Chain LLM Pattern
Modèles n8n de production pour des chaînes d'extraction, de classification et de notation LLM multi-étapes.
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Encode un modèle de workflow n8n en 3 étapes (Extracteur d'informations -> Chaîne LLM de base -> Nœud de code) pour les tâches qui combinent extraction et raisonnement, telles que le triage de transcriptions d'appels ou la notation de prospects. Spécifie les types de nœuds, le choix du modèle par étape, la température, les budgets de jetons, et la règle selon laquelle la notation arithmétique pondérée appartient à un nœud de code déterministe, pas à un appel LLM. Se déclenche sur les phrases n8n + chaîne LLM multi-étapes ("extraire les entités puis catégoriser", "chain_llm", "pipeline LLM").
Rapport de test
A conçu le même workflow de notation de transcriptions d'appels avec et sans la compétence : la compétence a dirigé la formule de pondération de l'urgence (0.4/0.3/0.3) vers un nœud de code déterministe et a remplacé l'agent IA générique par un extracteur d'informations lié à un schéma, évitant ainsi exactement le mode d'échec LLM-arithmétique dans lequel une conception de base est tombée.
Testé le: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
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
Commandes et exemples de prompts
/chain-llm-patternModèles n8n de production pour des chaînes d'extraction, de classification et de notation LLM multi-étapes.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
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