Chain LLM Pattern
Patrones de producción n8n para cadenas de extracción, clasificación y puntuación LLM multi-etapa.
Probado · Funciona
Qué hace
Codifica un patrón de flujo de trabajo n8n de 3 etapas (Extractor de Información -> Cadena LLM Básica -> Nodo de Código) para tareas que combinan extracción y razonamiento, como triaje de transcripciones de llamadas o puntuación de leads. Especifica tipos de nodo, elección de modelo por etapa, temperatura, presupuestos de tokens y la regla de que la puntuación aritmético-ponderada pertenece a un nodo de Código determinista, no a una llamada LLM. Se activa ante frases de n8n + cadena LLM de varios pasos ("extraer entidades y luego categorizar", "chain_llm", "pipeline LLM").
Informe de la prueba
Diseñé el mismo flujo de trabajo de puntuación de transcripciones de llamadas con y sin la skill: la skill dirigió la fórmula de urgencia ponderada (0.4/0.3/0.3) a un nodo de Código determinista y reemplazó el Agente IA genérico por un Nodo de Extracción de Información vinculado a un esquema, evitando exactamente el modo de fallo LLM-aritmético en el que un diseño de baseline se topó directamente.
Probado el: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/masteranime/n8n-claude-skills cd n8n-claude-skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/chain-llm-pattern ~/.claude/skills/chain-llm-pattern
Comandos y prompts de ejemplo
/chain-llm-patternPatrones de producción n8n para cadenas de extracción, clasificación y puntuación LLM multi-etapa.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Design an n8n chain that extracts and scores customer call transcriptsHow should I split entity extraction from scoring in my LLM pipeline?Build a lead-scoring workflow using an LLM chain plus a code node