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n8n 教學完全指南：開源自動化工具實戰，打造你的 AI 工作流

  • 更新日期：2025-11-24 00:52:39
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你有沒有那種感覺：每天都在重複做一樣的事，複製貼上、轉發郵件、整理資料...明明這些事機器就能搞定，但你還是得親自來。

我最近在研究自動化工具時，發現一個東西叫 n8n。老實說，一開始我也懷疑：「又是一個 Zapier 的仿冒品吧？」結果深入看下去，發現這玩意兒完全不一樣。

n8n 到底怎麼用？ 簡單來說，它是個開源的自動化工具，讓你用拖拉方式串連各種服務。重點是：完全免費、可以自己架、還能整合 AI。

這篇文章會帶你從安裝到實戰，三個完整案例讓你秒懂 n8n 可以做什麼。如果你也厭倦了每天重複性工作，往下看就對了。

為什麼選 n8n？和 Zapier、Make 有什麼不同？

先講結論：n8n 是開源版的 Zapier，但彈性更高、成本更低。

n8n 和 Zapier 哪個好？這張表給你答案

特性n8nZapierMake (Integromat)
價格免費（自架）或 $20/月$19.99/月起$9/月起
開源✅ 是❌ 否❌ 否
自架選項✅ 完全掌控❌ 無❌ 無
學習曲線中等簡單中等
AI 整合✅ 彈性高✅ 有限✅ 有限
中文資源少多中等

我的觀察：

如果你是技術人，或想要完全掌控自己的自動化流程，n8n 是首選。Zapier 的問題在於：每個月都要付費，而且你的資料全在別人的伺服器上。

Make 則是介於兩者之間，價格便宜但彈性不如 n8n。

💡 重點提醒：n8n 最大的優勢是「彈性」。你可以用 JavaScript 寫自訂邏輯、可以串接任何 API、可以完全掌控資料流。這是 Zapier 做不到的。

n8n 可以做什麼？三個實戰場景讓你秒懂

在開始安裝前，先讓你看看 n8n 的實際應用場景。根據官方文檔和社群分享，這三個是最常見的使用情境：

1️⃣ 自動化資訊收集

每天定時抓取特定網站的 RSS 更新，自動發送到你的 Telegram 或 Discord。再也不用手動檢查了。

2️⃣ AI 賦能工作流

新郵件進來 → ChatGPT 自動總結重點 → 存入 Notion 資料庫。這就是 n8n 最強大的地方：把 AI 變成你的助手。

3️⃣ 打造簡易 AI Agent

設定一個 Webhook 接收用戶問題，透過 AI 搜尋資料後自動回覆。想做個客服機器人？n8n 就能搞定。

聽起來很酷吧？接下來我們一步步來實現。

安裝與部署：選擇最適合你的方式

n8n 有兩種部署方式：雲端版和自架版。

雲端版 vs. 自架版：哪個適合你？

雲端版（n8n.cloud）

  • ✅ 優點：開箱即用，不用管伺服器
  • ❌ 缺點：每月 $20 起，資料在別人手上

自架版（Docker 部署）

  • ✅ 優點：完全免費，資料自己掌控
  • ❌ 缺點：需要懂一點 Docker 和 Linux

我的建議：如果你有技術基礎，強烈推薦自架版。一台便宜的 VPS（每月 $5）就能跑，而且效能更好。

Docker 快速部署：10 分鐘搞定

Docker 容器部署示意圖，以等距視角呈現容器堆疊的概念
Docker 容器部署示意圖，以等距視角呈現容器堆疊的概念

假設你已經有一台 Linux 伺服器（或本機裝了 Docker），以下是最快的部署方式。

步驟 1：安裝 Docker

如果還沒裝 Docker：

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

步驟 2：啟動 n8n 容器

docker run -d --restart unless-stopped \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

解釋一下這段指令：

  • -p 5678:5678：把容器的 5678 port 映射到主機
  • -v ~/.n8n:/home/node/.n8n：資料持久化，重啟不會丟
  • --restart unless-stopped：開機自動啟動

步驟 3：打開瀏覽器

輸入 http://你的伺服器IP:5678，就能看到 n8n 的介面了。

第一次進入會要你設定帳號密碼，照著步驟走就好。

⚠️ 安全提醒：如果是正式環境，記得用 Nginx 反向代理 + SSL 憑證。不然你的帳號密碼會明碼傳輸。

n8n 介面導覽：三個核心概念

Announcing the n8n course Level 2 – n8n Blog

進入 n8n 後，你會看到一個視覺化的編輯器。整個操作邏輯很像「樂高積木」：把不同的功能模塊（節點）串起來，就能完成自動化流程。

核心概念 1：節點（Node）

節點就是一個「動作」或「觸發器」。比如：

  • 觸發器節點：Webhook、定時器、Gmail 新郵件
  • 動作節點：發送訊息、寫入資料庫、呼叫 API

每個節點有輸入和輸出，你的工作就是把它們串起來。

核心概念 2：工作流（Workflow）

工作流就是「一連串節點的組合」。比如：

定時器 → 抓取 RSS → 過濾內容 → 發送到 Telegram

這就是一個完整的工作流。

核心概念 3：憑證（Credentials）

要串接第三方服務（Gmail、Notion、OpenAI），需要設定憑證。n8n 會把這些 API 金鑰加密存在你的伺服器上。

n8n 實戰一：RSS 自動推送到 Telegram

Telegram 自動推送通知效果圖，手機螢幕顯示訊息卡片與通知提示
Telegram 自動推送通知效果圖，手機螢幕顯示訊息卡片與通知提示

這是最經典的入門案例。假設你想追蹤某個部落格的更新，每次有新文章就自動推送到 Telegram。

完整流程

1️⃣ 新增 Cron 節點（定時器）

  • 設定每小時執行一次
  • 表達式：0 * * * *

2️⃣ 新增 RSS Feed 節點

  • 填入你要追蹤的 RSS URL
  • 比如：https://example.com/feed

3️⃣ 新增 Telegram 節點

  • 設定你的 Bot Token（去 @BotFather 申請）

  • 設定訊息格式：

    📰 新文章：{{ $json["title"] }}🔗 連結：{{ $json["link"] }}

4️⃣ 測試執行

  • 點擊「Execute Workflow」按鈕
  • 如果成功，你的 Telegram 就會收到推送

常見問題：

  • 如果沒收到訊息 → 檢查 Bot Token 是否正確
  • 如果重複推送 → 加上「去重」邏輯（用 Set 節點記錄已推送的 ID）

💡 進階技巧：可以加一個 IF 節點，過濾掉不感興趣的文章標題。比如只推送包含「AI」關鍵字的文章。

這個案例看起來簡單，但它展示了 n8n 的核心邏輯：觸發器 → 資料處理 → 動作。理解這個框架後,後面的案例就很好懂了。

n8n 實戰二：Gmail + ChatGPT 自動總結存入 Notion

n8n 串接 Notion 資料庫示意圖，資料自動整理成卡片格式
n8n 串接 Notion 資料庫示意圖，資料自動整理成卡片格式

這個案例更進階，也更實用。想像一下：你每天收到一堆郵件，重要的內容需要整理到 Notion。現在可以讓 AI 幫你做這件事。

完整流程

1️⃣ 新增 Gmail Trigger 節點

  • 設定觸發條件：收到新郵件
  • 過濾條件：比如只處理標籤為「重要」的郵件

2️⃣ 新增 OpenAI 節點

  • 選擇 gpt-4 或 gpt-3.5-turbo

  • Prompt 設定：

    請總結以下郵件的重點，用 3 個要點列出：{{ $json["body"] }}

3️⃣ 新增 Notion 節點

  • 選擇你的 Notion 資料庫
  • 欄位對應：
    • 標題：{{ $json["subject"] }}
    • 內容：{{ $json["ai_summary"] }}
    • 日期：{{ $now }}

4️⃣ 測試執行

  • 發一封測試郵件給自己
  • 檢查 Notion 是否自動新增記錄

成本提醒： OpenAI API 是按使用量計費的。如果每天處理 10 封郵件，每封約 0.01-0.03 美元，一個月大概 $5-10。比請助理便宜多了。

🔥 為什麼這個工作流這麼強？ 因為它把「AI」整合進來了。以前你要手動讀郵件、手動整理；現在 AI 幫你萃取重點，你只要最後檢查就好。

這就是 n8n 最吸引我的地方：它不只是自動化工具，更是 AI 工作流的基礎設施。

如果你對 AI 寫作或研究有興趣，可以看看我之前寫的《AI寫小說實測：ChatGPT各模型 V.S DeepSeek、Grok3、Claude模型對決》，裡面有更多 AI 工具的橫向比較。

n8n 實戰三：打造簡易 AI Agent（Webhook 問答）

這個案例會讓你對 n8n 的能力刮目相看。我們要做一個「能回答問題的 API」，就像一個簡易版的 ChatGPT API。

完整流程

1️⃣ 新增 Webhook 節點

  • 選擇 POST 方法
  • 路徑：/ask
  • 記下完整 URL（比如：http://你的伺服器:5678/webhook/ask）

2️⃣ 新增 HTTP Request 節點（可選）

  • 如果需要先搜尋資料，可以串接搜尋 API
  • 比如呼叫 Google Custom Search

3️⃣ 新增 OpenAI 節點

  • Prompt 設定：

    根據以下資訊回答問題：問題：{{ $json["query"] }}參考資料：{{ $json["search_results"] }}

4️⃣ 新增 Respond to Webhook 節點

  • 回傳格式：

    {  "answer": "{{ $json["response"] }}"}

5️⃣ 測試 API

  • 用 curl 或 Postman 測試：

    curl -X POST http://你的伺服器:5678/webhook/ask \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"query": "什麼是 n8n？"}'

實際應用場景：

  • 客服機器人（接入 LINE 或 Telegram）
  • 內部知識庫問答系統
  • 文件自動分類助手

💡 進階技巧：你可以串接 Pinecone 或 Weaviate 這類向量資料庫，做出真正的 RAG（檢索增強生成）系統。這樣 AI 就能回答你自己的資料了。

如果你想了解更進階的 AI 工具應用，可以參考《Google NotebookLM 完整教學：從入門到進階，打造你的 AI 研究助理》，那篇有更多 AI 研究助理的實戰技巧。

n8n 常用節點與進階技巧

自動化工作流節點連接概念圖，展示不同節點之間的資料流動關係
自動化工作流節點連接概念圖，展示不同節點之間的資料流動關係

當你熟悉基本操作後，這些節點和技巧能讓你的工作流更強大。

資料處理節點

Code 節點（執行 JavaScript）

// 範例：過濾陣列資料
const items = $input.all();
const filtered = items.filter(item => item.json.score > 80);
return filtered;

Set 節點（設定變數）

  • 用來重新命名欄位或新增計算欄位
  • 比如把 firstName 和 lastName 合併成 fullName

IF 節點（條件判斷）

  • 根據條件分流工作流
  • 比如：郵件標題包含「緊急」→ 發送簡訊提醒

錯誤處理

n8n 的錯誤處理很重要，不然某個節點失敗會導致整個工作流中斷。

設定方法：

  1. 點擊任何節點的「Settings」
  2. 啟用「Continue On Fail」
  3. 加一個「錯誤通知」節點（比如發送到 Slack）

這樣即使某個 API 掛了，工作流還是能繼續跑。

社群資源推薦

老實說，n8n 的中文資源真的很少。但好處是：官方文檔寫得很清楚，社群也很活躍。遇到問題丟到論壇上，通常幾小時內就有人回覆。

總結：從 n8n 開始，擁抱超自動化時代

寫到這裡，我自己也越來越覺得 n8n 是個被低估的工具。

為什麼我推薦 n8n？

  1. 成本優勢明顯：自架版完全免費，Zapier 每月至少 $30
  2. 彈性無與倫比：你可以做任何事，只要會寫 JavaScript
  3. AI 整合容易：OpenAI、Claude、本地 LLM 都能串
  4. 社群生態健康：開源專案通常死得快，但 n8n 活得很好

當然它也不是完美的：

  • 學習曲線比 Zapier 陡一點
  • 中文資源少（但這也是機會，寫教學文的人不多）
  • 需要一點技術基礎（至少要會用 Docker）

我的建議：如果你符合以下任一條件，直接開始用 n8n：

  • ✅ 你是開發者或技術愛好者
  • ✅ 你想要完全掌控自己的自動化流程
  • ✅ 你需要整合 AI 到工作流中
  • ✅ 你的 Zapier 帳單讓錢包哭泣

如果你對 AI 原型開發有興趣，也可以參考《2025最新AI原型工具完整評測：Claude、Lovable、Gemini功能全對比》，那篇有更多 AI 工具的選擇指南。

接下來你可以做什麼？

  1. 先用 Docker 部署一個本地版本，玩玩看介面
  2. 試著完成第一個工作流（推薦 RSS → Telegram）
  3. 加入 n8n 官方論壇，看看別人的案例
  4. 想想你日常工作中哪些流程可以自動化

記住：自動化不是為了炫技，而是為了把時間花在更有價值的事情上。

如果你真的做出了什麼有趣的工作流，歡迎分享給我。說不定我能寫進下一篇更新裡 😄

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