Chain LLM Pattern

Produksjons n8n-mønstre for fler-trinns LLM-ekstraksjon, klassifisering og poengsettingskjeder.

av masteranime · masteranime/n8n-claude-skills

Bestått ★ 9.2/10

Chain LLM Pattern — Produksjons n8n-mønstre for fler-trinns LLM-ekstraksjon, klassifisering og poengsettingskjeder.

Hva den gjør

Koder et 3-trinns n8n arbeidsflytmønster (Informasjonsekstraktor -> Grunnleggende LLM-kjede -> Kode-node) for oppgaver som kombinerer ekstraksjon og resonnering, som samtale-transkripsjons-triage eller lead-scoring. Spesifiserer nodetyper, modellvalg per trinn, temperatur, token-budsjetter, og regelen at vektet-aritmetisk poengsetting tilhører en deterministisk Kode-node, ikke en LLM-kall.

Testrapport

Designet den samme samtale-transkripsjons-poengsettings-arbeidsflyten med og uten ferdigheten: ferdighetsversjonen ruter den vektede hastighetsformelen (0.4/0.3/0.3) til en deterministisk Kode-node og bytter ut den generiske AI Agent med en skjema-bundet Informasjonsekstraktor-node, og omgår nøyaktig LLM-aritmetikk-feilmodusen en baseline-design gikk rett inn i.

Testet på: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installer

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

Kommandoer og eksempelprompter

  • /chain-llm-patternProduksjons n8n-mønstre for fler-trinns LLM-ekstraksjon, klassifisering og poengsettingskjeder.

Skills utløses av vanlige forespørsler — ingen kommandoer å huske. Etter installasjonen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):

  • Design an n8n chain that extracts and scores customer call transcripts
  • How should I split entity extraction from scoring in my LLM pipeline?
  • Build a lead-scoring workflow using an LLM chain plus a code node