Du skriver en snabb tanke i Discord, och sedan försvinner den i flödet. Senare letar du efter den, kopierar och klistrar in, formaterar om och oroar dig ändå för att du ska skriva över fel fil. Det kaoset är exakt vad Discord GitHub-automation löser.
Content leads känner av det när ”utkast” finns på tio olika ställen. Tekniska skribenter fastnar i omformatering i stället för att skriva. Och byråteam? De tappar snabbt koll på vad som är redo att publiceras.
Det här flödet gör om Discord-meddelanden till korrekt formaterade Markdown-utkast i GitHub, med skyddsräcken som förhindrar oavsiktliga ändringar. Du får se hur flödet fungerar, vad du behöver och var team oftast snubblar.
Så här fungerar automationsflödet
Se hur det här löser problemet:
n8n Workflow Template: Discord till GitHub: bloggutkast i markdown
flowchart LR
subgraph sg0["Discord Event Listener Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Orchestrator", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Gemini Chat Engine", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Current Time Tool", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "GitHub File Creator", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "GitHub File Fetcher", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "GitHub Directory List", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "GitHub File Editor", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:memory", form: "rounded", label: "Memory Buffer", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Discord Event Listener", pos: "b", h: 48 }
n9["<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/discord.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Discord Message Sender"]
n0 --> n9
n2 -.-> n0
n7 -.-> n0
n4 -.-> n0
n5 -.-> n0
n6 -.-> n0
n8 --> n0
n3 -.-> n0
n1 -.-> n0
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 n8 trigger
class n0 ai
class n1 aiModel
class n7 ai
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n9 customIcon
Utmaningen: att göra chattmeddelanden till publiceringsklara utkast
Discord är där idéer uppstår. Det är också där utkast dör. Du börjar med en bra disposition i ett DM eller en kanal, sedan ber någon dig att ”göra det till ett inlägg”, och plötsligt gör du samma repetitiva jobb igen: kopiera in i en editor, fixa rubriker, lägga till front matter, hitta på ett filnamn och komma ihåg rätt mapp i GitHub. Under tiden kan kollegor inte se vad som är ett utkast jämfört med ett slumpmässigt meddelande, och du är ett stressat klick från att råka redigera ett befintligt inlägg.
Friktionen byggs på. Inte för att något enskilt steg är svårt, utan för att du upprepar det hela tiden.
- Du får skriva om formateringen varje gång, så ”snabba utkast” slutar vara snabba.
- Filnamn och mappregler är lätta att glömma, särskilt när du batchar inlägg sent på kvällen.
- Oavsiktlig överskrivning i GitHub är en reell risk, vilket gör att du lägger tid på att dubbelkolla allt.
- Utkast som är utspridda mellan Discord, dokument och anteckningar gör det svårt att lämna över arbete snyggt.
Lösningen: Discord-meddelanden blir Markdown-filer i GitHub
Det här flödet lyssnar efter ett nytt Discord-meddelande (i en kanal eller DM) och skickar sedan texten till en AI-agent som formaterar den till ett strukturerat bloggutkast. Innan något sparas kontrollerar flödet ditt GitHub-repo och målkatalogen så att det kan följa dina regler och undvika krockar. Om filnamnet redan finns så redigerar den inte blint; den ber om bekräftelse först. När det är säkert att gå vidare skapar den en ny .md-fil med konsekvent formatering och aktuell tidsstämpel, och skickar sedan en bekräftelse tillbaka till Discord så att du vet att det fungerade. Inget flik-hoppande. Ingen ”var klistrade jag in det där?”-känsla.
Flödet startar med en Discord-händelselyssnare. Därifrån skapar en AI-orkestrerare (med din föredragna chattmodell som OpenAI eller Gemini) ett utkast eller omformar innehållet och applicerar din bloggmall. Till sist skapar GitHub-verktyg Markdown-filen i rätt mapp och Discord svarar med resultatet.
Vad som ändras: före vs. efter
| Det här tar bort | Effekten du märker |
|---|---|
|
|
Praktisk effekt i verkligheten
Säg att du publicerar 3 inlägg i veckan. Manuell hantering kostar ofta cirka 30 minuter per inlägg bara i ”admin”: formatera Markdown, lägga till front matter, kontrollera filnamn och skapa filen i GitHub. Det är ungefär 90 minuter i veckan på sådant som inte är skrivande. Med det här flödet blir ”jobbet” att skicka ett Discord-meddelande (kanske 5 minuter) och sedan vänta på att utkastet dyker upp i GitHub. Du får tillbaka större delen av tiden, och dina utkast slutar ligga gömda i chattloggen.
Krav
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Discord för att fånga utkastmeddelanden via en bot.
- GitHub för att lagra Markdown-utkast i ett repo.
- Inloggningsuppgifter till AI-modell (hämtas i din leverantörs dashboard, som OpenAI eller Google Gemini).
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar inloggningsuppgifter, sätter repo-/sökvägsvariabler och installerar en community-node för Discord-trigger om du kör self-hosted.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Flödet steg för steg
Ett Discord-meddelande startar allt. Flödet lyssnar efter nya meddelanden via Discord-triggern (en community-node), så det kan reagera direkt när du skickar en utkastprompt eller råa anteckningar.
AI-agenten formar utkastet. Ditt meddelande skickas till en AI-orkestrerare som kan använda OpenAI, Gemini eller en annan chattmodell. Agenten applicerar din bloggs struktur (front matter, titel, datum) och kan ställa förtydligande frågor när begäran ser ut som en ändring i stället för en ny fil.
GitHub kontrolleras innan skrivning. Flödet listar målkatalogen och letar efter ett befintligt filnamn så att det inte skriver över ett äldre inlägg. Om en fil redan finns växlar den till läget ”be om bekräftelse” i stället för att redigera automatiskt.
En Markdown-fil skapas och bekräftas. När det är ett nytt inlägg skapar GitHub .md-filen i din valda mapp på main-grenen, och sedan svarar Discord tillbaka med en bekräftelse så att du slipper gissa.
Du kan enkelt justera katalogsökvägen och reglerna för filnamn så att de matchar din bloggstruktur. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-implementeringsguide
Steg 1: Konfigurera Discord-triggern
Ställ in den inkommande Discord-händelsen så att meddelanden kan trigga AI-arbetsflödet.
- Lägg till och öppna Discord Event Listener.
- Ställ in Pattern på
every. - Credential Required: Anslut era Discord-inloggningsuppgifter.
- Bekräfta att exekveringsflödet startar i Discord Event Listener och går till AI Orchestrator.
Steg 2: Anslut GitHub och verktygsindata
Konfigurera GitHub-verktygsnoderna och tidsverktyget som AI-agenten använder för filoperationer.
- Öppna GitHub File Creator och ställ in File Path till
- Bekräfta att Owner är inställt på
={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Repository_Owner', ``, 'string') }}och att Repository är inställt på={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Repository_Name', ``, 'string') }}. - I GitHub File Fetcher ställer ni in Operation till
getoch File Path till - I GitHub Directory List ställer ni in Operation till
listoch File Path till - I GitHub File Editor ställer ni in Operation till
editoch File Path till - Credential Required: Anslut era GitHub-inloggningsuppgifter till alla GitHub-verktygsnoder.
- Öppna Current Time Tool och säkerställ att Timezone är
={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Timezone', ``, 'string') }}.
Steg 3: Ställ in AI Orchestrator
Konfigurera AI-agenten, språkmodellen och minnet så att arbetsflödet kan generera och hantera innehåll.
- Öppna AI Orchestrator och ställ in Text till
={{ $json.content }}. - Låt Prompt Type vara inställt på Define och granska systemmeddelandet för repo-begränsningar och formateringsregler.
- Anslut Gemini Chat Engine som språkmodell för AI Orchestrator. Credential Required: Anslut era Google Gemini-inloggningsuppgifter till Gemini Chat Engine (som språkmodell för AI Orchestrator).
- Verifiera att Memory Buffer är kopplad till AI Orchestrator som AI-minne och ställ in Context Window Length till
20. - För AI-verktygens undernoder (Current Time Tool, GitHub File Creator, GitHub File Fetcher, GitHub Directory List, GitHub File Editor, Memory Buffer) lägger ni till inloggningsuppgifter i sammanhanget för anslutningen på föräldernoden, inte på undernoden.
Steg 4: Konfigurera utdata-noden
Skicka det AI-genererade svaret tillbaka till Discord.
- Öppna Discord Message Sender.
- Ställ in Content till
={{ $('AI Orchestrator').item.json.output }}. - Välj ert Guild ID och Channel ID i rullistorna.
- Credential Required: Anslut era Discord-inloggningsuppgifter.
- Bekräfta att exekveringsflödet är Discord Event Listener → AI Orchestrator → Discord Message Sender.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Verifiera beteendet end-to-end innan ni slår på arbetsflödet.
- Klicka på Execute Workflow och posta ett meddelande i den konfigurerade Discord-kanalen.
- Verifiera att AI Orchestrator producerar utdata och att Discord Message Sender postar det tillbaka till Discord.
- Kontrollera GitHub-aktiviteten för att bekräfta filoperationer om agenten triggat skapande eller redigeringar.
- När allt fungerar, slå om arbetsflödet till Active för produktionsanvändning.
Saker att se upp med
- Discord-inloggningar kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera: kontrollera först bot-behörigheterna och n8n:s vy för credentials.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om noder längre fram fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din tonalitet/brand voice tidigt, annars kommer du redigera outputen för alltid.
Vanliga frågor
Oftast cirka en timme när din Discord-bot och GitHub-token är klara.
Ja, men någon behöver hantera den initiala self-hosted-installationen och installera community-noden för Discord-triggern. Efter det är den dagliga användningen bara ”meddelande i Discord, utkast dyker upp i GitHub”.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna in kostnader för AI-modellen (ofta bara några cent per utkast, beroende på längd).
Två alternativ: n8n Cloud (managed, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Du kan byta chattmodell genom att ersätta Gemini- eller OpenAI-chattnoden som AI-orkestreraren använder, utan att ändra GitHub-logiken. Vanliga justeringar är att ändra målkatalogens sökväg, anpassa reglerna för kebab-case-filnamn och skärpa systemprompten så att utkastet matchar er stilguide. Om du vill tillåta ändringar oftare kan du behålla beteendet ”bekräfta före ändring” men bredda vad som räknas som en giltig bekräftelse i AI-agentens minnesbuffer.
Oftast är det ett behörighetsproblem eller att fel Discord app-/bot-token ligger i n8n. Dubbelkolla också att du har installerat community-noden för Discord-triggern på din self-hosted-instans, eftersom triggern inte visas i n8n Cloud som standard. Om flödet kan skicka svar men aldrig triggas är det nästan alltid triggerns credentials eller event-inställningar.
För de flesta små team är det i praktiken ”så många utkast som ni hinner skicka”, eftersom de verkliga begränsningarna är din n8n-plan, din server (om self-hosted) och AI:ns rate limits. Med n8n Cloud Starter kan du köra tusentals körningar per månad; vid self-hosting beror det på storleken på din VPS. Att skapa filer i GitHub är lättviktigt, så flaskhalsen är oftast AI-steget när meddelanden blir långa.
Ofta, ja. Det här flödet bygger på mer nyanserad logik (kontrollera GitHub innan skrivning, be om bekräftelse vid ändring, använda minne för att spåra intention), och det är den typen av förgreningar som blir klumpig eller dyr i enklare verktyg. n8n ger också self-hosting, vilket spelar roll här eftersom Discord-triggern är en community-node. Zapier eller Make kan fortfarande fungera för ett grundläggande ”meddelande till dokument”-flöde, men de är inte lika bekväma när du behöver skyddsräcken. Om du vill ha en second opinion om avvägningarna, prata med en automationsexpert.
När detta väl rullar blir Discord ditt verktyg för att fånga idéer och GitHub blir ditt utkastbibliotek. Flödet sköter den repetitiva formateringen och filskapandet så att du kan hålla dig i skrivläge.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.