De la contacte de parteneri la câmpuri în n8n

Echipa de parteneriate de la Acme are nevoie de o modalitate simplă de a înregistra noi contacte de parteneri. Înainte de a se conecta la un CRM real, aceștia doresc un workflow care să creeze o fișă de contact structurată pe care să o poată inspecta.

Creează un workflow nou de la zero, cu un Manual Trigger și un nod Edit Fields (Set), care să genereze trei câmpuri — company_name, contact_name și email — cu valori de exemplu. Execută workflow-ul și confirmă că toate trei câmpuri apar în rezultate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în automatizarea fluxurilor de lucru cu n8n

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

779 reviews

Începe cursul gratuit

Începe să automatizezi cu n8n — platforma open-source pentru automatizarea fluxurilor de lucru. Descoperă ce face n8n unic printre instrumentele no-code, explorează interfața drag-and-drop și învață cum funcționează declanșatoarele, nodurile și conexiunile. La finalul acestui capitol, vei construi fluxuri de lucru complete care preiau date din formulare, apelează API-uri externe și transformă rezultatele cu nodul Edit Fields.

Exercise 1: Arta automatizării și n8n Exercise 2: Explorează primul tău workflow n8n!Exercise 3: Declanșarea fluxurilor de lucru în n8n Exercise 4: Prima piesă de domino din lanț!Exercise 5: Colectarea înscrierilor la evenimente cu Form Triggers Exercise 6: Creează-ți primul flux de lucru în n8n!Exercise 7: De la contacte de parteneri la câmpuri în n8n

Exercițiul curent

Exercise 8: Filtrarea datelor inutile cu Edit Fields Exercise 9: Înregistrarea înscrierilor la evenimente și a marcajelor de timp

Adaugă putere decizională fluxurilor tale de lucru n8n. Folosește nodurile If și Switch pentru a ramifica logica pe baza unor condiții, scrie expresii pentru a accesa și prelucra date dinamice, aplatizează structuri JSON imbricate și combină mai multe seturi de date într-un singur rezultat unificat — totul fără a scrie cod.

Exercise 1: Crearea unor fluxuri de lucru mai inteligente cu logică condițională Exercise 2: If vs. Switch Exercise 3: Ramificarea fluxurilor cu logică If Exercise 4: Gestionarea mai multor rezultate Exercise 5: Lucrul cu expresii și date dinamice Exercise 6: Valori statice vs. dinamice Exercise 7: Lucrând cu expresii Exercise 8: Aplatizăm datele imbricate!Exercise 9: Combinarea și structurarea datelor Exercise 10: Îmbinarea seturilor de date fără efort Exercise 11: Ce se întâmplă cu înregistrările fără corespondență?

Potențează-ți automatizările cu inteligență artificială. Conectează noduri Agent bazate pe OpenAI la fluxurile tale de lucru n8n, creează prompturi care clasifică și rezumă text, direcționează rezultatele prin ramuri condiționale și construiește fluxuri end-to-end care preiau date din formulare, le îmbogățesc cu inteligența unui LLM și livrează rezultate personalizate — fără cod.

Exercise 1: Introducere în LLM-uri în fluxuri de lucru Exercise 2: Bazat pe reguli sau LLM?Exercise 3: Construiește primul tău flux de lucru cu Agent Exercise 4: Folosește rezultatul Agentului în continuarea fluxului Exercise 5: Personalizare și categorizare cu LLM-uri Exercise 6: Clasifică și rutează feedback-ul clienților Exercise 7: Redactează un răspuns personalizat Exercise 8: Construirea unui flux de lucru automatizat complet Exercise 9: Ar trebui automatizat?Exercise 10: Construiește pipeline-ul de onboarding Exercise 11: Personalizează și finisează pipeline-ul Exercise 12: Felicitări!