n8n入门笔记：用AI工作流自动化一切，成为未来工程师

AAA阿giao
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在当今信息爆炸、任务繁重的时代，重复性工作正消耗着我们大量的时间与精力。无论是日常的图书馆预约、简历投递，还是数据处理、信息监控，这些看似琐碎却不可或缺的任务，正在拖慢我们的效率。而随着人工智能（AI）和自动化技术的发展，一个全新的解决方案正在崛起——n8n，一款强大的开源低代码/零代码工作流自动化工具，它让我们无需编写复杂代码，就能将AI大模型、API接口、数据库等系统无缝连接，实现真正的“智能自动化”。

本文将结合实际场景，带你从零开始了解 n8n 的核心理念、安装配置、基础使用，并展望其在未来 AI+ 时代中的角色。

一、什么是 n8n？为什么你需要它？

n8n（读作 "nighty-n"）是一个基于 Node.js 构建的可扩展工作流自动化平台。它的名字来源于 "next generation workflows"（下一代工作流），旨在帮助开发者、产品经理乃至普通用户通过可视化拖拽的方式，构建复杂的自动化流程。

与传统编程相比，n8n 的最大优势在于：

  • 零代码或低代码操作：通过图形化界面连接节点，无需深入学习后端架构。
  • 高度集成能力：支持超过 300 种服务（如 HTTP 请求、Google Sheets、Telegram、Notion、OpenAI 等）。
  • 本地部署 & 安全可控：你可以将 n8n 部署在自己的服务器上，保障数据隐私。
  • 灵活扩展：支持自定义 JavaScript 或 Python 脚本节点，满足高级需求。

简单来说，n8n 就是你数字生活的指挥官。它可以代替你完成那些重复、机械、规则明确的任务，让你专注于更有创造性的工作。

详细的n8n安装参考文章请看：如何安装 Node.js 并部署 n8n 自动化工作流平台n8n 是一个功能强大、灵活且开源的工作流自动化工具，支持连接 - 掘金

二、典型应用场景：让 AI 替你打工

场景1：自动投递简历 + 智能筛选岗位

想象一下这样的场景： 你想找一份前端开发的工作，在 Boss 直聘或拉勾网上每天都有上百个新职位发布。你不仅要手动浏览，还要判断是否符合要求（经验年限、技术栈、薪资范围），然后逐个投递。这个过程不仅耗时，还容易错过优质机会。

使用 n8n，你可以创建一个 AI 工作流来解决这个问题：

  1. 触发器（Trigger） ：设定定时任务，比如每天上午9点自动启动。
  2. HTTP 请求节点：调用招聘网站的公开 API 或爬取网页内容（注意遵守法律与协议）获取最新职位列表。
  3. 数据清洗节点（Edit Fields） ：统一字段格式，例如提取“职位名称”、“公司”、“技术要求”、“薪资”等关键信息。
  4. 条件判断节点：过滤掉不符合条件的岗位（如薪资低于8K、不要求前端技能等）。
  5. LLM 节点（如 OpenAI） ：将剩余岗位描述发送给大模型，让它分析：“该岗位是否适合我？”、“需要哪些技术准备？”、“我可以如何优化简历？”
  6. 通知节点（Telegram/SMS/Email） ：将推荐岗位推送到手机，甚至附带 AI 生成的个性化求职建议。
  7. （可选）自动化投递节点：如果目标平台支持 API，还可自动提交简历。

整个流程完全自动化，你只需要每天查看推送结果，决定是否进一步行动。

场景2：图书馆座位预约机器人

许多高校图书馆实行线上预约制，热门时段往往“秒光”。手动抢座几乎不可能成功。

利用 n8n 可以构建一个预约工作流：

  • 使用 Cron Trigger 在指定时间自动运行；
  • 通过 HTTP Request 登录账号并提交预约请求；
  • 若失败则重试或发送提醒到微信/短信；
  • 成功后记录日志并通知用户。

这相当于为你打造了一个永不疲倦的“数字分身”。

三、准备工作：安装与环境搭建

要使用 n8n，首先需要安装运行环境。
详细的Node.js安装n8n参考文章请看：如何安装 Node.js 并部署 n8n 自动化工作流平台n8n 是一个功能强大、灵活且开源的工作流自动化工具，支持连接 - 掘金

方法一：Node.js 安装（推荐初学者）

# 1. 安装 Node.js（建议 v16+）
# 下载地址：https://nodejs.org/

# 2. 全局安装 n8n
npm install -g n8n

# 3. 启动 n8n
n8n start

启动后，默认访问地址为 http://localhost:5678，即可进入 Web 管理界面。

方法二：Docker 安装（适合进阶用户）

docker run -it --rm \
  -p 5678:5678 \
  n8nio/n8n

Docker 方式更便于部署到云服务器或内网环境中。

四、构建第一个 AI 数据处理工作流

下面我们以“获取手机价格数据并进行清洗”为例，演示如何用 n8n 编排一个完整的自动化流程。

首先创建一个workflow

步骤1：添加 Trigger 节点

打开 n8n 页面，点击“+”号添加节点，选择 Trigger manually

步骤2：添加 HTTP Request 节点

连接到 Trigger 节点后，添加一个 HTTP Request 节点，此节点负责从外部系统拉取原始数据。

点击Execute step后得到OUTPUT如图

步骤3：添加 “Edit Fields” 节点

在此节点中可以直接图形化操作，将以下三个字段拖动到Add Field中

添加后点击Execute step

OUTPUT显示如图

为了排除price值为null的数据，接下来添加一个Filter节点

步骤4：添加 "Filter" 节点

在Filter中将price字段拖至value1中，选择String的is not empty，点击Execute step

步骤5：再次添加 “Edit Fields” 节点

将id，name等字段拖至Add Field中，再次点击Execute step

可以看到此时OUTPUT中只剩下4条数据，相比第一个Edit Fields节点中的OUTPUT排除了6条price为null的数据。OUTPUT输出如下

这样我们就完成了一个简单的AI数据处理工作流！

五、n8n 的核心思想：工作流即程序

传统编程是线性的代码书写过程，而 n8n 提倡的是 “工作流思维” —— 把每一个任务拆解成独立的“节点”，再按逻辑顺序连接起来。

每个节点代表一个具体功能：

节点类型功能说明
Trigger触发流程运行（时间、事件等）
Action执行某个操作（请求、写入等）
Condition判断分支
Function自定义 JS/Python 脚本
LLM调用大模型推理
Merge / Switch控制流程走向

这种模块化设计极大降低了自动化门槛，也让流程更易于维护和复用。

更重要的是，每一个工作流本质上就是一个 AI Agent（智能体） 。它拥有感知（输入）、思考（LLM 处理）、行动（输出）的能力，能够独立完成特定任务。

六、迎接 AI+ 时代的工程师之道

未来的工程师不再是只会写 CRUD 的码农，而是懂得如何指挥 AI、设计流程、管理自动化系统的“数字架构师”。

那么，如何成为一名合格的 AI+ 工程师？

1. 深入理解 LLM 的能力边界

  • 哪些任务适合交给 AI？

    • 文本生成、摘要、翻译
    • 情感分析、意图识别
    • 数据解释与建议

  • 哪些必须靠程序？

    • 精确计算、事务处理
    • 高频交易、实时控制

学会区分“人类擅长”与“AI 擅长”，合理分工。

2. 掌握 n8n 等 AI 工作流工具

  • 学会使用可视化编排工具，提升效率；
  • 熟悉常用节点类型与数据流转机制；
  • 能够调试错误、优化性能。

3. 培养“流程设计”思维

把复杂问题分解为小步骤，明确输入输出，设计健壮的异常处理机制。

七、结语：每个人都能拥有自己的 AI 助手

n8n 不只是一个工具，它代表着一种新的生产力范式：人类负责战略决策与创意输出，AI 和自动化系统负责执行与执行反馈。

在这个 AI 浪潮席卷全球的时代，掌握像 n8n 这样的 AI 工作流工具，已经成为每个希望提升效率、保持竞争力的职场人必备技能。

从今天起，不妨尝试用 n8n 创建你的第一个自动化流程——也许只是一个简单的数据处理，或是每日新闻摘要推送。当你看到 AI 按照你的指令准确无误地完成任务时，你会意识到：未来已来，而你，正是它的缔造者。

让机器做重复的事，让人去做更有价值的事。

—— 这就是 n8n 的使命，也是我们迈向智能化未来的起点。

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