工具不是主角，人與工具的互動才是靈魂所在。
從Day 1到現在，我們已經走過了一段不短的旅程。
從心理建設、架設環境、到建立第一條自動化流程，甚至玩過幾個以「網頁資料獲取」為主題的小工作流。
到目前為止，我們其實已經摸清了 n8n 工作流的骨架：由觸發、資料傳遞、執行 三個階段環環相扣而成。
舉個Day 14的例子：我們用外部的 MCP 客戶端觸發 n8n 工作流，傳入資料，再觸發下一條工作流，最後把結果寫進 Notion。這一連串流程，就像把資料一路從門口送進來，再包裝後送出門。
為了更清楚理解 n8n，我們可以從「節點（Node）」的分類來看整個系統的邏輯。
n8n 的節點分為四大類：
前兩者是與外部 App 連結的節點；第三類是 n8n 的核心工具；第四類是專為 AI 而設計、需要多節點協作的節點。
這類節點是當外部APP發生某件事時，就觸發 n8n 的工作流。
目前我們還沒使用過這類（APP）Trigger 節點，我們用過的 「Manual Trigger」、「Chat Trigger」、「MCP Server Trigger」 等節點，其實是屬於 Core Nodes，但也能做到「被觸發」的效果。
💡 小知識：
若某個 App 沒有專屬 Trigger Node，只要它支援 Webhook 或 MCP Client，一樣可以用 Core Nodes 裡的工具來獲取資料觸發工作流。
這類節點是n8n 執行外部 App 的指令。
像我們 Day 13、Day 14 用的 Notion 節點，就是這類 Action Node。
另外我們也曾使用 HTTP Request 和 MCP Client 節點來呼叫 Jina AI，雖然它們屬於 Core Nodes，但功能與 Action Nodes 相似。
💡 小知識：
若某 App 沒有專屬 Action Node，只要它提供 API 或 MCP Server，一樣可以用 Core Nodes 裡的工具呼叫它的服務。
這是 n8n 內建的核心節點群，像是：
未來我們會用到更多 Core Nodes 來做資料流的加工處理，這才是 n8n 能力的精華所在。
Cluster Nodes 是專門為 AI 設計的節點群，因為 AI 任務通常需要多種工具搭配使用。
它們分成兩類：
這類節點讓我們能打造具備記憶、推理、資料抓取等能力的 AI Agent。
理解節點分類後，我們也能回顧一下前面實作的經驗。
用表格整理會更清楚：
| 使用方式 | 技術門檻 | 能力上限 | 成本 | 成果穩定度 |
|---|---|---|---|---|
| 不使用第三方工具 | 高 | 有限 | 低（只花自己時間） | 高（自己掌控流程） |
| 使用非 AI 第三方工具 | 中 | 中等 | 中（API 服務費） | 中（看 API 穩定度） |
| 使用 AI 工具 | 低 | 很高 | 高（LLM 費用） | 低（結果不可控） |
就像經營一家公司：
n8n 雖然是一款「自動化流程工具」，但它絕不是冷冰冰的工廠生產線，它更像是個創作坊，你可以自由選擇要不要導入外部工具、要不要加上 AI，來打造屬於自己的「智慧工作團隊」。
目前為止，我們的練習大多以「網頁資料抓取與解析」為主，介紹了各種觸發與執行節點，也比較了是否使用第三方工具、AI 工具的優缺點。
但光靠「觸發→執行」其實還看不太出 n8n 的強大之處，真正的魔法在於「資料流處理與串接」，這也是我們接下來要進入的新篇章。
n8n 官方提供了一份線上文字課程（課程連結），分為兩個等級（Level 1 / Level 2），並有認證制度：
目前我們已經涵蓋了 Level 1 超過一半以上的內容，甚至在 AI 部分超前許多。
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複習之前內容的同時，也能補足許多我們沒細講的小技巧。
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