择「添加机器人」→「自定义机器人」
  4. 输入机器人名称（如"日报助手"），点击「添加」
  5. 复制生成的Webhook地址（格式：https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx）

这个Webhook地址是连接n8n与飞书的关键凭证，需要妥善保管。

第三部分：多源数据汇总的技术方案

1. 数据源选择

智能日报可以聚合来自多个渠道的信息：84

  • RSS Feed：行业新闻、技术博客、求职网站等
  • HTTP API：第三方服务数据接口
  • 数据库查询：内部系统数据
  • 网页爬取：竞品监测、市场信息
  • 第三方应用：Slack、Airtable、Google Sheets等

2. Merge节点：多源数据合并的核心

n8n的Merge节点是实现多源数据汇总的关键工具。该节点提供多种合并模式：9

Append模式：简单地将多个数据源的数据依次排列，适合不需要关联的数据汇总。

Combine模式：按照指定规则合并来自两个数据源的数据，包括多个子模式：

  • Matching Fields：按字段值匹配（如都有"日期"字段，则按日期关联）
  • Position：按位置合并（第一个数据与第一个数据配对）
  • All Possible Combinations：输出所有可能的组合

SQL Query模式：编写SQL语句自定义合并逻辑，适合复杂的数据关联需求。

3. Function节点：数据处理与格式化

Function节点使用JavaScript代码对数据进行二次加工。例如，整理RSS获取的招聘信息为可读的格式：3

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// 从RSS节点获取数据
const rssItems = $node["RSS Feed Read"].json;

// 初始化招聘信息文本
let jobContent = "【今日最新招聘信息】\n";

// 遍历每条信息并格式化
rssItems.forEach((item, index) => {
  const title = item.title || "无标题";
  const link = item.link || "无链接";
  const pubDate = item.pubDate ? new Date(item.pubDate).toLocaleString() : "未知时间";
  
  jobContent += `${index + 1}. ${title}\n发布时间：${pubDate}\n链接：${link}\n\n`;
});

return { jobContent: jobContent };

这样可以将原始数据转换成适合日报呈现的格式。

第四部分：完整工作流搭建步骤

架构设计

一个完整的智能日报工作流应该包含以下节点：

  1. Schedule Trigger（定时触发）：设置每日执行时间
  2. Data Collection Nodes（数据采集）：并行获取多个数据源
  3. Merge Node（数据合并）：汇总来自多个源的数据
  4. Processing Nodes（数据处理）：格式化、过滤、排序
  5. HTTP Request（飞书推送）：将最终结果发送到群聊

详细搭建流程

步骤1：创建定时触发

在n8n画布中搜索并拖拽"Cron"节点：

  • 配置Mode为"Custom"
  • 输入Cron表达式，例如0 18 * * *表示每天18:00执行
  • 其他常用表达式：0 9 * * 1-5表示工作日9点，0 */6 * * *表示每6小时一次

步骤2：配置多个数据源

并行添加多个数据采集节点（以RSS为例）：

搜索并添加"RSS Feed Read"节点，分别配置：

  • 第一个RSS节点：行业新闻源
  • 第二个RSS节点：招聘信息源
  • 第三个HTTP Request节点：公司公告API

每个节点配置相应的数据源地址和参数。

步骤3：合并多源数据

添加Merge节点，设置参数：

  • Mode选择"Append"（简单汇总）或"Combine"（关联合并）
  • 根据业务需求配置合并逻辑

步骤4：数据整理与格式化

添加Function节点进行数据加工：

  • 提取需要的字段
  • 去除重复信息
  • 按重要性或时间排序
  • 生成最终的日报内容文本

步骤5：构建飞书消息

添加HTTP Request节点用于发送飞书消息：

  • 方法：POST
  • URL：填写飞书机器人的Webhook地址
  • Headers：Content-Type: application/json
  • Body使用JSON格式定义消息内容

步骤6：连接所有节点

通过拖拽节点的输出端点连接各个节点，形成完整的工作流。3

第五部分：飞书消息格式设计

文本消息（最简方式）

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{
  "msg_type": "text",
  "content": {
    "text": "📢 每日日报\n\n【行业新闻】\n1. 信息标题\n时间：2025-10-25\n\n【招聘信息】\n1. 岗位名称\n公司：XX公司"
  }
}

这种方式最简单，适合内容不复杂的场景。

卡片消息（推荐方案）

飞书卡片消息提供更丰富的样式和交互能力：1011

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{
  "msg_type": "interactive",
  "card": {
    "config": {
      "wide_screen_mode": true
    },
    "elements": [
      {
        "tag": "div",
        "text": {
          "content": "📊 **2025年10月25日 每日日报**",
          "tag": "lark_md"
        }
      },
      {
        "tag": "hr"
      },
      {
        "tag": "div",
        "text": {
          "content": "**【行业动态】**\n1️⃣ 信息标题一\n⏰ 2025-10-25 10:30\n\n2️⃣ 信息标题二\n⏰ 2025-10-25 11:00",
          "tag": "lark_md"
        }
      },
      {
        "tag": "action",
        "actions": [
          {
            "tag": "button",
            "text": {
              "tag": "lark_md",
              "content": "[查看详情](https://example.com)"
            },
            "type": "primary"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

卡片消息支持标题、分隔线、富文本、按钮等多种元素，视觉效果更好，用户体验更优。

第六部分：实战应用场景

场景1：招聘信息汇总

目标：每日从多个招聘网站爬取并汇总职位信息，按公司和岗位分类。

工作流：RSS Feed（多个职位网站）→ Merge → Function（分类整理）→ 飞书推送

预期效果：HR团队每天早上8点收到昨天发布的所有招聘信息，包括公司名、岗位、薪资等关键信息。

场景2：竞品动态监测

目标：持续监测竞对公司的新闻、融资、产品更新等动态。

工作流：网页爬取（多个竞对网站）→ AI摘要（Claude/GPT）→ Merge → 飞书推送

预期效果：产品和运营团队每天了解竞品最新动向，支持战略决策。

场景3：多渠道订单汇总

目标：将来自不同平台（淘宝、抖音、微商城等）的订单汇总成日报。

工作流：API接口（多平台）→ Merge（按订单ID关联）→ Function（统计汇总）→ 飞书推送

预期效果：运营主管每天查看各渠道订单概况、销售排名、异常订单等。

场景4：项目进展跟踪

目标：自动汇总多个项目管理工具（Jira、Asana等）的进展信息。

工作流：Jira API → Asana API → Merge → Function（格式化） → 飞书推送

预期效果：项目经理无需手动收集，每天自动获得全景项目状态报告。12

第七部分：测试与启用

测试工作流

  1. 在n8n界面点击"Run Workflow"按钮，手动触发整个流程
  2. 在飞书群组中验证是否收到消息
  3. 检查消息格式和内容是否符合预期
  4. 如果失败，点击"Executions"查看错误日志并调试

启用自动执行

  1. 测试成功后，点击工作流顶部的"Active"开关变为绿色
  2. 点击"Save"保存工作流
  3. 根据Cron表达式，系统将按时自动执行

性能监控

保存后可以在n8n的"Executions"选项卡中查看每次执行的详细日志，包括执行时间、数据量、错误信息等，便于后续优化。

第八部分：常见问题排查

1. RSS数据获取失败

现象：RSS节点报错或返回空数据

排查方法：

  • 在浏览器中直接访问RSS地址，确认返回有效的XML格式数据
  • 检查URL是否正确，某些网站可能需要特定的用户代理(User-Agent)
  • 如果网站有访问限制，可在HTTP Request节点中添加Headers（如cookies、User-Agent）

2. 飞书消息发送失败

现象：飞书群组收不到消息，HTTP Request节点报错

排查方法：

  • 验证Webhook地址是否正确，重新从飞书群组设置中复制
  • 检查HTTP Request的Body JSON格式是否合法，使用JSON校验工具测试
  • 确保msg_type和content字段与飞书API文档一致
  • 某些敏感词或特殊格式可能被飞书拦截，尝试简化消息内容

3. 数据合并后内容重复或缺失

现象：Merge节点输出结果包含重复数据或部分数据丢失

排查方法：

  • 如果使用Combine模式，检查匹配字段是否配置正确
  • 验证两个输入数据源的字段名和数据类型是否一致
  • 如果数据量不匹配（如Input 1有5条，Input 2有10条），Merge会只处理较少的条数
  • 在Function节点中使用去重逻辑：Array.from(new Set(items.map(JSON.stringify))).map(JSON.parse)

4. 定时任务没有按时执行

现象：Cron节点配置了但日报没有在指定时间推送

排查方法：

  • 检查Cron表达式是否正确（可在crontab.guru网站验证）
  • 确保n8n进程正常运行，如果使用Docker，检查容器是否活跃
  • 查看n8n的运行日志，确认没有因权限或其他错误而停止
  • 如果使用了某些数据源需要认证，确保凭证没有过期

5. Function节点JavaScript报错

现象：Function节点执行失败，显示JavaScript语法错误

排查方法：

  • 检查代码中的括号、引号是否匹配
  • 确保变量名拼写正确，特别是$node[]中节点名称必须精确
  • 使用try-catch包裹可能出错的代码：
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try {
  // 处理逻辑
  return result;
} catch(error) {
  return { error: error.message };
}

第九部分：进阶优化方案

1. 智能内容生成

集成LLM（大语言模型）进行自动摘要和洞察生成：

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// 在HTTP Request节点中调用Claude或GPT API
{
  "model": "claude-3-sonnet-20240229",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "请用100字总结以下信息的关键点和趋势：" + rawContent
  }]
}

这样可以让日报从简单的信息汇总升级为智能洞察。2

2. 条件过滤与优先级排序

在Function节点中实现智能过滤：

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// 按关键词过滤，只保留相关内容
const filtered = items.filter(item => 
  item.title.includes("关键词") || item.title.includes("技术")
);

// 按重要性评分排序
filtered.sort((a, b) => b.importance - a.importance);

return { content: filtered };

3. 多渠道分发

不仅发送到飞书，还可以同时推送到其他平台：

  • 邮件：添加Email节点发送给特定收件人
  • Slack：集成Slack webhook实现跨平台通知
  • 钉钉：添加钉钉机器人节点
  • 企业微信：使用企业微信API节点

4. 数据持久化与分析

将日报数据保存到数据库或表格，便于后续分析：

添加Airtable或Google Sheets节点，将每期日报记录下来，构建信息历史档案，支持趋势分析。

5. 错误恢复与告警

当工作流异常时，自动发送告警信息：

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// 在关键节点后添加If节点检查执行结果
if ($node["HTTP Request"].executionStatus === "error") {
  // 发送告警消息到管理员
  return { 
    alert: true, 
    message: `日报生成失败：${error.message}`
  };
}

6. 性能优化

对于大数据量场景：

  • 在Merge节点使用SQL Query模式编写高效的数据操作
  • 在Function节点使用流式处理而非一次加载所有数据
  • 对于频繁访问的API，实现缓存机制避免重复请求

第十部分：成本效益分析

时间节省

  • 人工汇总：3小时/周 → 自动化后：0小时/周，年省150+小时
  • 错误率：由于消除手工操作，错误率从5%-10%降低至接近0%13
  • 信息延迟：手工汇总通常延迟1-2天，自动化可实现同日或实时推送

业务价值

  1. 决策提速：团队获得及时准确的信息，支持更快的业务决策
  2. 一致性提升：每日报告格式统一，便于跨团队对齐和数据追踪
  3. 合规性增强：系统自动记录报告生成、发送的全过程，支持审计需求13
  4. 员工体验：管理层和团队成员无需手工收集信息，可专注核心工作

技术成本

  • n8n开源版本：完全免费
  • 飞书：企业版或旗舰版已包含自定义机器人功能
  • 数据源：大多数主流平台提供免费API额度，足以支撑日常使用

整体而言，智能日报的投入成本极低（仅需一次工作流搭建），而收益却显著且持久。

结语

通过n8n与飞书的结合，智能日报的实现已不再是高端定制开发的专属，任何懂基本逻辑的团队成员都可以在一两个小时内搭建起来。从简单的RSS聚合到复杂的多源数据融合和AI生成，n8n提供了足够的灵活性和可扩展性。

开始行动的最佳时机不是在未来，而是现在。选择一个最能帮助团队的应用场景，按照本文的步骤搭建你的第一个智能日报工作流，体验自动化带来的效率提升。随着经验积累，可以逐步优化和扩展，最终构建起一套全面的、支撑业务决策的自动化信息系统。

参考来源

n8n官方文档与集成库1 n8n数据聚合模板与工作流4 AWS新闻监测与飞书集成案例2 n8n与飞书群机器人集成教程6 完整的n8n安装到飞书日报推送教程3 n8n RSS Feed集成文档8 n8n工作流作弊表与操作指南5 自动化报告生成最佳实践7 飞书消息卡片设计规范10 n8n Merge节点详细文档9 飞书消息卡片搭建工具11 报表自动化的业务价值分析13 n8n的真实使用案例与应用场景12 14151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647

  1. https://www.feishu.cn/community/article?id=7542766073037193217 ↩︎ ↩︎

  2. https://n8n.io/workflows/8733-aws-news-monitoring-and-linkedin-content-automation-with-claude-3-and-feishu/ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. https://blog.csdn.net/2408_89348881/article/details/151933729 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. https://ariellephoenix.com/n8n-workflows/aggregate-data-function/ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. https://www.yochana.com/n8n-ai-agent/ ↩︎ ↩︎

  6. https://www.bilibili.com/video/BV19k7yzVE6u/ ↩︎ ↩︎

  7. https://www.docsautomator.co/blog/how-to-automate-report-generation ↩︎ ↩︎

  8. https://n8n.io/integrations/rss-read/ ↩︎ ↩︎

  9. https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.merge/ ↩︎ ↩︎

  10. https://open.feishu.cn/document/tools-and-resources/design-specification/message-card-design-specifications ↩︎ ↩︎

  11. https://open.feishu.cn/document/common-capabilities/message-card/message-card-builder ↩︎ ↩︎

  12. https://www.esferasoft.com/blog/top-use-cases-n8n-workflow-automation-development-growing-companies ↩︎ ↩︎

  13. https://www.tapclicks.com/blog/report-automation-benefits ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. https://github.com/aben1188/my-star-repos ↩︎

  15. https://www.youtube.com/watch?v=VFw6l8oCxGc ↩︎

  16. https://x.com/search?lang=da&q=谷歌搜索引擎推广软件app推荐方法+-+0差评的工具库%2C谷歌竞价推广怎么做最好%3F✔️liuhenba.com ↩︎

  17. https://blog.csdn.net/sinat_28461591/article/details/146923928 ↩︎

  18. https://www.youtube.com/watch?v=OT4CETpc5P4 ↩︎

  19. https://n8n.io/integrations/aggregate/ ↩︎

  20. https://n8n.io/integrations/agent/ ↩︎

  21. https://n8n.io/workflows/6691-multi-source-rag-system-with-gpt-4-turbo-news-and-academic-papers-integration/ ↩︎

  22. https://open.feishu.cn/community/articles/7270877743058731036 ↩︎

  23. https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1nztyyu/n8n_learning_journey_11_merge_node_the_data/ ↩︎

  24. https://n8n.io/integrations/schedule-trigger/ ↩︎

  25. https://www.youtube.com/watch?v=4t6DyKwxRZM ↩︎

  26. https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1m7wv4a/whats_the_most_impactful_daily_automation/ ↩︎

  27. https://community.n8n.io/t/how-to-unify-data-from-multiple-sources/31232 ↩︎

  28. https://www.pandadoc.com/blog/how-to-automate-reports/ ↩︎

  29. https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/244506653275 ↩︎

  30. https://community.n8n.io/t/aggregating-data-from-multiple-datasources/17822 ↩︎

  31. https://www.datagrid.com/blog/ai-agents-automatically-generates-daily-construction-reports ↩︎

  32. https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/360049067937-设置汇报规则 ↩︎

  33. https://www.datylon.com/blog/what-is-automated-data-reporting-a-complete-guide ↩︎

  34. https://community.n8n.io/t/how-to-aggregate-items-from-multiple-executions-into-a-single-execution-in-n8n-node/72910 ↩︎

  35. https://www.reportdash.com/blog/automated-reporting ↩︎

  36. https://www.terncy.com.tw/post/常見自動化設定錯誤原因與排查方法 ↩︎

  37. https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/erp/workflow-automation-benefits.shtml ↩︎

  38. https://n8n.io/case-studies/ ↩︎

  39. https://blog.csdn.net/weixin_71807218/article/details/138715468 ↩︎

  40. https://www.edgeverve.com/assistedge/blogs/intelligent-workflow-automation-guide/ ↩︎

  41. https://scaleupally.io/blog/n8n-workflow-automation-examples/ ↩︎

  42. https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/automation/troubleshoot/desired-state-configuration ↩︎

  43. https://futuramo.com/blog/6-benefits-of-using-ai-powered-workflows-in-daily-operations/ ↩︎

  44. https://dev.to/dwtoledo/n8n-the-automation-revolution-in-the-business-world-6-examples-f27 ↩︎

  45. https://docs.pingcode.com/ask/ask-ask/106588.html ↩︎

  46. https://www.cflowapps.com/intelligent-workflows/ ↩︎

  47. https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1nm50m9/why_do_so_many_people_use_n8n_curious_about_your/ ↩︎