Summary
This chapter covers how to design and model a visual workflow automation pipeline—using flowchart nodes for triggers, branching parallel API calls, data normalization and merging, and integration with an LLM for final output.

General domain of usage
E-commerce product listing analysis and summary generation

**Omdan din skrevne ODT (Outcome, Data, Trigger)** til et klart Miro-kort, som alle kan forstå med det samme. Stræb efter ét indgangspunkt, fokuserede grene, lokal datarensning, én samlet sammensmeltning og ét endeligt output.

* **Tegn den korteste vej** fra start til resultatж
* Bevar **én sandhedskilde** og ét endeligt øjebliksbillede før outputж
* Brug **forgrening og sammensmeltning** kun, når input er helt uafhængigeж
* Foretræk **klare etiketter frem for smart ledningsføring**, så du hurtigt kan forstå kortet senere.


Opret et **klart, minimalt Miro-kort**, der afspejler den endelige nodeopstilling. Marker præcist, hvor data bliver **renset** og **sammensmeltet**, og vis hvordan det **endelige øjebliksbillede** forbinder til LLM- og output-noderne. Planen skal være enkel, men detaljeret nok til, at alle – også dit fremtidige jeg – kan genskabe workflowet uden forvirring eller overraskelser.

Hvad er det vigtigste mål, når du opretter et Miro-kort ud fra din ODT-plan?

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.

Miro Arbejdsproces Blueprint