Du ser ett riktigt bra bug bounty-tips på Twitter. Du tänker att du ska spara det. Sedan uppdateras flödet, fliken stängs, eller så “bokmärker du det till senare” och hittar det aldrig igen.
Säkerhetsforskare känner den här smärtan hela tiden. Men det drabbar också byråägare som driver pentestteam och marknadsansvariga inom cybersäkerhet som behöver exempel och trender. Den här Twitter–Sheets-automationen gör spridda inlägg till ett sökbart bibliotek som teamet faktiskt kan återanvända.
Du sätter upp ett n8n-flöde som kontrollerar Twitter enligt schema, hämtar relevanta bug bounty-tips, rensar och standardiserar datan, förhindrar dubbletter och sparar allt i Google Sheets. När det väl rullar sköter det insamlingen i bakgrunden medan du gör riktigt arbete.
Så fungerar den här automationen
Här är hela flödet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Twitter till Google Sheets, spara bug bounty-tips
flowchart LR
subgraph sg0["Schedule Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Schedule Trigger", pos: "b", h: 48 }
n1["<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/>HTTP Request"]
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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Code"]
n3@{ icon: "mdi:database", form: "rounded", label: "Append or update row in sheet", pos: "b", h: 48 }
n2 --> n3
n1 --> n2
n0 --> 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 n3 database
class n1 api
class n2 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n1,n2 customIcon
Varför det här spelar roll: bug bounty-tips försvinner snabbt
Twitter är ofta platsen där mycket av det bästa bug bounty-lärandet dyker upp först: korta write-ups, payload-trick, verktygsuppdateringar och trådar av typen “jag önskar att jag visste det här tidigare”. Problemet är att det är ett flöde, inte en kunskapsbas. Om du förlitar dig på likes och bokmärken bygger du en hög av “kanske senare”, inte något en kollega kan söka i när de kör fast. Och när du försöker spara saker manuellt är det förvånansvärt långsamt: kopiera länken, klistra in den någonstans, skriva en notis och hoppas att du inte lägger till samma tweet två gånger.
Det blir snabbt mycket. Här är var det vanligtvis faller isär.
- Du slösar cirka 10 minuter per dag på att leta upp tips du redan har sett.
- Bokmärken hjälper inte teamet, vilket gör att “delat lärande” aldrig blir delat.
- Manuell copy-paste leder till stökiga anteckningar, saknade URL:er och inga konsekventa tidsstämplar för sortering.
- Dubbletter smyger sig in, så ditt “bibliotek” blir rörigt efter några veckor.
Vad du bygger: ett levande kalkylark med bug bounty-insikter
Det här flödet körs enligt schema (var 4:e timme) och hämtar nya bug bounty-tips från Twitter via ett externt API. När tweetsen har hämtats bearbetar n8n dem i ett kort transformsteg som rensar och standardiserar de fält du faktiskt bryr dig om: tweettext, URL och engagemangsmått som likes och retweets. Det formaterar också tidsstämpeln så att ditt ark sorterar korrekt utan extra pill. Till sist skriver det resultatet till Google Sheets och förhindrar dubbletter så att databasen förblir användbar över tid. Du får en enkel, sökbar intern referens som teamet kan filtrera på nyckelord, datum eller popularitet.
Flödet börjar med en schemalagd trigger och anropar sedan Twitter-API:t. Därefter normaliserar ett transformsteg datan och kontrollerar dubbletter. Google Sheets blir den slutliga sanningskällan, alltid uppdaterad.
Det här bygger du
| Vad som automatiseras | Vad du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du försöker spara bara 6 användbara tweets per dag. Manuellt, mellan att öppna tweeten, kopiera URL:en, klistra in i ett ark och lägga till en snabb notis, är det kanske 2 minuter styck, alltså cirka 12 minuter per dag. På en typisk månad blir det ungefär 4 till 5 timmar pilligt adminarbete. Med den här automationen sjunker din tid till en snabb veckogenomgång (kanske 15 minuter) för att stjärnmarkera det bästa och ta bort sådant som är off-topic.
Innan du börjar
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Sheets för att lagra och söka i tipsbiblioteket.
- Twitter API (via twitterapi.io) för att hämta tweets enligt schema.
- Twitter API-nyckel (hämta den i twitterapi.io-dashboarden)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kommer främst att klistra in credentials i n8n och lägga in ett Google Sheet-ID i sista steget.
Vill du att någon bygger detta åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
En schemalagd kontroll körs automatiskt. Flödet triggas var 4:e timme, så du slipper komma ihåg att “göra research” i slutet av en lång dag.
Tweets hämtas via ett externt API. n8n använder en HTTP-request för att hämta bug bounty-tips och utbildande innehåll från Twitter, inklusive tweetens URL och engagemangsmått som du kan sortera på senare.
Datan rensas och standardiseras. Ett transformsteg formar om svaret till en konsekvent struktur, formaterar tidsstämplar och tillämpar dubblettskydd så att upprepade hämtningar inte skapar upprepade rader.
Ditt Google Sheet uppdateras. Den sista noden skriver nya poster i rätt kolumner och ger dig en levande databas som du kan filtrera, dela och bygga processer kring.
Du kan enkelt justera söktermer och filtreringsregler för att fokusera på specifika program, bugklasser eller betrodda konton utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera schematriggern
Ställ in arbetsflödet så att det körs automatiskt med ett definierat intervall med hjälp av den schemalagda triggern.
- Lägg till noden Scheduled Run Trigger som arbetsflödets trigger.
- Ställ in intervallregeln så att den körs var
4:e timme genom att konfigurera Interval tillhoursmed Hours Interval satt till4. - Koppla Scheduled Run Trigger till External API Call.
Steg 2: anslut External API Call
Konfigurera Twitter API-sökningen som hämtar tweets relaterade till tips.
- Öppna External API Call och ställ in URL till
https://api.twitterapi.io/twitter/tweet/advanced_search. - Aktivera Send Query och ställ in Authentication till
genericCredentialTypemed Generic Auth Type satt tillhttpHeaderAuth. - Lägg till frågeparametrar: query =
(#bugbountytips OR #bugbounty OR #bugbountytip) -Writeups -discount -phishing -fuckoch queryType =Latest. - Credential Required: Anslut era httpHeaderAuth-inloggningsuppgifter.
Steg 3: konfigurera Transform Script
Normalisera API-svaret så att varje tweet blir ett konsekvent objekt med formaterade fält.
- Lägg till noden Transform Script efter External API Call.
- Klistra in den tillhandahållna JavaScript-koden i Code för att hantera enstaka tweets eller tweet-arrayer och formatera createdAt.
- Verifiera att noden returnerar fält som
tweetId,url,contentochcreatedAt.
Steg 4: konfigurera Update Sheet Row
Lägg till eller uppdatera rader i Google Sheets med den transformerade tweet-datan.
- Lägg till Update Sheet Row och koppla den till Transform Script.
- Ställ in Operation till
appendOrUpdate. - Välj ert kalkylark i Document och välj Sheet =
Sheet1(gid0). - Mappa kolumner med uttryck:
- Url =
{{ $json.url }} - Content =
{{ $json.content }} - TweetID =
{{ $json.tweetId }} - Created At =
{{ $json.createdAt }} - Date =
{{ (() => { const raw = $json.createdAt; // e.g. "July 7, 2025 at 04:43 AM" const [monthStr, day, yearTime, , time, meridian] = raw.split(/[\s,]+/); const months = { January: "01", February: "02", March: "03", April: "04", May: "05", June: "06", July: "07", August: "08", September: "09", October: "10", November: "11", December: "12" }; const [hour, minute] = time.split(":").map(Number); let hh = meridian === "PM" && hour !== 12 ? hour + 12 : (meridian === "AM" && hour === 12 ? 0 : hour); const formattedHour = String(hh).padStart(2, '0'); return `${yearTime}-${months[monthStr]}-${String(day).padStart(2, '0')} ${formattedHour}:${minute}:00`; })() }}
- Url =
- Ställ in Matching Columns till
TweetIDför att förhindra dubbletter. - Credential Required: Anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera hela flödet från trigger till uppdateringar i Google Sheets.
- Klicka på Execute Workflow för att köra ett manuellt test.
- Bekräfta att External API Call returnerar tweet-data och att Transform Script skickar ut objekt med
tweetIdochcreatedAt. - Verifiera att Update Sheet Row lägger till eller uppdaterar rader i ert ark med de mappade värdena.
- Sätt arbetsflödet till Active för att aktivera schemalagda körningar var fjärde timme.
Tips för felsökning
- Twitter API (twitterapi.io)-credentials kan gå ut eller ha planbegränsningar. Om flödet plötsligt inte hämtar något, kontrollera först din användning och nyckelstatus i twitterapi.io.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processingtider. Öka väntetiden om nedströms noder misslyckas på tomma svar.
- Skrivningar till Google Sheets kan misslyckas när kolumnerna i målarket inte matchar dina mappade fält. Bekräfta Sheet-ID och nödvändiga kolumnrubriker och testa sedan om den sista noden.
Snabba svar
Cirka 30 minuter om din API-nyckel och ditt Google Sheet är redo.
Nej. Transformsteget är redan inbyggt i flödet. Du kopplar främst in credentials och bekräftar arkets kolumner.
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 API-användningen hos twitterapi.io, som beror på hur många requests du gör per dag.
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 dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det borde du förmodligen. Du kan ändra Twitter-queryn i steget HTTP Request för att fokusera på specifika nyckelord (som “XSS”, “IDOR”, “recon” eller ett programnamn). Vanliga anpassningar är att filtrera bort retweets, bara spara tweets över en viss like-tröskel, lägga till en “tagg”-kolumn i transformsteget och skicka högsignalsposter till Slack samtidigt som allt fortfarande loggas till Sheets.
Oftast handlar det om behörigheter. Återanslut dina Google Sheets-credentials i n8n och säkerställ att Google-kontot kan redigera målarket. Dubbelkolla också Sheet-ID i sista noden och bekräfta att ditt ark har de kolumner som krävs, eftersom rubriker som inte matchar kan se ut som ett “anslutningsproblem” även när inloggningen är okej.
Ganska mycket för ett enkelt loggningsflöde. På n8n Cloud är den praktiska gränsen dina månatliga körningar och hur många tweets du hämtar per körning; om du hostar själv beror det mest på din server och API-begränsningar. I praktiken börjar team ofta med några schemalagda körningar per dag och justerar queryn för att hålla arket högkvalitativt, inte enormt.
För schemalagd research-insamling brukar n8n passa bättre eftersom du kan forma stökiga API-svar, deduplicera och skriva korrekta rader utan att betala extra för varje förgreningsbeslut. Zapier och Make kan göra det, men du lägger ofta mer tid på att jobba runt begränsningar i deras HTTP-steg och datamappning. n8n ger dig också möjligheten att hosta själv, vilket är praktiskt om du vill köra ofta. Om du senare vill lägga till berikning (som klassificering, taggning eller Slack-routing) hjälper n8n:s flexibilitet mycket. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation för din exakta setup.
När det här väl kör är dina bästa Twitter-fynd inte längre något som försvinner i flödet. Du får ett strukturerat bug bounty-tipsbibliotek som är lätt att söka i, dela och bygga vidare på.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.