Ubuntu 笔记本自动化工作流搭建图文攻略

先把结论给你

你的 Ubuntu 笔记本（【你的笔记本】）已经能全自动完成“每日 AI 热榜 → 20 条精选 → 8 张小红书配图”，全程不消耗任何 AI Token。整个系统通过阿里云服务器的 frp 隧道远程管理，n8n 每天 09:00 自动抓取新浪财经 7×24、新浪科技、网易要闻、百度热点四家媒体热点，用 AI 关键词过滤出 20 条后调用渲染服务出图。目前只差最后两步“接线”：飞书群机器人提醒和发布中心表写入，完成后你每天只需在手机点一下发布。

阅读地图：本文按搭建顺序分五步——①远程通道（frp 隧道）→ ②远程控制（SSH）→ ③配图渲染系统 → ④n8n 每日工作流 → ⑤半自动发布（待配项）。每步都有命令、判断标准和排障方法。

一、整体架构

二、第一步：打通远程通道（frp 隧道）

笔记本在家内网，公网无法直连，所以用一台有公网 IP 的服务器（你的阿里云）做“中转站”，把笔记本的 SSH 和 n8n 端口映射到公网。frp 分两端：frps（服务器端）和 frpc（笔记本端）。

1. 阿里云安装 frps（服务端）

cd /opt && wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.61.1/frp_0.61.1_linux_amd64.tar.gz && tar -zxvf frp_0.61.1_linux_amd64.tar.gz && cd frp_0.61.1_linux_amd64 && mkdir -p /etc/frp && TOKEN=$(openssl rand -hex 16) && printf 'bindPort = 7000\nauth.method = "token"\nauth.token = "%s"\n' "$TOKEN" > /etc/frp/frps.toml && cp frps /usr/local/bin/frps && nohup /usr/local/bin/frps -c /etc/frp/frps.toml > /var/log/frps.log 2>&1 &

完成判断：执行 ss -tlnp | grep 7000，能看到 frps 监听 7000 即成功。

2. 笔记本安装 frpc（客户端）

cd /opt && wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.61.1/frp_0.61.1_linux_amd64.tar.gz && tar -zxvf frp_0.61.1_linux_amd64.tar.gz && cd frp_0.61.1_linux_amd64 && sudo cp frpc /usr/local/bin/frpc

写配置（把 token 换成服务器端生成的同一把钥匙，路径 /etc/frp/frpc.toml）：

serverAddr = "【你的服务器IP】"
serverPort = 7000
auth.method = "token"
auth.token = "你的TOKEN"

[[proxies]]
name = "ssh"
type = "tcp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 22
remotePort = 15622

[[proxies]]
name = "n8n"
type = "tcp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 5678
remotePort = 15678

启动（日志写家目录避免权限问题）：

nohup sudo /usr/local/bin/frpc -c /etc/frp/frpc.toml > ~/frpc.log 2>&1 &

完成判断：cat ~/frpc.log 出现 [ssh] start proxy success 和 [n8n] start proxy success 即成功。

3. 放行端口

4. 常见排障（实测经验）

三、第二步：远程控制（SSH 密钥）

隧道打通后，把公钥加入笔记本的 ~/.ssh/authorized_keys，即可免密全权管理笔记本：

mkdir -p ~/.ssh && chmod 700 ~/.ssh && echo '你的公钥' >> ~/.ssh/authorized_keys && chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
sudo systemctl enable --now ssh

之后从任何电脑可用 ssh -p 15622 用户名@【你的服务器IP】 进入笔记本。

安全提示：15622 是搭建期的“施工通道”，流水线跑稳后建议关闭公网 SSH（只留 n8n 隧道），缩小暴露面。

四、第三步：小红书配图渲染系统

配图用程序化渲染（Python + Pillow + 中文字体），不是 AI 生图——所以零 Token、零费用、秒出图，风格稳定不跑偏。

1. 两个组件

2. 启动与开机自启

cd ~/xhs-pipeline && nohup python3 render_server.py > render_server.log 2>&1 &
(crontab -l 2>/dev/null; echo '@reboot sleep 15 && cd /home/用户名/xhs-pipeline && nohup python3 render_server.py >> render_server.log 2>&1 &') | crontab -

完成判断：curl http://127.0.0.1:9100/healthz 返回 {"ok": true}。

3. 渲染效果（实测样图）

五、第四步：n8n 每日热榜工作流

1. 数据源（四源媒体独立抓取，不依赖豆包）

2. 工作流逻辑

n8n 工作流（id=100）共两个节点：Schedule 触发器（每天 09:00）→ Code 节点（并行抓取四源媒体 → AI 关键词过滤（AI/大模型/智能体/OpenAI/芯片/机器人等）→ 科技关键词补足 → 标题去重 → 编号 1-20 → POST 172.18.0.1:9100/render 出图）。渲染服务在笔记本宿主机，n8n 容器通过网关 172.18.0.1 访问它。全程零 API Key、零飞书凭证、零 Token 消耗。

3. 导入命令

docker cp ~/xhs-pipeline/workflow_daily_hot_xhs_v3.json n8n:/tmp/wf.json
docker exec n8n n8n import:workflow --input=/tmp/wf.json

完成判断：docker exec n8n n8n list:workflow 能看到该工作流；在 n8n 网页（公网 15678）里可打开检查。

六、第五步：半自动发布（剩最后两步接线）

为什么半自动：小红书没有个人官方发布 API，全自动 RPA 有封号风险，所以策略是机器做重活、人做点发布。

☐ 飞书群添加自定义机器人，拿到 Webhook 地址

☐ 激活工作流（active=1），观察第一个 09:00 自动运行

七、日常维护清单

边界提醒：四源均为公开接口，个别源偶发限流/反爬时，工作流会自动跳过该源、由其余源补足；若四源全部失败（如断网），会返回“今日无数据”并跳过出图，不影响次日。数据与图片仅用于你自己的账号发布，请勿搬运他人版权内容。