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2025-07-12 N8N Workshop 筆記心得

2025-07-13
in 心得x體驗
Reading Time:6 mins read
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N8N Workshop 筆記心得

主講:
@ironv.careerlife、@darrell_tw_

久久上一次課,這次是嘗試透過線下課程了解 N8N 的特色、用法、優缺點和使用技巧。以下是我的主觀觀點與整理。

先說結論:

  1. N8N 定義為 GUI 介面的自動化管理工具。有其便利性,也有門檻:在於介面詞彙和結構的熟悉掌握。
    需要熟悉個個節點如何操作,還有第三方服務如何操作。
  2. N8N 是由節點組成,以軟體工程來說,每個節點具備一個系統的基本結構,透過自動化需要的元素,組成成自動化工具的用途。
  3. N8N self-host 是社區版,自用以上,商用未滿。

幾個自己私人小檢討:

  1. 英文聽寫要加強。
  2. 必須多與同一個領域的人聊天社交,自己一個人工作久了突然要講話,很多詞彙會卡住。

課程內容部分,主要是先引言介紹了 N8N 的應用場景,介紹了一些工具,再來實作幾個 case ,可惜時間不夠,並沒有執行小組討論的環節。

Outline

  1. 工具介紹
  2. 我對自動化的理解
  3. 我對 N8N 的理解
  4. 透過 Case 中學到 N8N 的部分眉角與注意方向

工具介紹

以下是課程中介紹到的工具或書籍

《把時間買回來》

DRIP 四個象限:委派、取代、投資和生產。簡單講就是時間應該花在對身心錢包健康的地方。

BAR 原則。什麼東西該自動化:

  1. Bother – 麻煩與無聊的事情該自動化
  2. Added-value – 自動化應該降低成本、增加效率
  3. Repetitive – 重複性高的事項該自動化

OWL (貓頭鷹大法) 自動化的規劃步驟:

  1. Objective:先確認目標
  2. Workflow:規劃流程
  3. Limit & Questions:確認限制與問題,處理 B Plan

e.g.

  • 寫程式順便背英文單字 QAQ 所以用 n8n ,這就是 BAR 原則(誤)
  • 自動化是被規劃好的,掌握 OWL 實作避免過度設計或腦袋不清楚亂做。

Datacamp

https://www.datacamp.com

資料學習的網站。透過互動課程、真實專案和業界認可的認證掌握 Python、ChatGPT、Power BI 等熱門技能。

Apify

https://docs.apify.com、
https://docs.apify.com/api/v2/

爬蟲 API 付費市場。
據課程介紹,我理解他的流程是:(手動或自動)執行爬蟲 -> 取得 dataset -> (webhook trigger)透過 API 取得 dataset 內的資料。屬於非同步的呼叫方式。

Zeabur

近年興起的台灣新創,我理解有點像是進化的 Cloudways 服務,老闆人很好,客服服務不錯,繁體中文友善。主打使用 AI 雲端部屬,請大家多多支持。

我對自動化的理解

通常的行為模式應該是:
執行一個項目 -> 發現他會重複執行 -> 產生一套 SOP -> 覺得花時間(評估) -> 優化 SOP -> 想要降低成本/增加效率(評估) -> 尋找替代方案 -> 找到替代方法。

在兩個評估點之間會不斷來回,這時應該考慮自動化的可行性。

自動化的目的是為了把時間空出來,基於「把時間空出來」目的,我們會發現有幾個可行的方案:

  1. 外包做工具自動化
  2. 自己做工具自動化
  3. 招一個職缺/外包來作

第三個方法往往都是傳產常常會做的事情,在數位化興起之後,開始有能力的人嘗試寫程式自動化,然而降低成本這件事情是人心所向,於是各種自動化工具面對不同需求產生。我認為,對於自動化的工具是可以依照需求導向與成本導向並行,而且有需求再研究就好,甚至說不定便宜人力比研究自動化工具還划算。然後重要的應該是需要保持對「自動化」這個需求的警覺,還有必須要想辦法創造餘裕來研究任何新事物,包括自動化工具的時間與能力。創造餘裕是一種富有的表現,所以也必須要小心落入時間的貧窮陷阱。

我對 N8N 的理解

自動化的工具不少,要考慮的點不外乎是時間成本和維護成本, N8N 的優點與缺點:

優點

  1. 透過節點組成,如果是 z 世代小朋友,小時候有上過程式課應該有遇到像是樂高積木的那種程式工具,我理解兩者滿像的,會更豐富一些,如果有學過那類型的程式工具 N8N 應該會格外親切。
  2. 社區版原始碼免費,應該是同款自動化工具裡面架設成本最低的。而且其他第三方應用的費用,皆照官方計價,沒有二房東的費用。
  3. 基本自動化該有的節點(模組)都有了,對於個人使用很方便,甚至市面上已經有一套完整的教學產業,上手不是困難的事情。
  4. 第三方功能的節點豐富,舉凡 Google, Telegram, Line 等都能實現。
  5. GUI 介面好處是寫的好的話,看 Logs 或是看 status 都很方便,而且不用一直打字。 N8N 算是寫的好一款應用程式。

缺點

  1. 商用的話需考慮授權,這塊要賣的時候要特別注意是否侵權。
  2. 計價和使用方式是雙面刃,便利性的同時代表設定要自己處理,同時價格也需要個別服務分開看好。
  3. 學習曲線較其他產品陡峭。這是高可塑性的代價,相對複雜許多。

個人主觀抱怨

  1. 個人不是很習慣 N8N GUI 的樣子,誤會了兩三次,不過可能也是因為實作的項目領域不是很熟悉導致。
  2. 我討厭 Google API 設定也太阿雜還變來變去的,這是長年來的抱怨。還好有 Meta 坦著你又便宜,哼,真香。
  3. GUI 自動化最怕遇到有異常,不知道發生什麼事情的狀況,整堂課程遇到兩次,慶幸 N8N 給的資訊還算完整,還好最後能夠處理掉。
  4. 這類型自動化操作除非是以代辦作為職業,否則很難變得熟悉,一般應用都是設定一次完就不會想要花太多時間維護他了,所以萬一他不穩定,或是自己規劃錯誤,導致花了很多時間去摸索,變得很熟悉,這樣不是挺悲哀的嗎?

一些相關的經驗

其實也是寫程式的經驗,套用而已。

  1. 資安要處理好,安全這種東西沒有在含扣的。通常自稱程是小白的人 3C 或是軟體服務也是小白,建議跟官方客服問清楚或是找工程師好友諮詢清楚。比較怕的是不懂卻自認很會用服務的人,這種人達克效應高漲,不要靠近我。
  2. 「設定」的時候會被細節困住,建議遵循 OWL 原則,就像是辦一個活動或是拍攝一檔節目一樣,企劃流程分鏡先規劃好,活動預達目標與單項預達目標條列清楚,細節都是為了實現我們的每個小目標。花的時間和架設費用等都是成本,眼光應放遠。
  3. 不要過度設計,不要過度設計,不要過度設計。還有,適當的資安規劃不叫「過度設計」。 常見的、重要的資安態度是:不要給系統多餘的功能或能力、不要讓系統有多餘的輸入和輸出,以及不要給不需要的人看到和更動系統的權限。

結論

  1. N8N 是給腦袋清楚的人用的。市面上有更多無腦工具,差別在你要付出的代價不一樣。
  2. 要搞清楚每個節點用途,使用方法。我建議先嘗試把目前「可行」的自動化功能建立起來,再慢慢擴展,如同上述自動化的行為模式一樣,先解決一部分問題,保持對效能的不滿意,有欲望有進步。

透過 Case 中學到 N8N 的部分眉角與注意方向

課程中實作了兩個案例,分別是透過 Gmail 匯入財政部發票資料儲存至 Google Sheet,利用 AI 整理摘要;透過 Apify 服務爬取 Linkedin 資料,並且利用 AI 產出客製化履歷。

時間有限後面有些細節是口述方式帶過,而我的目標是了解 N8N 特色與需要熟悉的方向,足已。以下總結有記錄到的內容:

N8N 是由節點,透過資料流(傳遞)達成目的

大致上理解一個大系統裡面很多小系統,就是拼圖寫程式的意思。細節還是每個節點都是參數化操作,需要一定熟悉比較好操作,與理解如何使用第三方的應用。

常見自動化實作:

  1. 個人工作流程、日常生活流程(發票、記帳)
  2. 求職與人資資料整理
  3. 行銷與社群回覆
  4. 大數據資料(e.g. 金融資料、股市分析)整理
  5. AI 語言教練

N8N 操作節點,四大類節點

  1. Triggers – 觸發行為
  2. Order – 執行指令(Actions)
  3. Trans – 資料調整
  4. Logic – 條件

我認為比較常用的有類似:

  1. 觸發節點 On… 動作或是 When… 什麼動作。
  2. Extract 相關節點 從上一個資料源取得。
  3. Edit Fields 整理資料用的。
  4. switch 這是邏輯節點之一。

另外有些像是寄信、儲存至 sheet 等動作,需要實作串接第三方服務(e.g. Google Sheet),建議研究專門的節點來實現。如果你爽也可以使用支援 JavaScript 或 Python 實作。

第三方服務舉例

一、課程中使用到 Apify 服務是除了 Google 之外較為複雜的流程,他操作步驟如下(我理解的視野):

  1. 建立 Apify Webhook 取得 dataset
  2. 利用 dataset ID 取得 post API
  3. N8N 設定好 Webhook Trigger 與 post API 節點,取得資料繼續應用。
  4. 觸發 Apify 以後 N8N 依照 Webhook 觸發動作。

同時我會比較,在理解運作流程的狀況下,如果我用 ts 或 py 撰寫會不會寫的比較快?同時也要考慮後續維護對象以及維護的時間成本。

二、課程中使用了 Google 服務,我遇到一個很啊雜的問題,特別筆記起來作為怨念碑:

  1. 使用 Sheet API 要開 Drive API 要不然無法 list。
  2. Google 專案數量設定有上限。
  3. Google 帳戶角色切換爛透了。

我還一直以為是不是前幾年用舊版 Project 抓 Youtube API 被官方降 limit 導致被懲罰。好啦,免費的講完就沒事了。Gemini 棒棒!

其他有些串接的操作,像是 OpenAI 應用,我覺得操作不難,難點在 prompt 或是 system message 怎麼處理。

想一些賺錢的 Idea

這是我上課時候想到的,有興趣可以做做看:

  1. 低成本自動架設網站服務
  2. 新聞資料整理
  3. 搶票搶場地(by 刑法賺錢總綱
  4. KOL 輿情分析
  5. 優化/低成本智慧家電控制

以上。

Tags: automation case studyautomation toolsN8N hands-on experienceN8N node guideN8N tutorialN8N 實作經驗N8N 教學N8N 節點教學no-code automationself-host automationworkflow automation工作流程自動化無程式自動化自動化商業應用自動化工具自動化案例分享自架自動化系統
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