Email-дайджесты на автомате: мой флоу для n8n

Email-дайджесты на автомате: мой флоу для n8n

Недавно апрувнули мой workflow в библиотеке n8n для автоматической обработки email-рассылок. Штука получилась полезная — каждый день система собирает определенные рассылки из Gmail, прогоняет через GPT-4.1-mini для суммаризации и отправляет аккуратный HTML-дайджест на почту.

Проблема и решение

У меня, как и у многих, накопилось десятки подписок на технические рассылки. Techcrunch, AINews, MIT Tecnhology Review, Google Alerts — все они приходят в разное время, забивают инбокс и часто остаются непрочитанными. Классическая проблема информационной перегрузки.

Решение: вместо чтения каждого письма по отдельности, я настроил автоматическую систему, которая:

— Собирает все рассылки за последние сутки через Gmail API — Извлекает HTML-контент из MIME-структуры писем — Отправляет каждое письмо в OpenAI для извлечения ключевых тем — Объединяет все темы в единый структурированный список — Формирует читаемый HTML-дайджест с нумерованным списком

Технические детали

Интересное в реализации — работа с Gmail API и обработка MIME-структуры писем. Gmail возвращает письма в довольно запутанном формате с вложенными частями разных типов. Пришлось добавить кастомный парсер для извлечения именно HTML-версии контента.

Для LLM использую специфичный промпт с JSON-выводом. Модель должна не просто суммаризировать, а разбивать мультиновостные блоки на отдельные темы, при этом сохраняя оригинальные заголовки без перевода. Это важно для технических рассылок, где названия продуктов и терминология должны оставаться точными.

GPT-4.1-mini справляется с задачей достаточно хорошо — дешевле полноценных GPT-4 и 5, но качество суммаризации для такой задачи вполне достаточное.

Кастомизация под свои нужды

Workflow легко адаптируется под разные сценарии:

Фильтрация по отправителям. В Gmail-запросе можно указать конкретные домены или исключить ненужные через конструкцию (from:@domain.com) OR (from:@other.com -"promo").

Временное окно. По умолчанию берутся письма за последние сутки, но можно настроить любой период через параметр after: {{ $now.minus({ days: X }) }}.

Язык дайджеста. В промпте для LLM есть плейсхолдер для целевого языка — можно получать суммаризацию на любом языке, сохраняя оригинальные технические термины.

Стилизация. HTML-шаблон использует inline-стили для совместимости с почтовыми клиентами. При желании можно добавить брендинг, логотипы или изменить структуру представления.

Результат

Теперь вместо 20-30 разрозненных писем я получаю один структурированный дайджест с пронумерованным списком тем. Каждая тема — это краткое описание на одну строку, с указанием источника и даты. Читается за 2-3 минуты, ничего важного не теряется.

Workflow доступен в библиотеке n8n — можно импортировать и настроить под себя. Потребуется только подключить Gmail OAuth и добавить API-ключ OpenAI.

Как вообще использовать n8n

Опции две:

Облачный сервис n8n. Плюсы очевидны — ничего настраивать не нужно, инфраструктура готова к использованию, головной боли по поводу env vars нет. Из минусов — стоимость в €24 в месяц, не слишком демократично.

Self-host. Совершенно бесплатно (кроме сервера, на котором вы хостите). Я поднял главную ноду, воркеров, Redis и Postgres одним кликом:

— Регистрируетесь на Railway — Раскатываете готовый шаблон

Стоит 5 долларов в месяц, но при этом не стоит забывать, что при этом у вас под рукой бесконечное количество возможных флоу в n8n, без ограничений.

PS

Есть ещё аналогичный флоу под Телеграм — отправляете в бота сообщение с числом дней, за сколько нужно собрать рассылки, результат тоже получаете в Телеграм вместо email. Чтобы использовать — создайте новый флоу, наверху справа, где ••• → Import from URL или from file.

/ Не запрещена в РФ