大家好，我是清铭一世界，主业是一名程序员，最近 几年 AI 爆火之后，基本上所有的业务及工作流程都要用ai重塑一次，我目前公司平时就是比较注重项目专利的沉淀，但是专利写作非常耗时，有了N8N+AI大模型之后，可以让事情变得如此简单。

一、为什么会想到用 n8n 做专利撰写自动化

做过专利的人都知道，对于技术宅来说，那就是一场“文字版马拉松”。公司里每次新项目立项，都要写一堆专利交底书，从收集资料到整理技术点，再到写成正式文档，中间要经过好几轮讨论、修改、审核。一个人可能一天都泡在Word里，不是在查格式，就是在对比历史文档。

虽然现在有大模型 能帮忙生成文字，但问题是：你得一段一段喂它资料，还要告诉它写哪个部分、用什么格式、改到第几版……整套流程依然靠人来“粘合”我就想：能不能用 n8n 把这些环节串起来？让 AI、文档系统、审稿流程自动衔接起来。比如：上传技术资料 → 自动提炼要点 → AI生成草稿 → 推送审稿 → 自动归档。这样一来，整套“专利撰写流水线”就能跑起来，不用每次都手动重复同样的操作。

二、我为何用 n8n 设计这个自动化流程

说白了，就是想“偷点懒”。以前写专利，全靠手动：复制资料、让 AI 帮写、再整理格式、再发给同事审稿、最后还得自己存档。每个环节都能被打断，好几个工具要来回切换。

我就想，如果能有个“自动跑流程”的系统，该多爽。

这时候 n8n 就成了最佳选择。

为什么选 n8n？

它像个“流程拼图板”，能把各种工具接起来。我可以让它同时去调 ChatGPT、Claude 或者公司自己的 LLM；

也能让它连上 API、文档库、Webhook、数据库。整个操作过程是可视化的——拖拖节点、连连线就能跑起来，不用写多少代码。一旦搭好，别的同事也能直接复用。

核心思路

就是一条“自动化专利流水线”：从资料上传开始，自动提炼技术要点；生成初稿后，自动送去审稿；审完再自动归档。整个过程像传送带一样流畅，不再需要人手动接力。

三、自动化流程拆解（核心部分）

技术资料自动读取与预处理

这一块的目标其实很简单：把各种格式、各种来源的资料自动吃进去，整理成AI能看懂的“问题—方案—效果”三段式。过去这活儿全靠手工：有人发Word、有人发PPT、有人直接丢个PDF。有的内容在正文，有的在图里，有的甚至是截图。每次都得先翻译成人话，再手动复制给AI，这光整理就得半天。

现在我在 n8n 里给它整了一条自动流程。只要有人往“项目资料”文件夹里扔文档，n8n就开始干活：

自动识别文件类型——PDF、Word、PPT、Markdown都能识别，扫描件就走OCR。

自动提取文字——把图片里的字也扒出来，保证内容完整。

自动清洗文本——去掉页眉页脚、空行、编号，统一标点和格式。

AI摘要提取——调用大模型，把一堆长文压缩成“问题、方案、效果”三句话。

结果结构化——生成统一格式的输出，比如：

代码块 问题：现有技术无法识别涉水瞬态风险 方案：基于传感器融合的主动格栅防护 效果：涉水故障率降低70%

自动入库——把结果存到表格或数据库里，后面写专利直接调。

这样一来，技术同事只要上传资料，我这边就能马上拿到可用的三段式内容。 整个过程不需要手动操作，完全是“扔文件就出摘要”。

经验教训：

先用正则匹配关键词（比如“问题”“方案”“效果”），能抓多少抓多少；

抓不到的再交给AI补；

控制每次喂AI的字数，太多它会胡说，太少又理解不全；

最后加个“质量检查”节点，确保三段都不空。

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

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