一、為什麼要用 Google Sheets 當作「外部大腦」？

在軟體開發中，將「經常變動的資料」與「相對固定的處理邏輯」分開，是一個非常重要的設計原則。

• 資料層 (Data Layer)：我們的地址標籤庫，未來可能會頻繁新增交易所、DeFi 協議、或專案方的錢包。這部分應該要易於修改。
• 邏輯層 (Logic Layer)：我們「解析交易 → 比對標籤 → 發送通知」的這套流程，相對固定，不需經常變動。

Google Sheets 正是扮演「資料層」的完美角色。它免費、易用，任何人都可以透過簡單的表格操作，來更新我們系統的「知識庫」，而完全不需要碰 n8n 的工作流。

二、升級後的流程圖：先讀取知識、再處理交易

我們的流程將會進化，在接收到交易後，會先去 Google Sheets 讀取最新的地址標籤庫，然後才進行後續的處理。

本日新工作流：

Webhook → Google Sheets (讀取標籤庫) → Code (整合資料與標記) → Switch → **Discord**s...

(示意圖：新的 Google Sheets 節點將串接在 Webhook 之後，成為我們系統的外部知識庫)

三、Day 17 實戰：打造一個可以動態學習的告警系統

步驟 1：準備你的「外部大腦」— 建立 Google Sheets 地址庫

1. 打開你的 Google Drive，新增一個 Google Sheets 文件，並將其命名為「n8n 鏈上地址標籤庫」。
2. 在工作表中，建立 3 個欄位，並依照以下格式填入我們的範例資料：
   • A欄 (欄位名稱：Address)：錢包或合約地址。
   • B欄 (欄位名稱：Label)：我們為這個地址取的易懂名稱。
   • C欄 (欄位名稱：Category)：地址的分類，例如 Exchange 或 DeFi。

步驟 2：讓 n8n 讀取 Google Sheets

1. 回到你的 n8n 畫布，在 Webhook 節點之後，新增一個 Google Sheets 節點。
2. 設定憑證：如果你是第一次使用，請點擊 Credential 欄位，選擇「Create New」，並按照 n8n 的引導，完成 Google 帳號的 OAuth 授權。
3. 設定操作：
   • Resource: 選擇 Sheet。
   • Operation: 選擇 Read。
   • Spreadsheet ID: 從你的 Google Sheets 網址中，複製那串長長的 ID，貼到這裡。
   • Sheet Name: 輸入你的工作表名稱（預設是 Sheet1）。
   • Range: 保持空白，代表讀取整個工作表。
   • Options: 啟用 Read as Key/Value Pairs，這能讓輸出的資料格式更乾淨。

步驟 3：升級你的 Code 節點 (整合外部與內部資料)

這是今天最關鍵的一步。我們要改造昨天的 Code 節點，讓它同時處理兩份資料：一份是 Webhook 傳來的交易資料，另一份是 Google Sheets 傳來的標籤庫資料。

1. 刪除舊的 Code 節點。在 Google Sheets 節點後，新增一個新的 Code 節點。
2. 將以下完整程式碼，直接複製並貼上。

// --- 1. 獲取兩個不同來源的資料 ---

// 獲取 Webhook 節點 (觸發點) 的資料
const webhookData = $getExecution().trigger.json;
// 獲取上一個節點 (Google Sheets) 的資料
const addressBookItems = $input.all();

// --- 2. 建立「動態」的地址標籤庫 ---

// 建立一個空的地址字典
const knownAddresses = {};
// 遍歷從 Google Sheets 讀取到的每一行資料
for (const item of addressBookItems) {
  // 將地址轉換為小寫，作為字典的 key
  const address = item.json.Address.toLowerCase();
  // 將標籤作為字典的 value
  const label = item.json.Label;
  // 存入字典
  knownAddresses[address] = label;
}

// --- 3. 解析交易資料，並用「動態標籤庫」進行比對 ---

const activity = webhookData.event?.activity?.[0] || {};
const tx = {
  from: activity.fromAddress || '未知地址',
  to: activity.toAddress || '未知地址',
  value: parseFloat(activity.value) || 0,
  asset: activity.asset || '未知代幣',
  hash: activity.hash || 'N/A',
};

// 準備一個新的 JSON 物件來存放加工後的資料
const outputJson = { ...webhookData };

// 使用我們動態建立的標籤庫來賦予標籤
outputJson.fromTag = knownAddresses[tx.from.toLowerCase()] || "未知錢包";
outputJson.toTag = knownAddresses[tx.to.toLowerCase()] || "未知錢包";
outputJson.tx = tx;

// 建立一個新的 n8n 資料項來回傳
const newItem = { json: outputJson };

// 最後，回傳這個全新的資料項，給後續的 Switch 節點使用
return newItem;

• 它同時從兩個地方拿資料：$getExecution().trigger.json 用來拿最源頭的 Webhook 資料，$input.all() 用來拿上一層 Google Sheets 的資料。
• 它先用一個 for 迴圈，將 Google Sheets 的多行資料，動態地轉換成我們需要的「地址字典」物件。
• 之後的比對邏輯與昨天完全相同，但它現在使用的是這個「動態」的字典！

步驟 4：確認後續節點不需變動

最棒的是：我們昨天設定的 Switch 節點和多個 Discord 節點，完全不需要做任何修改！因為它們本來就是依賴 fromTag 和 toTag 這兩個欄位來運作的，而我們剛剛的新 Code 節點，依然忠實地產生了這兩個欄位。

這就是「關注點分離」設計原則的威力！

四、結論：你的系統學會了「動態學習」

恭喜！今天你完成了一次架構上的巨大飛躍。你的告警系統不再是一個寫死的機器，而是一個可以透過外部 Google Sheets 動態更新知識的智慧系統。

現在，任何團隊成員，只要在那個 Google Sheets 文件中新增一行，例如加入一個新的駭客地址並標記為「Hacker」，你的 n8n 系統就會在下一次執行時，自動學會辨識這個新地址，完全不需要你再動一行程式碼。