AI生成责任流不是“玩物”，而是“工业级自动化”的新起程点。本文将系统说明n8n责任流的演进逻辑，从Claude Code缓助到高下文工程的施行旅途，揭示AI如何重构自动化过程的遐想范式开云体育(中国)官方网站，并构建一套可落地的责任流生成框架，匡助居品东说念主暴露“AI责任流”的新边界。

因为我仍是可以用AI纯自动生成复杂n8n责任流了。

谨慎，不是那种生成一瞥几个节点的“玩物”，而是工业级别的复杂责任流。

举例下图 Reddit平台的DJi舆情监控责任流，即是我用AI生成的：

我发誓莫得新建一个节点，包括内部的备注施展全是AI我方生成的，而且通盘这个词过程90%的节点可用，剩下的可能花不到 10 分钟融合一下就 ok 了！！！

还有一个更劲爆的音书即是n8n官方下场作念这种 AI生成责任流了，很快咱们就能在n8n里完成自动责任流的生成。

这是个很要害的二战升沉点。是以你暴露为什么我起这个标题了吧？

但官方生成的效果如何、以及什么时候才能用得上咱们不知说念。

接下来，可以先看下我探索出来的AI 生成n8n责任流的最好施行。

青铜：n8n-mcp

启动前，先吐槽一下网上好多博主推选的 n8n-mcp

它确乎很可以，能自动去搜索最新的节点、n8n功令，但也只限于拿来作念玩物、生成大约过程。

不信？咱们来试试。

想径直看我终极有狡计的可以径直跳到著述下半部分。

花式地址：https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp

以下是建立 MCP的模板：

{

“mcpServers”:{

“n8n-mcp”:{

“command”:”npx”,

“args”:[“n8n-mcp”],

“env”:{

“MCP_MODE”:”stdio”,

“LOG_LEVEL”:”error”,

“DISABLE_CONSOLE_OUTPUT”:”true”,

“N8N_API_URL”:”https://your-n8n-instance.com”,

“N8N_API_KEY”:”your-api-key”

}

}}}

其中，N8N_API_KEY需要到n8n终结台的开导-n8n API的位置

按如下操作来取得。

这里我用 Trae 来试下，添加 MCP后，让他创建一个著述滥觞那样的 Reddit 舆情监控过程：

大约的过程我就随机了哈，真义不大，感趣味可以我方去试下。

通盘这个词过程它会约束的去查找节点，干的事如故蛮多的，然后在你n8n 空间中创建一个责任流

回到n8n责任台刷新一下就有了：

但点进去看才知说念有多离谱：

1 是莫得效 n8n 中的Reddit 的节点，光想通过 code 和 http恳求取得Reddit 的数据，想屁吃呢？

2 是后头OpenAI 分析啥齐没界说啊

3 是运行一下 code 啥的齐报错

一言以蔽之即是80% 的节点无法径直用，跑不起来。

念念考一下，为什么会这样呢？

n8n-mcp的逻辑是凭据用户需求去n8n库里查找节点，然后再按我方的逻辑去把节点连起来。

问题恰恰就在通盘这个词过程齐是AI 我方的判断，并莫得业务逻辑

它可能会是最感性的，用最短旅途来完成。

但实质上业务逻辑是好多统一、轮回之类的操作，才能完成复杂需求。

是以最好有狡计是让 AI去学习已有的复杂责任流的逻辑，来师法完成新的需求。

也即是把「教导工程」转成「高下文工程」

黄金：Claude Code缓助

是以面前的问题就形成了，如何让 AI 凭据你的需求，自动找到适合的几个n8n责任流，然后参考他们来搭建你的责任流需求？

这是中枢逻辑。

来看下我是怎样作念的。

正值我AI国外营销业务要给客户搭建Reddit舆情监控责任流，就拿这个场景试下

Step1：找到需求相干的json让 AI去搜索网上已有的责任流 json，尤其是官方的模板库内部有 6000 多个模板，统统有跟你需求接近的几个。

我准备搭建一个reddit 监控的n8n 责任流， 用于品牌竞品、负面舆情、用户痛点瞻念察等需求：

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你的有狡计

“`

请你帮我到官方模板库（https://n8n.io/workflows/）、x 推特 、YouTube 等地点查找最适合的、现成的n8n 责任流模板给我参考，给我找 10 个，齐要附上起原辘集。

不得不说，ChatGPT5 Thinking 的搜索才能是我用过最强的。

但盛开这些官方的模板才发现，有点胁制，需重点两次复制 json 内容，再到土产货手动新建 json 文献才行。

Step2：一键批量下载 json

是以第二步，咱们让 claude code源流

参考我之前的案例：两句话，让Claude Code+Kimi K2 跑了3小时爬完17个竞品网站、作念了一份深度阛阓数据分析报告

用 Playwright 去完成这个无脑的操作：

调用 playwright mcp 器具，一一考察以下的8个N8N模板辘集，在每个辘集的页面，找到use for free 按钮点击，在弹窗点Copy template to clipboard[JSON] 然后 在土产货文献夹创建一个 json 文献把复制的内容黏贴进去。也即是所有生成 8 个 json

“`

这里把前边 ChatGPT的搜索终结放这里

“`

对了，本次案例用的模子齐是GLM-4.6效果很丝滑。

此时，Claude Code会自动调用浏览器，完成任务

于是你就得到了多个跟你需求一样的n8n责任流json 文献。

Step3：生成责任流

终末，如故在 Claude Code 里，参考以下教导词，让AI 生成责任流文献即可：

面前文献夹是Reddit 相干的n8n责任流json 文献，你务必要每个文献齐齐备浏览一遍后，完成以下需求：

“`

大疆（DJI）Reddit舆情监控过程

狡计：自动监控Reddit上对于大疆过甚竞品的接洽，实时发现问题和契机。

第一步：设定监控指示 (Inputs)

您需要提供两份清单：

关节词列表 (Keywords)：

– 品牌词：DJI, 大疆

– 居品词：Mavic, Air, Mini, Inspire, Phantom, Avata, Osmo, Ronin

– 痛点词：flyaway（炸机）, GPS lost, battery drain, firmware update, no signal, customer service, gimbal issue, app crash, no-fly zone

– 竞品词：Autel, Parrot, Skydio, Yuneec, Hubsan, PowerVision

社区列表 (Subreddits)：

– r/dji

– r/drones

– r/Multicopter

– r/UAV

– r/Quadcopter

– r/DronePhotography

第二步：N8N自动化过程 (Workflow)

定时启动：

系统周自动运行一次。

捏取内容：

自动捏取上述社区中，包含上述关节词的最新帖子和筹商。

AI分析：

AI阅读每一条内容，并打上标签：

– 情谊：好评 / 差评 / 中性

– 主题：荡漾进展 / 硬件问题 / 软件/App / 客户奇迹 / 售后奇迹 / 功令合规

– 是否挫折：是 / 否

自动管制：

– 挫折情况（如严重任面）：坐窝通过谷歌邮件发警报。

– 通盘情况：将分析终结自动存入一张Google表格中。

第三步：最终后果 (Output)

您会得到一个实时更新的在线报告，包含：

– 数据看板：往时7 天总说起量、差评占比。

– 竞品对比图：大疆 vs Autel vs Parrot等逐日接洽量。

– 痛点名次榜：用户挟恨最多的问题是什么（如炸机、固件问题等）。

– 最新差评列表：包含原文辘集，苟简您快速管制。

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最终给我新建一个n8n责任流json 文献，其中，谨慎 AI相干任务通过 AI Agent 的节点搭配 openai 的model 来完成。

静候一会，就看到文献夹新增好了json，况且提醒咱们要去作念一些节点的建立。

接着把 json 文献导入n8n：

我敲！！！这的确不是 magic 吗？？

生成的责任流仍是跟我联想中的颠倒接近了，要知说念，从第一步到面前才往时 15 分钟

如若我手动操作的话，底下第二步这样多个 Reddit 节点齐要花不少时辰。

而且齐给我写好了每一步的备注了，太感东说念主了。

Step4：责任流考据

但它到底能弗成用？

咱们慢慢来看下

第一步

没什么问题，咱们条款写的即是按周监控。

第 2 步

卧槽！！我发誓，我一步齐没改，仅仅双击 Reddit 节点作念认证，然后全！跑！通！了！

每个节点齐有开导好对应哪个 subreddit、什么关节词

不外问题亦然有的，但不在本事，而在业务，即是可以看到有几个节点是莫得终结的

不是报错了，而是对应社区的关节词可能永诀，并莫得搜索出终结

是以问题是在前边的有狡计没生成好，后续可以让 ai 再去调研一下哪些社区搭配什么关节词比拟适合。

问题不大，赓续走。

第三步也跑通了你敢信？

AI Agent 节点，教导词齐给写好了

好意思中不及的是，终末用的是Code 节点来把 AI 的终结作念说明

实质上在 AI Agent 下用Output Paser就可以了。

但问题不大，毕竟code 齐写好能平常说明了，我就见谅它了。

终末两步沿途看：

Google Sheets的部分需要我方新建好对应的文档加好列才行

不想胁制的，可以搭配 AI浏览器 举例 Comet，自动帮咱们搭建好

对了，Comet 的教程在路上了，感趣味的可以筹商区催更

运行节点就能给丝滑存进去了：

比拟头大的问题是在发邮件的 Gmail节点 上

节点建立是错的，算是这个AI 生成责任流的败笔

不外说真话，手动建立一下邮件内容啥的，问题也不是很大。

至此，通盘这个词责任流就跑通了。

面前小红书上给公司搭建一个责任流无数是2k到4k

面前用这套有狡计，赚

效能怕是能擢升10倍，你懂我真义吧

写在终末

常常会有一又友问我：

面前齐能用AI生成责任流了，是不是学习莫得必要了？

好多责任流的场景，Claude code 这种 Agentic Code 齐能完成，是不是没必要搞n8n了？

最近，n8n向英伟达在内的驰名机构融资1.8 亿好意思金，估值飙升到了 25 亿。

谜底很较着了，AI 需要一个踏实、可靠的底层框架来实行任务，而 n8n 恰是这个框架的最好选拔之一。

收获于 AI 发展，面前n8n大部分繁琐可以自动化，但长期有终末一公里需要东说念主去探索和打磨。

是以，咱们不再需要学习的，是往时那种一一节点拖拽、建立、连线的“膂力活”。

而咱们必须启动学习的，是一种全新的、更高维度的业务架构才能。

对了，如若你能找到比这个更好的有狡计，接待筹商区挑战！！

咱们沿途用AI把复杂繁琐的入手搭建过程给干掉！

本文由东说念主东说念主齐是居品司理作家【饼干哥哥】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，原创/授权 发布于东说念主东说念主齐是居品司理，未经许可，阻碍转载。

题图来自Unsplash开云体育(中国)官方网站，基于 CC0 契约。