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NAS + AI工作流,24小时在线的赚钱机器!绿联私有云「N8N 工作流」使用初探,简单跑个工作日报

前言

关于 NAS + AI 的玩法,我之前已经分享过好几篇,尤其是针对绿联NAS,其自带的AI Plugins应用充分调用了 GPU的加速,满足dxp 4800 plus以上设备 14b小模型的日常使用。

但是 AI ,说到底还只是一个工具而已,如何运用 AI 发挥出更大的工作成效,帮助我们增加工作、生活的便利,才是最重要的。

这段时间,我一直在研究 AI 工作流这个新玩具,从dify、openwebui,到扣子空间,最终以本地部署n8n作为了我的最终工作流工具,并且实现了日报、周报的自动生成!

所以这篇文章,我就把我关于在绿联NAS上部署 AI 工作流,以及日报、周报生成的模型做一个分享!

AI 工作流,顾名思义,就是将 AI 运作到一个固定模式的工作流程中。它其实是一种低代码拼搭 + 自动化的结合工具,为不懂代码,但是有想法的用户提供了很多自动化的实现路径。

n8n是一款很火的原生 AI 工作流自动化平台,在github上拥有87k star。它将可视化构建与自定义代码、自托管或云、400+ 集成相结合,支持目前很火的mcp服务。


一、部署n8n

🔻n8n的部署很简单,下列是项目的yaml文件,其中我们只需要根据自己的想法,修改ports左侧的地址就行了。

environment环境变量中,我增加了2个Proxy的变量,主要是为了解决容器内链接各式各样国外服务。

services:  n8n:    container_name: n8n    ports:      # 根据自己的要求修改左侧端口      - 35678:5678    volumes:      # 必须使用docker volume,否则有权限问题      - n8n_data:/home/node/.n8n    environment:      # 该变量解决http访问,否则需要代理https地址      - N8N_SECURE_COOKIE=false      - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai      # 下面两个是你自己的代理地址      - HTTP_PROXY=http://192.168.0.1:7890      - HTTPS_PROXY=http://192.168.0.1:7890    image: docker.n8n.io/n8nio/n8nvolumes:    n8n_data:

🔻使用绿联私有云自带的Docker应用,选择项目-创建项目,将yaml代码复制进去部署。

🔻该镜像仓库地址国内可直连,所以能直接下载镜像使用。


二、n8n基础配置

1、激活社区永久免费版

首次登录,自行配置管理员账号密码,这里的电子邮件请填写真实电子邮件,后续用来接收n8n的社区更新日志

登录系统以后,会要求填写社区需求,随便填写一下就行了,这里没有太多讲究。

接着,系统会提供社区永久免费的激活密钥,下面填写我们的接收邮箱,以获取许可证密钥。

将邮件里获取到的验证码,填入Plan中,就可以永久激活了。

2、安装社区节点

在n8n工作流中,拥有众多的社区节点,可以理解为社区服务,这些工具可以让我们更便利的使用n8n。

🔻按图示顺序,选择安装社区节点

🔻我这里提供了我常用的几个节点,核心的插件是MCP。

# 飞书精简版工具n8n-nodes-feishu-lite  # MCP社区节点n8n-nodes-mcp 
🔻下面是我在用的一些服务,包括之前介绍过的tudo工具,planka,可以结合起来玩。

三、自动日报工作流

这里首先要说明一下,任意工作流都是需要数据源的,AI 不可能凭空给我们生成日报/周报。

我的日常工作主要督促项目进度,重点在于项目文档的编制、分类、汇总。主要表现在催促同事A交文档,催同事B交材料,然后自己进行汇总、分类等等。因此我的日报、周报内容,主要围绕的是项目进度、文档进度,以及里程碑内容的完成情况。

⭐最终成效:

1️⃣ 工作流每天下午16:00,根据日期生成次日的空文件夹,用于存放资料。
2️⃣ 工作流每天下午16:30,读取当日的文件夹,解析word并生成日报。
3️⃣ 工作流在完成日报书写后,将日报同步到电脑端,然后我手动修改一下。

1、同步资料

那么如何做呢?第一步,就是完成PC到NAS的数据同步,利用绿联NAS的同步与备份工具,将我电脑里的文档同步到NAS端(这个路径就是我们刚才配置到n8n容器内的路径)。

为了让AI更准确的写日报、周报,我们要通过高级设置,过滤掉无用的文件,确保只有.doc.docx等文档被同步进来。

2、自定义工作流

由于每个人的工作流都不同,要结合实际去操作,这里就展示大致的思路:

1.N8N 工作流——每天定时执行任务,根据日期读取文件,并且生成次日文件。

2.每天把汇总的材料丢到当日的文件夹中。

3.利用绿联私有云同步任务,将当日文件夹同步到绿联私有云中。

4.N8N 工作流——从绿联私有云FTP获取实时同步的资料

5.遍历FTP文件,根据日期获取自动下载同步的资料

6.循环所有文件,解析Word的文字内容

7.通过 AI / Mcp等插件,提炼、总结word中的内容,并生成日报/周报总结

8.将生成的文档合并,形成txt文件,并上传到绿联私有云FTP

9.通过绿联私有云的同步任务,将日报/周报同步回电脑端

🔻下面是我最终的工作流:

3、n8n新手排坑指南

在N8N工作流制作中,有很多坑点,这里分享一下自己的经验。

1️⃣循环

首先N8N工作流中,是内置了循环指令的,这一点和我们常用的代码循环是不一样的。比如从FTP下载获取列表后,我们只需要配置从FTP下载文件即可,工作流会自动遍历所有文件并下载。

但是在N8N中,还是有一个FOR循环指令,这个目的是实现NxM的循环 以及 内循环。简单的说,就是需要逐条去执行循环内的一整套流程。

比如在我的工作流中,有一个解压缩的指令,用于解压word文件,这个指令在循环后只会执行一次。因此我们需要将循环设置成单条循环,确保每一个word文件都可以被解压缩。

2️⃣解析word文件

第二个坑点,是N8N暂时不支持直接读取DOCX文件的,这导致国内以word为工作载体的工作方式玩不转了!

我搜索了一些资料,找到了三种方案来解决:第一种就是通过pandoc来转换,但是需要手动修改dockerfile,比较麻烦;第二种是通过Google OneDrive 和 Google Doc来转换,但是这个需要配置API,并且通过程序认证,及时性太低;第三种是通过unzip指令解压word文件,然后读取word/document.xml文件来获取word文件内容,并且通过多次解析转换以读取文件。

我在尝试过之后,使用了第三种方法,这种方法可操作性最强,也不需要额外配置任何东西,唯一的缺点就是记得删除解压后的文件,否则遍历会卡住。

3️⃣自定义代码块

自定义代码块支持 PY 和 JS 脚本,这就让整个工作流的可操作性增加了很多,无论是爬虫、解析还是脚本任务。

我这里使用了官方提供的解析word的xml文档的js脚本,将xml中的文本拼凑起来,生成类似word下的效果。

而在爬虫类工作流下,则可以通过py来处理爬虫信息。


总结

在AI 越来越强大的现在,如N8N、Dify等支持Docker自托管部署的 AI 工作流工具,也让低代码开发成为每个人都可以轻松掌握的技能。

在这种趋势下,NAS 7 x24开机的优势,和 AI API 无需本地硬件的特征,让 NAS + AI 的组合可以帮助我们完成很多日常工作中的重复劳动。这也是为什么,以绿联私有云为例,越来越多的 NAS 将 AI 控制台或 AI 工具融入到了应用中心里的根本原因。

如果你的工作中有很多重复劳动,并且可以通过代码或者脚本代替的,那赶快来试一试N8N之类的AI工作流平台,释放本职工作,把更多的时间用于副业、外快!!

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  • MuleRun 深度评测:自进化 AI 代理与专属 VM 运行环境的完美结合

    摘要:MuleRun 不仅是 AI 代理市场,更为每位用户提供专属 24/7 云虚拟机。通过自进化记忆和全新 Agent Builder,任何人都可用自然语言构建、发布并变现 AI 代理。本文深度解析其核心架构与商业模式,探讨 AI 代理经济的未来。

    MuleRun 深度评测:自进化 AI 代理与专属 VM 运行环境的完美结合 MuleRun 深度评测:自进化 AI 代理与专属 VM 运行环境的完美结合 产品截图

    在 AI 工具爆炸式增长的今天,大多数"AI 代理"不过是套了个聊天界面的自动化脚本。然而,2026 年 3 月 16 日登顶 Product Hunt 榜首(获得超 400 票)的 MuleRun,正在进行迄今为止最大胆的尝试:打造一个无需编写代码,任何人都可以构建、销售并在专属云虚拟机(VM)上运行 AI 代理的完整生态系统。

    拥有超过 100 万注册用户、1000 多个活跃代理以及全新推出的支持自然语言创建代理的 Agent Builder,MuleRun 试图将"AI 代理经济"从行业流行语转化为切实可行的商业模式。

    一、MuleRun 的核心产品架构

    剥去营销术语的外衣,MuleRun 实际上是三个核心组件的深度融合:

    1. 具备自进化能力的个人 AI 环境

    MuleRun 摒弃了传统的共享计算资源模式,为每位用户分配专属的云端虚拟机(VM),保证了代理可以 24/7 全天候运行。这种架构赋予了代理真正的"长期记忆"与"自进化"能力。代理能够观察用户的工作模式、决策偏好和重复性任务,并随着时间的推移不断优化自身行为。用户可以在睡前启动一个复杂的工作流,醒来后直接验收完成的结果,上下文不会因为会话的结束而重置。

    2. 丰富且可落地的预置代理市场

    目前,MuleRun 市场上已上架超过 250 个经过验证的代理,涵盖交易助手、电商自动化、短剧制作管线、游戏开发工作流、竞品调研以及社交媒体排期等多种场景。与简单的聊天机器人套壳不同,MuleRun 的代理能够主动调用外部工具、遵循多步工作流,并最终交付完整的输出结果。

    3. 面向创作者的变现平台 (Creator Studio)

    MuleRun 在 2025 年 12 月推出的 Creator Studio,为开发者提供了一条完整的商业化管线:构建代理、设定价格、发布至市场并收取分成。平台接管了托管、计算、存储、安全、自动扩缩容、计费和结算等所有底层基础设施。创作者只需专注于业务逻辑,MuleRun 处理其余的一切。

    其技术底座是框架无关的,支持 ADK、LangGraph、n8n、Flowise 以及自定义部署。在大型语言模型(LLM)的接入上,MuleRun 通过统一的计费系统整合了 OpenAI、Gemini、Claude 等主流提供商,并具备自动故障转移机制。

    二、Agent Builder:降低门槛的杀手锏

    2026 年 1 月开启测试的 Mule Agent Builder 是 MuleRun 近期最重要的更新。它的核心价值主张极其明确:用户只需用自然语言描述代理的任务,平台即可自动完成构建,并一键发布到已接入计费和分发系统的市场中。

    这一功能的推出,意在指数级扩大创作者群体。在 Agent Builder 出现之前,构建代理至少需要一定的技术背景(如编写代码或熟练使用 n8n 的可视化编辑器)。现在,门槛被大幅降低为"是否能用语言清晰描述一个工作流"。如果 Agent Builder 的表现如预期般出色,MuleRun 的创作者数量有望迎来爆发式增长,进而推动经典的"市场飞轮"效应:更多代理吸引更多用户,带来更多收入,最终吸引更多创作者。

    三、竞品分析

    AI 代理市场正变得日益拥挤。MuleRun 的定位与现有的自动化工具和代理网络有着明显的交集与差异。

    | 功能特性 | MuleRun | NexusGPT | Agent.ai | Zapier / Make | |:---|:---|:---|:---|:---| | 预置代理市场 | 是(250+) | 是(1,000+) | 是 | 否(需手动构建) | | 无代码代理创建 | 是(Agent Builder) | 有限支持 | 否 | 是(可视化编辑器) | | 用户专属 VM | | 否 | 否 | 否 | | 代理商业变现 | 是(收入分成) | 是 | 有限支持 | 否 | | 自进化长期记忆 | | 否 | 否 | 否 | | 多 LLM 统一支持 | 是(统一 API) | 是 | 视情况而定 | 有限支持 |

    与 NexusGPT 相比,虽然后者拥有更多的代理数量,但它缺乏 MuleRun 标志性的专属 VM 架构和自进化记忆功能。与 Zapier 和 Make 相比,传统自动化工具要求用户手动构建僵化、基于规则的步骤,而 MuleRun 的代理能够理解上下文并适应变化,这是一种根本性的范式转变。

    四、定价策略

    MuleRun 采用基于积分的订阅模式:

  • Free(免费版):每日 200 积分(自动刷新),10GB 存储空间。足以供新用户进行基础测试和探索。
  • Plus($16/月,年付):每月 2,000 积分,个人 VM(2核·4GB内存·40GB磁盘),支持无限并发任务,100GB 存储。
  • Super($32/月,年付):每月 4,000 积分,更高配置的个人 VM(4核·8GB内存),适合创作者和重度用户。
  • Pro($160/月,年付):每月 20,000 积分,顶级个人 VM(8核·16GB内存),1TB 存储空间,抢先体验新功能。
  • 五、总结

    MuleRun 正在将 AI 代理从"对话框里的玩具"升级为"云端的数字员工"。通过结合专属 VM 架构、自进化记忆和极低门槛的 Agent Builder,它为未来的自动化工作流描绘了一幅令人兴奋的蓝图。无论最终能否成为 AI 时代的"App Store",MuleRun 都已经为整个行业树立了新的标杆。

    👉 访问官网了解更多

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