在昨天的文章中，我們在 Dify 上配置了一位專門解讀電商與零售數據的「AI 商業智慧分析代理人（BI Analyst）」，並順利發布取得專屬的 RESTful API 金鑰。

今天我們要迎來整個自動化架構中最激動人心的時刻——串聯閉環！

我們將把前面幾天的成果徹底打通：從 Google Sheets 自動撈取最新業務數據 ➔ 透過 n8n 封裝打包 ➔ 發送請求給 Dify AI 進行深度解讀 ➔ 最後將 AI 生成的專業分析報告自動推送到 Discord 頻道！

全程無須架設專用後端伺服器，只靠 n8n 的節點與 API 呼叫，就能完成這套企業級的無人化智能通報管線。

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│ 1. Schedule Trigger │ ───> │ 2. Google Sheets │ ───> │ 3. HTTP Request │ ───> │ 4. Discord 頻道 │
│ 每天早上 08:30 │ │ 撈取昨日最新訂單資料│ │ 呼叫 Dify AI 大腦 │ │ 推播高管層營運日報 │
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二、實戰演練：在 n8n 中使用 HTTP Request 節點對接 Dify
接在昨天的 Google Sheets 讀取節點後方，我們需要一個能夠發送標準網路請求的積木。

步驟 1：新增 HTTP Request 節點
在 n8n 畫布點擊 + 號，搜尋並加入 「HTTP Request」 節點。

進行基礎網路協議配置：

Method：選擇 POST。

URL：輸入 Dify 的文字生成端點（例如官方雲端版為 https://api.dify.ai/v1/completion-messages，若是自架則填入你的伺服器網域）。

步驟 2：設定身分驗證標頭（Authentication Headers）
在節點設定的 Authentication 處選擇 Generic Credential Type ➔ Header Auth（或直接在 Headers 區塊手動新增）。

在 Send Headers 中新增一組 Header：

Name：Authorization

Value：Bearer <貼上你在 Day 20 取得的 Dify API Key>

新增第二組 Header：

Name：Content-Type

Value：application.json

步驟 3：組裝請求本體（Body Parameters）
將 Body Content Type 設為 JSON。

切換為 Specify Body ➔ 選擇 Using JSON。

貼入 Dify 標準的 Payload 結構，並使用 n8n 的動態表達式（Expression）將上游節點的資料注入進去：

{
"inputs": {
"raw_data": "{{ JSON.stringify($('Google Sheets').all().map(item => item.json)) }}"
},
"response_mode": "blocking",
"user": "ironman_n8n_pipeline"
}

三、實測運行：檢視 Dify 回傳的 AI 報告
點擊 HTTP Request 節點右上角的 「Test step」。

節點會進入 2 至 4 秒的等待狀態（Dify 正調用底層大型語言模型進行計算與推理）。

執行完畢後，右側輸出面板會回傳標準的 JSON 結果：

在回傳物件中的 answer 欄位，你將看見一段格式精美、帶有 Emoji、營運總結、異常警示與行動建議的完整 Markdown 文字！

四、最後一哩路：將 AI 分析直推 Discord / Slack
現在有了這段富有洞察的分析報告，最後只需要推播給團隊：

在 HTTP Request 節點後方，串接我們在 【Day 19】 設定過的 Discord 節點。

在 Content 輸入框中切換為 Expression，直接引用剛才 AI 的回傳內容：

{{ $json.answer }}

點擊測試運行！

打開手機或電腦上的 Discord，你會看見頻道內跳出了一份由 AI 分析師撰寫的專業「晨會營運快報」，包含了總體獲利診斷與折扣異常品項的預警！