灵活的AI工作流自动化工具

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AI在n8n中的实战作用

AI赋能N8N:零代码流程自动化


n8n 把大模型能力封装成可拖拽节点,中小企业无需写代码即可在 10 分钟内搭建“数据→AI→行动”的完整闭环:一键调用 OpenAI、Deepseek 等模型,自动完成客户工单情感分析、销售线索评分、库存预测;再无缝写入 企业微信、飞书 等应用,实现真正的零门槛自动化。平台支持本地部署与云端混合,既满足安全合规,又让产品经理与开发者协作迭代,像部署代码一样持续交付 AI 流程,把降本增效落到实处。

课程

你会学到什么[0-7天]

7天速成路线,从0到1解锁提示链、数据管道与自动化赚钱场景,边学边用打造可落地的AI增长飞轮。

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N8N介绍

1 0 minutes

本课程将介绍 N8N 的基本概念和核心功能,包括它作为开源工作流自动化工具的特点、“公平代码” 的设计理念,以及如何通过可视化节点编辑器连接多种应用程序和服务,实现自动化流程。还会讲解 N8N 支持的服务集成数量和其在自动化任务中的作用,帮助学员快速了解 N8N 的整体架构和优势。

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本地安装与运行

1 0 minutes

课程将详细指导学员在不同操作系统上本地安装 N8N 的步骤,包括 Windows、macOS 和 Linux 系统。从下载安装包到完成安装,再到启动 N8N 并通过 Web 浏览器打开用户界面,每一步都有具体的操作说明,确保学员能够顺利在本地运行 N8N,为后续创建和管理工作流做好准备。

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第一个 AI 工作流

1 0 minutes

通过实际操作,带领学员创建第一个基于 N8N 的 AI 工作流。课程会从创建新工作流开始,逐步介绍如何添加触发节点、AI 代理节点等,以及如何配置这些节点来实现特定的 AI 功能,如与 OpenAI 等 AI 模型进行交互,让学员掌握创建简单 AI 工作流的基本流程和方法。

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N8N节点

1 0 minutes

全面讲解 N8N 中节点的概念、类型和作用。节点是 N8N 工作流的基本构建块,课程会介绍常见的节点类型,如触发器节点、操作节点、实用工具节点、函数节点等,以及每个节点的输入输出端口和可配置参数,帮助学员理解如何通过节点的组合和连接来构建复杂的自动化流程。

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Credentials 身份校验

1 0 minutes

主要介绍 N8N 中 Credentials(凭证)机制的作用和使用方法。当与外部服务进行交互时,如 OpenAI、Gmail 等,需要进行身份验证,课程会讲解如何在相应节点的配置中设置正确的凭证信息,如 API Key、用户名和密码等,以及 N8N 如何存储和使用这些凭证来确保对服务的访问权限。

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HTTP 请求

1 0 minutes

课程会深入讲解 N8N 中 HTTP Request 节点的使用,包括 URL、Method、Headers 和 Body 这四个核心要素的含义和配置方法。通过实际案例,如使用 GET 方法获取网上的随机笑话,使用 POST 方法向服务器提交数据,让学员掌握如何在 N8N 中利用 HTTP Request 节点与外部 API 进行通信,实现数据的获取和提交。

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数据处理

1 0 minutes

介绍 N8N 中各种数据处理的方式和技巧。学员将学习如何使用实用工具节点进行数据格式转换、类型转换等操作,以及如何使用函数节点通过编写 JavaScript 代码来执行更复杂的数据处理和逻辑控制,帮助学员提高在 N8N 中处理和加工数据的能力。

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AI 能力

1 0 minutes

本课程将深入探讨 N8N 的 AI 能力,包括如何创建和配置 AI 代理,使其能够与各种大型语言模型(如 OpenAI、Google Gemini 等)进行集成,实现智能对话、数据处理和决策等功能。还会介绍如何利用 N8N 构建 AI 工作流,如创建智能客服、自动化报告生成等应用场景,让学员了解如何将 AI 技术融入到 N8N 的工作流中,提升自动化的智能化水平。

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文件处理

1 0 minutes

主要讲解如何在 N8N 中处理各种文件类型。课程会介绍如何读取、写入、转换和传输文件,以及如何处理文件中的数据,如对 PDF 文件进行 OCR 识别,对文本文件进行分割和合并等。还会涉及到如何与云存储服务(如 Google Drive 等)集成,实现文件的自动化管理和处理。

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一个完整例子

1 0 minutes

通过一个或多个完整的实际案例,将前面所学的知识和技能进行综合应用。课程会详细讲解从需求分析、工作流设计到节点配置和调试的整个过程,让学员能够通过实际操作,深入理解 N8N 的工作原理和应用场景,掌握如何利用 N8N 解决实际业务中的自动化问题,提高学员独立创建和管理复杂工作流的能力。

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0-7 天:打地基

目标:让 n8n 在你本地能稳定跑起来,并建立自动化思维。

8-21 天:项目实战

目标:完成 3 个可交付的小项目,并把 AI 节点真正用起来。

22-30 天:整合放大

目标:把碎片项目拼成端到端企业级流程,上线并可持续运维。

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