n8n：从零搭建第一个自动化流：Webhook监听+数据处理全流程解析

n8n 是一个开源的低代码工作流自动化工具，常用于将不同的服务和工具连接起来，完成自动化操作。它的名字源自 “nodemation”（node + automation）。

程序汪小陈

1758人浏览 · 2025-05-28 12:12:08

程序汪小陈 · 2025-05-28 12:12:08 发布

一、 n8n 是什么？

n8n 是一个开源的低代码工作流自动化工具，常用于将不同的服务和工具连接起来，完成自动化操作。它的名字源自 “nodemation”（node + automation）。

它是 Zapier、Make（Integromat）、IFTTT 的开源替代品，具备以下优势：

✅ 自托管：自己部署，数据完全可控
✅ Fair-code 授权：免费使用，无节点限制
✅ 高度可扩展：支持 JS 脚本、HTTP 请求、自定义节点
✅ 支持中文界面：可手动切换语言

二、快速体验

1. 一键启动（推荐 Docker）

docker volume create n8n_datadocker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678-v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n

启动后访问：http://localhost:5678

本地创建一个账号，其他SKIP即可

2. 云端试用

无需本地部署，可直接访问：n8n.cloud

三、 Hello World：第一个工作流

通过一个简单示例了解 n8n 的基本流程：

目标：监听 Webhook，请求进来后，设置一段 JSON 并响应返回

节点结构：

Webhook→Set→Respond to Webhook

步骤说明：

Webhook 节点：接收 GET 请求
Set 节点：设置 JSON 内容（如 {“message”: “hello 燧火智能”}）

Respond 节点：将内容返回给请求端

你可以用 CURL 测试 Webhook URL，验证数据是否成功返回

curl http://localhost:5678/webhook/1234567890

返回结果：hello 燧火智能

👇 完整的工作流JSON，复制粘贴即可

{
"nodes"
:
[
{
"parameters"
:
{
"path"
:
"6e1432fd-a960-4f9e-8987-1709d787b439"
,
"responseMode"
:
"responseNode"
,
"options"
:
{}
},
"type"
:
"n8n-nodes-base.webhook"
,
"typeVersion"
:
2
,
"position"
:
[
0
,
0
],
"id"
:
"280a8e90-42f2-49e2-82a7-1363e02f2904"
,
"name"
:
"Webhook"
,
"webhookId"
:
"6e1432fd-a960-4f9e-8987-1709d787b439"
},
{
"parameters"
:
{
"mode"
:
"raw"
,
"jsonOutput"
:
"{\n  \"message\": \"hello 燧火智能\"\n}\n"
,
"options"
:
{}
},
"type"
:
"n8n-nodes-base.set"
,
"typeVersion"
:
3.4
,
"position"
:
[
220
,
0
],
"id"
:
"73c27d7c-edb5-4473-b9d6-e610ae91fab8"
,
"name"
:
"Edit Fields"
},
{
"parameters"
:
{
"respondWith"
:
"text"
,
"responseBody"
:
"={{ $json.message }}"
,
"options"
:
{}
},
"type"
:
"n8n-nodes-base.respondToWebhook"
,
"typeVersion"
:
1.2
,
"position"
:
[
440
,
0
],
"id"
:
"2e31a6ac-85cb-4c89-b4cb-e70826ecdd06"
,
"name"
:
"Respond to Webhook"
}
],
"connections"
:
{
"Webhook"
:
{
"main"
:
[
[
{
"node"
:
"Edit Fields"
,
"type"
:
"main"
,
"index"
:
0
}
]
]
},
"Edit Fields"
:
{
"main"
:
[
[
{
"node"
:
"Respond to Webhook"
,
"type"
:
"main"
,
"index"
:
0
}
]
]
}
},
"pinData"
:
{},
"meta"
:
{
"instanceId"
:
"b3260713698838c44c1feb4c85f8df1b994dbf97b5dd2e2a2066a6ef03ce31ca"
}
}

四、核心概念扫盲

Node（节点）：执行一个功能操作，例如 HTTP 请求、格式转换、发送消息等
Workflow（工作流）：一组节点组合形成的自动化流程
Trigger（触发器）：启动工作流的事件，如 Webhook 请求、定时器等

五中文化界面设置

参考开源方案:https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese

1、先到release下载语言包 https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese/releases

2、通过docker 启动

docker run -it --rm --name n8ntest \-p 5678:5678 \-v [n8n-i18n-chinese 解压后的dist目录]:/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/n8n-editor-ui/dist \-e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN \-e N8N_SECURE_COOKIE=false \n8nio/n8n

重新启动后就可以看到中文界面了

六、进阶实践：从客户数据源提取并格式化信息

这是一个更完整的工作流示例，用于演示如何从数据源中获取客户信息并进行字段处理。

场景说明

通过一个自定义"客户数据源"节点获取客户列表，并使用 Set 节点进行字段清洗与拼接。

节点结构：

手动触发→客户数据源→字段清洗与转换

辅助说明：

使用了多个 Sticky Note 节点进行视觉注解。

节点说明

✅ 手动触发用于本地测试，代替 Webhook 或定时器

✅ 客户数据源模拟拉取客户信息，设置为 getAllPeople 并启用 returnAll: true

✅ 字段清洗与转换（Set 节点）提取字段并格式化，如下：

客户ID:{{$json.id}}
客户名称:{{$json.name}}
备注:{{$json.notes}}
测试字段:测试ID:{{$json.id}}

✅ Sticky Notes 说明包含文字提示：“获取演示数据”、"提取数据并准备传入下一个节点"等，有助于协作和文档化

可以看到点击运行，完成了数据格式化

这个场景能够实现很多业务场景的能力

📦 工作流 JSON


{
  "name": "第一个工作流",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "operation": "getAllPeople",
        "returnAll": true
      },
      "id": "444782d7-7927-436f-a586-5ec98c74a004",
      "name": "客户数据源",
      "type": "n8n-nodes-base.n8nTrainingCustomerDatastore",
      "position": [
        2860,
        980
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "## 关于快速上手工作流\n\n这是一个简化的工作流示例，演示如何从数据源获取客户信息并进行字段处理。",
        "height": 220,
        "width": 300
      },
      "id": "6aac7331-2126-43b3-9c88-23fa01c9bc7e",
      "name": "说明",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        2320,
        700
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "**获取演示数据**",
        "height": 300,
        "width": 220
      },
      "id": "65cf9de9-b96f-4469-b383-b759c03fb660",
      "name": "备注1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        2800,
        880
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "**提取数据并准备传入下一个节点**",
        "height": 300,
        "width": 220
      },
      "id": "0da243cf-6644-47b2-a9ca-d79d45d66bb1",
      "name": "备注2",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        3080,
        880
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {},
      "id": "d0938ffb-fb75-47c2-b9ee-1918765c1be8",
      "name": "手动触发（测试用）",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "position": [
        2620,
        980
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "df041e3c-fc09-4ba2-8e6b-37f2c6a02526",
              "name": "客户ID",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.id }}"
            },
            {
              "id": "bf288953-4fef-4f55-a45f-c223714919c0",
              "name": "客户名称",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.name }}"
            },
            {
              "id": "1cff0b21-6740-4697-9d2c-9bcb045af0be",
              "name": "备注",
              "type": "string",
              "value": "={{ $json.notes }}"
            },
            {
              "id": "3de31c84-a64e-4f0f-9cfb-d24bdd488773",
              "name": "测试字段",
              "type": "string",
              "value": "=测试ID: {{ $json.id }}"
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "id": "213d52ab-2083-4899-b412-1ba80cad071c",
      "name": "字段清洗与转换",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        3140,
        980
      ],
      "typeVersion": 3.3
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "## 关于快速上手工作流\n\n这是一个简化的工作流示例，演示如何从数据源获取客户信息并进行字段处理。",
        "height": 220,
        "width": 300
      },
      "id": "b57eed87-9c98-4680-a6c9-b1c4825b3f51",
      "name": "说明1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        2320,
        700
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "**获取演示数据**",
        "height": 300,
        "width": 220
      },
      "id": "000a99b2-cc8d-41e6-ab4c-7c829ba53767",
      "name": "备注",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        2800,
        880
      ],
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "**提取数据并准备传入下一个节点**",
        "height": 300,
        "width": 220
      },
      "id": "53c9f14f-2457-4d78-a0e8-a78ab3bda727",
      "name": "备注3",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        3080,
        880
      ],
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "pinData": {},
  "connections": {
    "客户数据源": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "字段清洗与转换",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "手动触发（测试用）": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "客户数据源",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  },
  "active": false,
  "settings": {
    "executionOrder": "v1"
  },
  "versionId": "c3302e76-1ef5-4a3d-9fda-17d7c05e8cb0",
  "meta": {
    "templateCredsSetupCompleted": true,
    "instanceId": "b3260713698838c44c1feb4c85f8df1b994dbf97b5dd2e2a2066a6ef03ce31ca"
  },
  "id": "jM3QBAXjfa0WvYoy",
  "tags": []
}

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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