现有天气预报的问题
我们早就不缺天气预报 App 了，但他们大多数都有个通病：不太会说人话。App 能给你的只有一堆冷冰冰的数据，却不能集中告诉你，这些数字意味着什么。气温对你有没有影响？要不要带伞？今天穿厚点还是刚好？全得得靠自己的生活经验判断。更不用说，个别天气 App 充满了各种广告，每天看天气之前还得和锁屏的「摇一摇」博弈一番。
那么有没有更省心一点的方案呢？
今天教大家用 n8n 搭一个简单的工作流，让天气预报像个人助理一样说话。最终效果是：
每天早上 9 点 30 分，自动推送一条「人话版」天气预报，用更温暖、更贴近生活的方式，直接告诉你：今天的天气会怎样，你该怎么准备。
需要准备什么
我们需要准备以下工具和服务：
- n8n：可以使用官方云服务，但我更推荐自建，因为这个自动化工具真的很好用。
- 天气数据 API：这里我使用的是和风天气的 API，免费且够用，也可以使用任意其他的天气供应商。
- AI 服务：任何 AI 都行，现在任何一家的大模型能力处理天气信息都绰绰有余，选择你喜欢且便宜的就好。
- 能接收推送消息的渠道，因为我个人在使用 iPhone，所以选择了免费开源的 Bark 来接收 n8n 的消息推送，Android 的小伙伴们可以考虑使用微信或其他渠道。
搭建流程
n8n 的使用流程就像一个链条一样，我们添加多个数据处理节点，然后将其串起来。
1. 触发器
首先我们要创建一个 Schedule Trigger，也就是按时触发时间的定时器，我们在这里决定消息在什么时候推送，就像一个闹钟一样，确保我们每天都能准时收到消息。
如图所示，我设置为「每天，早上 9 点 30 分触发」。
2. 请求天气数据
这一步我们会使用和风天气的 API，来获取需要的城市的天气预报。首先我们登录和风天气的开发者页面：https://dev.qweather.com/，注册并登录后，进入控制台：
在项目管理中点击「创建项目」，然后获取凭据，这个凭据将在 n8n中用到。
点击有粉红色 API Key标签的项目，记住里面的 API Key，后续将使用它来进行参数拼装，然后完成数据请求：
回到 n8n 中，添加一个 HTTP Request 类型的节点，并且填入以下 url：
https://n35khva3dr.re.qweatherapi.com/v7/weather/24h?location=城市和地区ID&key=上一步获得的API-KEY
这里详细解释一下这里要用到的两个参数：
- location 对应城市地区的 id，我们可以在：https://github.com/qwd/LocationList/blob/master/China-City-List-latest.csv 这里进行查询。
- key 对应在和风天气控制台获得的 API Key
将他们组合后，即可获取指定地区的天气数据。
3. 用 AI 处理天气数据
在 n8n 中添加一个「Basic LLM Chain」节点，并且给 system prompt 录入如下内容：
分析 24 小时天气数据，给出：1. 一句话总结当天的天气概况2. 一句话总结当天的气温情况3. 告知当天的穿衣建议4. 告知当天的出行建议
以上提示词可以根据自己的需求任意调整，例如你还可以指定让他用喜欢的语气来描述内容。
分析 24 小时天气数据，给出：1. 一句话总结当天的天气概况2. 一句话总结当天的气温情况3. 告知当天的穿衣建议4. 告知当天的出行建议5.使用赛博朋克 2077 的语气风格。
最后，添加一个 AI 模型来处理天气信息，这里我用的是 OpenRouter 的gpt-4.1-mini，这里没有任何限制，可以使用 deepseek 等免费的国产大模型。
4. 设置通知
这里以 Bark 为例，首先在 iPhone 上下载免费的 Bark App，启动后复制推送地址。
然后在 n8n 中再添加一个 HTTP Request节点，填入请求地址：
这样一来，当 n8n 获取到天气数据，经过 AI 加工处理之后，就会将结果推送到你的手机上了。
具体可以查看 Bark 文档：https://bark.day.app/#/tutorial。
全部完成后，就可以点击 Execute workflow来测试一下是否正常了。
成果展示
从此之后，每天早上九点，我都能收到一封天气预报推送：
后记
在 AI 越来越好用的今天，很多原本麻烦的事，其实都可以交给 AI 来做，只需要一个趁手方便的工作流将其串起来。
相比 Dify 这类更偏「硬核」的 workflow 工具，n8n 上手更友好，也更容易自部署，在节点能力和灵活性上也毫不逊色。
如果你想自己搭点实用的小自动化，n8n 真的很值得一试。
