n8n 入门笔记：开启零代码自动化工作新时代
在当今快节奏的工作与生活中，大量重复繁琐的任务消耗着我们宝贵的时间和精力，从日常的图书馆预约、海量简历投递，到复杂的数据处理与信息爬取，这些重复性工作不仅效率低下，还容易因人为操作失误导致问题。而 n8n 的出现，彻底改变了这一现状，它作为一款能够 “自动化一切” 的工具，凭借其强大的功能和灵活的使用方式，极大地提高了开发效率与工作效率，成为了 AI + 时代下不可或缺的高效助手。接下来，这份入门笔记将带大家全面了解 n8n，从基础准备到实际应用，逐步掌握 n8n 的使用方法，开启自动化工作的新征程。
一、n8n 的核心价值与适用场景
（一）核心价值：打破自动化门槛，提升效率
在传统的自动化实现中，编程技术是一道很高的门槛，许多非技术人员或技术基础较弱的人，即便有自动化需求，也难以通过编程实现。而 n8n 创新性地将 LLM（大语言模型）与零代码理念相结合，让原本需要专业编程知识才能完成的自动化任务，如今通过简单的拖拽、配置即可实现。无论是开发人员还是普通办公人员，都能借助 n8n 快速搭建自动化工作流，将更多时间和精力投入到更具创造性、更有价值的工作中，极大地提升了整体工作效率。
（二）丰富适用场景：覆盖多领域重复工作
n8n 的应用场景十分广泛，几乎涵盖了所有存在重复工作的领域，以下为大家介绍几个常见且典型的场景：
- 日常事务自动化：以图书馆预约为例，很多人因工作或学习繁忙，常常忘记图书馆座位的预约时间，导致错过心仪的座位；还有一些需要定期进行的预约操作，反复手动操作既耗时又容易出错。通过 n8n 搭建自动化工作流，可设置固定时间触发预约流程，自动填写预约信息并完成预约，无需人工干预，轻松解决预约难题。
- 招聘相关自动化：在简历投递环节，尤其是针对 Top 100 企业或在 boss 直聘等招聘平台投递时，会面临诸多问题。一方面，招聘信息更新快，很容易错过心仪岗位的招聘窗口期；另一方面，手动筛选岗位时，难以准确区分重复可投岗位，且需要逐一查看岗位要求（如前端开发、后端开发、AI 相关等），耗时费力。此外，对于一些重点关注的标星公司，也需要时刻关注其招聘动态。借助 n8n，可搭建信息监控与筛选工作流，实时爬取招聘平台的岗位信息，自动筛选出符合自身需求（如岗位类型、公司类型等）的岗位，标记重复岗位并提醒重点标星公司的信息更新，同时还能自动填写简历并投递，大大提高简历投递的效率与精准度。
- 信息获取与通知自动化：在工作中，我们常常需要获取特定信息并及时收到通知，例如通过编程实现自动化爬虫获取特定数据，再将关键信息通过短信发送到手机。传统方式需要掌握爬虫编程技术和短信接口调用方法，门槛较高。而 n8n 提供了丰富的节点，只需添加爬虫相关节点获取数据，再配置短信发送节点，将处理后的关键信息自动发送到指定手机，无需编写复杂代码，即可完成信息获取与通知的自动化流程。
二、n8n 的基础准备：安装与环境搭建
要使用 n8n，首先需要完成安装与环境搭建，n8n 基于 Node.js 开发，因此在安装 n8n 之前，需确保设备已安装 Node.js 环境，具体安装步骤如下：
（一）安装 Node.js
- 打开 Node.js 官方网站（nodejs.org/），根据自身设备的操作系统（Windows、macOS、Linux 等）选择对应的安装包，建议选择 LTS（长期支持版），以保证稳定性。
- 下载完成后，双击安装包开始安装，按照安装向导的提示逐步操作，在安装过程中，建议勾选 “Add to PATH” 选项，方便后续在命令行中直接调用 Node.js 和 npm（Node.js 包管理器）。
- 安装完成后，验证是否安装成功。打开命令提示符（Windows）或终端（macOS、Linux），输入 “node -v” 和 “npm -v”，若能分别显示 Node.js 和 npm 的版本号，则说明 Node.js 环境安装成功。
（二）安装 n8n
在 Node.js 环境搭建完成后，即可通过 npm 安装 n8n，具体步骤如下：
- 打开命令提示符或终端，输入以下命令：“npm install -g n8n”，该命令会将 n8n 全局安装到设备中。
- 等待安装完成，安装过程中可能会因网络速度等因素导致耗时不同，耐心等待即可。
- 安装完成后，验证 n8n 是否安装成功。在命令提示符或终端中输入 “n8n start”，若能成功启动 n8n 服务，并在浏览器中打开 n8n 的操作界面（默认地址通常为http://localhost:5678），则说明 n8n 安装成功。
三、n8n 工作流创建：从 AI 工作流到数据处理工作流
n8n 的核心功能是通过搭建工作流实现自动化，工作流由多个具有特定功能的节点按照一定顺序编排而成，不同的工作流可满足不同的自动化需求。以下将分别介绍 AI 工作流和数据处理工作流的创建方法。
（一）AI 工作流创建：让大模型按指令自动化工作
AI 工作流的核心是将 LLM 大模型编排进工作流中，让大模型按照我们设定的指令自动化完成特定工作。创建 AI 工作流的大致步骤如下：
- 明确工作目标与流程：在创建 AI 工作流之前，首先要明确工作目标，即通过该工作流想要实现什么功能，例如自动生成产品文案、自动回答客户常见问题等。然后根据工作目标梳理出具体的工作流程，确定需要哪些节点以及节点之间的先后顺序。
- 添加触发节点（Trigger Node）：触发节点是工作流的启动条件，可根据需求选择不同类型的触发节点，如定时触发（按固定时间间隔启动工作流）、Webhook 触发（通过接收特定的 HTTP 请求启动工作流）、事件触发（当特定事件发生时启动工作流，如收到新邮件、新消息等）。在 n8n 操作界面中，点击 “+” 号，在节点列表中找到并添加合适的触发节点，然后根据提示配置触发节点的参数，如定时触发的时间间隔、Webhook 的 URL 等。
- 添加 LLM 相关节点：根据工作目标选择合适的 LLM 模型节点，n8n 支持多种主流的 LLM 模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等。添加 LLM 节点后，需要配置模型的 API 密钥、模型版本、输入参数等信息。例如，若要实现自动生成产品文案，可在 LLM 节点的输入参数中设置产品的相关信息（如产品名称、特点、目标人群等），并指定生成文案的风格、字数要求等。
- 添加其他功能节点（可选）：根据工作流程的需要，还可添加其他功能节点，如数据处理节点（对 LLM 生成的结果进行处理，如格式转换、内容筛选等）、输出节点（将最终结果以特定形式输出，如发送到邮箱、保存到文档、发布到社交媒体等）。
- 编排节点顺序与连接：在 n8n 操作界面中，将添加的各个节点按照梳理好的工作流程顺序排列，然后通过鼠标拖拽的方式将节点之间连接起来，形成完整的工作流。连接节点时，需注意节点之间的数据传递关系，确保前一个节点的输出数据能正确作为后一个节点的输入数据。
- 测试与调试工作流：工作流搭建完成后，点击操作界面中的 “运行” 按钮，对工作流进行测试。在测试过程中，观察每个节点的运行状态和输出结果，若发现问题，如节点运行失败、输出结果不符合预期等，需及时排查并调试。例如，若 LLM 节点生成的文案不符合要求，可调整输入参数、更换 LLM 模型或修改模型的配置信息；若节点之间数据传递出现问题，需检查节点连接和数据格式设置。
- 启用工作流：当工作流测试通过，能够正常实现预期功能后，点击 “启用” 按钮，工作流将按照设定的触发条件自动运行，无需人工干预，实现自动化工作。
（二）数据处理工作流创建：高效处理重复数据任务
在工作中，数据处理是一项常见且繁琐的重复工作，传统的编程处理方式门槛高、周期长，而借助 n8n 的零代码 / 低代码特性，通过拖拽节点即可快速搭建数据处理工作流，高效完成数据处理任务。以下以一个典型的数据处理场景（获取手机数据并进行清理、对齐）为例，介绍数据处理工作流的创建步骤：
- 添加触发节点：根据数据获取的需求选择触发节点，若需要定期获取手机数据，可选择定时触发节点，设置合适的时间间隔；若手机数据通过特定接口提供，可选择 Webhook 触发节点，当接口有新数据时启动工作流。
- 添加 HTTP 节点请求数据：HTTP 节点用于从指定的数据源（如手机数据接口、数据库等）获取数据。在 n8n 中添加 HTTP 节点后，配置请求的 URL、请求方法（GET、POST 等）、请求头（如认证信息、数据格式要求等）、请求参数（若有）等信息。配置完成后，测试 HTTP 节点是否能成功获取数据，若获取到数据，可查看数据的格式和内容，为后续的数据处理做准备。
- 数据对齐：添加 Edit Fields 节点：由于获取到的手机数据可能存在格式不标准、字段名称不统一等问题，需要进行数据对齐。Edit Fields 节点可用于对数据的字段进行编辑，如重命名字段、添加新字段、删除无用字段、调整字段顺序等。例如，若获取到的数据中 “手机型号” 字段有的显示为 “model”，有的显示为 “phone_model”，可通过 Edit Fields 节点将其统一重命名为 “手机型号”；若数据中缺少 “数据获取时间” 字段，可添加该字段，并设置其值为当前时间。
- 数据清理：去除无效数据：在获取到的手机数据中，可能存在一些无效数据，如 “price”（价格，此处可根据实际数据含义调整，如手机存储容量、使用时长等关键信息字段）为空的数据，这些无效数据会影响后续的数据分析和使用，需要进行清理。在 n8n 中，可通过添加 “Filter”（筛选）节点来去除无效数据。配置 Filter 节点的筛选条件，选择 “price” 字段，设置筛选规则为 “不为空”，这样工作流在运行时，会自动筛选掉 “price” 为空的数据，保留有效的数据。
- 编排工作节点与自动化运行：将上述添加的触发节点、HTTP 节点、Edit Fields 节点、Filter 节点按照 “触发→请求数据→数据对齐→数据清理” 的顺序编排连接，形成完整的数据处理工作流。然后对工作流进行测试，检查每个节点的运行情况和数据处理结果，确保数据处理的准确性和完整性。测试通过后，启用工作流，工作流将按照设定的触发条件自动运行，定期获取手机数据并完成数据对齐、清理等处理工作，实现数据处理的自动化，无需人工手动操作，大大节省了时间和人力成本。
四、n8n 的未来趋势与 AI + 时代工程师的应对策略
（一）n8n 的未来趋势：工作流即 AI Agent
随着 AI 技术的不断发展和普及，n8n 作为一款结合了 LLM 的自动化工具，其未来发展趋势十分明朗。未来，写代码将不再是实现自动化的唯一途径，甚至只是工作中的一部分，AI 将真正成为我们工作中的伙伴。而 n8n、cozw 等 AI 工作流工具，将让大模型能够按照我们的指令，自动化完成更复杂、更全面的工作任务。
每个通过 n8n 搭建的工作流，都将成为一个独立的 AI Agent（助手），这些 AI Agent 具备高效、强大的工作能力，能够接管我们生活和工作中的各类重复工作。我们只需通过简单的指令指挥这些 AI Agent 工作，然后对工作结果进行审核即可，这将彻底改变我们的工作方式，极大地提升整体工作效率和生活质量。
（二）AI + 时代工程师的应对策略：掌握 n8n，善用 AI 工作流
在 AI + 时代，工程师面临着新的挑战与机遇，要想在时代浪潮中立足并发展，就需要积极适应变化，掌握新的工具和技能，其中 n8n 等 AI 工作流工具便是工程师不可或缺的重要技能之一。具体应对策略如下：
- 充分了解 LLM：LLM 是 AI 工作流的核心驱动力，作为工程师，需要充分了解 LLM 的工作原理、特性、优势与局限性，掌握不同 LLM 模型的适用场景和使用方法。只有深入了解 LLM，才能在搭建 AI 工作流时，合理选择和配置 LLM 节点，充分发挥 LLM 的能力，实现更高效、更精准的自动化工作。
- 明确 AI 与人类的工作分工：工程师需要清晰认识到哪些工作 AI 更擅长，哪些工作更适合人类完成。对于重复性强、规则明确、数据处理量大的工作，如数据录入、信息筛选、常规报表生成等，应交给 AI 工作流完成；而对于需要创造性思维、复杂决策、情感交流、战略规划等方面的工作，则由人类主导完成。通过合理的工作分工，实现 AI 与人类的优势互补，最大化提升工作效率和工作质量。
- 熟练掌握 n8n 等 AI 工作流工具：n8n 作为一款零代码、可视化、可拖拽的 AI 工作流工具，具有极高的灵活性和易用性。工程师需要熟练掌握 n8n 的使用方法，包括工作流的创建、节点的配置与编排、数据的处理与传递、工作流的测试与调试等。通过 n8n，工程师可以快速搭建各类自动化工作流，解决实际工作中的问题，提升开发效率和工作效率。同时，n8n 也支持 JS 和 Python 编程，对于一些复杂的需求，工程师可以通过编码的方式扩展 n8n 的功能，实现更个性化的自动化解决方案。
- 培养自动化思维与创新能力：在 AI + 时代，工程师需要培养自动化思维，善于发现工作中的重复环节和可优化点，思考如何通过 AI 工作流实现自动化。同时，还需要具备创新能力，不断探索 n8n 等 AI 工作流工具的新用法、新场景，结合实际需求创造出更高效、更便捷的自动化解决方案，推动工作方式的创新和变革。
五、总结
n8n 作为一款强大的自动化工具，以其零代码、高灵活性、丰富的节点生态等优势，为我们解决重复工作、提升工作效率提供了全新的思路和方法。从基础的安装与环境搭建，到 AI 工作流和数据处理工作流的创建，再到对 n8n 未来趋势的展望和 AI + 时代工程师应对策略的探讨，这份入门笔记全面覆盖了 n8n 的核心内容。
相信通过学习和实践，大家能够快速掌握 n8n 的使用技巧，将 n8n 灵活应用到实际工作中，搭建属于自己的自动化工作流，让 n8n 成为工作中的得力助手，帮助我们从繁琐的重复工作中解放出来，专注于更有价值、更具创造性的工作，在 AI + 时代的浪潮中乘风破浪，实现个人与职业的共同成长。
