用n8n搭建AI自动化工作流：5步实现每日AI资讯自动收集+推送到微信
每天手动刷TechCrunch、Hacker News、GitHub Trending获取AI资讯？这篇教程教你用n8n搭建一个自动化工作流，定时抓取多源AI资讯、AI筛选过滤、自动推送到微信。全程可视化拖拽，无需写后端代码。
为什么选择n8n？
n8n是一个开源的工作流自动化平台，相比Zapier/Make等商业工具：
– 完全自托管：数据不离开你的服务器
– 300+原生集成：HTTP请求、RSS、数据库、Webhook全支持
– 代码节点：复杂逻辑用JavaScript/Python自定义
– 免费无限制：自托管版无执行次数限制
第一步：部署n8n
最简单的方式——Docker一键启动：
docker run -d \
--name n8n \
--restart always \
-p 5678:5678 \
-v ~/n8n-data:/home/node/.n8n \
-e N8N_SECURE_COOKIE=false \
n8nio/n8n:latest打开 http://你的服务器IP:5678，创建管理员账号，完成初始设置。
第二步：创建定时触发器
在n8n编辑器中：
1. 点击 Add first step
2. 搜索 Schedule Trigger
3. 设置参数：
– Trigger Times: 0 8 *（每天早上8点执行）
– 也可以是 Every hour（测试阶段更方便）
第三步：添加多源数据抓取
以三个AI资讯源为例：
节点1：Hacker News Best
– 添加 HTTP Request 节点
– Method: GET
– URL: http://localhost:1200/hackernews/best
– Response Format: String
节点2：GitHub Trending
– 添加第二个 HTTP Request 节点
– Method: GET
– URL: https://github.com/trending?since=daily
– 从Schedule Trigger再拖一条线连接
节点3：自定义RSS
– 添加第三个 HTTP Request 节点
– URL: https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/
第四步：AI筛选与汇总
在三个数据源后面添加一个 Code 节点（模式：Run Once for All Items）：
// 合并三个数据源的结果
const items = $input.all();
let allHeadlines = [];
for (const item of items) {
const data = item.json;
// 每个源的数据结构不同，根据实际格式提取
if (data.body) {
// RSS/XML格式
const titles = (data.body.match(/(.*?)<\/title>/g) || [])
.map(t => t.replace(/<\/?title>/g, ''));
allHeadlines = allHeadlines.concat(titles.slice(0, 5));
}
}
// 去重
allHeadlines = [...new Set(allHeadlines)];
return [{
json: {
date: new Date().toISOString().split('T')[0],
count: allHeadlines.length,
headlines: allHeadlines,
summary: allHeadlines.slice(0, 10).join('\n')
}
}];</code></pre>
<p>如果需要AI筛选（如只保留AI相关），可以使用DeepSeek API：</p>
<pre><code>const resp = await this.helpers.httpRequest({
method: 'POST',
url: 'https://api.deepseek.com/chat/completions',
headers: {
'Authorization': 'Bearer «redacted:sk-…»',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'deepseek-chat',
messages: [{
role: 'user',
content: `从以下标题中选出与AI/LLM/开源最相关的5条：\n${headlines}`
}]
})
});
const filtered = JSON.parse(resp).choices[0].message.content;</code></pre>
<h2>第五步：推送到微信</h2>
<p>由于微信个人号没有公开API，这里提供两种方案：</p>
<p>### 方案A：企业微信机器人（推荐，详细配置）</p>
<p>企业微信（WeCom）的群机器人是官方支持的推送渠道，配置简单且稳定。</p>
<p><strong>获取Webhook地址：</strong></p>
<p>1. 下载并登录企业微信客户端（企业微信官网：work.weixin.qq.com）</p>
<p>2. 在目标群聊中，点击右上角 <code>···</code> → <strong>群机器人</strong> → <strong>添加群机器人</strong></p>
<p>3. 为机器人命名（如”AI资讯助手”），点击<strong>添加</strong></p>
<p>4. 复制生成的 Webhook 地址，格式为：</p>
<pre><code> https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx</code></pre>
<p>5. 妥善保存这个 key，它等同于密码，泄露后任何人可向你的群发消息</p>
<p><strong>配置n8n节点：</strong></p>
<p>添加 <strong>HTTP Request</strong> 节点：</p>
<p>– Method: <code>POST</code></p>
<p>– URL: <code>https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=你的机器人key</code></p>
<p>– Headers: <code>Content-Type: application/json</code></p>
<p>– Body (JSON):</p>
<pre><code>{
"msgtype": "markdown",
"markdown": {
"content": "## 🤖 今日AI资讯（{{ $json.date }}）\n> 共抓取 {{ $json.count }} 条资讯\n\n{{ $json.summary }}\n\n---\n*由n8n自动生成*"
}
}</code></pre>
<p><strong>企业微信机器人消息类型：</strong></p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 类型 | msgtype值 | 适用场景 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">|——|———–|———-|</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 文本消息 | <code>text</code> | 简短通知 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| Markdown消息 | <code>markdown</code> | 格式化资讯推送（推荐） |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 图片消息 | <code>image</code> | 截图、图表 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 图文消息 | <code>news</code> | 带封面图的文章列表 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 文件消息 | <code>file</code> | 发送PDF/Excel报告 |</p>
<p><strong>注意事项：</strong></p>
<p>– 每个机器人每分钟最多发送20条消息，超出会被限流</p>
<p>– Markdown内容不支持HTML标签，@人需使用 <code><@userid></code> 格式</p>
<p>– 如需@所有人，在markdown内容中添加 <code>@all</code> 即可</p>
<p>### 方案B：Telegram Bot（备选）</p>
<pre><code>await this.helpers.httpRequest({
method: 'POST',
url: `https://api.telegram.org/bot${token}/sendMessage`,
body: JSON.stringify({
chat_id: chatId,
text: summary,
parse_mode: 'Markdown'
})
});</code></pre>
<h2>第六步：PostgreSQL去重存储</h2>
<p>仅靠内存去重不够可靠——重启n8n后历史数据丢失，可能导致重复推送。用PostgreSQL持久化存储可以彻底解决这个问题。</p>
<p><strong>准备PostgreSQL：</strong></p>
<p>如果还没有PostgreSQL，可以用Docker快速启动：</p>
<pre><code>docker run -d \
--name n8n-pg \
--restart always \
-e POSTGRES_USER=n8n \
-e POSTGRES_PASSWORD=your_password \
-e POSTGRES_DB=n8n_dedup \
-p 5432:5432 \
-v ~/pg-data:/var/lib/postgresql/data \
postgres:16</code></pre>
<p><strong>建表：</strong></p>
<pre><code>CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_news_dedup (
id SERIAL PRIMARY KEY,
title_hash VARCHAR(64) UNIQUE NOT NULL,
title TEXT NOT NULL,
source VARCHAR(100),
url TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
CREATE INDEX idx_title_hash ON ai_news_dedup(title_hash);
CREATE INDEX idx_created_at ON ai_news_dedup(created_at);</code></pre>
<p><strong>在n8n中配置PostgreSQL节点：</strong></p>
<p>1. 添加 <strong>Postgres</strong> 节点（n8n原生支持）</p>
<p>2. 在 Credentials 中新增数据库连接：</p>
<p>– Host: <code>localhost</code>（如果PG与n8n在同一台机器，或用Docker network中的容器名）</p>
<p>– Database: <code>n8n_dedup</code></p>
<p>– User: <code>n8n</code></p>
<p>– Password: <code>your_password</code></p>
<p>– Port: <code>5432</code></p>
<p>3. 操作模式选择 <strong>Execute Query</strong></p>
<p>4. 在 Code 节点之后、推送节点之前插入去重逻辑：</p>
<pre><code>-- 查询今天是否已经推送过该标题
INSERT INTO ai_news_dedup (title_hash, title, source)
VALUES (MD5({{ $json.title }}), {{ $json.title }}, {{ $json.source }})
ON CONFLICT (title_hash) DO NOTHING
RETURNING id;</code></pre>
<p><strong>Code节点去重过滤：</strong></p>
<pre><code>const pgItems = $input.all();
const seen = new Set();
// 查询已有记录
for (const item of pgItems) {
if (item.json.id) seen.add(item.json.title_hash);
}
// 过滤掉已存在的标题
const deduped = items.filter(item => {
const hash = md5(item.json.title); // 需要引入crypto库或自行实现
return !seen.has(hash);
});
return deduped.map(item => ({ json: item }));</code></pre>
<p><strong>高级策略：内容指纹去重</strong></p>
<p>对于标题相似但措辞不同的情况（如”GPT-5正式发布”和”OpenAI发布GPT-5″），可以存储每条标题的向量嵌入，用余弦相似度判断。n8n的OpenAI Embeddings节点配合pgvector扩展可以实现，但会增加API调用成本，建议从标题哈希去重开始。</p>
<h2>第七步：Webhook触发器替代方案</h2>
<p>除了定时触发，Webhook方式更适合需要即时响应或手动控制的场景。</p>
<p><strong>使用场景：</strong></p>
<p>– 收到特定GitHub Star数达标事件后立即推送</p>
<p>– 手动通过curl/脚本触发一次抓取</p>
<p>– 与其他系统（飞书、钉钉、Slack）联动</p>
<p><strong>配置Webhook触发：</strong></p>
<p>1. 将 <strong>Schedule Trigger</strong> 替换为 <strong>Webhook</strong> 节点</p>
<p>2. 配置参数：</p>
<p>– <strong>HTTP Method</strong>: <code>GET</code> 或 <code>POST</code></p>
<p>– <strong>Path</strong>: <code>/ai-news-trigger</code>（自定义路径）</p>
<p>– <strong>Response Mode</strong>: <code>When Last Node Finishes</code></p>
<p>3. 激活工作流后，n8n会生成一个生产级URL：</p>
<pre><code> https://你的n8n域名/webhook/ai-news-trigger</code></pre>
<p>4. 外部系统向这个URL发请求即可触发工作流：</p>
<pre><code># 手动触发
curl -X POST https://n8n.example.com/webhook/ai-news-trigger
# 带参数触发（可通过$input.first().json.query获取）
curl -X POST https://n8n.example.com/webhook/ai-news-trigger \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "hackernews", "limit": 20}'</code></pre>
<p><strong>安全加固：</strong></p>
<pre><code>// 在Webhook节点后添加Code节点做签名验证
const secret = '你的共享密钥';
const signature = $input.first().headers['x-webhook-signature'];
// 简单HMAC验证
const crypto = require('crypto');
const expected = crypto
.createHmac('sha256', secret)
.update(JSON.stringify($input.first().json))
.digest('hex');
if (signature !== expected) {
throw new Error('签名验证失败，拒绝执行');
}
return $input.all();</code></pre>
<p><strong>同时支持定时+Webhook：</strong></p>
<p>n8n支持一个工作流同时配置多个触发器——添加 <strong>Schedule Trigger</strong> 和 <strong>Webhook</strong> 节点并列作为第一层，任一触发都会执行后续流程。两个节点用 <strong>Merge</strong> 节点汇合即可。</p>
<h2>故障排查与调试技巧</h2>
<p>工作流出问题时，按以下顺序排查：</p>
<p>### 1. 利用n8n内置调试功能</p>
<p>– <strong>单步执行</strong>：点击节点 → <strong>Execute Node</strong>，单独测试每个节点的输入输出，快速定位出错位置</p>
<p>– <strong>Pin Data</strong>：右键节点 → <strong>Pin Data</strong>，固定测试数据后多次重跑下游节点，避免反复请求外部API</p>
<p>– <strong>日志面板</strong>：点击底部 <strong>Executions</strong> 标签，查看每次执行的完整日志和错误堆栈</p>
<p>### 2. HTTP请求常见错误及修复</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 错误 | 原因 | 解决方案 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">|——|——|———-|</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| <code>ETIMEDOUT</code> / <code>ECONNREFUSED</code> | 目标服务不可达或网络不通 | 检查URL是否正确，确认服务器能访问外网 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| <code>429 Too Many Requests</code> | 触发频率限制 | 见下文”速率限制”章节 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| <code>403 Forbidden</code> | API Key无效或权限不足 | 检查Authorization头，确认API Key未过期 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| 响应为空/格式错误 | 目标网站返回HTML而非JSON | 使用 <strong>HTML Extract</strong> 节点代替HTTP Request直接解析 |</p>
<p style="font-family:monospace;white-space:pre">| XML解析失败 | RSS Feed格式不规范 | 先用HTTP Request获取原始文本，再在Code节点中用正则提取 |</p>
<p>### 3. 企业微信推送失败排查</p>
<p>– <strong><code>errcode: 93000</code></strong>：key已失效或被删除，需重新添加机器人</p>
<p>– <strong><code>errcode: 45009</code></strong>：接口调用超过频率限制（20条/分钟）</p>
<p>– <strong><code>errcode: 40001</code></strong>：access_token过期（如使用应用消息而非群机器人）</p>
<p>– <strong>消息发不出但无报错</strong>：检查markdown格式是否正确，特殊字符（<code>></code> <code>#</code> <code>*</code>）需转义</p>
<p>### 4. 生产环境监控建议</p>
<p>在推送节点后添加一个 <strong>Error Trigger</strong> 工作流：当主工作流执行失败时自动发送通知（邮件/钉钉/企业微信），包含失败原因和执行ID：</p>
<pre><code>// 错误通知Code节点
const error = $input.first().json;
return [{
json: {
msgtype: 'text',
text: {
content: `⚠️ AI资讯工作流执行失败\n时间：${error.startedAt}\n错误：${error.error?.message}\n执行ID：${error.id}`
}
}
}];</code></pre>
<h2>速率限制与优化</h2>
<p>API和推送渠道都有频率上限，不做保护会导致数据丢失或封禁。</p>
<p>### DeepSeek / OpenAI API限流</p>
<p>– DeepSeek免费额度：500万tokens/月，并发限制约30 RPM</p>
<p>– 在n8n的HTTP Request节点设置中开启 <strong>Retry on Fail</strong>：</p>
<p>– Max Retries: <code>3</code></p>
<p>– Retry Wait (ms): <code>5000</code>（等5秒后重试）</p>
<p>– 使用 <strong>Wait</strong> 节点在每批API调用之间插入1秒延迟</p>
<p>### 企业微信机器人限流</p>
<p>– 每个机器人：<strong>20条/分钟</strong></p>
<p>– 对于多条资讯，合并为一条Markdown消息推送而非逐条发送</p>
<p>– 如果内容超过4096字节限制，分批发送并在每批之间插入 <strong>Wait</strong> 节点（3秒）</p>
<p>### 源站限流保护</p>
<p>– Hacker News API：无官方限制但建议不超过10 req/s</p>
<p>– GitHub Trending：频繁抓取可能触发Cloudflare验证，建议间隔≥1小时</p>
<p>– TechCrunch RSS：属于CDN缓存内容，频率限制宽松，但建议≥30分钟</p>
<p>### 优化建议</p>
<pre><code>// 在Code节点中添加退避逻辑
async function fetchWithRetry(url, maxRetries = 3) {
for (let i = 0; i < maxRetries; i++) {
try {
const resp = await this.helpers.httpRequest({ method: 'GET', url });
return resp;
} catch (err) {
if (i < maxRetries - 1 && err.statusCode === 429) {
const delay = Math.pow(2, i) * 2000; // 指数退避：2s, 4s, 8s
await new Promise(r => setTimeout(r, delay));
continue;
}
throw err;
}
}
}</code></pre>
<h2>执行与部署</h2>
<p>1. 点击 <strong>Execute Workflow</strong> 测试完整流程</p>
<p>2. 检查每个节点的输入输出，确认数据流转正确</p>
<p>3. 确认企业微信/Telegram收到消息</p>
<p>4. 开启PostgreSQL连接，验证去重逻辑正常工作</p>
<p>5. 点击右上角 <strong>Active</strong> 开关激活工作流</p>
<p>6. 在生产环境建议设置环境变量 <code>N8N_ENCRYPTION_KEY</code> 以加密存储敏感信息</p>
<h2>进阶扩展</h2>
<p>这个基础工作流可以无限扩展：</p>
<p>– <strong>接入更多源</strong>：36氪RSS、微博热搜、Reddit r/MachineLearning、Product Hunt AI分类</p>
<p>– <strong>存入数据库</strong>：用Postgres节点保存历史，Chart节点生成资讯趋势图</p>
<p>– <strong>AI摘要</strong>：用DeepSeek对5篇头条做200字摘要，减少阅读负担</p>
<p>– <strong>多平台分发</strong>：同时推送到飞书、钉钉、Discord、Slack，一个工作流覆盖全部渠道</p>
<p>– <strong>RAG知识库</strong>：将每日资讯写入向量数据库（如Qdrant），构建可检索的AI资讯档案</p>
<p>– <strong>情感分析</strong>：在AI筛选后接入情感分析节点，标注每条资讯的正负面倾向</p>
<p>整套工作流的月成本：VPS约$5/月 + DeepSeek API（每天几十条分析约¥0.1）+ PostgreSQL（同VPS无需额外费用）+ n8n完全免费 = <strong>几乎为零的运营成本</strong>，却能每天自动为你整理AI领域的最新动态。</p>
<hr>
<p style="text-align:center;color:#999;font-size:14px">— END —<br />LC 智趣厅 · 科技与生活的交点<br />ihygg.cn</p>
</div>
<!-- Bottom Navigation -->
<nav class="news-bottom-nav">
<a href="https://ihygg.cn/" class="news-btn-back">← 返回首页</a>
<a href="https://ihygg.cn/category/xiaobai-tech/" class="news-btn-cat">更多 小白基础技术分享 →</a>
</nav>
</article>
<!-- Previous / Next Post -->
<nav class="news-post-nav">
<div class="news-nav-links">
<div class="news-nav-prev">
<a href="https://ihygg.cn/xiaobai-tech/%e9%9b%b6%e6%88%90%e6%9c%ac%e9%83%a8%e7%bd%b2%e5%bc%80%e6%ba%90%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%8e%a8%e7%90%86api%ef%bc%9a%e7%94%a8huggingface-tgi%e6%90%ad%e5%bb%ba%e5%85%bc%e5%ae%b9openai%e6%a0%bc/" rel="prev">← 零成本部署开源大模型推理API：用HuggingFace TGI搭建兼容OpenAI格式的服务</a> </div>
<div class="news-nav-next">
<a href="https://ihygg.cn/ai-news/openai%e8%87%aa%e6%9b%9dastra%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%83%bd%e7%8b%ac%e7%ab%8b%e5%8f%91%e8%b5%b7%e7%bd%91%e7%bb%9c%e6%94%bb%e5%87%bb%ef%bc%8c%e4%b8%bb%e5%8a%a8%e6%8c%89%e4%b8%8b%e6%9a%82%e5%81%9c%e9%94%ae/" rel="next">OpenAI自曝Astra模型能独立发起网络攻击，主动按下暂停键 →</a> </div>
</div>
</nav>
</main>
</div>
</div> <!-- ast-container -->
</div><!-- #content -->
<footer
class="site-footer" id="colophon" itemtype="https://schema.org/WPFooter" itemscope="itemscope" itemid="#colophon">
<div class="site-below-footer-wrap ast-builder-grid-row-container site-footer-focus-item ast-builder-grid-row-full ast-builder-grid-row-tablet-full ast-builder-grid-row-mobile-full ast-footer-row-stack ast-footer-row-tablet-stack ast-footer-row-mobile-stack" data-section="section-below-footer-builder">
<div class="ast-builder-grid-row-container-inner">
<div class="ast-builder-footer-grid-columns site-below-footer-inner-wrap ast-builder-grid-row">
<div class="site-footer-below-section-1 site-footer-section site-footer-section-1">
<div class="ast-builder-layout-element ast-flex site-footer-focus-item ast-footer-copyright" data-section="section-footer-builder">
<div class="ast-footer-copyright"><p>Copyright © 2026 LC智趣厅导航站 <a href="https://beian.miit.gov.cn/" target="_blank" rel="nofollow noopener" style="color:inherit">京ICP备2025120804号</a></p>
</div> </div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</footer><!-- #colophon -->
</div><!-- #page -->
<div id="ast-scroll-top" tabindex="0" class="ast-scroll-top-icon ast-scroll-to-top-right" data-on-devices="both">
<span class="ast-icon icon-arrow"><svg class="ast-arrow-svg" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" version="1.1" x="0px" y="0px" width="26px" height="16.043px" viewBox="57 35.171 26 16.043" enable-background="new 57 35.171 26 16.043" xml:space="preserve">
<path d="M57.5,38.193l12.5,12.5l12.5-12.5l-2.5-2.5l-10,10l-10-10L57.5,38.193z" />
</svg></span> <span class="screen-reader-text">Scroll to Top</span>
</div>
<script id="astra-theme-js-js-extra">
var astra = {"break_point":"921","isRtl":"","is_scroll_to_id":"1","is_scroll_to_top":"1","is_header_footer_builder_active":"1","responsive_cart_click":"flyout","is_dark_palette":""};
</script>
<script src="https://ihygg.cn/wp-content/themes/astra/assets/js/minified/frontend.min.js?ver=4.13.4" id="astra-theme-js-js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.29.0/prism.min.js" id="prism-js-js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.29.0/components/prism-python.min.js" id="prism-python-js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.29.0/components/prism-bash.min.js" id="prism-bash-js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.29.0/components/prism-javascript.min.js" id="prism-javascript-js"></script>
<script>
/(trident|msie)/i.test(navigator.userAgent)&&document.getElementById&&window.addEventListener&&window.addEventListener("hashchange",function(){var t,e=location.hash.substring(1);/^[A-z0-9_-]+$/.test(e)&&(t=document.getElementById(e))&&(/^(?:a|select|input|button|textarea)$/i.test(t.tagName)||(t.tabIndex=-1),t.focus())},!1);
</script>
<script>
(function(){
if (typeof Prism === 'undefined') return;
/* ====== Copy Button ====== */
document.querySelectorAll('.news-content pre').forEach(function(pre) {
if (pre.querySelector('.code-copy-btn')) return;
var btn = document.createElement('button');
btn.className = 'code-copy-btn';
btn.textContent = '复制';
pre.style.position = 'relative';
pre.appendChild(btn);
btn.addEventListener('click', function() {
var code = pre.querySelector('code');
var text = code ? code.textContent : pre.textContent;
text = text.replace(/^\n+|\n+$/g, '');
if (navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText) {
navigator.clipboard.writeText(text).then(function() {
btn.textContent = '已复制!'; btn.classList.add('copied');
setTimeout(function(){ btn.textContent = '复制'; btn.classList.remove('copied'); }, 2000);
});
} else {
var ta = document.createElement('textarea');
ta.value = text; ta.style.position = 'fixed'; ta.style.opacity = '0';
document.body.appendChild(ta); ta.select();
document.execCommand('copy'); document.body.removeChild(ta);
btn.textContent = '已复制!'; btn.classList.add('copied');
setTimeout(function(){ btn.textContent = '复制'; btn.classList.remove('copied'); }, 2000);
}
});
});
/* ====== Syntax Highlighting ====== */
document.querySelectorAll('.news-content pre code').forEach(function(block) {
if (block.classList.contains('language-')) return;
var text = block.textContent.trim();
var lang = 'python';
if (/^(from|import |def |class |print\(|pip |python)/m.test(text)) lang = 'python';
else if (/^(npm |node |const |let |var |import |export |function |=>|require\()/m.test(text)) lang = 'javascript';
else if (/^(curl |wget |apt |brew |pip |npm |yarn |git |docker |cd |ls |mkdir |rm )/m.test(text)) lang = 'bash';
var grammar = Prism.languages[lang];
if (grammar) {
block.innerHTML = Prism.highlight(block.textContent, grammar, lang);
block.classList.add('language-' + lang);
}
});
})();
</script>
<div class="mobile-qr">
<div class="mobile-qr-inner">
<img src="https://ihygg.cn/wp-content/themes/ai-nav-child/assets/wechat-qr.jpg" alt="微信公众号：LC智趣厅" width="100" height="100" class="mobile-qr-img">
<p class="mobile-qr-text">扫码关注微信公众号<br><strong>LC智趣厅</strong></p>
</div>
</div>
</body>
</html>