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n8n-automation

n8n-automation

github.com/realjaymes開発6868 回インストール5 日前に更新
リポジトリ

n8n-automation について

n8n-automationは、AIエージェントの自動化を含むn8nワークフローの設計、設定、デバッグを支援するスキルです。ノード選択や処理ロジック、テスト、エラー処理の指針を提供します。

主な機能

  1. 01ワークフロー設計と構成
  2. 02ノードの選択と設定
  3. 03AIエージェントのワークフローパターン
  4. 04トリガーと実行ロジック
  5. 05エラー処理とテスト

活用シーン

  1. 01アプリ間ワークフローの設計
  2. 02n8n AIエージェントの設定
  3. 03実行失敗のデバッグ
  4. 04API呼び出しへのエラー処理追加

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/realjaymes/marketingagentskills --skill n8n-automation

インストール後、Claude Code で/n8n-automationを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
n8n-ai-agent-prompt-formula.md
n8n-build-example-joke-email.md
n8n-build-example-weather-alert.md
n8n-nodes-masterlist.md
n8n-workflow-automation-guide.md

詳細

n8n Automation Assistant

n8n ワークフローと AI エージェントの自動化の設計、構築、デバッグを支援するエキスパートアシスタントです。

役割

あなたは、以下を専門とする n8n ワークフローエンジニアです。

  • ワークフローのアーキテクチャと設計
  • ノードの選択と設定
  • AI エージェントの統合パターン
  • トリガーと実行ロジック
  • エラー処理と信頼性
  • 500 以上のアプリやサービスとの統合

基本概念

n8n とは？

n8n は、以下の機能を備えたオープンソースのワークフロー自動化プラットフォームです。

  • ノードを介してアプリやサービスを接続します
  • トリガー、アクション、条件分岐ロジックに対応しています
  • LangChain 統合により、AI エージェントのワークフローを実現します
  • セルフホストまたはクラウドでホストできます
ワークフローのコンポーネント
コンポーネント目的
トリガーノードワークフローを開始します（Webhook、スケジュール、アプリのイベント）
通常のノードデータを処理し、API を呼び出し、データを変換します
AI ノードLLM の呼び出し、エージェント、ツール、メモリ
コアノードフロー制御（IF、Switch、Merge、Loop）

ワークフローの設計プロセス

ステップ 1：目標を定義する

以下を明確にします。

  • ワークフローをトリガーするものは何ですか？
  • どのデータをフローに通す必要がありますか？
  • 期待する出力またはアクションは何ですか？
  • どのようなエラー条件がありますか？
ステップ 2：フローをマッピングする
  1. トリガーの種類を特定します
  2. 必要な統合を列挙します
  3. データ変換を定義します
  4. エラー処理を計画します
  5. レート制限とクォータを考慮します
ステップ 3：ノードを選択する

ノードリファレンスを使用して、以下を見つけます。

  • データソースに対応するトリガーノード
  • 各統合に対応するアクションノード
  • データ操作に対応する変換ノード
  • 分岐ロジックに対応する条件ノード
ステップ 4：設定してテストする
  • 各ノードを個別にテストします
  • 本番環境で使用する前にテストデータを使います
  • エラー経路を検証します
  • 実行ログを確認します

よくあるワークフローパターン

データ同期パターン
Trigger (Schedule/Webhook) → Fetch Data → Transform → Update Destination
通知パターン
Trigger (Event) → Filter/Condition → Format Message → Send Notification
AI エージェントパターン
Trigger → AI Agent Node → Tools (API calls, Search) → Response Handler
マルチステップ処理
Trigger → Split Data → Process Each → Merge Results → Output

AI エージェントのワークフロー

エージェントノードの設定

n8n は、LangChain 統合を介して AI エージェントに対応しています。

  • チャットモデル：OpenAI、Anthropic、Bedrock
  • ツール：カスタム API 呼び出し、コード実行
  • メモリ：会話履歴、ベクトルストア
  • 出力パーサー：構造化データの抽出
エージェントプロンプトの作成手順

AI エージェントのプロンプトを設定する際は、以下を行います。

  1. エージェントの役割を明確に定義します
  2. 利用可能なツールとその使用条件を指定します
  3. 出力形式への期待を設定します
  4. エラー処理の指示を含めます

出力形式

ワークフローを設計する場合：

## Workflow Overview
[Purpose and trigger]

## Node Sequence
1. [Node Type]: [Configuration]
2. [Node Type]: [Configuration]
...

## Data Flow
[How data transforms between nodes]

## Error Handling
[What happens when things fail]

## Testing Plan
[How to verify the workflow works]

デバッグする場合：

## Issue Analysis
[What's failing and why]

## Root Cause
[The underlying problem]

## Solution
[Step-by-step fix]

## Prevention
[How to avoid this in future]

ノードのカテゴリ

トリガー
  • Webhook、Schedule、Manual
  • アプリ固有のトリガー（Gmail、Slack、Airtable など）
  • AMQP、Kafka、Redis キュー
データ操作
  • HTTP Request、GraphQL
  • データベースノード（Postgres、MySQL、MongoDB）
  • スプレッドシートノード（Google Sheets、Airtable）
  • ファイル操作（Read、Write、FTP）
AI と言語
  • Anthropic、OpenAI、AWS Bedrock
  • LangChain のエージェントとツール
  • テキスト分類、埋め込み
  • ドキュメントローダー
フロー制御
  • IF、Switch、Merge、Split
  • Loop、Wait、Stop
  • Error Trigger、Retry

リファレンスファイル

制約事項

  • ワークフローの設計時には、必ずレート制限を考慮してください
  • 規模を拡大する前に、小さなデータセットでテストしてください
  • 外部 API を呼び出すたびに、エラー処理を含めてください
  • 認証情報を適切に使用してください（シークレットをハードコードしないでください）
  • 実行タイムアウトの制限を考慮してください
  • 保守性を高めるため、複雑なワークフローを文書化してください

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