主題：AI 與傳統自動化的比較與融合
目標：理解 AI 對自動化的革新價值，並整理個人心得

🧩 一、傳統自動化 vs. AI 自動化

⚙️ 二、結合應用範例（可執行）

這裡舉一個 AI 自動化實際應用案例：
👉 「新聞爬蟲 → AI 摘要 → Notion 更新 → Telegram 通知」

🔹 步驟流程：

1. HTTP Request 節點

   • 從新聞 API（如 NewsAPI 或 RSS）抓取最新文章。
   • 免費可用來源：https://newsdata.io

2. AI 節點（Hugging Face 或 OpenAI）

   • 模型範例：facebook/bart-large-cnn（摘要模型）

   • Prompt:

     Summarize the following news in 3 sentences:
     {{ $json["content"] }}
     

3. Notion 節點

   • 將 AI 摘要後的新聞存入你的 Notion 資料庫欄位：

     • Title：新聞標題
     • Date：日期
     • Rich Text：AI 摘要內容

4. Telegram 節點

   • 使用 Telegram Bot API 將新摘要推送至你的手機群組。

   • 格式範例：

     🗞️ 新聞摘要：{{ $json["summary"] }}
     🔗 來源：{{ $json["url"] }}
     

🤖 三、AI 與自動化的融合潛力

🧠 四、心得撰寫建議（可用於你的紀錄文章）

✅ 心得：

傳統自動化讓我第一次體驗「讓電腦幫我做事」的快感，但在接觸到 AI 自動化後，我發現它不只是重複執行流程，而是能「理解」資料背後的意義。
透過 n8n 串接 Hugging Face，我能讓系統自己摘要新聞、分類情感，甚至用自然語言控制流程。
這讓我體會到，AI 並不是取代自動化，而是讓自動化「更聰明」。未來我會嘗試更多 AI + n8n 的實際應用，例如智能客服與知識整理。