在当今信息爆炸、任务繁重的时代，无论是开发者、产品经理还是普通职场人，每天都要面对大量重复性、机械性的任务。比如：定时查看招聘信息、筛选简历、预约图书馆座位、监控商品价格变动、同步数据到多个平台……这些工作不仅耗时耗力，还容易出错。而随着人工智能（AI）和自动化工具的发展，我们迎来了一个全新的工作范式——AI 工作流自动化。其中，n8n 正是这一趋势中的核心利器。
一、什么是 n8n？
n8n（发音为 "n-eight-n"）是一个开源的、基于节点的工作流自动化工具，它允许用户通过可视化界面将不同的服务、API 和逻辑连接起来，构建自动化的任务流程。它的名字来源于“nodes”（节点）和“n”个连接，意味着你可以通过拖拽不同功能的“节点”来编排复杂的工作流。
n8n 基于 Node.js 构建，支持本地部署或云端运行，具备强大的扩展能力。更重要的是，它完美支持与大语言模型（LLM）集成，使得“零代码实现 AI 自动化”成为可能。
二、为什么需要 n8n？—— 自动化解决重复劳动
我们每天都在做很多重复的工作：
求职者要反复登录 Boss 直聘、拉勾网，查找前端/后端/AI 相关岗位，手动记录公司信息、投递状态。
学生需要每天抢图书馆座位，错过时间就得重新排队。
运营人员要从多个渠道抓取数据，清洗后再导入 Excel 或 CRM 系统。
开发者虽然可以用 Python 或 JavaScript 写脚本，但维护成本高、门槛高。
这些问题的本质是：信息获取 → 数据处理 → 决策判断 → 执行动作 的循环。传统方式靠人工完成，效率低；编程方式虽可解决，但非人人会写代码。
而 n8n 的出现，正是为了打破这个困境。它让普通人也能像程序员一样“编写程序”，但无需写一行代码，只需拖拽节点 + 配置参数即可完成自动化。
三、典型使用场景
- 图书馆预约自动化
你可以设置一个定时任务（Cron Trigger），每天早上 7 点自动触发，调用学校图书馆系统的登录接口，尝试预约指定时间段的座位。如果成功，就通过微信或短信通知你；失败则重试或记录日志。
- 智能简历投递系统
设想这样一个流程：
触发器：每天上午 9 点自动启动
HTTP 请求：爬取 Boss 直聘上“前端开发”相关职位
数据清洗：过滤掉薪资不明、地点不符、已投递过的岗位
LLM 分析：将职位描述发送给大模型（如通义千问、GPT），分析是否匹配你的技能栈
判断逻辑：若匹配度 > 80%，则自动点击“立即沟通”并发送预设简历
通知节点：结果汇总后通过 Telegram 或钉钉发送摘要
整个过程无需手动操作，真正实现“睡觉时也在找工作”。
- 星标公司动态监控
你可以在 n8n 中维护一个“目标公司清单”（如字节跳动、腾讯、阿里）。工作流定期访问招聘网站，一旦发现这些公司发布了新岗位，立即推送提醒，并用 LLM 提取关键要求（如学历、经验、技术栈），帮助你快速决策是否投递。
四、如何开始？—— 安装与基础配置
- 安装 n8n
由于 n8n 基于 Node.js，最简单的启动方式是使用 npm：
Bash
编辑
npm install n8n -gn8n
启动后访问 http://localhost:5678 即可进入可视化编辑器。
你也可以使用 Docker 快速部署：
Bash
编辑
docker run -d --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n
- 创建第一个 Workflow（工作流）
工作流（Workflow）是 n8n 的核心概念，代表一个完整的自动化流程。它由多个“节点”按顺序连接而成。
示例：获取手机型号信息并清洗数据
添加 Trigger 节点
选择 “Schedule Trigger”，设置每天上午 8:00 执行一次。
添加 HTTP Request 节点
配置请求某个提供手机数据的 API（如 api.example.com/phones），获取 JSON 格式的数据列表。
添加 Edit Fields 节点进行数据对齐
原始数据可能字段不统一，例如有的叫 price，有的叫 cost。使用 “Map” 功能统一字段名为 price。
添加 Function 节点或 Filter 节点
过滤掉 price 为空或为 0 的无效数据。
添加 LLM 节点（如 OpenAI 或通义千问）
将剩余手机信息传给大模型，让它生成一句推荐语：“这款手机适合预算有限的学生用户。”
输出结果
可以通过 Email、Webhook、Telegram 等节点将结果发送出去。
这样一个完整的“数据采集 → 清洗 → 智能分析 → 输出”的 AI 工作流就完成了！
五、n8n 的核心优势：零代码 + 可视化 + AI 集成
- 零代码/低代码操作
所有节点都可通过图形界面配置，无需编写复杂代码。即使是非技术人员，经过简单培训也能上手。
- 拖拽式编排
节点之间用连线连接，清晰展示数据流向。每个节点承担特定功能，如：
Trigger：触发条件（时间、事件、API 调用）
HTTP Request：调用外部 API
Function：运行 JavaScript 自定义逻辑
Switch / Merge / Split：控制流程分支
OpenAI / Qwen / Claude：调用大模型进行文本生成、分类、摘要等
Email / SMS / DingTalk / WeCom：结果通知
- 强大的 AI 集成能力
这是 n8n 最具未来感的部分。你可以把大模型当作一个“智能处理器”节点，让它完成：
自然语言理解（NLU）
内容生成（文案、邮件）
数据分类（判断岗位是否匹配）
情感分析（评论好坏）
总结归纳（日报生成）
例如，在简历筛选场景中，你可以让 LLM 读取职位描述，回答：“这个岗位需要掌握 Vue 吗？”、“是否要求 3 年以上经验？”——然后根据答案决定是否投递。
六、未来的工作方式：每个人都是“AI 指挥官”
过去，工程师的价值体现在“写代码”的能力；而在 AI+ 时代，更重要的能力是设计工作流、指挥 AI、审核结果。
未来的工程师不再是“码农”，而是“AI 导演”：
你不需要亲自爬网页，而是告诉 AI：“去 Boss 直聘找 5 个匹配我简历的岗位。”
你不需要手动整理表格，而是设计一个工作流：“每天自动抓取竞品价格，生成对比报告。”
你不需要熬夜抢座位，而是让 AI 助手准时出击。
每一个工作流，就是一个 AI Agent（智能代理）。它可以 24 小时不间断工作，处理重复任务，解放你的大脑去思考更有价值的问题。
七、如何成为 AI+ 时代的工程师？
- 充分了解 LLM 的能力边界
LLM 擅长：自然语言处理、内容生成、模式识别、推理判断
LLM 不擅长：精确计算、实时控制、隐私敏感操作
因此，我们要把合适的工作交给合适的工具。例如：
数据抓取 → HTTP 节点
数据清洗 → Edit Fields / Function 节点
决策判断 → LLM 节点
执行动作 → Webhook / Email / Automation 节点
- 掌握 n8n 等 AI 工作流工具
学习路径建议：
熟悉基本节点类型和连接方式
实践几个小项目（如天气提醒、RSS 订阅推送）
集成 LLM 节点，实现智能判断
构建复杂的多分支工作流
使用 Variables、Expressions（如 {{$json["salary"]}}）实现动态逻辑
- 学会“编排”而非“编码”
虽然 n8n 支持 JS/Python 脚本（在 Function 节点中），但我们应优先使用可视化节点完成任务。只有当标准节点无法满足时，才用代码补充。
记住：目标是自动化，不是炫技编程。
八、总结：n8n 是你的 AI 助手工厂
n8n 不只是一个工具，更是一种思维方式的转变：
从“手动操作”到“自动执行”
从“自己干活”到“指挥 AI 干活”
从“解决问题”到“设计系统”
在这个 AI 崛起的时代，不会使用 AI 工具的人，就像工业革命时期拒绝使用机器的工匠，终将被淘汰。而掌握 n8n 这类 AI 工作流引擎的人，将成为新时代的“超级个体”——用一个工作流，管理上百个任务；用一个 AI Agent，代替无数小时的重复劳动。
未来不属于会写代码的人，而属于会设计自动化流程的人。
现在就开始学习 n8n 吧！创建你的第一个 AI 工作流，让它成为你职场进阶的秘密武器。
