同事有段时间每天早上要花半小时，把客户邮件里的诉求一条条抄进日报，一天二十来封，抄完手都酸。我替他搭了条自动流程，现在他上班第一件事是看群里那条汇总消息。
这类活儿都长一个样：从一个地方拿数据，处理一下，再放进另一个地方。它每回耗时不长，天天做，人会被磨掉耐心。
n8n 干的就是把这几步画成流程图。每一个方框是一个节点，节点之间连上线，数据顺着线往下流，AI 只负责中间那个需要理解的环节。
先说一条我觉得最适合当练手题的链路：定时触发，捞邮件附件，让 AI 总结，把结果发到群里。
画布上先放 Schedule Trigger，不过我建议你第一次用手动触发那个按钮，点一下跑一趟，确认没问题再挂定时。
设好触发后接邮件读取节点，把当天的新邮件取出来，附件走二进制字段往下传。第三步放 Extract from File 之类的节点，把 PDF 或文本里的字抽出来。第四步才是 AI 节点。
判断要不要上 AI，看这一步是不是需要理解文字。只做搬运和改字段，用不着它；要从一段唠唠叨叨的留言里拎出诉求，它才派得上用场。
麻烦的是带知识库的问答。文档一多，切块、召回、排序这些活儿全得自己拿节点拼，画布上平白多出五六个方块。这种需求我基本挪到 Dify 上做，它把这些封装好了，n8n 只负责把结果接到外部系统。
AI 节点里的提示词可以直接抄下面这段，按你的业务改字段：
你是客服助理。把下面的客户留言整理成三部分：核心诉求、涉及到的订单号、紧急程度（高/中/低）。只输出 JSON，字段名为 summary、order、urgency，值为中文，summary 不超过 60 字，不要输出多余的解释和代码块标记。
那段「不要输出代码块标记」是我踩出来的。
模型很爱把 JSON 外面套一层代码块符号，就是键盘左上角那个反引号，后面的节点一解析就报错，整条流程红掉。稳妥做法是两头下注：提示词里明确要求裸 JSON，后面再挂一个容错节点，用正则把这些符号剥掉。
改提示词有个省时间的法子：先在对话框里把话调到满意，再整段粘进节点。在画布里反复点执行，一次等几十秒，很磨人。
附件特别大或者页数很多的时候，先做个长度判断，超了就截断或者分批，别一股脑丢给模型。
再往下，用 Aggregate 之类的方式把几条结果并成一段，最后接一个 Webhook 节点，把内容 POST 到飞书或企业微信群机器人。
顺手再存一份到在线表格里，月底复盘有据可查，这一步几乎不花时间。
你的团队压根不用邮箱也没关系。换成表单提交、问卷回收、甚至定时任务去抓个接口，触发节点换了，后面那一串照样能用，这也是它最爽的地方。
到此收工。第一个版本大概两三小时就够了，熟练以后几十分钟。
调试这块 n8n 有个好用的地方：每次执行完，每个节点的输入和输出都能点开看，还能把某次的数据钉住（pin），下次改动就复用这批数据反复测，不用真去发邮件。干活前先在画布副本上改，别直接在启用的生产流程上动刀，这是常识但很容易忘。
另外几个坑，提前说一声。超时和限流排第一：邮件一多，AI 节点一个接一个跑会慢，要么分批，要么给节点加上重试次数。
凭据别硬写在节点里，走凭证管理，换 key 的时候改一处就好。
自托管机器上的磁盘和备份要有人管，队列堆起来是无声的，等你发现可能已经丢了几百条。
最后一个最常被忘：给工作流挂个失败通知。节点挂了却没人知道，比没自动化还糟，最好让它发条消息到群里。
说到自托管，这是很多人选它的理由：数据留在自己的服务器上，写进 prompt 的客户资料不出内网。代价是运维也归你，升级、备份、进程看护，都得有人接。团队里没人愿意管服务器，那就先用官方云版省心，价格和功能范围以官网为准。
它的短板也讲实话。比起点几下就完事的轻量自动化工具，n8n 的学习曲线陡一些，报错信息常常是一大段堆栈，新手看到容易发懵。真要的只是一个能在群里答问题的机器人，我在 扣子 里拖几张卡片就完事，犯不着上来啃画布。
节点超过二十个以后，画布会变得很乱，建议拆成子工作流调用，也给每个节点起个能看懂的名字，别全留默认的那个标题。
AI 调用的费用是按模型那边另算的，别以为省了订阅就全免费。具体收费、执行次数限制，看官网当时的说法为准。
类型固定、规则清楚的事，老老实实用公式和判断节点更快也更省钱。把 AI 留给那些需要读懂的地方，账才算得过来。
一个维持可控的心法：先把流程跑成一条直线，跑通了再加分支和判断。一上来就画个带十个分支的图，调试的时候你会怀疑人生。
更多智能体工具见 AI 智能体。
你今天手上，有哪件事是「打开、复制、粘贴、关闭」四件套重复了一个月以上的？把它写下来，那就是你第一条工作流该自动化的地方。