Du öppnar fem flikar, skummar fem tolkningar och sitter ändå och undrar: ”Är det här faktiskt hausse… eller bara högljutt?” Det är problemet TSLA-nyheter skapar: ständiga kontextbyten utan någon som helst konsekvens.
Traders känner av det först, eftersom tajming spelar roll. Men analytiker som skriver marknadsnoteringar och operatörer som bygger rapportering för ett desk brottas med samma röra. Den här TSLA sentiment automation gör spridda rubriker till en strukturerad, repeterbar brief du kan lita på.
Du får se hur flödet hämtar rubriker från fem RSS-källor, kör dem genom DeepSeek Chat och sedan returnerar ett korrekt formaterat JSON-resultat med sentiment, en tajt sammanfattning och de viktigaste rubrikerna.
Så fungerar automationsflödet
Här är hela workflowet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: RSS + DeepSeek Chat: TSLA-sentimentbriefar
flowchart LR
subgraph sg0["When Executed by Another Workflow Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When Executed by Another Wor..", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Tesla News and Sentiment Ana..", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "RSS - TeslaNorth", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "RSS - Google News Tesla-spec..", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "RSS - Electrek Tesla", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "RSS - Yahoo Finance TSLA", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "RSS - CleanTechnica Tesla Ar..", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:memory", form: "rounded", label: "Simple Memory", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "DeepSeek Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n7 -.-> n1
n2 -.-> n1
n8 -.-> n1
n4 -.-> n1
n5 -.-> n1
n3 -.-> n1
n0 --> n1
n6 -.-> n1
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 n1 ai
class n8 aiModel
class n7 ai
Därför spelar det roll: TSLA-nyheter är brusiga och inkonsekventa
TSLA-rubriker rör sig snabbt, och de är sällan neutrala. En källa vinklar en leveransuppdatering som ett genombrott, en annan behandlar den som en varningssignal, och du fastnar i manuell ”tonöversättning” mellan flikar. Än värre: samma story skrivs om fem gånger, så du läser om samma fakta och missar den enda signalen som faktiskt spelar roll. Det handlar inte bara om tid. Det är mental belastning, beslutsutmattning och inkonsekventa tradingnoteringar som varierar beroende på vem som hade passet.
Det summerar snabbt. Här är var det faller isär när du gör det manuellt.
- Du lägger cirka 30 minuter på att hämta rubriker och försöka få ihop motstridiga narrativ.
- Sentimentetiketter blir ”magkänsla”, så två personer kan läsa samma nyhet och logga motsatta slutsatser.
- Viktiga drivkrafter (makro, räntor, leveranser, marginalsnack) missas eftersom du skummar i stället för att extrahera.
- Dina system nedströms kan inte använda informationen eftersom den ligger i Slack-meddelanden, inte som strukturerad data.
Det du bygger: en TSLA-sentimentbrief från 5 RSS-flöden
Det här workflowet är en sub-agent som gör live-nyheter om TSLA till ett konsekvent ”redo-att-konsumera”-resultat. Det startar när ett överordnat workflow (din huvudagent för TSLA) kör det och valfritt skickar med kontext, som ett meddelande eller sessionId. Därefter hämtar det de senaste rubrikerna från fem betrodda RSS-källor (Google News filtrerat på Tesla/TSLA, Yahoo Finances TSLA-flöde, Electrek, CleanTechnica och TeslaNorth). DeepSeek Chat läser rubrikerna tillsammans, identifierar tonen i narrativet (haussigt, baissigt eller neutralt), lyfter sannolika drivkrafter och skriver en kort sammanfattning på 2–3 meningar. Till sist returnerar det strukturerad JSON med en sentimentetikett och de 3–5 viktigaste rubrikerna, vilket innebär att din masteragent kan stoppa in det direkt i en traderrapport utan manuell efterstädning.
Workflowet startar via Execute Workflow från din överordnade automation. Efter RSS-insamlingen konsoliderar AI-agenten allt och DeepSeek Chat producerar ett strikt JSON-svar. Den JSON:en blir input för vad du än gör härnäst: en daglig brief, en Telegram-alert eller en sektion i en större tradingdashboard.
Det du bygger
| Vad som automatiseras | Vad du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du kollar TSLA-nyheter tre gånger om dagen. Manuell koll tar ofta cirka 6 minuter per källa × 5 källor, alltså ungefär 30 minuter per tillfälle, eller cirka 90 minuter per dag. Med det här workflowet blir ”arbetet” en enda trigger från din överordnade agent plus en kort väntan på RSS-hämtningarna och DeepSeek Chat-svaret, ofta ett par minuter. I praktiken får de flesta team tillbaka ungefär en timme per dag, och output är mer strukturerad än en mänsklig skumning när du har bråttom.
Innan du börjar
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- DeepSeek Chat för sentimentklassificering och sammanfattningar.
- Åtkomst till RSS-flöden för att hämta rubriker från de fem källorna.
- DeepSeek API-nyckel (hämta den i din DeepSeek-kontos dashboard)
Svårighetsnivå: Medel. Du är bekväm med att importera ett n8n-workflow, lägga till autentiseringsuppgifter och testköra med exempelinput.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
Triggas av din överordnade TSLA-agent. Det här är inte byggt för att köras fristående. Execute Workflow Trigger startar det och kan skicka in ett message (kontext) plus ett sessionId (så att körningen håller sig konsekvent under en session).
Rubriker samlas in från fem RSS-källor. n8n hämtar de senaste TSLA-relaterade posterna från Google News, Yahoo Finances TSLA-flöde, Electrek, CleanTechnica och TeslaNorth, vilket ger bred täckning i stället för en enda redaktionell vinkel.
DeepSeek Chat tolkar narrativet. AI-agenten konsoliderar posterna, och sedan klassificerar DeepSeek Chat-modellen sentiment som haussigt/baissigt/neutralt, identifierar sannolika drivkrafter och genererar en kort sammanfattning som låter som en tradingbrief, inte ett blogginlägg.
Strukturerad JSON returneras för användning nedströms. Output är ett strikt JSON-objekt med sentiment, sammanfattning och topp-rubriker, redo att slås ihop i en huvudrapport, skickas via Telegram eller lagras för senare analys.
Du kan enkelt ändra källorna eller JSON-fälten så att de matchar ditt rapportformat. Se den fullständiga implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera subarbetsflödets trigger
Konfigurera startpunkten så att det här arbetsflödet kan anropas av ett överordnat arbetsflöde med de indata som krävs.
- Lägg till och öppna Sub-Workflow Trigger.
- I Workflow Inputs säkerställer ni att de två indatanamnen finns:
messageochsessionId. - Koppla Sub-Workflow Trigger till Market Sentiment Interpreter för att matcha körflödet.
Steg 2: Anslut Teslas RSS-verktyg för nyheter
Dessa RSS-verktygsnoder används av AI-agenten för att hämta aktuella rubriker kopplade till Tesla. Genom att gruppera dem hålls konfigurationen effektiv.
- Lägg till de fem RSS-verktygsnoderna och namnge dem exakt: TeslaNorth Feed Reader, Google News Tesla Feed, Electrek Tesla Feed, Yahoo Finance TSLA Feed och CleanTechnica Tesla Feed.
- Ställ in varje URL till den exakta feed-endpointen:
- TeslaNorth Feed Reader →
https://teslanorth.com/feed/ - Google News Tesla Feed →
https://news.google.com/rss/search?q=Tesla+OR+TSLA+stock&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en - Electrek Tesla Feed →
https://electrek.co/guides/tesla/feed/ - Yahoo Finance TSLA Feed →
https://feeds.finance.yahoo.com/rss/2.0/headline?s=TSLA®ion=US&lang=en-US - CleanTechnica Tesla Feed →
https://cleantechnica.com/tag/tesla/feed/
- TeslaNorth Feed Reader →
- Anslut varje RSS-verktygsnod till Market Sentiment Interpreter via anslutningen ai_tool.
Steg 3: Konfigurera Market Sentiment Interpreter
Den här agenten orkestrerar RSS-verktygen och språkmodellen för att producera JSON-utdata för sentiment.
- Öppna Market Sentiment Interpreter och ställ in Text till
={{ $json.message }}. - Låt Prompt Type vara
defineoch behåll innehållet i systemprompten som instruerar verktygsanvändning och JSON-utdata. - Koppla DeepSeek Chat Engine till Market Sentiment Interpreter som ai_languageModel.
- Koppla Session Memory Buffer till Market Sentiment Interpreter som källan ai_memory.
Autentiseringsuppgifter krävs: Anslut era deepSeekApi-autentiseringsuppgifter i DeepSeek Chat Engine.
Steg 4: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett kontrollerat test för att bekräfta att AI:n returnerar strikta JSON-resultat för sentiment baserat på live-data från RSS.
- Klicka på Execute Workflow och ange exempelvärden för
messageochsessionIdi Sub-Workflow Trigger. - Verifiera att Market Sentiment Interpreter returnerar ett JSON-objekt med fälten
sentiment,summaryochtopHeadlines. - Om svaret inte är giltig JSON, granska systemprompten i Market Sentiment Interpreter och bekräfta att verktygen är anslutna.
- Växla arbetsflödet till Active för användning i produktion när testerna lyckas.
Felsökningstips
- DeepSeek-credentials kan gå ut eller matas in under fel credential-typ. Om något skapar fel: börja med att kontrollera n8n:s Credentials-panel och bekräfta att workflowet använder det sparade ”DeepSeek account”.
- RSS-källor är externa, så hämtningen kan variera i hastighet eller blockeras av nätverksregler. Om ett flöde returnerar tomma poster: kontrollera att din n8n-instans har utgående internetåtkomst och prova att köra RSS-noderna var för sig.
- Minnesbuffring är hjälpsamt, men kan förvirra output om ditt sessionId återanvänds mellan orelaterade körningar. Om sentimentet känns ”låst”: rensa state i memory-noden eller rotera sessionId per session.
Snabba svar
Cirka 30 minuter om din DeepSeek-nyckel är redo.
Nej. Du importerar workflowet, lägger till autentiseringsuppgifter och testkör från det överordnade workflowet.
Ja. n8n har ett gratisalternativ för egen hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna med DeepSeek API-kostnader, som beror på hur ofta du kör sammanfattningar och hur långa dina prompts är.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen hosting ger obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. De enklaste bytena är de fem RSS-flödesnoderna (byt källor eller lägg till fler) och AI-agentens prompt som talar om för DeepSeek hur JSON:en ska formateras. Vanliga anpassningar är att följa fler tickers, ändra sentimentetiketter (till exempel ”starkt haussigt”) och lägga till extra fält som ”keyDrivers” eller ”riskFlags”.
Oftast är det en ogiltig eller utgången API-nyckel som sparats i n8n-credentials. Uppdatera DeepSeek-credential som workflowet refererar till och kör sedan om enbart DeepSeek Chat-modellnoden för att bekräfta att den svarar. Om det fortfarande misslyckas: kontrollera utgående nätverkstrafik (vissa egenhostade installationer når inte externa API:er som standard) och håll koll på rate limits om du triggar det här för ofta.
Mycket, så länge dina API-gränser och din server hänger med.
För det här use caset är n8n oftast bättre, eftersom du orkestrerar flera flöden, en AI-agent och strikt JSON-formatering på ett ställe. Det är också enklare att hosta själv, vilket spelar roll när du vill köra många gånger utan att oroa dig för task-prissättning. Zapier och Make kan fungera, men du hamnar ofta i att kämpa med branching-logik, datashaping och steg för ”städning av AI-output”. Om du bara behöver en enkel ”RSS till meddelande”-alert är de verktygen helt okej. Om du bygger en riktig TSLA-pipeline som matar en masteragent är n8n ett mer flexibelt val. Prata med en automationsexpert om du vill ha hjälp att välja.
När det här väl rullar blir din TSLA-nyhetskoll en repeterbar input i ditt tradingflöde, inte en daglig skattjakt. Agenten hanterar bruset så att du kan fokusera på besluten.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.