Att kopiera Wikipedia till ett dokument låter enkelt. Sedan stöter du på rörig formatering, slumpmässiga fotnoter, referenshakparenteser och du måste fortfarande göra om det till något som teamet faktiskt kommer att läsa.
Innehållsstrateger märker det när de snabbt bygger briefs. Marknadsanalytiker märker det när de samlar källor hela veckan. Och om du driver en byrå har du förmodligen gjort det här vid 22-tiden för “en sista leverans”. Den här Wikipedia-sammanfattningsautomationen städar upp det och ger dig ett konsekvent utdata som du kan återanvända.
Du sätter upp ett n8n-flöde som hämtar en Wikipedia-sida via Bright Data, låter Gemini formatera och sammanfatta den, och skickar sedan sammanfattningen till en webhook (och valfritt till Google Sheets). Du får också veta var du kan anpassa extraktionen och den slutliga briefen så att den matchar ditt användningsfall.
Så fungerar automationen
Här är hela flödet som du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Bright Data + Gemini: rensade Wikipedia-sammanfattningar
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking ‘Test workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Test workflow’", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Google Gemini Chat Model For..", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Google Gemini Chat Model2", pos: "b", h: 48 }
n3["<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/>Summary Webhook Notifier"]
n4["<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/>Wikipedia Web Request"]
n5@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "LLM Data Extractor", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Concise Summary Generator", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Set Wikipedia URL with Brigh..", pos: "b", h: 48 }
n5 --> n6
n4 --> n5
n6 --> n3
n2 -.-> n5
n0 --> n7
n7 --> n4
n1 -.-> n6
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 n5,n6 ai
class n1,n2 aiModel
class n3,n4 api
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n3,n4 customIcon
Varför det här spelar roll: gör Wikipedia till användbara briefs
Wikipedia är bra för snabb kontext, men levereras inte i ett format som är “brief-klart”. I samma sekund du behöver repeterbar research blir manuell copy-paste en tyst skatt på din dag. Du hämtar en sida, skummar, plockar ut relevanta avsnitt, tar bort källhänvisningar, skriver om i din ton och klistrar sedan in i ett dokument eller kalkylark. Gör du det för fem sidor ligger du redan efter. Än värre: sammanfattningarna varierar beroende på vem som gör dem, vilket gör att intressenter inte litar på resultatet och du slutar med att dubbelkolla källan ändå.
Det växer snabbt. Här är var det faller isär i riktiga team.
- Upprensning av formatering är förvånansvärt långsam och avbryter fokus varje gång du växlar från läsning till redigering.
- Folk sammanfattar olika, så “briefen” blir inkonsekvent mellan projekt och kunder.
- Källänkar och sektionsreferenser tappas bort, vilket gör senare faktagranskning irriterande och felkänslig.
- Att skala bortom några få sidor blir en backlogg, eftersom ingen vill vara personen som fastnar med “Wikipedia-jouren”.
Det du bygger: Bright Data → Gemini → strukturerat, felfritt sammanfattningsutdata
Det här flödet startar med en enkel trigger i n8n (manuell körning, schemalagd körning eller en inkommande webhook om du föredrar det). Det tar en Wikipedia-URL och använder sedan Bright Datas Web Unlocker för att hämta sidans HTML pålitligt, även när scraping-skydd eller rate limits blir störande. Därefter rensar Gemini sidans innehåll till läsbar text och tar bort bruset som gör sammanfattningar kantiga. Sedan skapar ett sammanfattningssteg en brief som du faktiskt kan lägga in i en rapport, en kundpresentation eller en kunskapsbas. Till sist skickar flödet det strukturerade resultatet till en webhook-endpoint så att du kan routa det till Google Sheets, en databas eller vilket system teamet redan använder.
Flödet börjar när du anger mål-URL:en till Wikipedia och Bright Data-zon. Bright Data hämtar rått sidinnehåll, sedan formaterar Gemini det till felfri text och genererar en kort, konsekvent sammanfattning. Till sist skickar n8n resultatet till din webhook för lagring, delning eller vidare automation.
Det du bygger
| Det som automatiseras | Det du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du behöver 10 Wikipedia-briefs varje vecka för en marknadsresearch-sammanställning. Manuellt kan du lägga cirka 15 minuter per sida på att rensa, sammanfatta och klistra in i ett ark, alltså ungefär 2,5 timmar per vecka. Med det här flödet anger du URL:en (eller skickar in den), väntar på bearbetningen och den felfria sammanfattningen skickas automatiskt på ett par minuter. Du granskar fortfarande resultatet, men du granskar – du skriver inte om.
Innan du börjar
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Bright Data Web Unlocker för pålitlig hämtning av Wikipedia-HTML
- Google Gemini API för att rensa och sammanfatta innehållet
- Bright Data Web Unlocker-token (hämta den i inställningarna för din Bright Data-zon)
Svårighetsgrad: Nybörjare. Du kopplar in autentiseringsuppgifter, klistrar in en token och redigerar några fält som mål-URL och webhook-endpoint.
Vill du att någon bygger det här åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
Ange Wikipedia-målet och Bright Data-zonen. Flödet startar från en manuell trigger (eller så kan du senare byta till schemalagt/webhook). Ett “set fields”-steg sparar Wikipedia-URL:en du vill använda och zonuppgifterna för Bright Data Web Unlocker så att resten av flödet förblir konsekvent.
Hämta sidinnehållet via Bright Data. n8n skickar en HTTP-begäran till Web Unlocker-endpointen och hämtar sidans HTML. Det här är delen som räddar dig från slumpmässiga blockeringar, inkonsekventa resultat och scraping-strul av typen “funkar på min laptop”.
Rensa texten och bygg sammanfattningen med Gemini. LLM-textformateraren gör rörig HTML till läsbar text, och sedan producerar sammanfattningskedjan briefen. Du kan hålla den kort, eller bygga ut den till punkter, sektioner och entitetslistor (personer, företag, datum) beroende på vad teamet behöver.
Skicka slutresultatet till dina system. Flödet skickar sammanfattningen till en webhook-endpoint. Den webhooken kan skriva till Google Sheets, trigga ett Slack-inlägg, lagra i en databas eller förgrena till flera steg.
Du kan enkelt ändra sammanfattningsformatet så att det matchar din rapportmall, eller byta destination från en webhook till Google Sheets beroende på behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: Konfigurera manuell trigger
Det här arbetsflödet startas manuellt och sätter Wikipedia-målet innan innehåll hämtas.
- Lägg till noden Manual Execution Start som trigger.
- Anslut Manual Execution Start till Assign Wiki Target & Zone.
- I Assign Wiki Target & Zone, ställ in url till
https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing?product=unlocker&method=api. - Ställ in zone till
web_unlocker1.
Steg 2: Anslut Bright Data och hämta sidan
Hämta innehållet från Wikipedia-sidan via Bright Data med zonen och URL:en från föregående nod.
- Lägg till noden Bright Data Fetch Request och anslut den efter Assign Wiki Target & Zone.
- Ställ in URL till
https://api.brightdata.com/request. - Ställ in Method till
POSToch aktivera Send Body och Send Headers. - I Body Parameters, ställ in zone till
{{ $json.zone }}, url till{{ $json.url }}och format tillraw. - Credential Required: Anslut era httpHeaderAuth-uppgifter i Bright Data Fetch Request.
Steg 3: Sätt upp LLM-kedjan för formatering och summering
Innehållet formateras och summeras via LLM-kedjenoderna.
- Lägg till LLM Text Formatter och anslut den efter Bright Data Fetch Request.
- Ställ in Text i LLM Text Formatter till
{{ $json.data }}. - Säkerställ att Prompt Type är inställt på
defineoch att Has Output Parser är aktiverat. - Anslut Gemini Pro Chat Model till LLM Text Formatter som språkmodell.
- Credential Required: Anslut era googlePalmApi-uppgifter i Gemini Pro Chat Model.
- Lägg till Brief Summary Builder och anslut den efter LLM Text Formatter.
- Ställ in Chunking Mode till
advancedoch behåll prompten som konfigurerad. - Anslut Gemini Flash Summarizer till Brief Summary Builder som språkmodell.
- Credential Required: Anslut era googlePalmApi-uppgifter i Gemini Flash Summarizer.
Steg 4: Konfigurera webhook för utdata
Skicka den summerade texten till webhooken för destinationen.
- Lägg till Dispatch Summary Webhook och anslut den efter Brief Summary Builder.
- Ställ in URL till
https://webhook.site/ce41e056-c097-48c8-a096-9b876d3abbf7. - Aktivera Send Body och ställ in summary till
{{ $json.response.text }}i Body Parameters.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att verifiera exekveringen från start till mål och aktivera sedan för produktionsanvändning.
- Klicka på Execute Workflow från Manual Execution Start för att köra ett test.
- Bekräfta att Bright Data Fetch Request returnerar innehåll och att LLM Text Formatter tar emot
{{ $json.data }}. - Verifiera att Brief Summary Builder producerar en summerad output och att Dispatch Summary Webhook tar emot
{{ $json.response.text }}. - När allt fungerar, växla arbetsflödet till Active för produktionsanvändning.
Felsökningstips
- Bright Data-autentiseringsuppgifter kan gå ut, eller så kan token gälla fel zon. Om det skapar fel: kontrollera din Web Unlocker-token och zoninställningarna i Bright Data först, och uppdatera sedan “Header Auth”-autentiseringsuppgiften i n8n.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar bearbetningstiderna. Öka väntetiden om nedströms noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Snabba svar
Cirka 30 minuter om du redan har dina Bright Data- och Gemini-nycklar.
Nej. Du klistrar mest in autentiseringsuppgifter och redigerar några fält som URL och webhook-destination.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in Bright Data-användning och kostnader för Gemini API.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast uppsättning) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. Byt Wikipedia-URL i steget “Assign Wiki Target & Zone”, och justera sedan prompterna i “LLM Text Formatter” och “Brief Summary Builder” för att få ut punkter, nyckelentiteter eller en längre executive brief. En vanlig justering är att tvinga fram en konsekvent struktur (Översikt, Nyckelfakta, Tidslinje, Källor) så att raderna i Google Sheets blir enhetliga. Du kan också ersätta destinationen “Dispatch Summary Webhook” med en Google Sheets-insert om Sheets är din primära bas.
Oftast är det en mismatch mellan token och zon. Skapa en ny Bright Data Web Unlocker-token (eller bekräfta att du använder rätt zon) och uppdatera sedan “Header Authentication”-autentiseringsuppgiften i n8n. Kontrollera också headers i HTTP Request-noden, eftersom ett saknat “Bearer”-prefix kan fallera tyst på ett sätt som ser ut som ett nätverksproblem. Om det bara fallerar ibland kan du slå i rate limits, så sänk takten eller sprid ut förfrågningarna.
Om du hostar n8n själv finns ingen körningsgräns (det beror främst på din server) och de flesta team kör utan problem dussintals till hundratals sammanfattningar per dag. På n8n Cloud beror din månatliga körningsgräns på plan. Bright Data och Gemini blir vanligtvis de verkliga flaskhalsarna eftersom de ger en kostnad per förfrågan och ibland strypning. I praktiken: börja med en batch på 20 sidor, bekräfta kvaliteten och skala sedan upp med schemaläggning.
Ofta, ja, eftersom den här typen av flöde tjänar på bearbetning i flera steg: hämta HTML, rensa den, sammanfatta den och skicka strukturerat utdata. n8n hanterar förgreningar och prompt-iterationer utan att det känns som att du slåss mot plattformen. Det är också enklare att hosta själv, vilket spelar roll om du kör det här ofta. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om dina behov är små och du föredrar ett enklare gränssnitt, men kostnader och begränsningar dyker upp snabbt när du börjar processa många sidor. Om du vill ha hjälp att välja rätt upplägg, prata med en automationsexpert.
När det här väl rullar slutar Wikipedia vara en tidstjuv och blir en ingång du kan lita på. Flödet tar hand om den repetitiva upprensningen så att du kan lägga din uppmärksamhet på beslut, inte formatering.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.