B站选题监控怎么做？n8n自动同步到多维表格

作为内容创作者，我每天最焦虑的不是“怎么写”，而是“我关心的内容，今天 B 站都更新了什么？”，B 站现在是中文互联网最大的“选题富矿”，尤其在 AI 和自动化圈子里，无数大神在上面发干货。但如果你像我一样，每天花 2 小时在 B 站盲目刷视频、搜关键词，结果往往是：视频看得很爽，选题一个没定。这种“人肉搜索”的效率实在太低了。所以我思考了一下：能不能让系统替我“打工”？ 每天晚上我睡着的时候，它自动去监控我关注的那几个硬核 UP 主和我关心的关键词，顺便帮我把全站关于“n8n”、“多维表格”的最新视频全部扒下来，整整齐齐地码在我的飞书多维表格里？必须可以。

今天就聊聊如何用n8n自动化工作流，搭这么一套 “B 站选题自动化系统”。只要配置好这一次，你以后每天只需要花 10 分钟“挑”选题，而不是花 2 小时“找”选题。

一、为什么你必须把 B 站监控自动化？

在产品经理的视角里，“寻找选题”本质上是一个高频、低价值的重复性劳动。

  • 你是不是也正处在这样的焦虑中？每天下班回家，强撑着精神打开 B 站，在搜索框里一遍遍输入“n8n、多维表格教程”、“AI 提效”，然后按“最新发布”排序，手指不停地划拉，试图从一堆广告和低质内容里淘出金子。
  • 很多人觉得自己这是在“努力找灵感”，但在我看来，这其实是在浪费生命。因为 90% 的搜索和过滤工作，都是可以被机器取代的。

自动化收益：

  • 人肉做法：搜索 -> 排序 -> 逐个点开 -> 复制链接。耗时 2 小时，人很累。
  • 自动化做法：n8n 准点运行 -> 过滤今日发布 -> 自动推送。你只需要在第二天喝咖啡时点开表格。

这就是所谓的“降维打击”。我们要把精力从“找数据”升级到“分析数据”，这才是内容创作者的核心竞争力。

配图

二、 底层逻辑：让素材自己“跑”进表格

我们的思路是这样：我们需要一个 24 小时待命的“内容助理”，它能像漏斗一样，帮我们把全网的噪音过滤掉，只剩下干货。可以把它理解成 4 个阶段：

1. 定时扫描：每天晚上，自动运行流程，搜索当天发布的视频 2. 内容抓取：不仅仅看你关注的博主，还要在全站进行关键词扫描。 3. 格式对齐：把 B 站复杂的 JSON 数据，转化成人类能读懂的“标题、链接、UP 主、摘要”。 4. 数据存储：统一写入飞书多维表格，方便我们随时在手机或电脑上查看。

三、 喂饭级配置指南：从 0 到 1 搭建你的自动化流程

很多同学一看“工作流”就头大，觉得这是程序员干的活。其实现在的低代码工具已经非常“说人话”了。下面我拆开了说说如何配置这8 个核心节点。

配图

你需要的东西：①多维表格（免费）②tikhub（接口服务，获取b站视频的API，费用很低）

节点 1：Cron（定时触发器）—— 它是你的“闹钟”

这个节点的作用很简单：告诉系统，什么时候该干活了。

配图
  • Mode：选择 Every Day。
  • Time：建议设在 23:30。
  • 为什么是深夜？因为这个时候当天的视频基本都发布完了，一次性扫通全天，不会有遗漏，而且第二天一早你就能看到最新热乎的报表。

节点 2：Init Code（大脑配置）—— 它是整个流程的“指挥官”

这是整个流程最核心的地方，这是一个代码节点，我们在里面配置如tikhub接口的信息、多维表格的信息。

const config = {
  timezone: 'Asia/Shanghai',

  // TikHub
  tikhub: {
    baseUrl: 'https://api.tikhub.io',
    apiKey: '[your apiKey]'
  },

  // Feishu
  feishu: {
    appId: '[your appId]',
    appSecret: '[your appSecret]',
    bitableAppToken: '[your bitableAppToken]',
    bitableTableId: '[your bitableTableId]'
  },

  // ① 监控的 B站 UP 主
  creators: {
    bilibiliCreators: [
      { name: '木子不写代码', keyword: '木子不写代码' },
      { name: 'AI学长小林', keyword: 'AI学长小林' },
      { name: 'AI异教徒', keyword: 'AI异教徒' }
    ]
  },

  // ② 关键词搜索
  keywords: [
    'n8n 工作流',
    'n8n 自动化',
    '飞书多维表格 AI'
  ]
};

function startOfTodayInTZ(tzName) {
  const now = new Date();
  const parts = new Intl.DateTimeFormat('en-CA', {
    timeZone: tzName, year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit'
  }).formatToParts(now);
  const y = parts.find(p => p.type === 'year')?.value;
  const m = parts.find(p => p.type === 'month')?.value;
  const d = parts.find(p => p.type === 'day')?.value;
  return new Date(Date.parse(`${y}-${m}-${d}T00:00:00Z`));
}

function getTodayRangeInSeconds(tzName) {
  const start = startOfTodayInTZ(tzName);
  return {
    begin_s: Math.floor(start.getTime() / 1000),
    end_s: Math.floor((start.getTime() + 86400000) / 1000)
  };
}

const range = getTodayRangeInSeconds(config.timezone);
const jobs = [];

// B站博主 Job
for (const up of config.creators.bilibiliCreators) {
  jobs.push({
    jobType: 'bilibili_up_monitor',
    platform: 'bilibili',
    sourceName: up.name,
    endpoint: '/api/v1/bilibili/web/fetch_general_search',
    params: { keyword: up.keyword, order: 'pubdate', pubtime_begin_s: range.begin_s, pubtime_end_s: range.end_s }
  });
}

// 关键词 Job
for (const kw of config.keywords) {
  jobs.push({
    jobType: 'bilibili_keyword_search',
    platform: 'bilibili',
    sourceName: kw,
    endpoint: '/api/v1/bilibili/web/fetch_general_search',
    params: { keyword: kw, order: 'pubdate', pubtime_begin_s: range.begin_s, pubtime_end_s: range.end_s }
  });
}

return [{ json: { config, tikhubJobs: jobs.map(j => ({ ...j, url: `${config.tikhub.baseUrl}${j.endpoint}` })) } }];

核心配置：

  • creators：填入你想监控的 UP 主。比如 木子不写代码、AI学长小林。
  • keywords：填入你的关键词。比如 n8n 工作流、AI 自动化。
  • TikHub API Key：这是获取数据的通行证。
  • Feishu ：填入你的飞书多维表格地址、应用信息等

只需要填空即可

这个节点是一个前置配置项，把后面所有节点需要的“子弹”（参数）都准备好。

节点 3：Feishu Auth —— 多维表格的“进门证”

我们要往飞书写数据，总得告诉飞书“我是谁”。

配置方法：

  • 使用 HTTP Request 节点。
  • URL：飞书官方的获取 Token 接口。
  • Method：POST。
  • Body：填入你的 app_id 和 app_secret。

它会返回一个动态的 tenant_access_token，拿着这个 token，后面的节点才有权限往你的表格里写东西。

节点 4：TikHub Jobs -> Items —— 格式转换

这也是一个code节点

我们把节点2的输出内容，转化成数组格式

const jobs = $json.tikhubJobs || [];
return jobs.map(j => ({ json: { ...j } }));

执行后，数据转化成数组格式

配图

节点 5：循环

配图

我们对数组进行循环，以此通过接口去获取数据

节点 6：TikHub Fetch（数据抓取）

这个节点就是通过tikhub接口去获取B 站视频的过程。

配置方法：

  • URL：引用 Init 节点生成的 TikHub 接口地址。
  • Headers：带上你的 API Key。
  • Query Parameters：这里要把我们想搜的“关键词”、“排序方式”和“页数”传进去。
配图

它会把 B 站搜索结果里的原始 JSON 数据全部拉回来。这时候会看到的是一堆字符，别急，下一步我们就处理它。

配图

节点 7：Normalize Code（数据清洗）

这也是一个code节点，这个节点的作用，相当于把B站返回的数据，进行清理，只保留我们需要同步到多维表格的字段信息，并且按结构化的格式返回。

const list = $json.data?.data?.result || []; 
const job = $node["Split Jobs"].json;
return list.map(it => ({
  json: {
    title: it.title.replace(/<[^>]+>/g, ''),
    url: `https://www.bilibili.com/video/${it.bvid}`,
    author: it.author,
    published_at: new Date(it.pubdate * 1000).toISOString(),
    source: job.sourceName,
    summary: it.description,
    platform: `bilibili`
  }
}));
配图

节点 8：Feishu Batch Create（批量写入多维表格）

最后的这一步，是把清洗好的素材，直接同步到多维表格里。

配图

配置方法：

  • URL：多维表格的批量新增记录接口。
  • Headers：带上节点 3 生成的 Token。
  • JSON Body：将上一节处理好的数组直接传进去。

Tips：我们一定要选“批量新增”，这样哪怕一天搜到 50 个视频，也只需要调用一次接口，而不是一条一条的往表格里同步。

以上的8个节点配置完成后，运行这个流程，搜索到的数据就会自动的插入到多维表格里了。

配图

四、 从“挑素材”到“建立知识资产”

这套流程搭建完并运行一段时间之后，你会发现，我们获得的不仅仅是一张表格，而是一个持续增值的个人选题库。

1. 我们只需要每天早起在上班路上，打开飞书移动端，扫一眼表格，就知道昨天我关注的博主或关键词，更新了什么内容。 2. 长期知识库：今天不写的选题，过三个月你再搜索“n8n”，你会发现自己拥有了该主题下最全的视频库，这在做深度专题时是极大的竞争优势。 3. 效率up：从“找素材”变成了“选素材”。以前 80% 时间在找，20% 时间在写；现在 90% 时间在思考内容深度，这才是自媒体人应有的状态。

写在最后

自动化工具的本质，是帮我们把“机械的时间”兑换成“创造的时间”。这套 B 站选题自动化，是我自己每天都在用的核心流程。如果你也想拥有这套流程：

完整的 JSON 流程代码如下，直接 Ctrl+V 保存为一个json格式文件，导入到n8n就能跑通（记得把里面需要替换的信息换成自己的）。

最后再说一个事儿

多维表格可以作为单品来使用了，也就是说你不用下载飞书，不用绑定飞书其他的各种功能，就单独使用多维表格就好，这样就非常轻量化了。

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配图

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