API otomasyonunu planla

Acme'in Pazarlama ekibi API'lerden kampanya verisi çekmek, dönüştürmek ve müşteri geri bildirimlerini AI ile özetlemek istiyor. İş akışı yapısını planlamak için her görevi doğru kategoriye yerleştir.

Bu egzersiz

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

İnteraktif egzersizlerimizden biriyle teoriyi pratiğe dökün

Egzersizi başlat

Bu egzersiz

n8n ile İş Akışı Otomasyonuna Giriş

kursunun bir parçasıdır

InicianteNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başlayın

n8n’in tetikleyiciler, düğümler ve veri akışıyla görsel iş akışı otomasyonunu nasıl sağladığını keşfet. Bu bölüm, n8n arayüzünü tanıtır, manuel ve forma dayalı tetikleyicileri inceler ve dallanma mantığı kurmayı, kullanıcı girdisi almayı ve kimlik bilgilerini kullanarak harici uygulamalara güvenle bağlanmayı gösterir. Otomatik süreçleri anlamak ve etkili şekilde denemek için gerekli temel kavramları vurgular.

Exercise 1: n8n’e Genel Bakış Exercise 2: Neden n8n?Exercise 3: n8n Arayüzü Exercise 4: Veri akışını canlı gör Exercise 5: Bir iş akışını tetikleme Exercise 6: İlk otomasyonunu oluştur Exercise 7: Form ile veri yakala Exercise 8: Mükemmel tetikleyiciyi seç Exercise 9: Harici uygulamalar ve kimlik bilgileri Exercise 10: Veriyi HTML’e dönüştür Exercise 11: Bir modele mesaj gönderme Exercise 12: Bağlantılarını güvenceye al

Mantık, yapı ve veri kalite kontrolleri ekleyerek akıllı ve güvenilir iş akışları oluşturmayı öğren. Bu bölüm, If ve Switch düğümleriyle dallanmayı, ifadeler veya kod kullanarak veriyi dönüştürmeyi ve temizlemeyi, çıktıları doğrulamayı ve hataları teşhis etmeyi inceler. Ayrıca, otomasyonlar karmaşıklaştıkça dayanıklı ve öngörülebilir kalmalarını sağlayan pratik hata işleme stratejilerini tanıtır.

Exercise 1: İş akışlarında koşullu mantık Exercise 2: If ve Switch Exercise 3: If mantığıyla akışları böl Exercise 4: Birden çok sonucu yönet Exercise 5: Veriyi dönüştürme ve temizleme Exercise 6: Temizlik görevleri Exercise 7: Merge düğümü Exercise 8: Dağınık girdi verisini düzelt Exercise 9: Veri kümelerini sorunsuz birleştir Exercise 10: İş akışlarını test etme ve doğrulama Exercise 11: Test etme ve doğrulama Exercise 12: Adım adım test et Exercise 13: Veri doğruluğunu kontrol et Exercise 14: İş akışı hatalarını ayıklama Exercise 15: Hata yönetimi Exercise 16: Özel hata mesajları oluştur Exercise 17: Bir iş akışı bekçisi oluştur

Dış dünya ile bağlanan, olay tabanlı ve akıllı otomasyonları nasıl kuracağını keşfet. Bu bölüm, webhook tabanlı tetikleyicileri, API güdümlü veri akışlarını ve gelen bilgiyi sınıflandırmak, özetlemek ve zenginleştirmek için LLM odaklı mantığı tanıtır. Ayrıca, ölçeklenebilir ve sağlam iş akışları tasarlamayı ve gerçek operasyonlar için otomasyonun ne zaman uygulanmaya değer olduğunu değerlendirmeyi öğreneceksin.

Exercise 1: Dış olaylardan akışları tetikleme Exercise 2: Doğru tetikleyiciyi seçmek Exercise 3: Bir Webhook bağlantısı kur Exercise 4: Gelen verileri filtrele Exercise 5: API verileri ve LLM'leri kullanma Exercise 6: API otomasyonunu planla

Geçerli Egzersiz

Exercise 7: API verisine mantık ekle Exercise 8: Yapay zekâ yanıtları üret Exercise 9: Sağlam, gerçek dünya otomasyonları oluşturma Exercise 10: Yeniden kullanılabilir mi, değil mi?Exercise 11: Çalışır bir prototip oluştur Exercise 12: AI karar verme ekle Exercise 13: Tüm otomasyonu test et Exercise 14: Doğru Otomasyon Stratejisini Seçmek Exercise 15: Otomasyon uygunluğunu değerlendir Exercise 16: Ekip paylaşımına hazırlan Exercise 17: Otomasyon için planlama Exercise 18: Tebrikler