n8n/Dify 自动化工作流实战教程
什么是n8n和Dify
n8n — 工作流自动化平台
- 开源版Zapier/Make
- 可视化拖拽连接各种服务
- 支持400+集成（微信、钉钉、飞书、GitHub、数据库等）
- 自托管，数据在你手里
Dify — AI应用开发平台
商业价值：
- 帮企业搭建自动化流程：¥3000-¥20000/个
- AI客服/助手搭建：¥5000-¥30000
- 数据同步服务：¥2000/月
- 培训服务：¥3000/天
n8n安装与配置
Docker部署
# 一行命令启动n8n
docker run -d --name n8n \
-p 5678:5678 \
-v n8n_data:/home/node/.n8n \
n8nio/n8n
# 访问 http://localhost:5678
核心概念
Workflow（工作流）= 一系列节点的连接
Node（节点）= 一个操作（发送邮件、查询数据库、调用API）
Trigger（触发器）= 工作流的启动条件（定时、Webhook、事件）
Connection（连接）= 节点之间的数据传递
实战案例1：自动日报生成
触发：每天18:00
├── 读取GitHub commits
├── 读取Jira任务状态
├── 用AI总结今日工作
├── 生成日报
└── 发送到飞书群
n8n工作流JSON
{
"nodes": [
{
"name": "定时触发",
"type": "n8n-nodes-base.cron",
"parameters": {
"rule": "0 18 * * *"
}
},
{
"name": "获取GitHub提交",
"type": "n8n-nodes-base.github",
"parameters": {
"operation": "getCommits",
"owner": "your-org",
"repo": "your-repo"
}
},
{
"name": "AI总结",
"type": "n8n-nodes-base.openAi",
"parameters": {
"model": "gpt-4o",
"prompt": "根据以下GitHub提交记录，生成一份简洁的工作日报：\n{{$json.commits}}"
}
},
{
"name": "发送到飞书",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx",
"method": "POST",
"body": {
"msg_type": "text",
"content": {"text": "{{$json.summary}}"}
}
}
}
]
}
实战案例2：智能客服
Dify搭建
步骤：
1. 创建"聊天助手"应用
2. 配置系统提示词：
"你是XX公司的客服助手，负责回答产品问题、处理退货、查询订单。
请用友好的语气回答，如果不确定请转人工。"
3. 关联知识库（产品手册、FAQ、退货政策）
4. 配置对话开场白
5. 发布为Web应用或嵌入网站
API集成
import requests
def chat_with_bot(question: str, user_id: str) -> str:
"""调用Dify聊天API"""
resp = requests.post(
"http://localhost:3000/v1/chat-messages",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
json={
"query": question,
"inputs": {},
"response_mode": "blocking",
"user": user_id,
}
)
return resp.json()["answer"]
# 使用
answer = chat_with_bot("我想退货，怎么操作？", "user_123")
print(answer)
实战案例3：数据同步管道
需求：飞书表格 → MySQL → BI报表
n8n工作流：
1. 定时触发（每小时）
2. 读取飞书多维表格数据
3. 数据清洗和转换
4. 写入MySQL数据库
5. 触发BI报表刷新
6. 发送通知（如果有异常数据）
n8n常用节点
触发器
├── Cron Trigger — 定时触发
├── Webhook Trigger — HTTP请求触发
├── Email Trigger — 收邮件触发
├── RSS Trigger — RSS更新触发
└── File Trigger — 文件变化触发
数据处理
├── Set — 设置/转换数据
├── Function — 自定义JavaScript
├── IF — 条件判断
├── Switch — 多条件分支
├── Merge — 合并数据
└── Split — 拆分数据
外部服务
├── HTTP Request — 调用任何API
├── MySQL/PostgreSQL — 数据库操作
├── Gmail/Outlook — 邮件
├── Slack/飞书/钉钉 — 消息
├── GitHub — 代码管理
└── Google Sheets — 表格操作
Dify高级功能
Agent模式
配置Agent：
├── 工具：搜索、计算器、代码执行、API调用
├── 推理：让AI决定用哪个工具
└── 记忆：支持多轮对话
示例：
用户："帮我查一下今天的天气，然后发邮件给张三"
AI自动：
1. 调用天气API查天气
2. 调用邮件API发邮件
工作流模式
可视化编排：
├── 开始节点 → 用户输入
├── LLM节点 → AI处理
├── 条件节点 → 判断逻辑
├── API节点 → 调用外部服务
└── 输出节点 → 返回结果
商业化模板
模板1：电商自动化
需求：订单处理+客服+库存管理
技术：n8n + Dify + MySQL
报价：¥15000
包含：
├── 订单自动确认邮件
├── 库存预警通知
├── AI客服回复
├── 每日销售报表
└── 退款自动处理
模板2：内容自动化
需求：自动采集+AI改写+多平台发布
技术：n8n + Browser Use + Dify
报价：¥10000
包含：
├── RSS/网页内容采集
├── AI改写+配图
├── 自动发布到公众号/头条/知乎
├── 数据统计
└── 效果分析
模板3：HR自动化
需求：简历筛选+面试安排+入职流程
技术：n8n + Dify + 飞书
报价：¥20000
包含：
├── 简历自动解析
├── AI初筛+评分
├── 面试时间自动安排
├── Offer自动生成
└── 入职流程自动化
月收入预估
保守估计：
├── 5个自动化项目/月 × ¥8000 = ¥40000
├── 3个维护客户 × ¥2000/月 = ¥6000
└── 总计：¥46000/月
成本：
├── 服务器：¥200/月
├── LLM API：¥500/月
└── 总计：¥700/月
净收入：¥45300/月
下节预告
下一课：AI视频批量生产——用Kling/Wan2.2批量生成短视频。
评论