Du hittar en lovande artikel, skummar den, markerar några rader – och sedan försvinner den i en kyrkogård av flikar. En vecka senare frågar någon: ”läste vi något användbart om det här?” och du är tillbaka och gräver i bokmärken och halvfärdiga anteckningar.
Det här drabbar marknadschefer som bygger thought leadership hårdast, men byråägare och ops-chefer känner av det också. Med automatisering av research-briefar förvandlar du valfri research-länk till ett korrekt formaterat brief i Google Docs, en sökbar logg i Google Sheets och en Slack-notis – bara när det faktiskt är värt teamets uppmärksamhet.
Nedan ser du hur arbetsflödet fungerar, vad det ersätter och vad du behöver för att köra det utan att göra processen till ett vetenskapsprojekt.
Så fungerar automatiseringen
Se hur detta löser problemet:
n8n Workflow Template: Från Google Docs till Slack, research alla läser
flowchart LR
subgraph sg0["Enter Research URL Flow"]
direction LR
n0["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Enter Research URL"]
n1@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Set Research URL", pos: "b", h: 48 }
n2["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Validate URL"]
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Research Analysis Agent", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Decodo Research Scraper", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Research Analyzer", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Research Validation Agent", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Insights Generation Agent", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Format Output with Insights", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Update Research Document", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Set Log Entry", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Append to Log Sheet", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Structured Output Parser", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Create Research Document", pos: "b", h: 48 }
n14@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Research Quality Assessor", pos: "b", h: 48 }
n15@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "OpenAI Quality Model", pos: "b", h: 48 }
n16@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Check Quality Threshold", pos: "b", h: 48 }
n17@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Check High Quality for Slack", pos: "b", h: 48 }
n18@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Skip Low Quality Research", pos: "b", h: 48 }
n19["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/slack.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Send Slack Alert"]
n2 --> n3
n10 --> n14
n1 --> n2
n0 --> n1
n11 --> n17
n15 -.-> n14
n16 --> n11
n16 --> n18
n4 -.-> n6
n4 -.-> n3
n3 --> n6
n13 --> n9
n5 -.-> n3
n5 -.-> n6
n5 -.-> n7
n12 -.-> n14
n9 --> n10
n7 --> n8
n14 --> n16
n6 --> n7
n8 --> n13
n17 --> n19
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0 trigger
class n3,n6,n7,n12,n14 ai
class n5,n15 aiModel
class n16,n17 decision
class n11 database
class n2 api
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n2,n19 customIcon
Utmaningen: research-länkar som aldrig blir delad kunskap
Läsningen är inte den verkliga flaskhalsen. Det är allt runt omkring. Du öppnar länken, bekräftar att den inte ligger bakom betalvägg, plockar ut kärnpåståendena, översätter jargong till något teamet kan agera på och försöker sedan formatera det till ett brief som folk faktiskt läser. Sedan kommer diskussionen ”var ska vi lagra detta?”, följt av ett Slack-meddelande som begravs. Ärligt talat misslyckas de flesta team inte med research. De misslyckas med att göra research återanvändbar.
Inget av detta är problemet i sig. Tillsammans är det det.
- Bra länkar försvinner eftersom anteckningar finns på för många ställen (Docs, Notion, Slack, webbläsarflikar).
- Sammanfattningar varierar beroende på vem som skrev dem, vilket gör att teamet inte kan skumma snabbt eller jämföra artiklar.
- Manuella ”snabbtankar” saknar ofta kontext, så du öppnar ändå originalartikeln igen.
- Allt delas med samma brådska, så Slack blir brus i stället för signal.
Lösningen: en inskickning blir ett Doc, en logg och en smart Slack-notis
Det här arbetsflödet börjar med en enkel URL-inlämning (en formulärtrigger). n8n kontrollerar att länken går att nå, och hämtar sedan sid- eller artikelinnehållet med en Decodo-scraper så att du inte är beroende av opålitlig copy-paste. Därefter sammanfattar en AI-agent researchen på enkel svenska, och sedan gör en andra valideringspass en kontroll av fullständighet och relevans så att du inte skickar slarviga anteckningar till teamet. Nästa steg är att generera insiktspunkter och konkreta takeaways, sätta ihop allt till en formaterad rapport och skapa ett Google Doc som ser ut som något du tryggt skulle skicka till en kund eller en ledningsgrupp. Slutligen loggar den resultatet i Google Sheets och pingar bara Slack när researchen får tillräckligt högt betyg för att vara viktig.
Arbetsflödet startar från formuläret och går igenom fyra faser: hämta, förstå, verifiera och publicera. Google Docs blir ”briefet alla läser”, Google Sheets blir ditt research-minne och Slack tänds bara för fynd i toppklass.
Vad som förändras: före vs. efter
| Det här eliminerar | Effekten du märker |
|---|---|
|
|
Effekt i praktiken
Säg att ditt team går igenom 10 research-länkar i veckan. Manuellt tar till och med en ”snabb” genomgång cirka 20 minuter att läsa, plus ytterligare 25 minuter att skriva ett vettigt brief och logga det – alltså ungefär 7 timmar per vecka. Med det här arbetsflödet tar URL-inlämningen cirka en minut, och sedan sköter systemet scraping, sammanfattning, validering, skapande av Doc och loggning i Sheets medan du jobbar med annat. Du granskar fortfarande resultatet, men den granskningen ligger närmare 5 minuter per länk, vilket betyder att du får tillbaka runt 6 timmar de flesta veckor.
Krav
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Självhosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Docs för att automatiskt skapa formaterade research-briefar
- Google Sheets för att logga research-historik och poäng
- Decodo API-uppgifter (hämtas i din Decodo-dashboard)
- OpenAI API-nyckel (hämtas i OpenAI-plattformen)
- Slack Bot Token (skapas i Slack API, behöver chat:write)
Kompetensnivå: Medel. Du kopplar konton, klistrar in API-nycklar och justerar ett par tröskelvärden och prompts.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Flödet i arbetsflödet
En research-URL skickas in. Arbetsflödet startar med ett formulärbaserat intag (du kan bädda in det eller dela internt) som fångar länken och den grundmetadata du vill spåra.
Länken kontrolleras och innehåll samlas in. n8n verifierar att URL:en är åtkomlig och använder sedan Decodo för att scrapa artikel- eller pappersinnehållet så att AI:n har något pålitligt att arbeta med.
AI förvandlar råtext till ett brief du faktiskt delar. En AI-agent sammanfattar researchen, en valideringsagent kontrollerar kvalitet och täckning, och sedan producerar en annan agent tydliga insiktspunkter och takeaways. Det är här ”automatisera research-briefar” slutar vara en slogan och blir ett fungerande arbetsflöde.
Docs, Sheets och Slack uppdateras. Ett formaterat Google Doc skapas och uppdateras, en rad läggs till i Google Sheets för historisk spårning, och Slack får bara ett meddelande när kvalitetsbetyget går igenom högpoängsgrinden.
Du kan enkelt justera poängtröskeln efter dina standarder och ändra brief-strukturen så att den matchar hur ditt team vill läsa. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera formulärtriggern
Starta arbetsflödet genom att samla in en research-URL från ett formulärsvar och tilldela den till ett konsekvent fält för användning i efterföljande steg.
- Lägg till noden Research URL Intake och ställ in Form Title till
Research Input Form. - I Research URL Intake, lägg till ett formulärfält med etiketten Research URL.
- I Assign Source URL, ställ in fältet URL till
={{ $json['Research URL'] }}. - Koppla Research URL Intake → Assign Source URL så att det matchar körflödet.
Steg 2: Verifiera och hämta källinnehållet
Säkerställ att URL:en är nåbar och gör den tillgänglig för AI-sammanfattningspipen.
- I Verify URL Access, ställ in URL till
={{ $json.URL }}. - Koppla Assign Source URL → Verify URL Access → Summarize Research Agent.
- I Summarize Research Agent, ställ in Text till
=use decodo to scrape new articles and papers from AI research sites and create a summary URL: {{ $('Assign Source URL').item.json.URL }}. - Bekräfta att Decodo Article Scraper är ansluten som AI-verktyg till Summarize Research Agent (autentiseringsuppgifter läggs till på verktygsnoden).
Steg 3: Konfigurera AI-sammanfattning och insikter
Konfigurera AI-kedjan för att validera sammanfattningen och generera insikts-punkter.
- Säkerställ att OpenAI Summary Model är ansluten som språkmodell för Summarize Research Agent, Validate Summary Agent och Generate Insight Points.
- I Validate Summary Agent, ställ in Text till
=Validate the summary for accuracy, completeness, and relevance to AI/LLM research. Improve if necessary, and output the validated summary as 'validated_output'. URL: {{ $('Assign Source URL').item.json.URL }} Original Summary: {{ $json.output }}. - I Generate Insight Points, ställ in Text till
=Generate key insights from the validated summary. Output as 'insights' in bullet points. Validated Summary: {{ $json.output }}. - Koppla Summarize Research Agent → Validate Summary Agent → Generate Insight Points.
Steg 4: Sätt ihop och lagra research-rapporten
Bygg den slutliga formaterade rapporten och spara den i Google Docs.
- I Compose Final Report, ställ in formatted_output till
=Summary for URL {{ $('Assign Source URL').item.json.URL }}:{{ $('Validate Summary Agent').item.json.output }}|Key Insights:{{ $json.output }}. - I Create Research Doc, ställ in Title till
=Reasearch URL: {{ $('Assign Source URL').item.json.URL }}och Folder ID till[YOUR_ID]. - I Update Research Doc, ställ in Operation till
update, Document URL till={{ $json.id }}, och infoga={{ $('Compose Final Report').item.json.formatted_output }}i åtgärdsfältet. - Koppla Compose Final Report → Create Research Doc → Update Research Doc.
Steg 5: Betygsätt kvalitet, logga resultat och gatea aviseringar
Sätt betyg på researchen, skriv resultaten till Google Sheets och avisera Slack endast för objekt med hög kvalitet.
- I Prepare Log Entry, ställ in log_entry till
=Processed URL: {{ $('Assign Source URL').item.json.URL }} at {{ new Date().toISOString() }}. - I Rate Research Quality, ställ in Text till
=Rate the research paper summar out of 10 {{ $('Compose Final Report').item.json.formatted_output }}och behåll Has Output Parser aktiverat. - Säkerställ att OpenAI Rating Model är ansluten som språkmodell för Rate Research Quality, och att Structured Rating Parser är ansluten som output parser.
- I Quality Threshold Check, ställ in villkoret till
={{ $json.output.rating }}greater than or equal to6. - I Append Log Sheet, ställ in Operation till
append, Sheet Name tillgid=0, Document ID till[YOUR_ID], och mappa URL till={{ $('Assign Source URL').item.json.URL }}samt Summary till={{ $('Compose Final Report').item.json.formatted_output }}. - I High Score Slack Gate, ställ in villkoret till
={{ $('Rate Research Quality').item.json.output.rating }}greater than or equal to9. - Koppla Update Research Doc → Prepare Log Entry → Rate Research Quality → Quality Threshold Check. Rutta “true”-vägen till Append Log Sheet och “false”-vägen till Bypass Low Quality, och koppla sedan Append Log Sheet → High Score Slack Gate.
Steg 6: Konfigurera Slack-notifieringar
Skicka Slack-aviseringar endast för research-poster med högst betyg.
- I Dispatch Slack Alert, ställ in Text till
=Research Paper URL: {{ $json.URL }} Summary: {{ $json.Summary }}. - Koppla High Score Slack Gate → Dispatch Slack Alert för att trigga notifieringar för betyg ≥ 9.
Steg 7: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett kontrollerat test för att validera varje steg, och aktivera sedan arbetsflödet för produktion.
- Klicka på Execute Workflow och skicka in en exempel-URL via Research URL Intake.
- Verifiera att Verify URL Access lyckas och att Create Research Doc och Update Research Doc skapar ett dokument med det formaterade innehållet.
- Bekräfta att Append Log Sheet lägger till en rad med URL och sammanfattning när betyget är ≥ 6.
- Bekräfta att Dispatch Slack Alert endast körs när High Score Slack Gate passerar (betyg ≥ 9).
- När allt är validerat, växla arbetsflödet till Active för att aktivera löpande användning.
Se upp med
- Google Docs- eller Google Sheets-inloggningar kan löpa ut eller sakna rätt scopes. Om arbetsflödet plötsligt inte kan skapa filer: kontrollera credential-status i n8n och bekräfta att Google-kontot fortfarande har redigeringsåtkomst.
- Om du scrapar tunga sidor eller långa PDF:er via Decodo varierar processtiderna. Öka eventuell väntetid du lagt in (eller höj timeouts) om efterföljande AI-noder kör innan innehållet hinner fram.
- Slack-notiser kan misslyckas tyst när boten inte finns i kanalen du postar i. Kontrollera att boten är inbjuden till målkanalen och att tokenen innehåller chat:write.
Vanliga frågor
Ungefär en timme om dina Google- och Slack-konton är redo.
Ja. Ingen kodning krävs, men någon behöver vara bekväm med att koppla OAuth-konton och klistra in API-nycklar.
Ja. n8n har ett gratis självhostat alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in OpenAI API-användning och Decodo-scrapingkostnader, som varierar med hur många länkar du bearbetar.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller självhosting på en VPS. För självhosting är Hostinger VPS prisvärt och klarar n8n bra. Självhosting ger obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Du kan ändra poängreglerna genom att redigera prompten ”Rate Research Quality” och villkoren i ”Quality Threshold Check”. Vill du ha ett annat brief-format uppdaterar du innehållet i ”Compose Final Report” före Google Docs-stegen. Vanliga justeringar är att lägga till en sektion ”Vem bör bry sig?”, fånga författare/publiceringsdatum i Google Sheets och höja Slack-tröskeln så att bara riktiga genombrott publiceras.
Oftast är det en utgången Google OAuth-token eller fel Google-konto kopplat i n8n. Återanslut Google Docs-inloggningen och bekräfta sedan att Drive-platsen du skriver till är åtkomlig för det kontot. Om det fortfarande misslyckas: kontrollera att dina Google-säkerhetsinställningar inte blockerar tredjepartsåtkomst, vilket kan hända i vissa workspaces.
Om du självhostar finns ingen körningsgräns från n8n, så kapaciteten beror främst på din server samt API-gränser hos OpenAI och Decodo.
Ofta, ja, eftersom det här arbetsflödet bygger på AI-bearbetning i flera steg, validering och förgreningslogik som blir dyrt (eller krångligt) i enklare verktyg. n8n låter dig också självhosta, vilket spelar roll när du vill köra mycket utan att betala per task. En annan praktisk vinst är att du kan hålla all logik på ett ställe: scrapa, sammanfatta, validera, skriva till Docs, lägga till i Sheets och sedan villkorligt notifiera Slack. Zapier eller Make kan fortfarande vara bra för ett lättviktigt ”skicka länk till Slack”-flöde. Om du är osäker, prata med en automationsexpert och kvalitetssäkra kraven innan du bygger om det två gånger.
Du behöver inte fler länkar. Du behöver ett system som förvandlar länkar till beslut, dokument och ett sökbart spår. Sätt upp detta en gång, så sköter arbetsflödet uppföljningen.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.