n8n教學|n8n是什麼?新手如何開始自動化工作流?n8n介面說明、常用節點一次看
n8n教學|n8n是什麼?新手如何開始自動化工作流?n8n介面說明、常用節點一次看

這篇我會介紹 n8n 的管理介面的功能和操作、常用的節點使用情境,開始進入 n8n 的應用教學文,讓你可以建立自己的第一個自動化工作流。

「我沒有程式背景,這對我來說是不是太複雜了?」

重要的認知誤區,值得再說一次。

許多人一聽到「自動化」會誤認為需要專業的程式設計背景,誤以為「不是工程師學不會」。

但 8 年前無任何程式背景的我,先從 IFTTT、Zapier 入門,初次體驗到「重複性的工作不用自己做」的自動化。

直到現代人人都能用 AI 幫你快速學習、解讀和生成程式碼,讓以往我也難以接觸的 n8n 變成最佳的解決方案。

甚至有不少人開始投入 vibe coding,直接開發網頁和 APP 來解決問題、開展副業。

「不是OOO 專長,就不能 XXX」的論調,在這時代已經越來越不適用。」

不論你是創業者、自由工作者還是小型團隊成員,絕對能透過自動化工具節省許多時間,釋放你的生產力。

市面上已有很多自動化工具的選擇,比如老牌 IFTTT,或是 Zapier、Make,為什麼我更偏好使用 n8n ?

推薦閱讀這篇文章:Zapier、Make、n8n 選哪個好?初學入門完整比較表格

若你是第一次接觸到 n8n,請先閱讀這兩篇文章:

【一鍵安裝 n8n】圖文教學,獲得無限額度自動化工具&限時免費升級企業版功能

如何串接 Google 自動化服務?API、Credentials 憑證設定步驟圖文教學

部署完 n8n 後,再來閱讀目前這篇文章會更好吸收內容!

n8n 管理介面&功能教學

當你部署好,並登入 n8n 後就會看到主要工作區:

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圖/ 雷蒙三十

左側欄(1) :工作流、憑證和直型任務管理

點擊圖標 1 的 Overview,就會進到你 Workflow 的頁面,上方的頁面分別為:

  • Credentials:統一存放、查看每一個憑證的地方。
  • Executions:也就是工作流的「執行記錄」,記錄自動化工作流程每一次運行過程、結果和可能出現的問題。若有發生錯誤,則會出現 Error,可以藉此查看錯誤發生在哪個節點。
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圖/ 雷蒙三十

頂部工具欄(2) :工作流的管理、設定、匯入匯出

包含 Workflow 名稱、開啟關閉工作流、儲存工作流、共享和匯入匯出……等功能按鈕。

中央工作區(3):白板工作區

繪製、建立工作流的主要區域,可以在此放置和連接不同的節點,還有利用便利貼(Stickey Notes)撰寫備註。

右側面板(4):node 節點功能面板

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圖/ 雷蒙三十

點擊「+」後,會列出了所有可用的節點(Nodes),可以按照類別、名稱搜尋節點。

當選中某個節點時,就會自動新增到中央工作區,可開始拖拉進行工作流的建置。

帳號設定區(5)

在帳號右邊的「…」點擊後可以進去設定區,建議部署好 n8n 後就可以一起設定 2FA 雙重驗證,保障你的資料。

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圖/ 雷蒙三十
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圖/ 雷蒙三十

自動化核心概念:Trigger 和 Action

自動化工作流通常由 2 種節點組成: 觸發(Trigger)動作(Action)。

舉一個生活常見的例子:「當 08:00 的鬧鐘響了,就起床刷牙。」鬧鐘的「觸發點」就是早上八點;起床刷牙則是要執行的「動作」。

觸發節點:何時執行工作流程?

這個節點就是告訴 n8n:「Hey,開始執行動作了!」

例如:當收到有人填寫 Notion 表單時、發佈了一則臉書貼文或特定時間到時。

在新增節點時,只要在節點後看到「閃電符號」,就代表它可以當作觸發節點。

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圖/ 雷蒙三十

動作節點:需要執行哪些操作?

當上面的觸發節點被啟動時,動作節點就會開始執行特定操作。

例如:09:00 開始發送電子郵件摘要,或是當有新訂單時,自動更新 Notion 資料庫數據……等等。

Tips:在一個工作流裡,通常會包含多個動作節點。

動作節點越多,要進行的測試就越多,若工作流出錯的話,要檢查的地方也越多。建議初學者一開始先從簡單的工作流開始練習,再慢慢遞增!

自動化的資料儲存?

當你決定觸發點跟要執行哪些操作後,還有一件很重要的事情,就是決定「資料儲存、輸出」的地方。

像是我常用的 Notion、Discord、Telegram(設定方便、快速且功能齊全),或是到 Google Sheets,都可以當作資料紀錄(輸入、和輸出)的地方。

常用節點介紹

以下是一些在自動化工作流中經常使用的節點,掌握這些節點,通常你就能組合出一個能實際運行的自動化。

When click Test workflow

若一開始還不熟悉,都能先使用這個作為觸發點。當你一點擊畫面中的橘色「Test workflow」按鈕時,就會從這個按鈕開始執行。

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圖/ 雷蒙三十
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圖/ 雷蒙三十

Webhook

簡單來說,Webhook 是利用網址(URL)來做串接、觸發的。

開始使用 Webhook 節點時, n8n 會為你創建一個獨特的網址,來接收資料。

你將這個 URL 提供給其他系統或服務,告訴它們「當有特定事件發生時,請發送請求到這個網址」。

接收到請求之後,它就會觸發整個工作流程開始運行,且能根據收到的數據做其他運用。

它能讓不同的系統、服務輕鬆地進行串接,不需要複雜的整合流程。

像是我前陣子把 Portaly 商店的訂單通知串接到 Telegram,就是利用 Webhook。

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圖/ 雷蒙三十
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圖/ 雷蒙三十

每次只要在 Portaly 商店有新訂單時,就能直接在 Telegram 收到訂單通知,讓出貨人員準備包裝、寄出商品,不再需要人工開網頁,才能看訂單資訊。

2025.04 拍了一支完整教學影片,相信能幫你快速上手!

Loop Over Items

Loop Over Items 對於需要批次處理的動作非常有幫助,它能對同一組大量資料中的每個項目,重複執行相同的操作,例如:為客戶列表中的每個客戶發送個性化郵件。

我在這篇文章中,就是運用了 Loop Over Items 的功能,幫我寄送所有報名生活黑客年會成功的「行前活動通知信」1,若使用 Gmail 一次寄送大量信件,通常容易被標記成垃圾郵件。

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圖/ 雷蒙三十

Schedule

Schedule 節點可以按照你設定的時間觸發工作流,像是:

  • 每天 09:00、17:00 上下班時,發送天氣預報到電子信箱
  • 每週五的 18:00 自動生成業務工作週報
  • 每月 15 號的 12:00 提醒信用卡繳費

甚至,你可以設定只在週一到週五執行,或是特定節日才會執行的條件。

Edit Fields (Set)

Edit Fields (Set) 節點能幫你重新整理和改造資料,讓資料以你想要的樣子呈現。

如果你收到一堆零散的資料,Edit Fields 就能幫你做到:

  • 重命名欄位:把複雜難記的欄位名稱改成容易理解的名稱。
  • 添加新欄位:在資料中加入新的資訊或計算結果,或進行簡單計算,如將「價格」乘以「數量」得到「總金額」。
  • 資料整合:把資料重新排列成你需要的格式,或統一成相同的格式,像是把收到的日期格式化成你想要的樣子。

If

看到 IF 可能很多人會開始退卻,這不是寫程式才要用到的嗎?並不是,這只是生活和工作中的常見邏輯條件唷!很簡單的,讓我用個生活例子來說明:

如果今天 = 星期日(True),就出去玩;如果今天不是星期日(False),就需要去上班。

If 這個節點是根據你設定的條件做 True、False 的判斷,根據不同情況,會選擇不同的路徑,決定工作流的動作執行。

Code2

當其他節點無法滿足你的特殊需求時,你還能透過 Code 節點放入 JavaScript、Python 程式碼,處理特殊格式的資料、或達成更複雜的使用情境。

若你不是工程師,你可以透過詢問我建立的自動化工作流機器人 GPTs,看不懂,也能請它解釋,我多數的程式問題都是靠它解決的。

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圖/ 雷蒙三十
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圖/ 雷蒙三十

這些節點組合使用,就能創建出強大而靈活的自動化工作流程,幫你節省大量重複性工作的時間!

如何找到自動化的需求?

重複 + 耗時 + 固定流程

我在這篇《100 小時掌握自動化工作術|系列教學文》裡有說到,哪些工作情境會需要自動化?

  • 常重複、無腦做的任務:撈數據、複製貼上。
  • 固定工作:寄送兌換碼的郵件、檔案歸檔與備份、合作邀約。
  • 回覆信件耗時、冗長的任務:請假、核銷等行政流程、分析每月收入支出報表。

整合起來就是:重複任務 + 耗費大量時間 + 固定流程(能標準化)的事情,就能藉由自動化來節省你的時間。

你可以開始思考看看,生活或工作上有哪些事情,符合上述的條件?

從模版開始

在開始學習自動化時,你可以先從模版開始。

n8n 官方有建立一個模版庫,目前有超過 1500+ 個其他人上傳的 n8n 模版,你可以直接搜尋想要解決的問題關鍵字,或是工具的關鍵字,看看有沒有適合你需求的工作流。

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圖/ 雷蒙三十

在我的自動化課程裡,也有建立一個 No Code 自動化工具的應用庫。

不定期更新,將我正在用,覺得大家會需要的 n8n 應用模版、詳細操作教學放進去,讓有需要的學員可以直接複製我的模版去修改!

一來可以節省自己建置的時間,不需要再自己造輪子。(若想自己練習的話,也可以當參考)二來是可以藉由觀摩別人的模版,瞭解別人的設計思路,進一步去探索自己的工作流、解放想像力!

撰寫工作流的操作說明書

在建立和測試自動化工作流時,往往需要不斷點擊 Test Workflow,反覆驗證流程是否正確運作。

而一旦工作流啟動正常運行,我們並不會常回來檢查 —— 除非發生錯誤。

這時,記錄工作流的思考邏輯和步驟,就是為未來的自己(或他人)寫一本操作指南,也是一種復盤的過程:

復盤不是只做回顧,是針對未來做有效學習。

擁有記錄的習慣,能幫助你在日後能迅速理解工作流,或是當出現問題時提供可行的診斷資訊,使自動化工作流更易於維護。

如何有效記錄?

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圖/ 雷蒙三十
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圖/ 雷蒙三十

你可以使用 n8n 的「便利貼」(Sticky Notes)功能來記錄工作流的思路與步驟:

  1. 打開工作流:進入 n8n 界面,找到並打開你要記錄的工作流
  2. 添加便利貼:中央工作區的空白處,點擊右鍵,從選單中選擇「Add Sticky Note」
  3. 開始記錄思考邏輯、步驟紀錄:Sticky Note 支援 Markdown 格式,所以也可以加入不同標題大小、粗體、連結……等等。

你可以使用便利貼,或是像我一樣,將整個步驟、截圖都存放在 Notion 裡面,之後翻找、搜尋也更方便。

延伸閱讀:Google公開AI指令秘訣!搞懂10個超實用提示詞,讓AI回應更有料
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本文授權轉載自雷蒙三十

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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