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

**Gjør om din skrevne ODT (Outcome, Data, Trigger)** til et tydelig Miro-kart som alle kan forstå umiddelbart. Sikt mot ett inngangspunkt, fokuserte grener, lokal rensing, én sammenslåing og ett endelig utdata.

* **Tegn den korteste veien** fra start til resultatж
* Hold **én sannhetskilde** og ett siste øyeblikksbilde før utdataж
* Bruk **gren og sammenslåing** kun når innganger faktisk er uavhengigeж
* Foretrekk **tydelige etiketter fremfor smart kobling** slik at du i fremtiden forstår kartet på sekunder.


Lag et **tydelig, minimalt Miro-kart** som gjenspeiler den endelige nodeoppsettet. Marker nøyaktig hvor data blir **renset** og **sammenslått**, og vis hvordan det **siste øyeblikksbildet** kobles til LLM- og utdata-nodene. Planen skal være enkel, men detaljert nok til at hvem som helst, inkludert deg selv i fremtiden, kan bygge opp arbeidsflyten uten forvirring eller overraskelser.

Hva er hovedmålet når du lager et Miro-kart fra ODT-planen din?

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 utløsere, 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 n8ns miljø, kjerneverktøy og tankesett som kreves for å bygge automatiseringer. Konsepter inkluderer effektiv bruk av AI, forståelse av hvordan data flyter gjennom noder, import av maler og omforming av rådata til strukturert output.

En grundig gjennomgang av de essensielle 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 rutingsbeslutninger 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 arrayer 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 innledende konsept til endelig resultat. Emner inkluderer strukturering av flyten, normalisering av API-data, løkker, feilsikring og tilbakeskriving til Airtable med en raffinert automatisering som demonstrerer ende-til-ende pålitelighet og klarhet.

Miro Arbeidsflyt-Blåkopi