n8n工作流详解（附：构建工作流教程）

在构建智能自动化流程时，理解如何系统地构建和运行 n8n 工作流是至关重要的。本指南将从工程实践的角度，剖析一个基础工作流的搭建过程，涵盖关键的数据流、逻辑控制与外部集成机制，旨在帮助工程师建立起对 n8n 运行机制的深度理解。

此快速入门推荐使用 n8n Cloud 环境，新用户可通过注册账户进行免费试用。核心学习目标包括：

• 从零开始初始化一个工作流（Workflow）。
• 掌握关键的工程概念与操作技巧，例如：
  • 利用触发器（Trigger Node）启动工作流的执行周期。
  • 配置并管理认证凭据（Credential）。
  • 进行数据处理与结构转换。
  • 在工作流中嵌入条件逻辑（Logic）。
  • 运用表达式（Expression）实现动态数据引用。

第一步：初始化工作流容器

在 n8n 界面中，创建新工作流是构建自动化任务的基础。这通常通过以下两种方式之一完成：

• 如果系统显示欢迎界面，选择 从头开始 选项。
• 若位于 工作流 列表的 概述 页面，则选择 创建工作流 按钮。

第二步：配置系统触发器节点

n8n 工作流的执行可以基于两种模式：手动触发（测试工作流）或自动化触发。自动化模式依赖于作为首个节点的触发器节点，该节点可响应外部事件或依据预设的时间表运行。

针对本案例，我们采用 计划触发器 节点，以实现周期性调度运行：

1. 选择 添加第一步。
2. 搜索 Schedule 并选择 计划触发器 节点添加到画布。
3. 在节点配置中，设定触发周期：
   • 将 触发间隔 设为 周。
   • 触发间隔周数 设为 1。
   • 时间配置示例：在 触发工作日 设为 星期一，触发小时 设为 上午 9 点，触发分钟 设为 0。
4. 关闭节点详细视图，返回画布。

第三步：集成 NASA API 与凭据管理

我们引入 NASA 节点 来与 NASA 的公共 API 进行数据交互，以获取实时的太阳事件（Solar Flare）数据。

1. 点击 计划触发器 节点上的 添加节点 连接器。
2. 搜索 NASA，并选择操作 获取 DONKI 太阳耀斑。
3. 配置 NASA API 访问凭据：
   1. 选择 NASA API 凭据 下拉菜单中的 创建新凭据。
   2. 访问 NASA API 密钥生成页面，填写表单以获取 API Key。
   3. 将接收到的 API 密钥复制并粘贴到 n8n 凭据视图的 API 密钥 字段。
   4. 选择 保存 并关闭凭据屏幕。新的凭据应已自动关联到 NASA 节点。
4. 配置数据查询范围（限制为过去 7 天）：
   1. 选择 添加字段，并选择 开始日期。
   2. 在 开始日期 旁切换到 表达式 选项卡，并打开完整的表达式编辑器 。
   3. 输入表达式以计算 7 天前的日期：

      {{ $today.minus(7, 'days') }} 

6. 选择 执行步骤 手动测试节点，验证 NASA API 调用是否成功返回过去七天的太阳耀斑数据。
7. 关闭 NASA 节点。

第四步：引入条件逻辑控制（If 节点）

为实现对不同类型太阳耀斑的分类处理，我们将使用 If 节点 在工作流中创建分支逻辑。我们将根据太阳耀斑的 classType 属性，将高级别事件导向一个输出，低级别或未匹配事件导向另一个输出。

1. 连接 NASA 节点 到 If 节点。
2. 配置 If 节点以检查数据：
   1. 将前一节点输出中的 classType 属性拖入 值 1 字段。（注意：此步骤要求 NASA 节点已成功运行并有数据缓存。）
   2. 将比较操作设置为 String > Contains。
   3. 在 值 2 中输入 X，代表最高分类的太阳耀斑。
   4. 执行 执行步骤 进行逻辑测试。OUTPUT 面板将显示匹配 True 或 False 的数据项。

   实时数据波动处理

   由于数据是实时获取，若测试期间没有 X 级耀斑，建议临时将 值 2 替换为 A、B、C 或 M 等较低级别，以确保逻辑分支可以被激活和验证。

3. 关闭 If 节点。

第五步：实现工作流数据输出（Postbin）

工作流的最终步骤是根据 If 节点的判断结果，发送两个不同的报告。本例中，我们使用 Postbin（一个接收并显示数据的临时服务）作为输出终点。

1. 连接 If 节点的 true 输出到 PostBin 节点。
2. 在 Postbin 官网创建并复制一个 Bin ID，格式类似于 1651063625300-2016451240051。
3. 在 n8n 的 Postbin 节点中，将该 ID 粘贴到 Bin ID 字段。
4. 配置 Bin 内容：切换到 表达式 选项卡，打开编辑器 。
5. 构建输出消息，引用来自 If 节点的 classType 字段：

   There was a solar flare of class {{$json["classType"]}} 

6. 关闭 Postbin 节点。
7. 复制第一个 Postbin 节点，并将其连接到 If 节点的 false 输出路径，完成两个逻辑分支的输出配置。

第六步：工作流的系统级验证与部署

在所有组件配置完成后，需要进行系统级验证，并部署工作流以实现自动化运行。

1. 点击 测试工作流 按钮，运行整个流程，观察每个节点的执行状态与数据流向。
2. 返回 Postbin 页面，刷新以检查是否成功接收到符合逻辑判断的报告。
3. 如需工作流按照预设的计划周期（每周）自动执行，必须通过 激活 开关进行激活部署。

系统总结与工程启示

至此，我们已构建并验证了一个完整、可自动运行的自动化流程。这一实践不仅提供了一个实用的太阳耀斑报告系统，更重要的是，它验证了 n8n 自动化框架中的几个核心机制：

• 节点发现与连接：构建复杂数据管线的基本操作。
• 表达式与数据操作：实现动态、上下文敏感的数据转换。
• 凭据与安全：连接外部服务的认证管理机制。
• 逻辑控制（If 节点）：实现基于数据状态的分支处理能力。

下一步的工程优化方向，可以考虑将 Postbin 替换为更持久的通知机制（如邮件或企业IM），以提高报告系统的实用性。对于更深入的自动化架构研究，欢迎关注 Dr.n8n (drn8n.com) 的更多分享。