拒絕當「人體 API」！2026 Vibe Coding 實戰：用 n8n + AI Agent 讓工作流程進入「自動駕駛」模式

Hi 大家好，我是浪花科技的 Eric。如果你跟我一樣是那種「能躺著絕不坐著，能用 Script 跑絕不手動點」的工程師，那你一定會愛死 2026 年的這個新趨勢：Vibe Coding。

還記得兩三年前，我們還在為了 n8n 的 HTTP Request 節點要怎麼設定 Header、怎麼處理 JSON 格式而抓破頭嗎？現在，時代變了。隨著 LLM（大型語言模型）進化到 Gemini 3 和 GPT-5 的層級，寫程式、串 API 不再是拼語法（Syntax），而是拼「感覺」（Vibe）。

今天這篇文章，我不談深奧的演算法，我要用最工程師的「偷懶」視角，教你如何結合 n8n 與 Vibe Coding 的概念，把你那些繁瑣、重複、卻又不得不做的日常工作，通通丟給 AI 去處理。這不只是自動化，這是讓你的工作流程擁有「大腦」。

什麼是 Vibe Coding？為什麼 2026 年大家都在談？

如果你最近混跡於 GitHub 或 X (前 Twitter) 的開發者圈子，「Vibe Coding」這個詞一定不陌生。簡單來說，Vibe Coding 就是「以自然語言意圖為導向」的開發模式。

在 2026 年，我們不再需要逐行手寫 Python 或 JavaScript 來處理資料清洗。我們只需要告訴 AI：「嘿，幫我把這堆亂七八糟的客戶回饋整理成表格，如果有提到『價格太貴』的，標記成高風險。」

• 過去 (Hard Coding)： 你需要寫 Regex (正規表達式) 去匹配關鍵字，維護困難且容易誤判。
• 現在 (Vibe Coding)： 你把資料丟給 LLM 節點，用自然語言描述你的邏輯，AI 幫你完成剩下的工作。

而 n8n，這個在 Low-code 界稱霸的開源自動化工具，正是實踐 Vibe Coding 最完美的載體。因為它允許我們在視覺化的流程中，無縫嵌入 AI Agent 節點。

實戰架構：打造一個「自動讀心」的客戶分流系統

身為工程師，最怕的就是業務部門轉寄來的 Email，標題寫著「客戶說 API 壞了」，內容卻是一堆情緒勒索的文字。我們來實作一個 n8n 工作流，結合 Vibe Coding 精神，自動處理這些訊息。

步驟一：接收與感知 (The Input Vibe)

首先，我們使用 n8n 的 Webhook 或 Email Trigger 節點來接收訊息。這裡沒什麼特別的，重點是接下來的處理。

步驟二：AI 大腦判讀 (The AI Logic)

在 n8n 中加入一個 AI Agent 節點（例如串接 Gemini Pro 或 OpenAI）。這裡就是 Vibe Coding 的核心。我們不需要寫 `if-else` 來判斷關鍵字，我們直接在 System Prompt 寫入我們的「Vibe」：

「你是一個資深技術客服。請分析這封郵件的『技術含量』與『憤怒指數』。如果包含 Error Code (如 404, 500) 且情緒冷靜，歸類為 ‘Bug Report’；如果通篇大寫且無具體技術細節，歸類為 ‘Complaint’。最後回傳 JSON 格式。」

步驟三：結構化輸出 (The Code)

雖然說是 Vibe Coding，但為了讓系統穩定，我們還是需要一點點程式碼來確保 AI 吐出來的東西是 n8n 看得懂的。在經典編輯器中，我們可以使用 Function Item 節點來處理 JSON。

這裡有一段我也常用的防呆程式碼，用來清洗 AI 偶爾會「幻覺」多加的 Markdown 符號：

// 2026 n8n Function Item - AI Response Cleaner
// 作者: Eric @ 浪花科技

const aiResponse = $input.item.json.ai_output;

// 很多時候 AI 會好心地加上 ```json ... ```，我們要把它拿掉
function cleanJsonString(str) {
    if (typeof str !== 'string') return str;
    return str.replace(/```json/g, '').replace(/```/g, '').trim();
}

try {
    const cleanData = cleanJsonString(aiResponse);
    const parsedData = JSON.parse(cleanData);
    
    return {
        json: {
            category: parsedData.category || "Unknown",
            sentiment_score: parsedData.sentiment_score || 0,
            summary: parsedData.summary || "No summary provided",
            original_message: $input.item.json.body
        }
    };
} catch (error) {
    // 如果 AI 徹底壞掉，回傳一個 fallback
    return {
        json: {
            category: "Manual Review",
            error: error.message,
            original_message: $input.item.json.body
        }
    };
}

Vibe Coding 的陷阱：別把 AI 當神

雖然我很推崇 Vibe Coding，但身為資深工程師，我必須囉嗦幾句。2026 年的 AI 雖然強大，但還不是全知全能。

在使用 n8n 實作 Vibe Coding 時，有幾個「坑」請務必避開：

• 非結構化資料的詛咒： AI 很喜歡「聊得開心」就忘了格式。務必在 Prompt 中強烈要求 `Always return pure JSON`。
• 成本控管： Vibe Coding 很爽，但 Token 費很貴。不要把整個 log 檔都丟給 AI 分析，先用 n8n 的基本節點過濾掉無效資訊。
• 隱私問題： 別把客戶的密碼或個資直接丟到雲端 LLM。在送出 Request 前，記得加一個「資料去識別化」的步驟。

為什麼你需要掌握這套工作流？

未來的工程師，價值不在於你會寫多複雜的迴圈，而在於你能不能指揮 AI 這個無限算力的工讀生，把複雜的業務邏輯變成一條順暢的流水線。

Vibe Coding 加上 n8n，就是你的一人軍隊。你可以用一個週末下午，做出以前需要一個團隊開發一個月的 CRM 自動分流系統。這不是偷懶，這是把時間花在更值得的地方——比如去海邊衝浪（這也是為什麼我們叫浪花科技的原因，笑）。

延伸閱讀

如果你想深入了解如何將這些技術應用在不同場景，推薦閱讀以下幾篇我同事或我之前寫的文章，保證乾貨滿滿：

• 1. 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
• 2. Vibe Coding 實戰教學：不會寫 Code 也能做產品？從零打造你的第一個 AI Side Project
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