🚀 用 n8n 搭建你的 AI 工作流：告别重复劳动，做 AI+ 时代的高效工程师
🌪️ 你是否也经历过这些“重复的痛”？
- 每天打开 Boss 直聘，反复刷新，看哪些岗位还能投？
- 简历投了上百份，却记不清每家公司的要求和进度？
- 图书馆抢不到座位，只能手动定时刷新？
- 数据处理时，总要花大量时间清洗不规范的数据？
这些问题的本质，都是重复性工作。而我们作为工程师，本不该把时间浪费在“重复点击”上。
幸运的是，AI 时代给了我们一把新钥匙：AI 工作流（AI Workflow） 。
今天，我想分享一个让我效率翻倍的工具——n8n，以及如何用它 + 大模型（LLM），实现零代码自动化。
🧰 什么是 n8n？
n8n 是一个开源的工作流自动化工具，支持可视化拖拽，无需写代码，就能把各种服务、API、数据处理逻辑串联起来，形成一个自动执行的“流水线”。
它的核心思想是：
把复杂任务拆解成一个个“节点”，然后用“连线”定义执行顺序。
比如：
触发器（Trigger） → 请求数据（HTTP） → 清洗数据（Edit Fields） → 调用AI（LLM） → 发送通知（Telegram/微信）
每一个环节，都是一个可配置的“节点”
💡 为什么 n8n 特别适合 AI 时代？
传统自动化需要写代码，门槛高。而 n8n 的最大优势是：
- ✅ 零代码 / 低代码：拖拽即可搭建工作流
- ✅ 支持 LLM 集成：可直接接入 GPT、通义千问、Claude 等大模型
- ✅ 数据自动对齐与清洗：内置数据处理节点，解决“脏数据”问题
- ✅ 可复用、可分享：每个工作流都可以保存、导出、复用
换句话说：你不需要会 Python 或 JS，也能让 AI 替你打工。
🛠️ 实战案例：用 n8n + AI 自动整理报表
假设你想自动化整理出老板给你的报表
🔧 工作流设计
-
Trigger 节点：设置一个事件进行触发(这里以点击为例)
-
HTTP 节点：请求 目标数据公开 API（或爬取页面）
- FilterEmptyPrice 节点：清洗数据，去除无效字段（如 价格 为空）
- SummarizeData 节点：计算价格平均值：
- 通知节点：把整理后的信息发送的邮箱或者其他
温馨提示：当然了，这里只是一个简单的案列，实际上你可以自己添加更多不同功能的节点实现更多更复杂的需求。
🎯 效果
- 每天自动整理仓库报表
- AI 帮你筛选数据
- 你只需要点击触发就可以一键完成
从“手动敲一天”到“喝咖啡等结果” 。
🧹 数据清洗？n8n 也能搞定
我们常遇到数据不标准的问题，比如：
- 价格字段是
""、null、"面议"混合 - 时间格式不统一
- 多余空格、乱码
n8n 提供了强大的 Edit Fields、Function、Switch 等节点，可以：
- 过滤空值
- 格式化字段
- 条件判断分流
- 甚至用 JS/Python 脚本处理复杂逻辑
这让整个工作流更加健壮。
🤖 未来的工作方式：每个任务都是一个 AI Agent
我认为，未来的工程师不再是“写代码的人”，而是：
AI 工作流的设计师。
你不需要亲自写每一行代码，但你要：
- 理解任务的流程
- 拆解成可自动化的步骤
- 选择合适的工具和节点
- 让 AI 成为你的“数字员工”
像 n8n、Coze 这样的工具，就是你的“AI 助手编排平台”。
🚀 如何开始？
-
安装 n8n
npm install n8n -g n8n -
启动 npx n8n
3.点击得到的端口进入
4.然后你就可以点击右上角开始创建自己的第一个工作流啦
🌈 最后
AI 不会取代工程师，但会用 AI 的工程师，一定会取代不用 AI 的工程师。
n8n 让我们以极低的成本，把 AI 融入日常工作，实现：
从“我来做”到“让 AI 做” 。
未来的工作，不是写更多代码，而是设计更聪明的流程。
你，准备好成为 AI 工作流的指挥官了吗？
💬 欢迎在评论区分享你的自动化工作流想法！
