我敢保证你看完这篇内容,你会大吃一惊,原来搞 n8n 工作流这么简单。
之前在 V2EX 发过一篇 Cursor 的使用分享,本来只是记个学习过程,结果阅读量比我预期高不少,也在评论区遇到了一些一起折腾 AI 的朋友 😄 那次之后我就觉得,大家其实都挺关心一件事:AI 怎么真正用到日常工作里,而不是只拿来聊天玩玩。
最近给自己立了个小目标:一年做完 100 个 AI 项目。不一定是很大的产品,更多是一些能解决具体问题的小工具、小工作流,只要真的有用,就把它算进来 ✅
同时我也在系统地学 n8n ,还拉了一个 n8n 学习群,大家会在里面分享自己搭的工作流、踩的坑,还有各种「我这样连对不对?」这种问题 🤔
在用 n8n 的过程中,我发现很多人卡在同一个地方: 逻辑都想好了,就是不会写 JS ,数据路由、文本处理、调接口这些东西,写起来特别费劲。
所以我做了一个社区节点,叫 EverythingAI。它的目标很简单:
不会写代码的新手,也能只用自然语言,把一个完整的工作流跑起来。
用法大概是这样:
先在 n8n 里把节点和数据线连好
然后在 EverythingAI 里用一句人话写需求:
后面让 LLM 生成代码、在安全环境里执行、把代码缓存在本地这些事,它都会自己处理好。你可以把它当成一个 “听得懂人话的超强 Code 节点” 来用 🚀
关于它能做的具体事情,我会在 评论区 放三张截图: 一张是做 操作系统 / 文件系统处理 的例子,一张是做 文本和正则处理 的例子,还有一张是 直接发 HTTP 请求、把结果写回工作流 的例子。感兴趣可以到评论里翻一下 📷
EverythingAI 是我「一年 100 个 AI 项目」里的其中一个。 我做了一个很简单的小站,把:
都扔在里面,当成一个进度记录的地方:
👉 一年 100 个 AI 项目小站:[ https://100.agitao.net]
如果你也在用 n8n ,或者想具体问问这个 EverythingAI 节点怎么用, 直接评论就行了,我应该会很及时的回复大家。
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