مقدمة حول سير العمل
سير عمل يومي/أسبوعي يجمع مقالات من 10-30 مصدر RSS، يلخّصها بـ Ollama محلي، يصنّفها، ويرسلها كنشرة عبر Listmonk أو Mailchimp.
الهدف من سير العمل
تقليل وقت إعداد النشرة الأسبوعية من 6-8 ساعات يدوياً إلى 30 دقيقة مراجعة فقط، مع توسيع التغطية إلى عشرات المصادر بدلاً من 5-10.
الأدوات والتقنيات المستخدمة
تم استخدام الأدوات التالية: n8n و ollama و listmonk OR mailchimp و airtable OR apitable (للأرشيف)
تفاصيل تنفيذ سير العمل
- مستوى الصعوبة: متوسط
- الوقت المتوقع للإعداد:
- محفز التشغيل (Trigger):
خطوات العمل (الآلية)
- تحضير قائمة المصادر في JSON أو في Airtable/APITable للتعديل خارج n8n
- إعداد Schedule Trigger (مثلاً: كل أحد 7 صباحاً، أو يومياً 6 مساءً للنشرة اليومية)
- قراءة المصادر، تصفية المقالات الأقدم من 7 أيام (أو 1 يوم للنشرة اليومية)
- جلب النص الكامل من كل مقال عبر HTTP Request + HTML Extract (أو خدمة Mercury/Diffbot)
- تمرير كل مقال لـ Ollama مع prompt محدد: تلخيص في فقرتين بالعربية + استخراج فئة
- Aggregate لتجميع كل النتائج، Code لإزالة المتكررات وترتيبها
- بناء HTML النشرة بـ template مرن (يدعم RTL، صور، روابط)
- إرسال عبر Mailchimp أو Listmonk، أو حفظ كـ draft للمراجعة اليدوية
- أرشفة كل المقالات في Airtable مع: العنوان، الرابط، التاريخ، المصدر، التصنيف، الملخّص
وصف مفصل
## المشكلة محرر النشرة في فريق محتوى صغير يقضي معظم يوم الجمعة في فتح مصادر يدوياً، نسخ روابط، كتابة فقرات ربط، والمراجعة. الجودة تتفاوت بحسب التعب، والمصادر تظل محدودة لأن أكثر من ذلك يستهلك الوقت كاملاً. يحتاج الفريق توسيع التغطية بدون توظيف محرر إضافي. ## المُدخلات – قائمة 10-30 RSS feed مصنّفة (سياسة، اقتصاد، تكنولوجيا، …) – Embedding model للتصنيف الذكي (اختياري) – نموذج LLM يدعم العربية (qwen2.5:7b أو 14b، أو OpenAI GPT-4 mini) – قائمة مشتركي البريد في Mailchimp أو Listmonk – template HTML للنشرة (موجود مسبقاً أو نموذج بسيط) ## المُخرجات – نشرة HTML جاهزة للإرسال (أو مرسلة تلقائياً) – أرشيف JSON بكل المقالات المعالجة، قابل للبحث – تقرير مختصر: كم مقالاً عُولج، كم اختير للنشرة، أعلى مصادر تكراراً ## البنية المعمارية Schedule Trigger (أسبوعي/يومي) → Code Node (قائمة المصادر) → Split Out → RSS Read → Filter (آخر 7 أيام) → HTTP Request (المقال الكامل) → HTML Extract → Ollama Summarize → Aggregate → Code (ترتيب + تصنيف) → Set HTML → Mailchimp/Listmonk Send + Airtable Insert. ## اعتبارات الخصوصية إذا استخدمت Ollama محلياً، نصوص المقالات (وأحياناً نصوص حصرية إذا قرأت paywall) لا تخرج لخارج البنية. عند استخدام OpenAI/Anthropic، الملخصات تذهب إليهم. لمصادر حساسة، Ollama هو الخيار الآمن. قائمة المشتركين في Mailchimp مكشوفة لـ Mailchimp، بينما Listmonk تبقي الكل عندك. ## ملاحظات الصيانة راجع جودة التلخيص شهرياً — تغييرات النموذج أو الـ prompt قد تنحرف. حدّث قائمة المصادر دورياً (مصادر تتوقف عن النشر، مصادر جديدة تستحق الإضافة). راقب معدل فتح النشرة — هبوط حاد قد يعني أن التلخيص أصبح ضعيفاً. ## فرص الأتمتة – تحليل النشرات السابقة لتعلّم تفضيلات المحررين (أي المقالات استبعدوا، أي اختاروا) – إنشاء تغريدات تلقائياً من النشرة عبر Postiz للنشر على X/Mastodon – إضافة نسخة بودكاست: تحويل النشرة لصوت بـ Coqui TTS أو OpenAI TTS – ترجمة النشرة لإنجليزية تلقائياً وإرسال نسختين مختلفتين لقوائم مختلفة