使用這個強大的 n8n 流程,透過外部 API 從任何公開的 YouTube 影片 ID 中擷取並清理影片逐字稿。對於 AI 摘要流程來說是必備工具。
下載此 n8n 工作流程範本並立即開始使用。
這個專家級的 n8n 流程提供了一個簡化方案,可用來從公開的 YouTube 影片中獲取乾淨、結構化的逐字稿。與那些需要複雜的 YouTube 資料 API 憑證和 OAuth 設定的解決方案不同,此自動化流程利用了專用的外部逐字稿服務(youtube-transcript.io)。
整個 n8n 流程被設計成一個可重複使用的元件,由另一個主流程觸發,只需要傳入 youtubeVideoId 作為輸入。其核心價值在於使用客製化的 n8n 節點實作了穩健的解析與清理步驟,確保輸出的內容是標準化的、不含時間戳記的,隨時可用於進階的自然語言處理 (NLP) 或 AI 摘要任務。這套可靠的 n8n 節點序列,使其成為媒體流程整合方面效率最高的 n8n 模板之一。
此 n8n 流程的執行遵循一個五步驟流程,從資料導入開始,結束時得到結構化、清理後的文字或定義好的錯誤訊息:
When Executed by Another Workflow(被另一個流程執行時)的 n8n 觸發器開始,這表示此子流程已被呼叫。它預期會將 youtubeVideoId 作為參數傳入。Set Variables(設定變數)n8n 節點會安全地儲存輸入的影片 ID,使其在後續的節點中易於存取。Get Transcript (YouTube Transcript API)(獲取逐字稿 (YouTube 逐字稿 API))n8n 節點會向 youtube-transcript.io API 發送一個 POST 請求。請求內容包含影片 ID 在 JSON Body 中。它被設定為接收完整的回應文字(Full response as text),以求最高的穩健性。Parse API Response(解析 API 回應)的 n8n 代碼節點負責處理 API 的輸出。它包含錯誤處理機制 (try/catch) 以進行解析,並嘗試擷取逐字稿文字,即便 API 的 JSON 回應結構略有不同。IF Has Transcript?(若有逐字稿?)n8n 節點會根據擷取到的文字是否存在來導向流程。如果文字存在,則進入清理步驟;如果不存在,則進入錯誤處理。Clean Transcript(清理逐字稿)的 n8n 代碼節點會移除所有不必要的詮釋資料,包括換行和過多的空白,並過濾掉像 [Music] 這類常見的轉錄提示。接著會回傳最終的乾淨文字以及計算出的指標(wordCount、charCount)。No Transcript Fallback(無逐字稿替代)的 n8n 代碼節點會建構一個錯誤負載 (error payload),而 Stop and Error(停止並回報錯誤)n8n 節點會讓父級 n8n 流程能優雅地終止執行。要使用這個 n8n 流程,請依照以下步驟操作:
youtube-transcript.io API 的免費方案,對於簡單的 GET/POST 請求通常不需要 API Key,但請確保 Get Transcript (YouTube Transcript API) n8n 節點的設定符合您的配置需求。Execute Workflow(執行流程)n8n 觸發器,您必須使用「執行流程」(Execute Workflow) n8n 節點,從主要的 n8n 流程中呼叫它,並傳入 youtubeVideoId 作為輸入參數。youtubeVideoId。youtubeVideoId 在整個 n8n 流程中都能輕鬆被引用。POST 請求。關鍵配置包含將方法設為 POST、URL 設為逐字稿 API 端點,並將回應設定為處理為「完整回應」(Full Response) 和「文字」(text),以確保解析穩健性。text 欄位是否不為空 (non-null) 且非空字串 (non-empty)。[Music] 的註解),並生成如字數(wordCount)和字元數(charCount)等有用的指標,完成 n8n 流程的成功輸出。使用這個強大的 n8n 工作流程,自動化地從 Google 雲端硬碟中的 PDF 和圖片擷取資料。利用 Vertex AI (Gemini) 和自定義 LLM,輸出分類好的 CSV 檔案。

使用這個 n8n 工作流程,透過由 Ollama 驅動的自架 Mistral NeMo LLM,可靠地從非結構化的聊天訊息中擷取結構化的個人資料。善用進階的 n8n 範本,實現注重隱私的 AI 自動化。

使用這個強大的 n8n 工作流程,透過 OpenRouter 介面利用 GPT-4o vision 模型,自動判讀上傳圖片中的車牌號碼。此 n8n 範本能加速物流作業與資料導入效率。

使用這個強大的 n8n 工作流程,利用 Bright Data 爬取亞馬遜降價資料,透過 Google Gemini 進行結構化擷取與情感分析,並將洞察記錄到 Google 試算表。在此尋找更多強大的 n8n 範本。








































