光看节点说明太抽象。这章直接上五个真实业务场景的完整实现——每个都给出节点流程图、关键配置和可运行的代码，拿来改改就能用。

案例一：客户邮件自动分拣 + Notion 任务创建

场景：销售或运营每天要处理几十封客户邮件，根据内容手动分类、手动建任务，容易漏掉高优先级请求。

节点流程：

Gmail Trigger
    ↓
OpenAI（分类 + 摘要，返回 JSON）
    ↓
Code（解析 AI 输出）
    ↓
If（priority === "high"？）
  ├── True → Notion 创建任务 + Slack 紧急通知
  └── False → Notion 创建任务（静默）

OpenAI 节点 Prompt（System Message）：

分析下面这封客户邮件，只返回严格的 JSON，不要有任何其他文字：
{
  "category": "投诉/询价/售后/其他",
  "priority": "high/medium/low",
  "summary": "50字以内摘要"
}

邮件内容：{{ $json.text }}

Code 节点（解析 AI 返回并附带原始邮件 ID）：

const raw = $json.choices[0].message.content.trim();
const parsed = JSON.parse(raw);
return {
  json: {
    ...parsed,
    emailId: $("Gmail Trigger").item.json.id,
    subject: $("Gmail Trigger").item.json.subject
  }
};

If 节点条件：{{ $json.priority }} equals high

Notion 节点（两个分支都连）：

Operation: Create Database Item
Database: 客户反馈跟进表
Properties:
  Title: {{ $json.subject }}
  Category: {{ $json.category }}
  Priority: {{ $json.priority }}
  Summary: {{ $json.summary }}
  Email ID: {{ $json.emailId }}

上线时间估计：30 分钟。

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案例二：网站表单 → CRM 录入 + 欢迎邮件

场景：官网留资表单提交后，数据要手动录 HubSpot CRM，还要发欢迎邮件，两步都容易忘——尤其是周末收到的表单。

节点流程：

Webhook（POST）
    ↓
HubSpot（Create or Update Contact）
    ↓
Gmail（发欢迎邮件）
    ↓
Google Sheets（追加备份行）

Webhook 节点关键设置：

HTTP Method: POST
Response Mode: "Using 'Respond to Webhook' Node"（立即返回 200，不阻塞用户）

在网站表单的 action 属性里填入生成的 Webhook URL。

HubSpot 节点：

Operation: Create or Update Contact
Email: {{ $json.body.email }}
First Name: {{ $json.body.name }}
Phone: {{ $json.body.phone }}

Gmail 欢迎邮件（HTML Body）：

<p>你好 {{ $json.body.name }}，</p>
<p>感谢填写我们的表单！我们的顾问会在 <strong>24 小时内</strong>联系你。</p>
<p>如有紧急问题，可直接回复这封邮件。</p>
<p>— JR Academy 团队</p>

上线时间估计：20 分钟。

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案例三：每天自动抓取数据 + AI 生成日报

场景：每天早上需要汇总几个渠道的数据（API 行情、RSS 新闻、竞品价格），整理成报告发给老板。手动做一遍要 30 分钟，自动化后零干预。

节点流程：

Schedule Trigger（每天 09:00）
    ↓
HTTP Request（抓取目标 API 或 RSS）
    ↓
Code（整理数据、提取关键字段）
    ↓
OpenAI（生成中文日报）
    ↓
Gmail（发送给收件人列表）

Schedule Trigger 配置：

Trigger Interval: Days
Days Between Triggers: 1
Trigger at Hour: 9am
Trigger at Minute: 0

Code 节点（整理数据为可读摘要）：

const items = $input.all();
const data = items.map(item => item.json);

const lines = data.slice(0, 10).map((d, i) =>
  `${i + 1}. ${d.title || d.name}：${d.value || d.description || '-'}`
);

return [{
  json: {
    date: new Date().toLocaleDateString('zh-CN'),
    total: data.length,
    summary: lines.join('\n')
  }
}];

OpenAI Prompt：

你是一个数据分析助手。根据以下数据，生成一份 300 字以内的中文日报，语言简洁商业化：

日期：{{ $json.date }}
数据条数：{{ $json.total }}
数据摘要：
{{ $json.summary }}

输出格式：
【今日概览】（1-2句）
【关键数据】（3-5条要点）
【建议行动】（1-2条）

上线时间估计：40 分钟（含调试）。

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案例四：Telegram AI 客服 Bot（带对话记忆）

场景：对外提供 Telegram 客服，希望 AI 先回复 80% 的常见问题，降低人工客服压力。关键是要有上下文记忆——用户说"上一个问题再解释一下"，AI 需要知道"上一个问题"是什么。

节点流程：

Telegram Trigger（新消息）
    ↓
AI Agent
  ├── [LLM] GPT-4o-mini（成本低，响应快）
  ├── [Memory] Window Buffer Memory（保留最近 10 轮）
  └── [Tool] HTTP Request Tool（查课程数据库）
    ↓
Telegram（回复消息）

AI Agent System Message：

你是 JR Academy 的官方客服助手，用亲切专业的中文回复。

你能回答的问题：
- 课程内容、学习方式和时长
- 报名流程和价格
- 上课时间和平台

你不能做的事：
- 做出任何承诺或折扣保证
- 透露内部运营数据

遇到无法回答的问题，回复：
"这个问题我来帮你转给顾问，请告诉我你方便联系的时间和方式。"

每次回复控制在 150 字以内。

Window Buffer Memory 配置：

Context Window Length: 10
Session Key: {{ $("Telegram Trigger").item.json.message.chat.id }}

用 chat.id 做 Session Key，每个用户的对话历史完全隔离。

Telegram 回复节点：

Chat ID: {{ $("Telegram Trigger").item.json.message.chat.id }}
Text: {{ $json.output }}

上线时间估计：60 分钟（含 Telegram Bot 注册和调试）。

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案例五：GitHub PR 合并 → Slack 发布通知

场景：代码合并了却没人知道，团队协作靠手动喊话太低效，尤其是分布在不同时区的远程团队。

节点流程：

Webhook（接收 GitHub Push 事件）
    ↓
If（action === "closed" AND merged === true？）
  └── True → Slack 发布通知

GitHub Webhook 配置：

1. 进入 GitHub repo → Settings → Webhooks → Add webhook
2. Payload URL：填入 n8n 的 Webhook 生产 URL
3. Content type：application/json
4. 触发事件选 Pull requests

If 节点（两个条件都要满足）：

条件1：{{ $json.body.action }} equals "closed"
条件2：{{ $json.body.pull_request.merged }} equals true（Boolean）

Slack 消息模板：

🚀 *新版本已上线！*

*{{ $json.body.pull_request.title }}*
作者：{{ $json.body.pull_request.user.login }}
目标分支：`{{ $json.body.pull_request.base.ref }}`
变更文件：{{ $json.body.pull_request.changed_files }} 个
链接：{{ $json.body.pull_request.html_url }}

上线时间估计：15 分钟。

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五个案例对比

建议从案例五（GitHub → Slack）开始练手——只有两个节点，逻辑清晰，最适合感受 n8n 的工作方式。熟悉之后再挑战带 AI 的案例三或案例四。