1. 教程简介

欢迎来到“无代码工具探索”课程，这是专为非技术人员设计的指南（当然，技术人员也可以从中受益）。我们的目标是通过无代码工具来提升工作效率，尤其是利用像 n8n 这样的灵活数据库平台。这些工具被誉为“现代效率的魔法”，因为我们将其视作一种实现自动化的“神奇方式”，原因如下：

• 平台局限：无代码工具不擅长处理高并发任务，但对于小规模、复杂的数据管理任务则非常合适。n8n 提供的解决方案更像是定制的艺术品，而不是批量生产的工业产品。
• 简化复杂系统：使用无代码工具时，常常需要集成复杂的外部服务（如 Slack），虽然只用到其中一小部分功能，但仍能顺利运行，这让人感受到“神奇”。
• 应用场景：这些工具更适合帮助小团队或个人提高效率，而非直接服务于大规模消费者。个人用户可以接受较低的稳定性，这使得一些在传统开发中不可行的做法成为可能，比如跨平台数据同步。因此，无代码开发与传统编程有着不同的思维方式。
• 趣味命名：课程作者们都是资深电影爱好者，他们为课程起了充满电影风格的标题，增加了不少趣味性。

希望每位学习者都能通过学习，创建属于自己的“梦幻AI库”。

2. 谁适合学习无代码工具及其学习曲线

无代码工具的学习难度取决于个人背景。如果你从未接触过数据管理或相关领域，可能会觉得有些挑战，因为你需要理解基本的数据结构和逻辑。

对于项目经理或运营人员来说，繁琐的表单设置和数据同步可能会耗费一些时间。例如，想要将 n8n 连接到 Slack 进行数据通知，你需要：

• 你需要首先注册 Google Cloud
• 创建一个 App（项目）
• 开启相关 Google Sheets API
• 把 Token 加入到 n8n 中
• 在 n8n 的界面用 Aouth 登录个人账号
• 把需要用到的表格的 url 贴到 n8n 的界面

虽然看似复杂，但我们将帮助大家有效降低学习难度。虽然课程不会逐步指导每个服务的配置，但会教你如何利用搜索引擎和 n8n 的官方文档自学配置，做到“授人以渔”。

这些内容在 n8n 官方文档中可能找不到，因为无代码工具的目标是让用户无需编写代码，而将配置问题交给其他服务处理。

如果你有丰富的在线工具使用经验，那么学习 n8n 会相对容易，因为你需要做的通常是为工具搭建基础而非编写复杂逻辑。

特别提醒，在使用无代码工具时，解决问题才是首要目标，即便在过程中可能对某些工具设计不甚理解，但这不应妨碍我们利用它们解决实际问题。

学习无代码工具所需的背景知识

我们为大家准备了一份背景知识清单，以供参考：

• 初学者：如果你准备使用大量现成的、封装好的模板来完成任务。
  | 掌握程度 | 技能描述 |
  |------------------|--------------------------------------------------------------------------|
  | 【必须】 | 具备基本的数据管理概念，对数据的输入、输出、过滤、条件设置等概念有基本的了解； |
  | 【必须】 | 具备科学上网的能力； |
  | 【必须】 | 动手能力和配置能力，尽管 n8n 的易用性很高，但不代表对接的第三方服务配置都是无缝的； |
  | 【可以借助工具】 | 一定程度的英语阅读能力； |

• 进阶：如果你准备定制开发一部分没有现成模板的功能，比如通过 API 调用一个特定服务。
  | 掌握程度 | 技能描述 |
  |------------------|--------------------------------------------------------------------------|
  | 【必须】 | 了解 REST API、Webhook 等常见网络请求与通信协议； |
  | 【必须】 | 掌握与 ChatGPT 结对编程的能力，并且能够读懂 JavaScript 或者 Python 脚本；|
  | 【可以借助工具】 | 能够熟读接口文档和流程图； |
  | 【可以借助工具】 | 数据库管理与故障排查； |

3. 为什么n8n在当前越来越值得学习？

自从 AI 工具开始普及，许多人意识到：“AI 不会取代人类，但会取代那些不懂如何利用 AI 的人。”

很多非技术背景的人对 AI 的理解仍然模糊不清——有时，他们认为 AI 无所不能；有时，他们又觉得 AI 无能为力。

这种困惑的原因很简单：非技术人员难以区分 AI 作为产品和 AI 作为技术的不同能力与局限性。

例如，有些朋友问我：为什么他们的 AI 助手不能自动整理电子表格中的数据。这是因为 AI 助手是一个产品，不能自我调用。也就是说，你不能让它自动根据某一列的内容更新另一列。

另一些朋友问我：为何使用我提供的 AI API 时，不能实时搜索信息。这是因为 API 不是一个产品，它不具备大模型之外的工程能力。要同时搜索信息并利用 API 的某些功能，就需要额外构建一个工具，帮助 API 读取网上的信息。

如果我们把 AI 比作人，可以这样理解：

• AI 产品（如 ChatGPT、Siri）：就像一个被厂商赋予固定工具的人，可以使用厂家提供的功能完成任务。不过，厂商通常限制其功能以控制成本和安全。

• AI API：如同一个手中没有工具的人，可以与它对话和思考（利用其内在知识），但无法单独完成任务。然而，你可以为它提供工具（如 Excel、Notion），然后它就能按你的要求行动。

在实际使用中，这意味着 ChatGPT 能够直接读取 PDF 文档，但可能无法处理超过一定字数的文档（受限于成本）。而 API 无法直接读取 PDF，但如果你搭建了一个工具让它可以访问 PDF，它就能处理更大的内容，不过这部分成本由你承担。

因此，为了充分发挥 AI 的潜力，最好以 API 的形式使用 AI。同时，为了让这个“手脚自由”的 AI 拥有合适的工具，我们需要为它设计工具，也就是构建一些工程，使 AI 能与世界互动。

问题是：如果我不是技术人员，如何为 AI 打造工具呢？

这就是 n8n 的用武之地。

n8n 是一个灵活的无代码数据库平台，AI 出现之前，它主要用于管理日常数据——即“学会 Excel 工作不愁”类的应用场景。它允许你通过图形化界面管理和自动化数据流程。

对于我们而言，n8n 的工作流可能只是节省了一些时间，但对 AI 而言，n8n 是通往数字世界其他事物的互动渠道。

作为程序的 AI，与这个世界的互动方式其实与我们相似。以数据整理为例，我们用鼠标打开 Excel，找到并修改指定的行列，然后保存文件。而对 AI 来说，它无法使用鼠标，所以需要用 API 调用数据接口；没有眼睛，所以需要解析数据；最后还需要保存修改结果。

在不同的编程环境中，这些操作有不同的实现方式，但在 n8n 里，所有的这些都变成了可视化的操作，就像下图这样：

那么，AI 如何介入这个流程呢？我们只需要在流程中加入一个 AI 操作，就像这样：

如此一来，我们就实现了让 AI 能够访问并处理 n8n 数据库中的信息，对数据进行修改，然后保存结果这样一个流程。

我们刚才添加的AI节点是可以单独配置中转API的，也就说你可以自由的集成市面上所有的模型，国内的国外的都可以，而且不需要魔法，听起来是不是特别棒，哪里去找呢？
配置方法可以参考我的另一篇CSDN博文
一个中转API Key解决跨境大模型调用难题，玩转Claude、GPT、Gemini，高并发无限制，亲测国内可用

当然，这只是一个简单的例子，你还可以用 n8n 让 AI 与更多服务互动，几乎让 AI 与数字世界中的所有其他主体畅通无阻。在这个过程中，你几乎不需要编写任何代码，只需通过简单的操作即可。

至此，你终于成为了一个“会用 AI 的人”。