1. 教程簡介

歡迎來到“無代碼工具探索”課程，這是專為非技術人員設計的指南（當然，技術人員也可以從中受益）。我們的目標是通過無代碼工具來提升工作效率，尤其是利用像 n8n 這樣的靈活數據庫平臺。這些工具被譽為“現代效率的魔法”，因為我們將其視作一種實現自動化的“神奇方式”，原因如下：

• 平臺局限：無代碼工具不擅長處理高并發任務，但對于小規模、復雜的數據管理任務則非常合適。n8n 提供的解決方案更像是定制的藝術品，而不是批量生產的工業產品。
• 簡化復雜系統：使用無代碼工具時，常常需要集成復雜的外部服務（如 Slack），雖然只用到其中一小部分功能，但仍能順利運行，這讓人感受到“神奇”。
• 應用場景：這些工具更適合幫助小團隊或個人提高效率，而非直接服務于大規模消費者。個人用戶可以接受較低的穩定性，這使得一些在傳統開發中不可行的做法成為可能，比如跨平臺數據同步。因此，無代碼開發與傳統編程有著不同的思維方式。
• 趣味命名：課程作者們都是資深電影愛好者，他們為課程起了充滿電影風格的標題，增加了不少趣味性。

希望每位學習者都能通過學習，創建屬于自己的“夢幻AI庫”。

2. 誰適合學習無代碼工具及其學習曲線

無代碼工具的學習難度取決于個人背景。如果你從未接觸過數據管理或相關領域，可能會覺得有些挑戰，因為你需要理解基本的數據結構和邏輯。

對于項目經理或運營人員來說，繁瑣的表單設置和數據同步可能會耗費一些時間。例如，想要將 n8n 連接到 Slack 進行數據通知，你需要：

• 你需要首先注冊 Google Cloud
• 創建一個 App（項目）
• 開啟相關 Google Sheets API
• 把 Token 加入到 n8n 中
• 在 n8n 的界面用 Aouth 登錄個人賬號
• 把需要用到的表格的 url 貼到 n8n 的界面

雖然看似復雜，但我們將幫助大家有效降低學習難度。雖然課程不會逐步指導每個服務的配置，但會教你如何利用搜索引擎和 n8n 的官方文檔自學配置，做到“授人以漁”。

這些內容在 n8n 官方文檔中可能找不到，因為無代碼工具的目標是讓用戶無需編寫代碼，而將配置問題交給其他服務處理。

如果你有豐富的在線工具使用經驗，那么學習 n8n 會相對容易，因為你需要做的通常是為工具搭建基礎而非編寫復雜邏輯。

特別提醒，在使用無代碼工具時，解決問題才是首要目標，即便在過程中可能對某些工具設計不甚理解，但這不應妨礙我們利用它們解決實際問題。

學習無代碼工具所需的背景知識

我們為大家準備了一份背景知識清單，以供參考：

• 初學者：如果你準備使用大量現成的、封裝好的模板來完成任務。
  | 掌握程度 | 技能描述 |
  |------------------|--------------------------------------------------------------------------|
  | 【必須】 | 具備基本的數據管理概念，對數據的輸入、輸出、過濾、條件設置等概念有基本的了解； |
  | 【必須】 | 具備科學上網的能力； |
  | 【必須】 | 動手能力和配置能力，盡管 n8n 的易用性很高，但不代表對接的第三方服務配置都是無縫的； |
  | 【可以借助工具】 | 一定程度的英語閱讀能力； |

• 進階：如果你準備定制開發一部分沒有現成模板的功能，比如通過 API 調用一個特定服務。
  | 掌握程度 | 技能描述 |
  |------------------|--------------------------------------------------------------------------|
  | 【必須】 | 了解 REST API、Webhook 等常見網絡請求與通信協議； |
  | 【必須】 | 掌握與 ChatGPT 結對編程的能力，并且能夠讀懂 JavaScript 或者 Python 腳本；|
  | 【可以借助工具】 | 能夠熟讀接口文檔和流程圖； |
  | 【可以借助工具】 | 數據庫管理與故障排查； |

3. 為什么n8n在當前越來越值得學習？

自從 AI 工具開始普及，許多人意識到：“AI 不會取代人類，但會取代那些不懂如何利用 AI 的人。”

很多非技術背景的人對 AI 的理解仍然模糊不清——有時，他們認為 AI 無所不能；有時，他們又覺得 AI 無能為力。

這種困惑的原因很簡單：非技術人員難以區分 AI 作為產品和 AI 作為技術的不同能力與局限性。

例如，有些朋友問我：為什么他們的 AI 助手不能自動整理電子表格中的數據。這是因為 AI 助手是一個產品，不能自我調用。也就是說，你不能讓它自動根據某一列的內容更新另一列。

另一些朋友問我：為何使用我提供的 AI API 時，不能實時搜索信息。這是因為 API 不是一個產品，它不具備大模型之外的工程能力。要同時搜索信息并利用 API 的某些功能，就需要額外構建一個工具，幫助 API 讀取網上的信息。

如果我們把 AI 比作人，可以這樣理解：

• AI 產品（如 ChatGPT、Siri）：就像一個被廠商賦予固定工具的人，可以使用廠家提供的功能完成任務。不過，廠商通常限制其功能以控制成本和安全。

• AI API：如同一個手中沒有工具的人，可以與它對話和思考（利用其內在知識），但無法單獨完成任務。然而，你可以為它提供工具（如 Excel、Notion），然后它就能按你的要求行動。

在實際使用中，這意味著 ChatGPT 能夠直接讀取 PDF 文檔，但可能無法處理超過一定字數的文檔（受限于成本）。而 API 無法直接讀取 PDF，但如果你搭建了一個工具讓它可以訪問 PDF，它就能處理更大的內容，不過這部分成本由你承擔。

因此，為了充分發揮 AI 的潛力，最好以 API 的形式使用 AI。同時，為了讓這個“手腳自由”的 AI 擁有合適的工具，我們需要為它設計工具，也就是構建一些工程，使 AI 能與世界互動。

問題是：如果我不是技術人員，如何為 AI 打造工具呢？

這就是 n8n 的用武之地。

n8n 是一個靈活的無代碼數據庫平臺，AI 出現之前，它主要用于管理日常數據——即“學會 Excel 工作不愁”類的應用場景。它允許你通過圖形化界面管理和自動化數據流程。

對于我們而言，n8n 的工作流可能只是節省了一些時間，但對 AI 而言，n8n 是通往數字世界其他事物的互動渠道。

作為程序的 AI，與這個世界的互動方式其實與我們相似。以數據整理為例，我們用鼠標打開 Excel，找到并修改指定的行列，然后保存文件。而對 AI 來說，它無法使用鼠標，所以需要用 API 調用數據接口；沒有眼睛，所以需要解析數據；最后還需要保存修改結果。

在不同的編程環境中，這些操作有不同的實現方式，但在 n8n 里，所有的這些都變成了可視化的操作，就像下圖這樣：

那么，AI 如何介入這個流程呢？我們只需要在流程中加入一個 AI 操作，就像這樣：

如此一來，我們就實現了讓 AI 能夠訪問并處理 n8n 數據庫中的信息，對數據進行修改，然后保存結果這樣一個流程。

我們剛才添加的AI節點是可以單獨配置中轉API的，也就說你可以自由的集成市面上所有的模型，國內的國外的都可以，而且不需要魔法，聽起來是不是特別棒，哪里去找呢？
配置方法可以參考我的另一篇CSDN博文
一個中轉API Key解決跨境大模型調用難題，玩轉Claude、GPT、Gemini，高并發無限制，親測國內可用

當然，這只是一個簡單的例子，你還可以用 n8n 讓 AI 與更多服務互動，幾乎讓 AI 與數字世界中的所有其他主體暢通無阻。在這個過程中，你幾乎不需要編寫任何代碼，只需通過簡單的操作即可。

至此，你終于成為了一個“會用 AI 的人”。