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N8N 模板 拆解 工作流 實作 自動化

10 個最熱門 N8N 模板拆解：看懂結構就能改成自己的

拆解 10 個最多人使用的 N8N 模板：每個模板的核心邏輯、關鍵節點設定、以及你需要修改哪些地方才能直接套用。看完就能動手改。

N8NMarket 2026年4月20日

10 個最熱門 N8N 模板拆解：看懂結構就能改成自己的

光說「去找模板」不夠具體。這篇文章和 N8N 工作流模板 1700+ 怎麼選、怎麼改、怎麼套用 是一組，建議先讀那篇了解選模板的框架。

這篇文章做一件更直接的事：把 10 個最多人用的 N8N 模板，一個一個拆開來看——它的核心邏輯是什麼、關鍵節點怎麼設定、你需要改哪幾個地方才能用在自己的場景。

看完這篇，你對「N8N 模板長什麼樣、改什麼」會有非常清楚的圖像。

模板一：Gmail 自動分類轉存 Google Sheets

這是 N8N 新手最常找的第一個模板。幾乎每個工作者都有「某種信件需要整理」的需求。

核心流程結構：Gmail Trigger 監聽收件匣 → IF 節點過濾條件 → Google Sheets 新增一行

節點設定重點：

Gmail Trigger 的「Filters」欄位讓你指定只監聽哪些信件。常用的過濾條件是 From（寄件人）、Subject（主旨包含某關鍵字）、Label（有特定標籤）。沒有過濾的話，每封信都會觸發，通常不是你要的。

IF 節點進一步篩選，比如「主旨包含『發票』才繼續，否則停止流程」。

Google Sheets 的「Append Row」操作要對應欄位。模板裡預設的欄位名稱（Date、Subject、From、Body）要跟你試算表的欄頭一致，或者在 Mapping 欄位裡手動對應。

你需要改的地方：換 Gmail 憑證、換 Google Sheets 試算表 ID、調整 Filter 條件、對應欄位名稱。改成自己用的版本大概需要 15-20 分鐘。

模板二：Typeform 填答自動送 Welcome Email

行銷常用。有人填了你的詢問表單或訂閱表單，自動發一封個人化的歡迎信。

核心流程結構：Typeform Trigger 收到填答 → Gmail 發送歡迎信 + Google Sheets 記錄

節點設定重點：

Typeform Trigger 需要 Typeform 的 API Key 和你的 Form ID。進到 Typeform 後台，在 API Settings 取得 Personal Token，在你的 Form 頁面 URL 裡找到 Form ID（通常是一串英數字）。

Gmail 節點的 Body 欄位裡，用 Expression 取用填答內容。比如 {{ $json.answers[0].text }} 取第一題的回答。Typeform 回傳的資料結構裡，每個 answer 有一個 field 物件標記是哪一題，用 Expression Editor 看清楚結構再填。

你需要改的地方：換 Typeform API Key 和 Form ID、換 Gmail 憑證、調整 Email 內容模板、對應填答欄位到試算表。

模板三：Slack 關鍵字監控加通知

用來監控 Slack 頻道裡出現特定關鍵字（比如競品名稱、緊急詞彙、客戶名稱），立刻發通知給相關人員。

核心流程結構：Slack Trigger 新訊息 → IF 節點包含關鍵字 → Slack 發 DM 加 Email 通知

節點設定重點：

Slack Trigger 設定「監聽頻道」時，要填入 Channel ID（不是頻道名稱）。在 Slack 裡對頻道點右鍵 → 「Copy link」，URL 裡最後那串英數字就是 Channel ID。

IF 節點的條件：「text」欄位「Contains」你的關鍵字。如果有多個關鍵字，可以加多個 OR 條件，或者改用 Code 節點用正規表達式一次比對多個詞。

後續的 Slack DM 節點：「User」欄位填收通知的人的 Slack User ID。在 Slack 點對方頭像 → 「View profile」→「More」→「Copy member ID」。

你需要改的地方：換 Slack Bot Token、設定監聽的 Channel ID、填入你的關鍵字清單、設定通知對象的 User ID。

模板四：每日 AI 摘要報告

每天早上自動從多個來源抓資料，AI 整理成摘要，發到 Slack 或 Email。

核心流程結構：Schedule Trigger 每天 8:00 → HTTP Request 抓各來源資料 → Merge 節點合併 → OpenAI 節點生成摘要 → Slack 發送

節點設定重點：

多個 HTTP Request 節點平行抓資料，每個節點的輸出格式可能不一樣。用 Set 節點把每個來源的資料標準化成統一格式（比如「source」「title」「summary」三個欄位），然後 Merge 節點才能乾淨地合併。

OpenAI 節點的 Prompt 結構建議這樣寫：「你是一個商業分析師。以下是今天的資料：{{ $json.all_data }}。請用 200 字內整理成重點摘要，分段說明各項指標的變化。」

你需要改的地方：換 OpenAI API Key、調整抓取的資料來源 URL、修改 Prompt 符合你的業務需求、換 Slack Bot Token 和頻道。

模板五：電商訂單自動發貨通知

適合 Shopify 或 WooCommerce 商家。訂單狀態更新時自動發通知給顧客。

核心流程結構：Shopify Trigger 訂單狀態更新 → IF 節點狀態是「已出貨」 → Gmail 發送出貨通知

節點設定重點：

Shopify Trigger 需要在 Shopify 後台建立一個 Webhook，設定訂單更新事件。N8N 會提供一個 Webhook URL，把這個 URL 填進 Shopify 的 Webhooks 設定裡。

IF 節點判斷訂單狀態：{{ $json.fulfillment_status }} 等於 fulfilled 時才繼續，避免其他狀態的更新也觸發發信。

Gmail 節點的信件內容用 Expression 填入顧客名稱（{{ $json.shipping_address.first_name }}）、訂單編號（{{ $json.order_number }}）、物流追蹤號碼（{{ $json.fulfillments[0].tracking_number }}）。

你需要改的地方：換 Shopify Store URL 和 Access Token、換 Gmail 憑證、調整信件模板文字。

模板六：Lead Scoring 自動化

有新的 Lead 進來（填表、試用申請等），根據資料自動評分，高分的立刻通知業務跟進。

核心流程結構：Webhook Trigger 收到 Lead 資料 → Code 節點計算評分 → IF 節點分數高於閾值 → Slack 通知業務加 CRM 建立聯絡人

節點設定重點：

Code 節點是這個模板的核心，根據各種條件計算出一個數字評分。範例邏輯：

let score = 0;
const data = $input.first().json;

// 公司規模加分
if (data.company_size > 100) score += 30;
else if (data.company_size > 20) score += 15;

// 職位加分
if (['CEO', 'CTO', 'Director'].includes(data.job_title)) score += 25;

// 填答完整度加分
if (data.phone) score += 10;
if (data.company_name) score += 10;

return [{ json: { ...data, lead_score: score }}];

IF 節點：{{ $json.lead_score }} 大於 60（或你設定的閾值）走「高分路徑」。

你需要改的地方：調整評分邏輯（哪些欄位加幾分）、設定評分閾值、換 Slack 和 CRM 憑證。

模板七：社群媒體排程發文

準備好一週的內容後，一鍵排進 N8N，自動在指定時間發到多個平台。

核心流程結構：Google Sheets Trigger 有新行或狀態改為「待發布」 → Switch 節點分流 → 各平台發文節點

節點設定重點：

Google Sheets Trigger 監聽特定試算表，當某行的「Status」欄位改為「Ready」時觸發。這個「狀態欄位控制」的模式很實用，讓你可以在試算表裡批量管理排程。

Switch 節點判斷要發哪些平台：根據試算表的「Platforms」欄位（比如「Twitter, LinkedIn」）分流到對應的節點。

每個平台節點：Twitter 節點的文字上限 280 字，LinkedIn 可以更長，Facebook 支援圖片附件。模板裡通常會有不同的「Content」欄位對應不同平台。

你需要改的地方：設定各平台的 API Key 和 Access Token、調整試算表的欄位結構、設定發文時間欄位的格式。

模板八：PDF 文件自動摘要

有新文件上傳到 Google Drive 或 Dropbox，自動用 AI 摘要，把摘要存回試算表或發到 Slack。

核心流程結構：Google Drive Trigger 新文件上傳 → HTTP Request 下載文件 → OpenAI 摘要 → Google Sheets 記錄加 Slack 通知

節點設定重點：

Google Drive Trigger 設定監聽的資料夾 ID（從 Drive 的資料夾 URL 取得），並設定觸發條件為「File Created」。

文件下載後，如果是 PDF，需要用 Extract from File 節點（PDF 類型）把文字提取出來，才能丟給 OpenAI。如果是 Google Docs，用 Google Docs 節點直接讀取文字更方便。

OpenAI Prompt：「請用繁體中文，300 字以內，摘要以下文件的主要內容：{{ $json.text }}」

你需要改的地方：換 Google Drive 憑證、設定監聽的資料夾 ID、換 OpenAI API Key、調整摘要語言和長度。

模板九：AI 客服自動回覆（搭配知識庫）

收到客服信件或訊息，AI 根據你的知識庫自動回覆，回答不了的轉給人工。

核心流程結構：Webhook 或 Email Trigger → AI Agent 節點帶 RAG 工具 → IF 節點信心分數夠嗎 → 自動回覆或轉人工

節點設定重點：

AI Agent 節點連接 Vector Store 工具（你的知識庫）和 OpenAI。

IF 節點判斷 AI 的回覆品質：如果 AI 回覆裡包含「我不確定」「無法確認」等詞彙，就走「轉人工」路徑。這個設計讓 AI 在不確定的時候能正確升級，而不是自信地說錯話。

你需要改的地方：建立你自己的知識庫（Vector Store）、換各平台憑證、調整「不確定」的判斷邏輯。

完整的 RAG 知識庫建立方式，可以參考「第一個 AI Agent 工作流：RAG 客服機器人 30 分鐘搭好」那篇。

模板十：每週數據報告自動生成

每週一早上，從 Google Analytics、Ads、社群媒體自動抓上週數據，生成一份報告，發給老闆或客戶。

核心流程結構：Schedule Trigger 每週一 9:00 → 多個 API 節點抓數據 → Set 節點整理格式 → OpenAI 生成洞察 → Gmail 發送報告

節點設定重點：

多個 API 節點平行跑（Google Analytics Data API、各社群平台 API），用 Merge 節點合併。

Set 節點把各平台的指標統一成「metric_name + current_value + previous_value + change_percent」這種格式，方便 AI 做趨勢分析。

OpenAI Prompt 要求 AI 說出「重要發現」而不只是重複數字：「以下是上週的各項數據。請用商業語言說明 3 個最值得關注的發現，並說明可能的原因和建議行動。不要只是重複數字。」

你需要改的地方：設定各平台 API 憑證、調整抓取的指標和時間範圍、換 Email 收件人、調整報告格式和 Prompt。

改模板的共同原則

拆解了 10 個模板，你可能已經發現幾個共同點：

幾乎每個模板都需要換憑證。這是最基本的修改，佔你改模板時間的 30-40%。

資料欄位對應是第二常見的修改。模板裡的欄位名稱不一定符合你的資料結構，要手動對應。

Prompt 調整是讓 AI 節點「符合你的品牌和需求」的關鍵。不要直接用模板的 Prompt，根據你的實際場景調整。

一個模板通常不需要大改，只要把這三件事做好，80% 的場景都能直接用。

你有沒有正在考慮的場景，但不確定有沒有對應的模板？說說看，我幫你找。

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