Workflow n8n : veille hebdomadaire par flux RSS
Workflow n8n : chaque lundi, lit un flux RSS, garde les 5 articles les plus utiles avec un LLM et envoie le résumé par e-mail à l'équipe.
Accès Moyen
- Lire des fichiers ou des données
- Modifier ou supprimer des fichiers : Non
- Envoyer des données sur Internet
- Lancer des commandes sur la machine : Non
| Entrée | Un ou plusieurs flux RSS |
|---|---|
| Sortie | E-mail chaque lundi à 9 h |
Étapes
- Déclenchement chaque lundi à 9 h
- Lire les articles du flux RSS
- Garder les 5 plus importants et les résumer avec un LLM
- Envoyer le résumé par e-mail
Définition exportée
{
"name": "Veille hebdomadaire par flux RSS",
"nodes": [
{
"parameters": {
"rule": {
"interval": [
{
"field": "cronExpression",
"expression": "0 9 * * 1"
}
]
}
},
"name": "Chaque lundi à 9 h",
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"typeVersion": 1.2,
"position": [
0,
0
]
},
{
"parameters": {
"url": "https://exemple.fr/flux.xml"
},
"name": "Lire le flux RSS",
"type": "n8n-nodes-base.rssFeedRead",
"typeVersion": 1,
"position": [
220,
0
]
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://api.anthropic.com/v1/messages",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"nodeCredentialType": "anthropicApi",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={\"model\": \"claude-haiku-4-5\", \"max_tokens\": 1200, \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Voici les articles de la semaine. Garde les 5 plus importants pour notre activité et résume chacun en 2 phrases, avec son lien.\\n\\n{{ JSON.stringify($input.all().map(i => ({ titre: i.json.title, lien: i.json.link, extrait: i.json.contentSnippet }))) }}\"}]}"
},
"name": "Sélectionner et résumer (LLM)",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
"position": [
440,
0
]
},
{
"parameters": {
"sendTo": "equipe@exemple.fr",
"subject": "Veille de la semaine",
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},
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"position": [
660,
0
]
}
],
"connections": {
"Chaque lundi à 9 h": {
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[
{
"node": "Lire le flux RSS",
"type": "main",
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}
]
]
},
"Lire le flux RSS": {
"main": [
[
{
"node": "Sélectionner et résumer (LLM)",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Sélectionner et résumer (LLM)": {
"main": [
[
{
"node": "Envoyer par e-mail",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Coût estimé
Tokens d'entrée par appel : ≈ 955
| Modèle | Par appel | Pour 1 000 appels |
|---|---|---|
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00042 € | 0,42 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00025 € | 0,25 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00111 € | 1,11 € |
| GPT-6 Luna · OpenAI | 0,00008 € | 0,08 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00168 € | 1,68 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00168 € | 1,68 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00336 € | 3,36 € |
| Modèle open source hébergé chez soi (Ollama, vLLM) | 0 € d'API (coût du serveur seulement) | |
Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 29 septembre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.
Commun aux 3 régions
Contenu créé par l'auteur, sans source extérieure.
Usage commercial autorisé · citer l'auteur · modifications permises.
Accès déclarés : lire des fichiers, envoyer sur Internet.
Hébergé en France (Scaleway, Paris). Aucun transfert hors UE.
Union européenne · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de résumé à fournir.
États-Unis · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de documentation à publier.
Chine · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement ; les contenus générés par IA diffusés en Chine doivent être marqués (2025).
Synthèse indicative au 30/09/2026, sans valeur de certification juridique. Méthode et sources →
Statistiques
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- Identifiant
- contextetech--veille-hebdomadaire-rss-n8n
- Type
- Workflows
- Fichier
- veille-hebdomadaire-rss-n8n.workflow.json
- Format
- JSON (application/json)
- Taille
- 2 491 octets (2,4 Ko)
- Encodage
- UTF-8
- Tokens estimés
- ≈ 689
- Langue
- Français
- Licence
- MIT
- Usage commercial
- Autorisé
- Données personnelles
- Aucune
- Version
- 1.0
- Publié le
- 1 octobre 2026 à 18:55
- Mis à jour le
- 1 octobre 2026 à 18:55
- Stockage
- en base
- Utilisations
- 0
- J'aime
- 0
veille-hebdomadaire-rss-n8n.workflow.json
{
"name": "Veille hebdomadaire par flux RSS",
"nodes": [
{
"parameters": {
"rule": {
"interval": [
{
"field": "cronExpression",
"expression": "0 9 * * 1"
}
]
}
},
"name": "Chaque lundi à 9 h",
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"typeVersion": 1.2,
"position": [
0,
0
]
},
{
"parameters": {
"url": "https://exemple.fr/flux.xml"
},
"name": "Lire le flux RSS",
"type": "n8n-nodes-base.rssFeedRead",
"typeVersion": 1,
"position": [
220,
0
]
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://api.anthropic.com/v1/messages",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"nodeCredentialType": "anthropicApi",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={\"model\": \"claude-haiku-4-5\", \"max_tokens\": 1200, \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Voici les articles de la semaine. Garde les 5 plus importants pour notre activité et résume chacun en 2 phrases, avec son lien.\\n\\n{{ JSON.stringify($input.all().map(i => ({ titre: i.json.title, lien: i.json.link, extrait: i.json.contentSnippet }))) }}\"}]}"
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"name": "Sélectionner et résumer (LLM)",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
"position": [
440,
0
]
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{
"parameters": {
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"subject": "Veille de la semaine",
"message": "={{ $json.content[0].text }}"
},
"name": "Envoyer par e-mail",
"type": "n8n-nodes-base.gmail",
"typeVersion": 2.1,
"position": [
660,
0
]
}
],
"connections": {
"Chaque lundi à 9 h": {
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[
{
"node": "Lire le flux RSS",
"type": "main",
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}
]
]
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"Lire le flux RSS": {
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[
{
"node": "Sélectionner et résumer (LLM)",
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]
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"Sélectionner et résumer (LLM)": {
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[
{
"node": "Envoyer par e-mail",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}
Importer
# n8n : Workflows › Import from file › veille-hebdomadaire-rss-n8n.workflow.json
Étapes
1. Déclenchement chaque lundi à 9 h 2. Lire les articles du flux RSS 3. Garder les 5 plus importants et les résumer avec un LLM 4. Envoyer le résumé par e-mail
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