每天還在手動 Key 報表？2026 資深工程師教你用 n8n + AI 打造「自動化業務助理」，省下 90% 痛苦時間

嗨，我是 Eric，浪花科技的資深工程師。如果說工程師生涯中有什麼讓我「痛不欲生」的事情，那絕對不是寫 Code 解 Bug（這甚至有點療癒），而是「寫日報表」。這件事在 2026 年的今天聽起來依然荒謬，我們已經有了能寫小說的 AI，卻還有無數的業務和 PM 每天下午 5:30 準時打開 Excel，開始複製貼上 CRM 裡的數據，然後手動打上一句：「今日業績正常，明日繼續努力。」

這不僅浪費生命，更是對人類大腦的侮辱。身為一個能用程式解決就不會動手做的工程師，我今天要來分享一套我自己在用的「n8n 自動化工作流」。這套系統結合了 n8n 的強大串接能力與現代 LLM（大型語言模型，如 Gemini 3 或 GPT-5）的分析能力，不僅能自動抓取數據，還能幫你「寫出」有洞察力的業務報表。

別擔心，這篇教學不會讓你去寫底層代碼，我們用的是 n8n 的視覺化流程。準備好了嗎？讓我們把那些枯燥的報表工作交給 AI 代理人吧。

為什麼選擇 n8n 而不是 Zapier？（2026 版觀點）

在 2026 年，自動化工具百家爭鳴，為什麼我還是首推 n8n？

• 資料隱私權（Data Sovereignty）： 這是企業最在意的。n8n 可以自託管（Self-hosted），這意味著你的業務機密、客戶名單不需要流經第三方伺服器，直接在你的私有雲或內網處理。
• 複雜邏輯處理： Zapier 適合直線思考（如果 A 發生，就做 B）。但業務報表往往涉及「迴圈」、「資料清洗」、「條件判斷」以及「錯誤重試」。n8n 的 Node-based 設計才是工程師眼中的正規軍。
• 與 AI Agent 的深度整合： n8n 在 2025 年後大幅強化了 LangChain 和 AI Agent 的支援，現在你可以直接在流程中嵌入一個「會思考的腦袋」，而不僅僅是資料搬運工。

架構圖：自動化業務報表的核心邏輯

在動手之前，我們先畫個圖。一個及格的自動化報表系統，應該包含三個階段：收集 (Collect)、思考 (Think)、交付 (Deliver)。

1. 資料收集層： 定時觸發（Cron Job），從 CRM (Salesforce/HubSpot)、WooCommerce 資料庫、或是業務填寫的 Google Sheets 撈取「今日新增數據」。
2. AI 分析層： 這是最關鍵的一步。我們不只是把數據貼上去，而是將原始 JSON 丟給 LLM，讓它扮演「資深業務經理」的角色進行總結。
3. 格式化交付層： 將 AI 生成的文字轉為 Markdown 或 HTML，推送到 Slack 頻道、LINE 群組，或是寄送精美的 PDF 到老闆信箱。

實戰教學：打造你的第一個 AI 報表機器人

步驟一：設定觸發與資料獲取

首先，我們需要一個 Schedule Trigger 節點，設定為每天下午 6:00 執行。接著，我們需要從資料源獲取數據。假設你的業務數據在 Google Sheets 或是透過 API 獲取。

這裡有一個工程師的小囉嗦：永遠不要把原始的大型資料直接丟給 AI。雖然 2026 年的 Token 很便宜，但 Context Window（上下文視窗）塞太多垃圾資訊會導致 AI 產生幻覺（Hallucination）。我們需要先用 n8n 的 Code Node 進行資料清洗。

以下是一段在 n8n Code Node 中常用的 JavaScript，用來計算總業績並簡化資料結構，支援經典編輯器格式：

// 假設 inputData 是從資料庫撈出來的訂單陣列
const orders = items[0].json.orders;

// 初始化變數
let totalRevenue = 0;
let summaryData = [];

// 資料清洗迴圈
for (const order of orders) {
    if (order.status === 'completed') {
        totalRevenue += parseFloat(order.total);
        summaryData.push({
            id: order.id,
            product: order.line_items.map(item => item.name).join(', '),
            amount: order.total,
            customer_note: order.note || "無備註"
        });
    }
}

// 回傳給 AI 的精簡資料
return [
    {
        json: {
            date: new Date().toISOString().split('T')[0],
            total_revenue: totalRevenue,
            order_count: summaryData.length,
            details: summaryData
        }
    }
];

步驟二：召喚 AI 大腦 (The LLM Node)

接下來，接上 n8n 的 AI Agent 或 Basic LLM Chain 節點。你需要填入 OpenAI (GPT-4o/5) 或 Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) 的 API Key。

重點在於 Prompt Engineering (提示工程)。別只說「幫我寫報表」。試試看這樣下指令：

「你是一位資深的業務總監。請根據傳入的 JSON 數據，撰寫一份今日業務日報。要求如下：
1. 亮點摘要：一句話總結今日表現（例如：『今日營收達標，主要動能來自 X 產品』）。
2. 數據分析：列出總營收與訂單數，並計算客單價。
3. 異常偵測：檢查訂單備註中是否有客戶抱怨或特殊需求，若有請特別標註為『需要關注』。
4. 語氣：專業、簡潔、積極。
5. 輸出格式：使用 Markdown 格式，方便在 Slack 閱讀。」

步驟三：多通路發送 (Omnichannel Delivery)

AI 產生好內容後，我們要讓對的人看到。如果你公司用 Slack 或 Discord，直接使用 Incoming Webhook 傳送 Markdown 即可。如果是 LINE，則需要處理一下格式（LINE 的 Flex Message 比較龜毛，建議先轉純文字）。

工程師的私房技巧： 我通常會在發送前加一個 IF 節點。如果當日營收低於某個標準，除了發送報表外，還會自動標記（Tag）主管，或是觸發另一個「檢討會議建議」的流程。這才叫自動化，而不只是傳聲筒。

進階技巧：避免 AI「胡說八道」的防禦術

雖然 2026 年的模型已經很強，但作為工程師，我們必須假設系統會出錯。為了避免 AI 在報表裡捏造數據，我有幾個建議：

1. 數據與文字分離： 不要讓 AI 算數學！總金額、訂單數這些「硬指標」，請在前面的 Code Node 就算好，直接塞進 Prompt 裡叫 AI 複述，而不是給它一堆訂單叫它自己加總。LLM 是文科生，不是計算機。
2. PII (個人識別資訊) 過濾： 在把資料丟給 AI 之前，務必把客戶的 Email、電話號碼做遮罩處理（Masking）。雖然各大模型承諾不訓練 API 數據，但保護客戶隱私是我們的底線。
3. 錯誤處理 (Error Handling)： 設定 n8n 的 Error Trigger。如果 AI API 超時或報錯（例如 Rate Limit），系統應該發送一則「簡易版」的純數據報表，而不是直接掛掉沒消沒息。

結語：把時間花在「決策」，而不是「紀錄」

透過 n8n 加上 AI，我們不僅僅是省下了每天 30 分鐘的打字時間，更重要的是，我們建立了一個標準化、不帶情緒、且永不疲累的觀察者。這個自動化業務助理能幫你看到人類容易忽略的細節，例如某個產品連續三天的客訴備註，或是某個時段的異常銷量。

技術是為了讓人活得更像人。別再當報表機器了，現在就動手把你的工作流自動化吧！

延伸閱讀

如果你想進一步優化你的自動化系統，這裡有幾篇我之前寫的文章，強烈建議搭配服用：

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