Los hilos de r/n8n 2026 están llenos de ingenieros que envían flujos de trabajo de artículo a publicación social y, a menudo, pasan más de 20 horas conectándolos. Este tutorial lo reduce a 90 minutos utilizando Scavio como único backend de investigación: los ángulos de la competencia, las citas de debates de Reddit y la extracción de contenido de YouTube se integran en un flujo de trabajo n8n que genera publicaciones adaptadas a la plataforma.
Requisitos previos
- n8n autohospedado o en la nube
- Una clave API de Scavio
- Una credencial LLM (OpenAI, Anthropic o Together)
Guia paso a paso
Paso 1: Crear un nuevo flujo de trabajo n8n
Comience con un webhook o un activador manual que acepte la URL de un artículo.
// n8n Webhook node output
{ "article_url": "https://your-blog.com/post" }Paso 2: Agregar un nodo de solicitud HTTP para Scavio SERP
Un competidor de investigación aborda el mismo tema.
// HTTP Request node
POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
Headers: x-api-key: {{ $credentials.scavio }}
Body: { "query": "{{ $json.article_title }} competing perspective" }Paso 3: Agregar un nodo Scavio Reddit
Obtenga citas directas de discusiones de Reddit sobre el mismo tema.
POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
Body: { "platform": "reddit", "query": "{{ $json.topic }}" }Paso 4: Agregue un nodo LLM para generar publicaciones en la plataforma
Solicite al LLM que escriba variantes de LinkedIn, X y Reddit utilizando la investigación.
// LLM prompt template
You are a social media editor.
Source article: {{ $json.article_text }}
Competitor takes: {{ $json.serp_results }}
Reddit quotes: {{ $json.reddit_results }}
Produce:
1. LinkedIn post (180 words, professional tone)
2. X thread (5 tweets)
3. Reddit comment draft (no self-promo)Paso 5: Distribuirse en abanico hacia los nodos de distribución
Envíe cada resultado de la plataforma a LinkedIn, X, Buffer o un canal de revisión de Slack.
// Slack node output for review
{ "channel": "#social-drafts", "text": "{{ $json.linkedin_post }}\n\n{{ $json.x_thread }}" }Ejemplo en Python
# Equivalent Python runner without n8n:
import os
from scavio import Scavio
from openai import OpenAI
scavio = Scavio(api_key=os.environ['SCAVIO_API_KEY'])
llm = OpenAI()
def article_to_social(article_text: str, topic: str):
serp = scavio.search(query=f'{topic} competing perspective')
reddit = scavio.search(platform='reddit', query=topic)
prompt = f'Source: {article_text}\nSERP: {serp}\nReddit: {reddit}\n\nWrite LinkedIn, X, Reddit variants.'
return llm.chat.completions.create(model='gpt-4', messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]).choices[0].message.contentEjemplo en JavaScript
import { Scavio } from 'scavio';
const scavio = new Scavio({ apiKey: process.env.SCAVIO_API_KEY });
export async function articleToSocial(articleText, topic) {
const [serp, reddit] = await Promise.all([
scavio.search({ query: `${topic} competing perspective` }),
scavio.search({ platform: 'reddit', query: topic })
]);
return { serp, reddit };
}Salida esperada
A single article generates 3 platform-tuned posts in under 2 minutes. Typical cost: 2 Scavio calls (~60 credits) + LLM tokens per article.