Reddit 감정 분석
중급
이것은Market Research, AI Summarization분야의자동화 워크플로우로, 12개의 노드를 포함합니다.주로 Code, Reddit, Webhook, SplitOut, SplitInBatches 등의 노드를 사용하며. Deepseek AI를 사용하여 Reddit 콘텐츠 및 댓글의 감성 분석
사전 요구사항
- •HTTP Webhook 엔드포인트(n8n이 자동으로 생성)
사용된 노드 (12)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "TEMPLATE_WORKFLOW_ID",
"meta": {
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Reddit Sentiment Analysis",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "b38ce2cf-0db8-448f-9447-41fa2ad7deb0",
"name": "스티커 메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-440,
-140
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "22a4c3e7-7013-4628-8df1-2398aad3ff80",
"name": "게시물 내 다수 댓글 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.reddit",
"position": [
100,
80
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "83bb326b-ad7e-4c30-bad3-f2a2a2a51300",
"name": "다수 게시물 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.reddit",
"position": [
-240,
80
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "1d211962-4178-4454-8c80-1c00bbdd13e8",
"name": "Webhook",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"position": [
-400,
80
],
"parameters": {},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "5c8e928b-1eb7-4e81-8d8c-6adc79914c5c",
"name": "분할",
"type": "n8n-nodes-base.splitOut",
"position": [
-60,
80
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6f00526d-b220-44a2-8cca-8c2284b7d097",
"name": "항목 반복",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"position": [
280,
80
],
"parameters": {},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "41d1795e-14e4-4a20-8852-c432d875833d",
"name": "OpenRouter 채팅 모델1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenRouter",
"position": [
720,
260
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "dc60016c-55bd-48b1-b368-abe79c939055",
"name": "구조화 데이터 생성기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
820,
100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.7
},
{
"id": "69a475a7-631d-41c9-aeb5-4ac09ebf5536",
"name": "코드",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
1120,
100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "29ed9837-4dca-4c7b-9110-6c118cf9d914",
"name": "Webhook에 응답",
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"position": [
1260,
100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.4
},
{
"id": "9e595a99-ca1e-47f1-b3c1-a3acaea64546",
"name": "스티커 메모1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
480,
-140
],
"parameters": {
"content": ""
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "400088ab-5276-4554-940e-1d98448eb0e9",
"name": "감정 분석기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
500,
100
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.7
}
],
"active": true,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "NEW_VERSION_ID",
"connections": {
"69a475a7-631d-41c9-aeb5-4ac09ebf5536": {
"main": [
[
{
"node": "29ed9837-4dca-4c7b-9110-6c118cf9d914",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"1d211962-4178-4454-8c80-1c00bbdd13e8": {
"main": [
[
{
"node": "83bb326b-ad7e-4c30-bad3-f2a2a2a51300",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"5c8e928b-1eb7-4e81-8d8c-6adc79914c5c": {
"main": [
[
{
"node": "22a4c3e7-7013-4628-8df1-2398aad3ff80",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"83bb326b-ad7e-4c30-bad3-f2a2a2a51300": {
"main": [
[
{
"node": "5c8e928b-1eb7-4e81-8d8c-6adc79914c5c",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"6f00526d-b220-44a2-8cca-8c2284b7d097": {
"main": [
[],
[
{
"node": "5c8e928b-1eb7-4e81-8d8c-6adc79914c5c",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "400088ab-5276-4554-940e-1d98448eb0e9",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"400088ab-5276-4554-940e-1d98448eb0e9": {
"main": [
[
{
"node": "dc60016c-55bd-48b1-b368-abe79c939055",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"41d1795e-14e4-4a20-8852-c432d875833d": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "dc60016c-55bd-48b1-b368-abe79c939055",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
},
{
"node": "400088ab-5276-4554-940e-1d98448eb0e9",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"dc60016c-55bd-48b1-b368-abe79c939055": {
"main": [
[
{
"node": "69a475a7-631d-41c9-aeb5-4ac09ebf5536",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"22a4c3e7-7013-4628-8df1-2398aad3ff80": {
"main": [
[
{
"node": "6f00526d-b220-44a2-8cca-8c2284b7d097",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 시장 조사, AI 요약
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
여러 채용 사이트의 구직 활동 자동화
5개 채용 플랫폼 및 AI 이력서 생성기를 사용한 구직 및 지원 자동화
If
Set
Code
+
If
Set
Code
34 노드Gerald Denor
개인 생산성
심층 연구 인공지능에이전트
심층 연구 인공지능 - 자동 연구 및 Notion 보고서 생성기
Set
Code
Filter
+
Set
Code
Filter
43 노드Aziz B
시장 조사
커뮤니티 문제 모니터링 및 OpenRouter AI, Reddit, 포럼 크롤링
OpenRouter AI, Reddit, 포럼을 사용하여 커뮤니티 문제를 모니터링합니다.
Set
Code
Html
+
Set
Code
Html
29 노드Julian Kaiser
시장 조사
Reddit 비즈니스 아이디어 추출
DeepSeek AI와 Google Sheets를 사용하여 Reddit 게시물에서 비즈니스 아이디어 생성
If
Set
Code
+
If
Set
Code
16 노드Gerald Denor
시장 조사
주제 사냥꾼 템플릿
사용자 Gemini를 통해 Reddit, YouTube, X에서 내용 전략 보고서 생성
If
Set
Code
+
If
Set
Code
34 노드Sheryl
시장 조사
AI 기반 자동화 구직 및 지원 워크플로우
AI 기반 자동화 구직 및 지원
If
Set
Code
+
If
Set
Code
21 노드Gerald Denor
인사
워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수12
카테고리2
노드 유형9
저자
Gerald Denor
@dominixaiGerald Akhidenor is an AI Automation Lead Creative with 5 years of experience in AI automation consultancy. He specializes in n8n and API integrations, driving innovative automation solutions. As founder of DominixAI, Gerald combines creative vision and technical expertise to streamline processes and boost efficiency through cutting-edge AI technologies. Website: https://dominixai.com JobMonkey: https://trafficabc.com/jobmonkey-application-generator/
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
이 워크플로우 공유