一、 前言
在重复工作自动化的场景里，n8n 的优势尤为突出：比如你要处理图书馆预约、投递公司简历，或是在 Boss 直聘上盯着招聘信息 —— 担心错过新岗位、重复投递同一职位，还得筛选前端 / 后端 / AI 等岗位要求、心仪公司，最后想自动发提醒短信到手机，这些需求要么靠爬虫 + 编程 （门槛高） ，要么指望 LLM 零代码/低代码实现（但单一模型难打通多平台）。
而 n8n 刚好卡在中间：如果说 Coze 是聚焦于大模型应用快速搭建的 “AI 应用工坊”（更侧重单一场景的智能工具生成，比如定制聊天机器人、简单问答工具），那 n8n 则是连接这些 AI 应用与业务系统的 “自动化神经中枢”—— 它不只是替代大模型工具，而是能让 Coze 生成的智能应用与 Gmail、Notion、CRM 等千种工具联动，把 “单点 AI 能力” 转化为 “跨系统全自动流程”，尤其在需要打通多平台数据、实现复杂业务闭环的场景中，n8n 的连接深度和流程自由度远胜一筹。它能实打实连接招聘平台、短信接口、本地表格，让 “看岗 - 筛岗 - 提醒” 全流程自动跑起来，把人从机械重复里彻底解放出来。
二、快速上手：安装与配置
1、安装n8n
n8n是基于node.js，所以需要提前安装好，这里提供了node.js的中文网，有需要的可以自行安装，由于n8n对node.js的版本有要求，提前安装了的要确保安装的版本能够兼容。
以管理员身份运行Windows PowerShell
输入命令:
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned
Y
执行完上述命令后，在同一终端（或新的终端）中输入安装命令：
npm i -g n8n
安装完成后尝试使用:
n8n
之后通过浏览器访问 http://localhost:5678 ，即可打开 n8n 的可视化工作流编辑器。
三、创建第一个AI工作流 AIChat
1、创建工作流
- 点击右上角 creat workflow
- 给该工作流命名AIChat。
2、添加聊天节点
- 点击
- 在右侧输入框中输入
Chat Trigger,选择该节点； - 在首界面上拉输入你好。
3、添加AI节点
-
点击
Chat Trigger右侧的 “+”，选择AI,选择OpenAI中的Message a model； -
点击Credential to connect with，创建新的凭据，这里要用到API Key,可以到Kimi大模型免费申请，然后输入大模型的URL，保存；
-
将左侧的 chatInput 变量拉到图中位置
这样就创建了第一个AI工作流:
后续我们可以使用其他节点将这个AI工作流部署到我们的网站下。
四、什么是节点和工作流？
在自动化工具（如 n8n、Node-RED 等）的语境中，节点（Node） 和工作流（Workflow） 是两个核心概念，它们共同构成了可视化自动化的基础。下面用通俗的语言解释这两个概念，方便你放入博客中：
1、什么是节点（Node）？
节点可以理解为 “最小的功能单元”，就像乐高积木中的一块零件，每个零件都有特定的用途。
在自动化工具中，每个节点对应一个具体的操作或功能，比如：
- 发送一封邮件（邮件节点）；
- 从数据库读取一条数据（数据库节点）；
- 调用某个 API 接口（HTTP 节点）；
- 对文本进行格式转换（数据处理节点）；
- 等待 10 分钟再执行下一步（延迟节点）。
节点的特点是 “专注单一任务”，它接收输入（比如需要发送的邮件内容），执行预设逻辑，然后输出结果（比如 “邮件发送成功” 的状态）。你无需编写代码，只需通过可视化界面配置节点的参数（如邮箱地址、API 密钥），就能让它工作。
2、什么是工作流（Workflow）？
工作流是 “节点的有序组合”，就像用乐高积木拼出一个完整的模型 —— 通过连接不同功能的节点，让它们按顺序协作，完成一个复杂的自动化任务。
举个例子：如果你想实现 “当收到新的表单提交时，自动将数据存入数据库，再发送通知邮件给管理员”，这个过程就是一个工作流：
- 第一个节点（表单触发节点）：监听新的表单提交，获取提交数据；
- 第二个节点（数据库节点）：接收表单数据，存入数据库；
- 第三个节点（邮件节点）：接收数据库的 “存储成功” 信号，发送通知邮件。
这些节点按顺序连接，数据在节点间传递，前一个节点的输出作为后一个节点的输入，最终形成一个 “从触发到执行” 的完整流程。
总结：节点与工作流的关系
- 节点是 “工具”，解决单一问题；
- 工作流是 “流程设计”，用工具串联起步骤，解决复杂问题。
通过可视化拖拽节点、配置参数、连接流程，即使不懂代码，也能快速搭建自动化逻辑 —— 这正是节点和工作流的价值：降低自动化门槛，让任何人都能高效实现 “重复工作交给机器” 。
五、AI + n8n：人人都能打造专属 AI 助手，让重复工作自动消失
未来的工作场景里，写代码不再是技术人的专属，AI 也不只是 “问答工具”—— 当 AI 的智能决策遇上 n8n 的自动化流程，每个人都能搭建出 “会自己干活” 的 AI 工作流，把重复工作彻底交给机器。
1、每个 AI 工作流，都是你的 “专属 AI Agent”
在 n8n 里，每一套搭建好的 AI 工作流，本质上都是一个 “AI 助手（AI Agent）”—— 它有明确的目标，能自主完成 “接收信息→AI 分析→工具执行→反馈结果” 的闭环，而且完全按你的规则干活。
你不用懂复杂的编程，只要像 “拼积木” 一样拖放节点、配置指令，就能打造出针对性的助手：
- 新媒体助手：AI 写好推文后，n8n 自动同步到公众号、小红书、微博，还能统计各平台阅读量，生成日报表；
- 招聘助手：简历投进来后，AI 自动筛选匹配岗位要求的候选人，n8n 自动发面试邀请邮件，同时把候选人信息存进 HR 系统；
- 财务助手：收到报销凭证照片，AI 自动识别金额、事由，n8n 自动核对报销规则，没问题就同步到财务系统发起审批。
这些助手不会累、不会出错，还能随时调整规则 —— 比如你想让 “招聘助手” 优先筛选有 3 年以上经验的候选人，只要在 AI 节点里改一句指令，整个工作流就会立刻按新规则执行。
2、未来的核心能力：不是 “用 AI”，是 “指挥 AI 干活”
以前我们总说 “要学会用 AI”，但未来更重要的是 “学会让 AI 按你的需求干活”。AI Workflow（比如 n8n+AI）正在把这种能力变得人人可及 —— 不管你是运营、HR、销售还是创业者，不用学代码，只要理清 “我要让 AI 做什么、做完后要对接哪个工具”，就能搭建出自动化工作流。
就像当年 Excel 改变了数据处理方式，AI Workflow 正在改变 “重复工作” 的处理方式：你不用再花 2 小时整理数据、发通知、核对信息，而是把这些事交给 AI 工作流，自己专注于 “思考策略、解决复杂问题、创造新价值”—— 这才是未来工作的核心：人负责 “指挥和审核”，机器负责 “执行和重复” 。
而 n8n，就是让你能轻松 “指挥 AI 干活” 的工具 —— 它把复杂的自动化逻辑，变成了可视化的 “搭积木”，让每个人都能拥有自己的 AI 助手，把时间花在更值得的事情上。
六、 如何成为 AI + 时代的工程师：从 “写代码” 到 “造流程”
AI 重构工作逻辑的当下，工程师的核心能力不再是 “写代码”，而是 “用 AI 和工具造自动化流程”。做好这 3 点，就能跟上节奏：
1、先懂 LLM：摸清 AI 的 “能力边界”
不用死磕 LLM 技术细节，但要清楚它的 “能与不能”。
- 把文本生成、逻辑分析、基础代码这类 “重复脑力活” 交给它；
- 警惕它的幻觉问题和工具对接短板，用流程设计补这些缺口。你得像 “带团队” 一样用 AI—— 知道它适合什么任务，再给它搭辅助工具。
2、学会分工：让 AI 工作流接 “重复活”
别再凡事自己写代码，先做 “任务拆分”：
- 数据同步、规则化通知这类高重复工作，直接用 n8n 拖拽节点搭流程，让 AI + 工具自动跑；
- 你专注核心决策，比如设计流程逻辑、加异常校验、优化复杂场景。本质是从 “自己干” 变成 “指挥机器干”。
3、工具组合：0 代码 + 编码，效率翻倍
不用执着 “纯编码”，掌握 “双技能” 更关键：
- 用 n8n 这类工具快速搭流程骨架，省掉基础代码工作量；
- 遇到复杂需求，再用 JS/Python 写代码补细节。先搭框架再填肉，效率比纯编码高得多。
我的看法：“流程设计力” 才是核心竞争力
未来，基础编码会被 AI 简化，真正值钱的是 “把业务需求拆成自动化流程” 的能力。同样是做数据处理，比的不是 “代码多简洁”，而是 “谁能更快搭出 AI 自动清洗 + 同步分析的工作流”。工程师要从 “代码生产者” 变成 “效率架构师”—— 目标是用最少人力，让 AI 和工具自动干活。
