n8nにおける自然言語でのワークフロー構築・編集: AIプロンプトエンジニアリングガイド

エグゼクティブサマリー

本レポートは、ワークフロー自動化プラットフォームn8nにおいて、自然言語を用いてワークフローを作成・編集するためのプロンプト事例を網羅的に提供することを目的とします。n8nにおけるAIの活用は、主に二つの異なる機能領域に分類されます。一つは、高レベルの指示からワークフローの構造（ノードと接続）自体を生成・修正するAI Workflow Builderです。もう一つは、ワークフロー内に配置され、テキストの要約、データの分類、コンテンツ生成といった具体的なタスクを実行するAI AgentおよびLLMノードです。

本レポートでは、これら二つの機能の違いを明確にし、それぞれに対応した豊富なプロンプト事例を、基本的なものから複雑なシナリオまで幅広く紹介します。本レポートの核心的な結論は、n8nにおける効果的なプロンプトとは、単なる会話的な要求を超え、AIの役割、タスク、利用可能なツール、そして厳密な出力形式を定義する、構造化され、意図的に設計された指示であるという点です。このアプローチにより、自動化プロセスに不可欠な信頼性と予測可能性が確保されます。

パート1: AI Workflow Builder：意図を構造に変換する

このセクションでは、ワークフローのキャンバス自体（ノードの選択、配置、接続）を生成、変更、デバッグするために使用されるプロンプトに焦点を当てます。

1.1. コアコンセプトと方法論

1.1.1. 「記述 → 監視 → 改良」ループ

AI Workflow Builderとの対話は、基本的な3ステップのプロセスに基づいています。ユーザーはまず自然言語で要件を記述し、AIがリアルタイムでワークフローを構築する過程を監視し、その後、追加のプロンプトを通じて生成されたワークフローを改良していきます ¹。この反復的なアプローチにより、対話形式で直感的にワークフローを構築し、洗練させることが可能になります ²。

1.1.2. プロンプトの哲学：目標指向 vs. ステップバイステップ

プロンプトには主に二つのアプローチが存在します。一つは、最終的な成果物を記述する「目標指向」のアプローチです（例：「毎日のニュースダイジェストを作成する」）。もう一つは、既存のワークフローに対して具体的な変更を指示する「ステップバイステップ」のアプローチです（例：「次に、AIに関する記事をフィルタリングするノードを追加する」）²。最初のドラフト作成には目標指向が有効であり、その後の微調整にはステップバイステップのアプローチが適しています ⁵。

1.1.3. データプライバシーとコンテキスト

AI Workflow Builderを使用する際、LLM（大規模言語モデル）と共有される情報と、プライベートに保たれる情報を理解することは重要です。ユーザーが記述したプロンプト、ワークフローの構造（ノード、その設定、接続）、および構築プロセス中にロードしたテストデータはAIモデルと共有されます。一方で、ログイン認証情報や過去のワークフロー実行データは共有されません ³。これにより、セキュリティを確保しつつ、AIの能力を活用できます。

1.1.4. 技術ユーザーのための発見ツールとしてのビルダー

AI Workflow Builderが技術ユーザーにもたらす本質的な価値は、単なる構築速度の向上に留まりません。むしろ、それは強力な「発見ツール」として機能します。n8nには500以上の統合機能が存在し、最適なノードやAPIを常に把握しておくことは困難です ⁶。ユーザーが高レベルの目標をプロンプトとして入力すると、ビルダーはユーザーがこれまで知らなかった、あるいは検討していなかったノードやアプローチを用いたワークフローを提案することがあります ²。これは、既知のプロセスを自動化するだけでなく、未知の最適な解決策を発見するプロセスを加速させます。つまり、単なる「構築」フェーズだけでなく、「研究開発」フェーズにおける生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めているのです。

1.2. ワークフロー作成プロンプト（ゼロから）

このセクションでは、新しいワークフローを生成するための具体的なプロンプト例をカテゴリ別に示します。これらの例は、[トリガー] -> [アクション] -> [出力/通知]という共通のパターンを示しています。

1.2.1. データ同期と転送

Typeformで新しいリードが追加されたら、HubSpotで新しいコンタクトを作成し、そのリードの価値が1000ドルを超える場合はSlackの#salesチャンネルにメッセージを送信する。 ⁷
毎週月曜日の午前9時に、Google Sheetsの新しい行をすべて取得し、それらをMySQLデータベースに追加する。 ⁸
Stripeの新しい請求書が作成されたら、そのPDFをダウンロードしてAmazon S3バケットに保存する。 ¹⁰

1.2.2. 通知とレポーティング

毎日午前7時に実行されるワークフローを作成する。Google Calendarで今日のミーティングを確認し、Gmailで緊急のメールをスキャンし、天気予報をチェックし、タスクリストを取得する。これらすべてをまとめて朝のブリーフィングを作成し、優先順位を付けてSlackで送信する。 ¹¹
Jiraで新しい課題が作成されたら、特定のDiscordチャンネルに詳細な通知を送信する。 ¹³
GitHubリポジトリへの新しいコミットを監視し、変更内容の要約をTelegramグループに投稿する。 ¹³

1.2.3. コンテンツとソーシャルメディア

毎日r/technologyサブレディットからトップ投稿を取得し、AIを使って上位3つを要約し、その要約をメールで送信する。 ¹⁴
Google Sheetsに新しい行が追加されたら、「トピック」列を使用してAIでブログ投稿を生成し、WordPressに下書きとして公開する。 ¹⁶
RSSフィードを監視し、新しい記事が見つかったらその内容を要約して、LinkedInに投稿する。 ¹⁴

表1: AI Workflow Builder プロンプト事例

ユースケース	主要サービス	プロンプト例
リード管理	Typeform, HubSpot, Slack	TypeformのリードをHubSpotに送信し、価値が1000ドル以上ならSlackで通知する。
日次ブリーフィング	Google Calendar, Gmail, OpenWeatherMap, Slack	カレンダー、緊急メール、天気をチェックし、朝のブリーフィングをSlackに送信する。
データウェアハウジング	Google Sheets, MySQL	毎週月曜に、Google Sheetsの新しい行をMySQLテーブルに同期する。
ソーシャルメディア自動化	Google Sheets, OpenAI, Instagram	Google Sheetsに新しいアイデアが追加されたら、AIでキャプションを書き、Instagramに投稿する。
コンテンツキュレーション	Reddit, OpenAI, Gmail	毎日サブレディットのトップ投稿を取得し、AIで要約してダイジェストをメールで送る。
請求書処理	Gmail, OpenAI, Google Sheets	Gmailに添付された請求書PDFから請求額と期日を抽出し、Google Sheetsに記録する。

1.3. ワークフロー編集・改良プロンプト

AI Workflow Builderの真価は、対話による反復的な改良プロセスにあります ²。以下に、既存のワークフローを編集・改良するためのプロンプト例を示します。

1.3.1. トリガーの変更

トリガーを手動開始から、1時間ごとに実行されるスケジュールに変更して。
現在のWebhookトリガーを、新しいGoogle Sheetsの行が追加されたときに起動するように変更する。

1.3.2. ロジックと条件の追加

「データ取得」ノードの後にIF条件を追加する。「ステータス」フィールドが「完了」の場合のみ続行し、それ以外の場合はワークフローを停止する。 ¹⁸
2つのデータソースをマージするノードを追加し、メールアドレスをキーとして結合して。

1.3.3. ノード/サービスの交換

TelegramノードをGmailノードに置き換えて。メールの本文には同じテキストコンテンツを使用する。 ⁵
現在のAIモデルをOpenAIからGoogle Geminiに変更して。

1.3.4. エラーハンドリングの追加

このワークフローにエラーハンドリングを追加して。いずれかのノードが失敗した場合、エラーメッセージを私のSlackに通知するようにする。 ²⁰
HTTPリクエストが失敗した場合に3回までリトライするロジックを実装して。

1.3.5. デバッグ

Gmailノードが失敗している。設定を確認して修正してほしい。 ¹⁴
JSONのパースでエラーが発生しているようだ。データ構造の問題を特定し、修正案を提示して。 ⁵

パート2: AI AgentおよびLLMノードのプロンプト：ワークフロー内の「頭脳」への指示

このセクションでは、ワークフロー内部に配置されたAIノードに対して、特定の知的タスクを実行させるためのプロンプト作成方法を詳述します。

2.1. n8nエージェントのための基礎的なプロンプトフレームワーク

自動化の文脈において、LLMの持つ確率的で予測不可能な性質は、安定したプロセスを阻害する「バグ」となり得ます。創造的な応答は望ましくなく、後続のノードが確実に解釈できる、決定論的で予測可能な出力が求められます ⁸。コミュニティの知見によれば、「出力形式を定義する必要がある」ことは絶対であり ²³、エージェントのエラー率が高いことも報告されています ⁷。この課題への対処法として、プロンプトを単なる「質問」ではなく、厳密な「プログラム」として扱うアプローチが確立されました。以下に示すフレームワークは、その「プロンプト・アズ・コード」言語の構文であり、AIの挙動を制御し、自動化における信頼性を確保するための不可欠なガードレールとして機能します。

2.1.1. 構造化プロンプトテンプレート

n8nエージェントの挙動を安定させる上で非常に効果的なのは、明確なセクションを持つ構造化されたプロンプトを使用することです ²³。

## Role (必須): AIのペルソナを定義します（例：「あなたは熟練したマーケティングコピーライターです」）。これにより、応答のトーンとスタイルが一貫します。
## Task(s) (必須): エージェントが実行すべきタスクを、明確に番号付きリストで列挙します。
## Response Format (必須): 出力形式を、最も一般的にはJSON形式で、厳密に定義します。これにより、機械的に処理可能な、予測された構造の応答が保証されます。JSONスキーマの例を含めることが推奨されます。
## 任意セクション: より複雑なシナリオでは、Tools（利用可能なツール）、Context（背景情報）、Rules（禁止事項などのルール）、Input/Output Examples（入出力例）といったセクションを追加して、エージェントの挙動をさらに細かく制御します。

2.1.2. CLEARフレームワーク

構造化テンプレートを補完する概念モデルとして、CLEARフレームワークが有効です。これは高品質なプロンプトを作成するための思考の枠組みを提供します ²⁴。

C – Context (文脈): AIがタスクを理解するために必要な背景情報を提供します。
L – Limitations (制約): 遵守すべきルールや制約（例：文字数制限、禁止事項）を定義します。
E – Examples (例): few-shotプロンプティング（いくつかの入出力例を示すこと）を用いて、モデルを正しい方向へ誘導します。
A – Actions (行動): 実行してほしい具体的な行動を明確に指示します。
R – Refinements (改良): プロンプトを一度で完成させようとせず、テストと改良を繰り返します。

2.2. タスクカテゴリ別プロンプト事例

表2: AI Agentプロンプトのスニペット（タスク別）

タスクカテゴリ	主要サービス	プロンプトのコンセプト	主要なプロンプト要素
データ抽出	Gmail, PDF	請求書番号、日付、合計金額を抽出する…	Role: データ抽出ボット, Task: テキスト解析, Response Format: invoice_id, date, totalを含むJSON
テキスト要約	Webページ, ドキュメント	記事を3つの箇条書きで要約する…	Role: リサーチアシスタント, Task: テキスト要約, Rules: 100語を超えないこと
コンテンツ作成	OpenAI, Google Gemini	AIの未来についてウィットに富んだLinkedIn投稿を作成する…	Role: ソーシャルメディアマネージャー, Context: ターゲットは技術専門家, Rules: 3-5個のハッシュタグを含める
感情分析	顧客レビュー, SNS	顧客フィードバックの感情を分析する…	Role: サポートアナリスト, Task: 感情分類, Response Format: sentiment (positive/negative/neutral), reasonを含むJSON
ツール利用	Google Calendar, API	「Date & Time」ツールを使い、「来週金曜午後3時」のUnixタイムスタンプを求める…	Task: 提供されたツールを使用する, Input: ユーザーの自然言語リクエスト, Tools: 利用可能なツールを定義

2.2.1. データの抽出と構造化

請求書処理:
`## Role
あなたはデータ抽出アシスタントです。

Task

請求書のテキストから、請求書番号、発行日、支払期日、合計金額を抽出してください。

Response Format

invoice_id、issue_date、due_date、total_amountというキーを持つ有効なJSONオブジェクトのみで応答してください。`

⁸
カレンダーイベントの解析:
freeCodeCampのチュートリアルで示されたプロンプトは、優れた実践例です 22。このプロンプトは、{{ $now }}のようなn8nの式を使って現在の時刻をコンテキストとして与え、「明日」や「2時間後」といった相対的な表現を解決するためのルールを定義します。さらに、「Date & Time」ツールを使用して、計算された日時をGoogle Calendar APIが要求するUnixタイムスタンプ形式に変換するようエージェントに明確に指示します。
`## Overview
あなたは、ユーザーメッセージを解析して以下の詳細を特定するエージェントです：

ミーティングのタイトル
ミーティングの場所
ミーティングの開始および終了Unixタイム
ユーザーメッセージはこちらです： {{ $json.chatInput }}

Rules for event time identification:

現在の日時は次の通りです： {{ $now }}
「明日」「来週の金曜日」「2時間後」のような相対的なフレーズは、現在時刻を基準に解決してください。
期間が指定されている場合（例：「30分」や「2時間」）、開始時刻から終了時刻を計算してください。
開始時刻のみが指定されている場合、デフォルトの期間は60分です。

Getting event_start and event_end unix

計算されたイベントの開始時刻と終了時刻をUnixタイムに変換するために、「Date & Time」ツールを使用してください。`

²²
Google Analyticsクエリ:
曖昧さを排除した、非常に具体的で優れたプロンプトの例です。
あなたはGoogle Analyticsのデータアナリストです。GA4データを使用して、過去12ヶ月間のpurchase_revenueの月次トレンドを、deviceCategoryでセグメント化して表示してください。ただし、countryが「United States」と等しいセッションのみを含めてください。

²⁵

2.2.2. コンテンツの生成と変換

ソーシャルメディア投稿生成:
この例では、HTMLタグに似た形式で各セクションを明確に区切っています。
`
あなたは動画をウィットに富んだトーンのLinkedIn投稿に変換するAIアシスタントです。

短い動画のトランスクリプト
希望するトーン：ウィットに富んだ
対象読者：一般的なネットワーク

あなたはAPIやウェブ検索にアクセスできません。

3000文字以内で、エンゲージメントを誘うウィットに富んだLinkedIn投稿を作成してください。
`

²⁶

ブログ投稿生成（マルチエージェントアプローチ）:
より高度なパターンとして、複数のAIエージェントを連携させる手法があります。まず「プランナー」エージェントが記事の構成案を作成し、次に「ライター」エージェントがその構成案に基づいて本文を執筆し、最後に「エディター」エージェントが校正・修正を行います。これにより、各工程に特化した高品質なコンテンツ生成が可能になります 16。
メール返信文の作成:
`## Role
あなたは有能なアシスタントです。

Task

受信したメールを分析し、プロフェッショナルな返信文を作成してください。

Context

ユーザーの名前は山田太郎です。受信メールの内容は以下の通りです：[ここにメール本文を挿入]

Response Format

返信文のテキストのみを生成してください。`

²⁷

2.2.3. 分類と分析

感情分析:
`## Role
あなたは感情分析AIです。

Task

提供されたテキストの感情を分析し、「positive」「negative」「neutral」のいずれかに分類してください。分類の簡単な理由も添えてください。

Response Format

以下のJSON形式で応答してください：
{“sentiment”: “<分類>”, “reason”: “<理由>”}

²⁸
リードの質評価:
`## Role
あなたは営業開発担当者です。

Task

メッセージの内容に基づき、リードが有望かどうかを判断してください。優先度を「high」「medium」「low」のいずれかで割り当ててください。

Response Format

以下のJSON形式で応答してください：
{“qualified”: <true/false>, “priority”: “<high/medium/low>”, “reason”: “<理由>”}

²³
Gmailのラベリング:
`## Role
あなたはメール管理AIです。

Task

受信メールの内容、送信者、過去のやり取りを分析し、「要返信」「情報共有」「通知」「マーケティング」のいずれかのラベルを割り当ててください。

Response Format

割り当てるべきラベル名のみを返してください。`

²⁹

2.2.4. ツールとAPIの連携

ウェブ検索:
`## Role
あなたはリサーチエージェントです。

Task

web_searchツールを使用して、「ジェネレーティブAI」に関する最新ニュースを検索し、その結果を要約してください。`

²⁸
データベースクエリ（SQL Agent）:
n8nのSQL Agentを使用する場合、プロンプトはユーザーからの自然言語の質問そのものになります。エージェントがその質問を解釈し、適切なSQLクエリに変換して実行します。
ユーザー入力例：ジャンル別の総収益はいくらですか？

³¹
天気API:
エージェントにGet Weatherのようなツールが事前に設定されている場合、ユーザーは単純な質問をするだけで済みます。エージェントのシステムプロンプトが、このような質問に対してツールを使用するよう誘導します。
ユーザー入力例：パリの天気は？

³²

2.3. 高度なプロンプト技術

2.3.1. マルチエージェントシステム（オーケストレーション）

複雑なタスクを達成するために、複数の専門エージェントを連携させるアプローチです。「マスター」または「キャプテン」と呼ばれるエージェントがタスク全体を管理し、サブタスクを各専門エージェントに委任します ³³。

マスターエージェントへのプロンプト例:
`## Role
あなたはプロジェクトマネージャーです。

Task

あなたの目標は、新しいブログ記事を作成することです。

まず、「ResearchAgent」を呼び出して関連情報を収集してください。
次に、収集した情報を「WritingAgent」に渡して下書きを作成させてください。
最後に、下書きを「EditorAgent」に送ってレビューを依頼してください。`

2.3.2. 反復的な改良（フィードバックループ）

コンテンツの品質を継続的に向上させるために、フィードバックループを構築することができます。このパターンでは、「批評家(Critic)」「改良者(Refiner)」「評価者(Evaluator)」の3つのエージェントが連携します。批評家がコンテンツをレビューし、改良者がそのフィードバックに基づいて修正し、評価者が品質基準を満たしているか判断します。評価者が承認するまで、このプロセスがループします ³⁵。

「批評家」エージェントへのプロンプト例:
`## Role
あなたは厳しくも公正な編集者です。

Task

以下のテキストをレビューし、具体的で実行可能な改善点を3～5個リストアップしてください。明瞭さ、トーン、エンゲージメントに焦点を当ててください。`

2.3.3. プロンプトチェイニングとメモリ

一つのLLMノードの出力を、後続のLLMノードのプロンプトの一部として動的に使用することをプロンプトチェイニングと呼びます。さらに、Simple MemoryやWindow Buffer Memoryといったメモリノードを使用することで、会話の履歴をコンテキストとしてプロンプトに含めることができます。これにより、エージェントが過去のやり取りを「記憶」し、フォローアップの質問に自然に応答できるようになります ³¹。

パート3: ベストプラクティス、トラブルシューティング、および将来の展望

3.1. ベストプラクティスの統合

具体性が最重要: 曖昧なプロンプトは曖昧な結果しか生みません。「これを要約して」のような悪いプロンプトと、「この記事を、多忙な経営者向けに3つの箇条書きで要約して」のような良いプロンプトを比較することで、具体性の重要性が明らかになります ²⁴。
常に構造化出力（JSON）を要求する: 自動化における信頼性のために、JSON形式での出力を徹底することが不可欠です。Structured Output Parserノードを活用して、出力形式を強制します ²²。
エッジケースをテストする: 予期しない入力、空のデータ、曖昧なリクエストに対してプロンプトがどのように応答するかをテストすることが重要です ¹⁹。
トークンとコストを管理する: 単純なタスクにはGPT-4o-miniのような小型モデルを使用する、AIに送信する前にテキストをクリーンアップ・圧縮する、エラーハンドリングを実装してコストのかかる失敗実行を防ぐといった戦略が有効です ³⁷。

3.2. よくある落とし穴とトラブルシューティング

問題：エージェントのハルシネーション（幻覚）や不適切なツール使用
解決策: より明確な指示、より良い例（few-shot）、より明示的なルールを用いてプロンプトを改善します。タスクのスコープを限定し、曖昧さを排除することが重要です ⁷。
問題：一貫性のない、または解析不能な出力
解決策: プロンプト内で厳格なJSON出力形式を要求し、Structured Output Parserノードを使用します。これにより、後続のノードが確実にデータを処理できるようになります ¹⁴。
問題：エージェントが以前のメッセージを「忘れる」
解決策: Simple Memoryなどのメモリノードが正しく設定され、エージェントに接続されていることを確認します。メモリは、文脈に沿った対話を可能にするための鍵です ³⁶。

3.3. n8nにおける自然言語の未来

AIエージェントの能力は今後も向上し続け、マルチエージェント・オーケストレーションが標準的な機能になることが予想されます ⁷。AI Workflow Builderも進化を遂げ、より複雑なロジック、カスタムノード、さらには詳細な単一のプロンプトからアプリケーション全体を生成する能力を持つようになる可能性があります。これにより、自動化のアイデアから実装までの時間がさらに短縮されるでしょう。

結論

n8nにおけるAIプロンプティングは、ワークフローの構造を定義するAI Workflow Builderへの指示と、ワークフロー内のタスクを実行するAI Agent/LLMノードへの指示という、二つの明確に異なる領域に分けられます。本レポートを通じて明らかになった中心的なテーマは、信頼性が高く強力なAIオートメーションを実現するためには、単純な指示から脱却し、AIの役割、タスク、制約、出力形式を厳密に定義する、工学的に設計されたプロンプトへと移行することが不可欠であるという点です。

JSONのような構造化された出力を要求し、明確なフレームワークに従うことで、LLMの確率的な性質を制御し、決定論的な自動化プロセスに組み込むことが可能になります。本レポートで提供された豊富な事例とベストプラクティスは、ユーザーが自身のユースケースに合わせて効果的なプロンプトを設計し、n8nのAI機能を最大限に活用するための強固な基盤となるでしょう。今後のAI技術の進化とともに、この「プロンプト・アズ・コード」のアプローチは、ますます重要性を増していくと考えられます。

引用文献

AI Workflow Builder | n8n Docs https://docs.n8n.io/advanced-ai/ai-workflow-builder/
Build Entire n8n Workflow Automations Using AI Workflow Builder – AI Tools Club https://aitoolsclub.com/build-entire-n8n-workflow-automations-using-ai-workflow-builder/
n8n AI Workflow Builder And Its Alternatives. – Optimize Smart https://www.optimizesmart.com/n8n-ai-workflow-builder-and-its-alternatives/
n8n AI Workflow Builder Beta – From Prompts to Automated Workflows – C# Corner https://www.c-sharpcorner.com/article/n8n-ai-workflow-builder-beta-from-prompts-to-automated-workflows/
n8n’s AI Workflow Builder is out – how to enable and use it – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=zTTRz9RN9v4
AI Workflow Automation Platform & Tools – n8n https://n8n.io/
You’ll soon type your workflow in plain English and n8n will build it for you – Reddit https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1nzkuba/youll_soon_type_your_workflow_in_plain_english/
n8n: A Guide With Practical Examples – DataCamp https://www.datacamp.com/tutorial/n8n-ai
Designing the workflow – n8n Docs https://docs.n8n.io/courses/level-one/chapter-4/
HTTP Request and Read AI: Automate Workflows with n8n https://n8n.io/integrations/http-request/and/read-ai/
WE Built an AI Agent that Creates N8N Workflows With Simple Prompts : r/SaaS – Reddit https://www.reddit.com/r/SaaS/comments/1n5p7qu/we_built_an_ai_agent_that_creates_n8n_workflows/
WE Built an AI Agent that Creates N8N Workflows With Simple Prompts – Reddit https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1n0lvf9/we_built_an_ai_agent_that_creates_n8n_workflows/
How I Automated Release Notes with n8n — and Saved Hours | by Alex K – Medium https://medium.com/@nubreed004/how-i-automated-release-notes-with-n8n-and-saved-hours-3c6c69f3b685
ChatGPT, Artificial Intelligence and Automation – Reddit https://www.reddit.com/r/automation/new/
Reddit AI digest | n8n workflow template https://n8n.io/workflows/1895-reddit-ai-digest/
Content Farming – : AI-Powered Blog Automation for WordPress | n8n workflow template https://n8n.io/workflows/5230-content-farming-ai-powered-blog-automation-for-wordpress/
Auto-Generate Tech News Blog Posts with NewsAPI & Google Gemini to WordPress – N8N https://n8n.io/workflows/7397-auto-generate-tech-news-blog-posts-with-newsapi-and-google-gemini-to-wordpress/
“Master n8n in 2 Hours: Complete Beginner’s Guide for 2025” – Full Transcript Inside! | YTScribe https://ytscribe.com/v/AURnISajubk
N8n beginner guide – v0 by Vercel https://v0.app/chat/n8n-beginner-guide-eaEAXgiHROt
5 Self-Hosted n8n Secrets That Automation Pros Don’t Share (But Should) – Reddit https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1nexc1c/5_selfhosted_n8n_secrets_that_automation_pros/
Built an open-source workflow builder that is less error prone : r/automation – Reddit https://www.reddit.com/r/automation/comments/1o9f5uk/built_an_opensource_workflow_builder_that_is_less/
How to Build AI Workflows with n8n – freeCodeCamp https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-ai-workflows-with-n8n/
The only prompt template that made my AI Agents in n8n actually work every time – Reddit https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1l9zb4q/the_only_prompt_template_that_made_my_ai_agents/
How to Prompt to Create the Best AI Agent With n8n – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=PjXRzOOxe24&vl=en
How to Connect Google Analytics to n8n (step by step guide) – Optimize Smart https://www.optimizesmart.com/how-to-connect-google-analytics-to-n8n-step-by-step-guide/
AI Prompt Generator Workflow – N8N https://n8n.io/workflows/5045-ai-prompt-generator-workflow/
enescingoz/awesome-n8n-templates: Supercharge your workflow automation with this curated collection of n8n templates! Instantly connect your favorite apps-like Gmail, Telegram, Google Drive, Slack, and more-with ready-to-use, AI-powered automations. Save time, boost productivity, and unlock the true – GitHub https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates
News Research and Sentiment Analysis AI Agent with Gemini and SearXNG – N8N https://n8n.io/workflows/5286-news-research-and-sentiment-analysis-ai-agent-with-gemini-and-searxng/
Gmail AI Email Manager | n8n workflow template https://n8n.io/workflows/4722-gmail-ai-email-manager/
AI Email Organizer for GMail – Advanced Email Management & Sorting | n8n workflow template https://n8n.io/workflows/4687-ai-email-organizer-for-gmail-advanced-email-management-and-sorting/
AI Agents Explained: From Theory to Practical Deployment – n8n Blog https://blog.n8n.io/ai-agents/
Build Your First AI Agent | n8n workflow template https://n8n.io/workflows/6270-build-your-first-ai-agent/
Orchestrating Complex AI Workflows with AI Agents & LLMs – Lilys AI https://lilys.ai/notes/en/ai-agent-20251017/orchestrating-complex-ai-workflows
Terminal agent + Prompts = ready to import n8n workflow JSON files – GitHub https://github.com/jorgevz/n8n-workflows-maker
Iterative Content Refinement with GPT-4 Multi-Agent Feedback System – N8N https://n8n.io/workflows/5597-iterative-content-refinement-with-gpt-4-multi-agent-feedback-system/
AI Agent Prompt – Questions – n8n Community https://community.n8n.io/t/ai-agent-prompt/157710
Build Custom AI Agents With Logic & Control | n8n Automation Platform https://n8n.io/ai-agents/
Advanced AI Workflow Automation Software & Tools – n8n https://n8n.io/ai/