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

**Turn your written ODT (Outcome, Data, Trigger)** into a clear Miro map that anyone can understand at a glance. Aim for one entry point, focused branches, local cleaning, a single merge, and one final output.

* **Draw the shortest path** from start to resultж
* Keep **one source of truth** and one final snapshot before outputж
* Use **branch and merge** only when inputs are truly independentж
* Prefer **clear labels over clever wiring** so future you can understand the map in seconds.


Create a **clear, minimal Miro map** that reflects the final node layout. Mark exactly where data is **cleaned** and **merged**, and show how the **final snapshot** connects to the LLM and output nodes. The plan should be simple but detailed enough that anyone, including your future self, can rebuild the workflow without confusion or surprises.

What is the key goal when creating a Miro map from your ODT plan?

n8n er en fleksibel automatiseringsplattform for å koble sammen apper, transformere data og bygge AI-drevne arbeidsflyter. Du vil utvikle solide grunnleggende ferdigheter gjennom virkelige, praktiske eksempler, som dekker triggere, håndtering av JSON, teori om dataflyt, AI-integrasjon, webhooks og komplette automatiseringsprosesser. Fokuset er på å forstå hvordan informasjon beveger seg gjennom en arbeidsflyt og hvordan denne informasjonen kan struktureres slik at noder og API-er oppfører seg forutsigbart. Resultatet er evnen til å designe, feilsøke og levere pålitelige automatiseringer som fungerer fra ende til ende.

En praktisk oversikt over n8n sitt miljø, kjerneverktøy og tankesett som kreves for å bygge automatiseringer. Konsepter inkluderer effektiv bruk av KI, forståelse av hvordan data flyter gjennom noder, import av maler og omforming av rådata til strukturert output.

En grundig utforskning av de sentrale komponentene i arbeidsflyter. Utløsere, datamanipuleringsnoder, HTTP-forespørsler, webhooks og flytkontrolllogikk. Materialet gir en tydelig mental modell for hvordan kjøringer starter, hvordan data formes, og hvordan ruteringsbeslutninger tas.

En grundig gjennomgang av hvordan n8n representerer og behandler data. Temaer inkluderer JSON-struktur, lesing av komplette payloads, reparasjon av ugyldig JSON, håndtering av matriser og objekter, samt arbeid med binære filer. Målet er forutsigbar og trygg datahåndtering i alle arbeidsflyter.

En trinnvis omforming av en ODT-plan til en strukturert automatiseringsmal. Materialet dekker pålitelige RSS-feeder, klargjøring av data for LLM-er, generering av tweets med Airtable-løkker, utforming av resultatbaserte flyter og kartlegging av hele arbeidsflyten i Miro.

En komplett gjennomgang fra første idé til endelig resultat. Emner inkluderer strukturering av flyten, normalisering av API-data, løkker, feilsikring og tilbakeskriving til Airtable med en gjennomarbeidet automatisering som viser ende-til-ende pålitelighet og tydelighet.

Miro Workflow Blueprint

Awesome!

Miro Workflow Blueprint