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

**Muunna kirjallinen ODT:si (Outcome, Data, Trigger)** selkeäksi Miro-kartaksi, jonka kuka tahansa ymmärtää yhdellä silmäyksellä. Tavoittele yhtä sisääntulopistettä, selkeitä haaroja, paikallista puhdistusta, yhtä yhdistämistä ja yhtä lopullista ulostuloa.

* **Piirrä lyhin reitti** alusta lopputulokseenж
* Pidä **yksi totuuden lähde** ja yksi lopullinen tilannekuva ennen ulostuloaж
* Käytä **haaroitusta ja yhdistämistä** vain, kun syötteet ovat aidosti itsenäisiäж
* Suosi **selkeitä nimikkeitä ovelan johdotuksen sijaan**, jotta tuleva itsesi ymmärtää kartan sekunneissa.


Luo **selkeä ja minimaalinen Miro-kartta**, joka heijastaa lopullista solmujen asettelua. Merkitse tarkasti, missä data **puhdistetaan** ja **yhdistetään**, ja näytä, miten **lopullinen tilannekuva** yhdistyy LLM- ja ulostulosolmuihin. Suunnitelman tulee olla yksinkertainen mutta riittävän yksityiskohtainen, jotta kuka tahansa, myös tuleva itsesi, voi rakentaa työnkulun uudelleen ilman epäselvyyksiä tai yllätyksiä.

Mikä on keskeinen tavoite, kun luot Miro-kartan ODT-suunnitelmastasi?

n8n on joustava automaatioalusta sovellusten yhdistämiseen, datan muuntamiseen ja tekoälypohjaisten työnkulkujen rakentamiseen. Opit vahvat perusteet käytännön esimerkkien kautta, kattaen laukaisijat, JSON-käsittelyn, tietovirta­teorian, tekoäly­integraation, webhooksit ja kokonaiset automaatiorakenteet. Painopiste on ymmärtää, miten tieto liikkuu työnkulussa ja miten tieto kannattaa jäsentää, jotta solmut ja API:t toimivat ennustettavasti. Lopputuloksena on kyky suunnitella, debugata ja toteuttaa luotettavia automaatioita, jotka toimivat päästä päähän.

Käytännön katsaus n8n-ympäristöön, ydintyökaluihin ja automaatioiden rakentamiseen tarvittavaan ajattelutapaan. Käsittelee muun muassa tekoälyn tehokasta hyödyntämistä, tiedon kulun ymmärtämistä solmujen läpi, mallipohjien tuontia sekä raakadatan muuntamista jäsennellyksi lopputulokseksi.

Keskittynyt tarkastelu työnkulun olennaisiin osiin. Laukaisijat, datan käsittelysolmut, HTTP-pyynnöt, webhookit ja ohjauslogiikka. Materiaali rakentaa selkeän mielikuvan suoritusten käynnistymisestä, datan muokkaamisesta ja reitityspäätösten tekemisestä.

Syvällinen katsaus siihen, miten n8n esittää ja käsittelee dataa. Käsiteltäviä aiheita ovat JSON-rakenne, koko payloadin lukeminen, virheellisen JSON:n korjaaminen, taulukoiden ja olioiden käsittely sekä binääritiedostojen kanssa työskentely. Tavoitteena on ennustettava ja varma datan käsittely kaikissa työnkuluissa.

Vaiheittainen muutos ODT-suunnitelmasta jäsennellyksi automaatiomalliksi. Materiaali käsittelee luotettavia RSS-syötteitä, datan valmistelua LLM:ille, twiittien generointia Airtable-silmukoilla, lopputulokseen perustuvien prosessien suunnittelua sekä koko työnkulun mallintamista Mirossa.

Kokonaisvaltainen toteutus alkuperäisestä ideasta lopulliseen tulokseen. Käsiteltäviä aiheita ovat työnkulun rakenne, API-datan normalisointi, silmukointi, virheiden ehkäisy sekä tietojen kirjoittaminen takaisin Airtableen viimeistellyllä automaatiolla, joka osoittaa läpikotaisen luotettavuuden ja selkeyden.

Miro-työnkulun Suunnitelma