n8n: 让AI帮你自动化一切

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n8n ：让 AI 帮你自动化一切

在这个“AI+”时代，开发者的核心竞争力正在悄然变化。写代码不再是全部，而是如何让 AI 和自动化工具帮我们完成更多重复工作。
这篇笔记将带你快速入门一款强大的自动化工具 —— n8n，从安装到实践，教你如何利用它打造属于自己的 AI 工作流。

一、什么是 n8n？

n8n 是一个基于 Node.js 的 可视化自动化工作流工具（Workflow Automation Tool） 。
简单说，它能把「你平时需要自己手动完成的事」—— 比如发邮件、抓取数据、整理 Excel、调用 AI 模型等 —— 全部自动化。

它的 slogan 是：

“n8n — Make your tasks flow.”

n8n 的核心理念：

  • 节点（Node） 代表一个任务（如发请求、处理数据、调用 API 等）；
  • 连线（Connection） 代表任务间的执行顺序；
  • 工作流（Workflow） 是一组节点连接成的完整自动化过程。

在可视化界面中，你只需要拖拽节点、设置参数、连接流程，不需要写太多代码，也能实现复杂的逻辑。这就是“低代码/零代码自动化”。

二、为什么要用 n8n？

我们每天都会陷入大量重复劳动中，比如：

  • 每天定时去图书馆预约；
  • 频繁投递简历、查看岗位；
  • 整理数据、筛选价格为空的项；
  • 爬虫抓取网页内容后，还要手动清洗。

这些任务虽然简单，但浪费时间。传统方式要写脚本、调接口、部署环境，门槛不低。
而 n8n 让这些过程可视化、自动化、智能化：

对比维度传统编程自动化n8n 自动化
上手门槛高，需要代码能力低，拖拽操作即可
扩展能力强，但需开发强，内置上千个节点
可视化几乎没有完全可视化
调试代码调试繁琐节点级实时调试
AI 支持需要集成原生支持 LLM 工作流

这意味着：n8n 是程序员提升开发效率的秘密武器。

三、安装与运行

1. 环境准备

n8n 基于 Node.js，需要先安装 Node 环境。
在命令行输入：

node -v
npm -v

确保 Node ≥ 18，npm ≥ 9。

2. 安装方式一：npx 临时运行

快速体验版：

npx n8n

第一次运行会自动下载依赖。
如果看到 ⠼ 动画，说明正在下载中。 （注：如果下载较慢可以先运行 npm config set registry https://registry.npmmirror.com/ （使用阿里镜像） 这段代码）

3. 安装方式二：全局安装

为了之后启动更方便，可以全局安装：

npm install -g n8n

安装完成后，直接运行：

n8n

然后在浏览器访问：

http://localhost:5678

首次启动会进入 n8n 的可视化界面，像一个低代码 IDE。

四、认识 n8n 的工作流结构

进入 n8n 界面后，点击 “New Workflow” 创建一个新的工作流。

n8n 的核心概念包括：

  1. Trigger（触发器）
    工作流的起点，决定何时启动，比如：

    • 时间触发（每天 9 点执行）
    • Webhook 触发（收到请求时执行）
    • 手动触发（调试时使用）

  2. Node（节点）
    每个节点执行一个具体任务，如：

    • HTTP Request：请求接口
    • Edit Fields：修改字段
    • Set：手动设置变量
    • IF：条件判断
    • Code：执行自定义 JS 逻辑
    • AI 相关节点（如 OpenAI、Claude、Gemini）

  3. Connection（连接线）
    表示节点间的顺序和依赖关系。
    你可以分支、并行、条件跳转，逻辑清晰直观。

五、第一个自动化案例：数据清洗工作流

假设你每天从接口抓取一批商品数据，但数据格式混乱，有的价格为空、有的字段名不统一。
用传统编程你可能要写几十行 Python/Go 代码，而 n8n 只需几步。

步骤：

  1. 添加 Trigger 节点

    • 选择 “Manual Trigger”，方便测试。

  2. 添加 HTTP Request 节点

    • URL：填写你的数据接口地址。
    • Method：GET。
    • 输出结果是 JSON 数据。

  3. 添加 Edit Fields 节点

    • 对字段进行重命名或格式化，比如把 price_value 改为 price。

  4. 添加 IF 节点

    • 条件：price 不为空。
    • “True” 分支进入下一步，“False” 分支丢弃。

  5. 添加 Code 节点（可选）

    • 使用 JavaScript 对数据进一步处理：

      return items.map(item => ({
  json: {
    ...item.json,
    discountPrice: item.json.price * 0.9
  }
}))

  6. 输出或通知
    可以添加 “Send Email” 节点，或 “Telegram” 节点，把结果发到手机上。

一个自动化的“数据清洗流程”就这样完成了。

六、AI 工作流：让大模型自动完成复杂任务

在 n8n 中，你可以直接接入 LLM（大语言模型） 节点，比如 OpenAI、Anthropic、Gemini、Claude、Ollama 等。

示例：AI 简历筛选助手

场景：

你每天需要筛选 100 家公司岗位信息，看哪些适合前端/后端/AI 开发方向。

工作流设计：

  1. Trigger 节点
    每天早上 9 点自动触发。

  2. HTTP Request 节点
    从 Boss 直聘或自定义爬虫接口获取岗位数据。

  3. AI Node（OpenAI）
    Prompt 示例：

    请帮我筛选以下岗位中最适合前端或AI方向的职位，
输出格式为 JSON，每项包含：公司名、职位、要求、是否推荐。
数据如下：
{{$json["data"]}}

  4. Filter 节点
    过滤出 “推荐=true” 的项。

  5. SMS/Email 节点
    把推荐结果发送到手机。

至此，你的“AI 招聘助手”就完成了。
它每天自动爬取岗位、分析、筛选、通知你结果。完全不需要手动操作。

七、n8n 的进阶玩法

  1. 集成各种服务
    n8n 支持上千种服务节点：

    • GitHub、Google Sheets、Notion、Slack、Telegram、MySQL、OpenAI 等；
    • 也可以用 HTTP Request 自定义任何 API。

  2. 结合代码节点
    即使是程序员，也能用 n8n 节省大量时间。
    复杂逻辑放在 JS 节点中处理，再通过 n8n 的数据流连接上下文。

  3. 部署与持久化
    生产环境可以：

    • Docker 部署：

      docker run -it --rm -p 5678:5678 -v ~/.n8n:/home/node/.n8n n8nio/n8n

    • 云端（如 n8n Cloud）或自建服务器运行。

  4. 安全与备份
    所有工作流都会保存在数据库（SQLite、PostgreSQL）中，可导出备份为 JSON。

八、AI 时代的开发者：与工作流共舞

未来，代码只是工作的一部分。
AI 将成为我们的伙伴，而 AI 工作流（AI Workflow） 将成为我们控制 AI 的方式。

每个工作流其实就是一个“小 AI 助手（AI Agent）”，它知道：

  • 什么时候开始；
  • 去哪里取数据；
  • 如何处理；
  • 把结果交给谁。

我们的角色，不再是“码农”，而是“AI 指挥官”。
我们要学会：

  1. 理解 LLM 的能力与限制；
  2. 让 AI 负责擅长的重复任务；
  3. 用工作流协调 AI 与工具之间的协作。

无论是 n8n、Coze、还是 LangFlow，掌握工作流思维，就是进入 AI 时代的门票。

九、总结

n8n 不只是一个自动化工具，更是一种新型的编程思维方式：

“把复杂的逻辑拆成节点，用流程去表达意图。”

它让：

  • 非程序员能自动化；
  • 程序员更高效；
  • AI 真正融入日常开发流程。

从现在起，任何重复的事，你都可以问自己：

“这件事，我能让 n8n 或 AI 帮我做吗？”

这，就是自动化时代最有价值的问题。

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