前幾天我們聊的比較多，都是 AI 在寫文案、產出報告上的應用。
不過 AI 的價值絕對不只是在文字內容上。

今天我想把焦點放到另一個場景：自動化流程。
在我平常用自動化軟體 n8n 串流程，或是寫 Google Sheet 公式、Google Apps Script（GAS）處理資料的時候，AI 工具到底可以怎麼幫忙？

接下來我會分享我自己的實際經驗，整理出 AI 在自動化裡最常出現的五種應用場景，也會放上我常用的提示詞範例，讓你更容易想像要怎麼帶進自己的工作。

AI 在自動化裡的五大應用場景

根據我的實作經驗，AI 在自動化流程中最常被用到的五個場景包括：

• 1. 自動化流程規劃
  AI 能協助我們拆解任務，從目標出發一步步規劃每個節點，讓整個流程架構更清晰。

• 2. 串接 AI 功能
  不只是輔助，將 AI 本身的功能納入流程中。透過 AI API （OpenAI API、Gemini API），它可以自動生成文章、摘要、圖片，甚至作為客服回覆，讓自動化的應用範圍更廣。

• 3. 查找與翻譯技術文件
  遇到不熟悉的技術問題時，AI 可以幫忙搜尋官方文件，通常這些文件都是英文原文，AI 也可以翻譯成容易理解的中文，大幅縮短查資料的時間。

• 4. 協助 Debug
  當流程出現錯誤訊息，AI 能根據內容推測可能的原因，甚至提出修復建議，省下大量摸索的時間。

• 5. 資料格式轉換
  像是把字串轉成日期、跨時區時間換算，甚至是撰寫複雜公式，AI 都能快速完成，確保資料能正確進入下一個節點。

在這五大應用場景裡，我自己最常依賴的有兩個：資料格式轉換與公式生成，以及協助 Debug。因為只要格式不對或流程出錯，整個自動化就跑不起來；AI 在這裡幾乎就是我的救命稻草，能幫我快速寫出公式、處理轉換，或是分析錯誤訊息、提供修復方向，讓流程能繼續往下跑。

也因為這樣，我在工作中整理出了一些常用的提示詞範本，專門拿來處理這些常見的卡關情境。接下來就分享給大家，讓你能更快把 AI 帶進自己的自動化流程。

應用1：自動化流程規劃

現在想像一下，有一家物流公司，每天都會收到不同廠商寄來的 Excel 檔案，但每份檔案的格式都不一樣。過去他們都用人工去整理、轉換，才能再交給下游廠商使用。現在他們希望透過 n8n 自動化，把檔案自動讀取、轉換格式、補齊欄位，最後寫入指定的 Google Sheet，產出統一的資料格式。

如果說一開始我沒有任何頭緒，我就會打開 ChatGPT（或其他 AI 聊天機器人也可以），輸入以下的提示詞：

我現在想要用 n8n 建立一個自動化流程。
目標是要把丟到Google Drive上的Excel檔案做些欄位格式轉換、與其他試算表資料合併，再寫入指定的Google Sheet裡面。
幫我規劃這個流程的節點，說明每個節點需要完成什麼任務。

在 ChatGPT 輸入提示詞之後，它就會幫你產生以下規劃：

之後我就會依照它的建議，在n8n裡面去選取節點設定。如果說有些節點我沒用過、不太熟悉的，我會直接擷取圖片，在同一個對話框丟到 ChatGPT 去問：這個是某某節點，告訴我每個空格要填什麼？

應用2：串接 AI 功能

如果只是做資料搬移或格式轉換，其實自動化工具本身就能處理得很好。但在很多情境下，我們需要的不只是「搬運資料」，而是讓系統能產生新的東西。

舉幾個例子：

• 根據提示詞自動生成一張圖片，甚至指定成特定風格
• 把長篇文章摘要成三到五行的重點
• 自動改寫一段文字，讓它更正式、或更適合社群貼文
• 針對客服訊息，自動判斷它屬於哪一種類型，幫助客服人員快速處理

這些需求都超出了傳統自動化的範圍，就必須透過 AI 模型的 API 來補足，我自己比較常使用的是 OpenAI 的 API。
至於實際上要怎麼設計流程、怎麼在 n8n 裡面設定？我會在後面幾天的文章挑實際的案例詳細說明。

應用3：查找與翻譯技術文件

在我用 n8n 做自動化時很常會遇到一個情況：並不是所有服務都有現成的節點。這時候就要改用 n8n 裡的 HTTP Request 節點。只要市面上的軟體或服務有提供 API，我們基本上都可以透過這個節點來串接。

問題是，API 怎麼串？要用哪條 Endpoint URL 路徑？是 GET 還是 POST？有哪些參數要填？這些參數是放在 URL 裡、Header，還是 Request Body？這些都得去看官方技術文件。偏偏官方文件通常篇幅很長、格式複雜、充滿專有名詞，有些範例還不夠清楚。對工程師來說可能還習慣，但如果你不是工程背景，要自己啃懂這些內容，真的會很耗時又挫折。

這個時候我通常會這麼問：

我要在Threads上面發含有圖片的貼文，幫我去找Threads API 官方文件，要用哪一隻 API ?
裡面的參數要怎麼填？

或是直接把 n8n 的 HTTP Request 節點設定畫面截圖貼給 AI，請它告訴我每個格子要怎麼填。

這樣一來，我就不用自己去看英文原文文件，可以快速利用 AI 得到清楚的指引。
最後，你還可以再加上一個指令，請它用淺顯易懂的方式解釋「為什麼要這樣做」。這樣不但能跑通流程，還能幫助自己真正理解背後邏輯，做到知其然而也知其所以然。

應用4：協助 Debug

應用4對我來說非常重要，因為在做自動化流程時，幾乎不可能「一次就跑通」。在用 n8n 時，我通常都是一個節點一個節點建立並執行，每跑一次就檢查結果，看看有沒有出現問題。這樣雖然比較慢，但至少能精準知道是哪個節點出錯。

問題是，當錯誤真的發生時，訊息常常很難看懂。這時候如果要自己去追原因、查文件，不只耗時，很多時候也看不太懂。

所以我非常仰賴 AI 來幫我 Debug。我的做法通常是把錯誤訊息截圖下來，然後丟給 ChatGPT，請它幫我分析。AI 會根據錯誤訊息告訴我可能的原因，並給出修正的方向。

舉一個我在 n8n 用 Http Request Call Line Messaging API 出現錯誤的案例
這時候我通常就會直接截圖丟進去 ChatGPT 問：

前面我示範的是我自己平常最常用的問法，通常直接把錯誤訊息丟給 AI 就能得到建議。
但如果你想要比較完整地描述情境，讓 AI 更快幫你定位問題，也可以附上更多背景資訊。下面就是一個 比較完整的提示詞範本：

（附上錯誤訊息截圖）
我在 n8n 裡的【節點名稱】出現錯誤，錯誤訊息如截圖所示
這個節點的目的是【描述用途】，它在整個流程中是【說明這個節點前後的角色，例如：在下載檔案後呼叫 API】。
執行情境是【手動測試 / 定時觸發 / 收到檔案後】時出現錯誤
我輸入的內容是【描述輸入的參數，例如 Header、Body、Query】
我原本期望的結果是【期望的輸出】
請上網幫我查官方文件找出可能的原因，告訴我怎麼修正

應用5：資料格式轉換

除了 Debug 之外，我最常用 AI 的情境就是 資料格式轉換。因為不同來源的資料進來時，格式常常不一致，但最終輸出的格式必須統一，才能讓整個流程順利執行。
接下來我舉兩個我自己常遇到的例子，來說明 AI 怎麼幫上忙。

• 案例 1：字串補零
  例如有一個客戶編號：
  AA32

  規則是 AA 後面的數字要補零到三位數，因此 AA32 要轉成：
  AA032

  這時候我會這樣問 AI：

  我在 n8n 的 Edit Fields 節點裡，有一個欄位叫做 customerCode，值是 AA32。
  我需要把 AA 後面的數字補零到三位數，例如 AA32 → AA032。
  寫一段可以放在 Add Expression 裡的 JavaScript expression。
  

• 案例 2：Unix Timestamp 轉換日期時間
  很多 API 回傳的時間格式是 Unix Timestamp，例如：
  1758369142

  輸出時會需要轉換成人看得懂的標準日期時間：
  2025/09/20 11:52

  這時候我會這樣問 AI

  我在 n8n 的 Edit Fields 節點裡，有一個欄位叫做 timestamp，值是 1758369142（UnixTimestamp，單位是秒）。
  我要把它轉換成 UTC 的日期時間格式，例如 2025/09/20 11:52
  寫一段可以放在 Add Expression 裡的 JavaScript expression
  

  如果是很簡單的轉換，我可能會自己快速處理；但遇到複雜的轉換，我就會先用清楚的提示詞把需求描述給 AI，讓它直接幫我生成程式碼。這樣我就不用一行一行去摸索，能更快得到正確的答案。

小結

今天我分享了 AI 在自動化裡的五大應用場景：從流程規劃、串接 AI 功能，到查找技術文件、協助 Debug、再到資料格式轉換。這些其實就是我在做專案時每天都會用到的功能。AI 並不是要取代自動化工具，而是成為最好的「助理」，幫我們補足盲點、節省時間。

明天，我會進一步談談：如果你是 中小企業，想開始導入自動化，常見的方法與工具有哪些？
下篇文章見啦！