過去一個禮拜，我開始使用 n8n 這個工具，雖然工作上還沒有使用得很深入，但已經帶給我很多快樂。
這種快樂，來自於探索新事物時的發現，而且它還能幫助你把事情做得更快、更好，並避免人工低級失誤。這種正向回饋很可怕，讓我那兩三天就像是老鼠一樣，一直跑、一直跑，連 AI 都勸我休息。
為什麼要學 n8n 自動化工具
老實說上面那張圖，我要達到的目標並沒有很難，但由於是第一次實作，花了比較多時間。
之前，其實我也有碰過其他自動化工具，例如：Zapier。但之所以沒有繼續使用，原因也很簡單，因為要錢。並不是說 n8n 就不需要費用，只是在費用結構上 n8n 更像是，只要你付一筆伺服器費用，後續怎麼玩都隨便你，這種看似高 CP 值的選擇很容易打動我。
其次是我在開始研究 n8n 後，不斷被演算法推薦影片，發現串接 AI Agent 後有很多想像的可能性，因此開始研究。（這也是我重新研究自動化工具的原因，不然頂多用 Google Apps Script 寫一些腳本）
另外我也很喜歡 n8n 的視覺化界面，很清楚地把流程畫出來。而實際使用後，我也覺得這才是核心，強迫你去把工作流程想清楚；把一個任務拆解成一個個節點。
這就很像工作上，你會發現很多事情無法交接；為什麼我能做，交給別人就不行。原因很可能是流程不清楚。如果做不到位，那就是總有疏漏。這在你開始畫流程圖的時候，就會慢慢清晰。
建立第一個 n8n 工作流：自動化 Meta 廣告報表
架設 n8n 伺服器的方法有很多，包括直接透過官方付費託管，或是找雲端主機託管，也可以在自己的主機或電腦上安裝。
評估費用和硬體後，我決定找雲端主機託管我的 n8n 伺服器，流程就跟找雲端主機架設 WordPress 網站一樣，非常簡單。
有鑑於我是一個廣告投手，我的第一個工作流，就是想辦法自動化客戶的 Meta 廣告報表。每天固定時間，幫我下載所有客戶的 Meta 廣告數據，存入指定的 Google Sheet，除了保存資料好調閱，後續也可以直接用 Looker Studio 檢視每個客戶的廣告成效。
其實我原本就已經在 Google Sheet 上找到一款叫 Adveronix 的類似外掛，不過免費版有一些限制，超過一定額度就不會執行。第一個工作流，選這個功能來做，也讓我立刻有省下一筆錢的感覺。
不過實作上還是有遇到一些困難，包括第一次要設定給 n8n 用的 Google 憑證、為了抓廣告數據必須建立 Facebook 應用程式、下載的數據格式不是我要的，還要另外經過程式碼節點，進行整理等等，但總算是完成了。
而實際做過一次，後續有些憑證不用再重複做，也會更清楚各個節點的邏輯，再做其他工作流，就會加速很多。
下一步就是串接 AI Agent 了吧
接著我也做了其他幾個工作流，包括跟客戶群組的通報系統，也串接了 Slack，通知我各種重要訊息。在寫這篇文章的時候，我正在研究一開始的目標；串接 AI Agent 來達到更多應用。
不過老實說，我是這麼樂觀的認為，在不久後的將來，科技巨頭們就會將 AI Agent 直接整合進 LLM 裡面，變得更加易用。或許未來沒有學習 n8n 的必要，但我認為學習這些工具，關鍵反而是在建立思維跟邏輯。
就像前面提到的，我必須能畫出清楚的工作流程圖，才能夠說給 AI 聽懂，讓它接力完成。又或是當 AI 給你的資料出問題時，你是否能洞察。
舉例來說：在我建立某個工作流的時候，需要寫一段 JavaScript 來處理資料，這部分我不懂，當然是跟 AI 協作。而他接連給了我好幾次錯誤的程式碼，怎麼試都失敗，最後我只好一行一行對。雖然我不會寫程式碼，但過往的工作經驗也看過很多，最後終於讓我找到錯誤的癥結點。
從學習數位工具到數位轉型
我一直有種感覺，這些數位工具的設計，除了提高你的工作效率，也在引導你進行數位轉型。沒有跳下來使用，就不知道該怎麼設計你的工作流。沒有接觸或成為使用者，就不知道怎麼設計產品、面對市場。