Summary  
This chapter covers recognizing, converting, and handling fundamental data types—such as strings, numbers, dates, booleans, arrays, objects, and binary—in JSON-based workflows to ensure values have the correct shape for downstream operations.  

General domain of usage  
Workflow automation

Datatyper definerer **hvilken slags værdi** et workflow håndterer, såsom tekst, tal, datoer, booleans, lister, objekter eller filer. Kendskab til disse sikrer, at noder **læser, sammenligner og transformerer data korrekt** i stedet for at give tavse fejl eller fejl i logikken.

Definition

n8n overfører data mellem noder som JSON i en **array-af-items** struktur. Hvis typen er forkert (streng vs tal, array vs objekt), vil noder ikke opføre sig som forventet.

Ved arbejde med data i n8n skal du sikre, at hver værdi har den korrekte struktur, før den sendes videre. Rene, normaliserede og korrekt typede data holder workflows forudsigelige og forhindrer tavse fejl.

- **Tving datatyper tidligt:** konverter strenge til tal før matematiske operationer;
- **Normaliser tekst:** små bogstaver og trim før dubletkontrol eller routing;
- **Datoer:** generér med <code>{{$now}}</code>, sammenlign i IF (Date & Time), omformater med Date & Time node;
- **Arrays:** brug ægte arrays; Split Out til at behandle items og Aggregate/Item Lists til at samle igen;
- **LLM outputs:** anmod om streng JSON, valider og normaliser før sammenfletning.

Med alt dette bør du trygt kunne genkende og konvertere datatyper, håndtere datoer og arrays korrekt, administrere binære filer når det er nødvendigt, samt hurtigt løse typeuoverensstemmelser, der forstyrrer workflow-logikken.

Hvilket trin hjælper med at forhindre fejl ved udførelse af matematiske operationer i n8n?

n8n er en fleksibel automatiseringsplatform til at forbinde apps, transformere data og opbygge AI-drevne arbejdsgange. Du opnår solide grundlæggende færdigheder gennem virkelige, praktiske eksempler, der dækker triggere, JSON-håndtering, dataflow-teori, AI-integration, webhooks og komplette automatiseringsopbygninger. Fokus er på at forstå, hvordan information bevæger sig gennem en arbejdsgang, og hvordan denne information struktureres, så noder og API'er opfører sig forudsigeligt. Resultatet er evnen til at designe, fejlfinde og implementere pålidelige automatiseringer, der fungerer fra ende til anden.

En praktisk oversigt over n8n's miljø, kerneværktøjer og den nødvendige tankegang for at opbygge automatiseringer. Begreber omfatter effektiv anvendelse af AI, forståelse af hvordan data flyder gennem noder, import af skabeloner og omdannelse af rå input til struktureret output.

En fokuseret gennemgang af de væsentlige arbejdsgangskomponenter. Triggere, datamanipulationsnoder, HTTP-forespørgsler, webhooks og flowkontrollogik. Materialet opbygger en klar mental model for, hvordan eksekveringer starter, hvordan data formes, og hvordan rutevalg træffes.

En grundig gennemgang af, hvordan n8n repræsenterer og behandler data. Emner omfatter JSON-struktur, læsning af komplette payloads, reparation af defekt JSON, håndtering af arrays og objekter samt arbejde med binære filer. Målet er forudsigelig og sikker datahåndtering på tværs af alle workflows.

En trinvis omdannelse af en ODT-plan til en struktureret automatiseringsplan. Materialet dækker pålidelige RSS-feeds, forberedelse af data til LLM'er, generering af tweets med Airtable-løkker, design af resultatbaserede flows og kortlægning af hele workflowet i Miro.

En komplet opbygning fra det indledende koncept til det endelige output. Emner omfatter strukturering af flowet, normalisering af API-data, løkker, fejlsikring og tilbageskrivning til Airtable med en gennemarbejdet automatisering, der demonstrerer pålidelighed og klarhed fra ende til anden.

Introduktion til Datatyper