Resumen
n8n flujo de trabajo for LLM-driven research. Webhook activar recibe un topic, fans out to Scavio search, extrae top 5 resultados, summarizes cada con LLM node, returns combined brief.
Desencadenador
Webhook (ad-hoc) o Cron (programado digest)
Programación
Webhook o diario
Pasos del flujo de trabajo
1
Webhook Activar o Cron
Webhook for on-demand; Cron for diario.
2
Scavio search HTTP node
POST /api/v1/search con topic.
3
Dividir In Batches sobre top 5 resultados
Loop per resultado.
4
Scavio extraer HTTP node per resultado
POST /api/v1/extraer returning markdown.
5
LLM node summarizes cada
Claude / GPT / Groq, 200-word brief.
6
Fusionar node
Combine en single respuesta.
7
Respond to Webhook
Return combined brief.
Implementacion en Python
Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
H = {'x-api-key': API_KEY}
def research(topic):
s = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': topic}).json()
out = []
for r in s.get('organic_results', [])[:5]:
e = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', headers=H, json={'url': r['link'], 'format': 'markdown'}).json()
out.append({'url': r['link'], 'md': e.get('markdown', '')[:3000]})
return outImplementacion en JavaScript
JavaScript
// In n8n use HTTP Request nodes. Equivalent TS:
const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
async function research(topic) {
const s = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', { method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify({ query: topic }) }).then(r => r.json());
return s;
}Plataformas utilizadas
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