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

Tipos de dados definem **que tipo de valor** um fluxo de trabalho manipula, como texto, números, datas, booleanos, listas, objetos ou arquivos. Conhecê-los garante que os nós **leiam, comparem e transformem os dados corretamente**, evitando erros silenciosos ou desvios de lógica.

Definição

O n8n transfere dados entre os nós como JSON em formato de **array de itens**. Se o tipo estiver incorreto (string versus número, array versus objeto), os nós não se comportarão como esperado.

Ao trabalhar com dados no n8n, certifique-se de que cada valor esteja no formato correto antes de passá-lo adiante. Dados limpos, normalizados e corretamente tipados mantêm os fluxos de trabalho previsíveis e evitam falhas silenciosas.

- **Converta dados cedo:** transforme strings em números antes de realizar cálculos;
- **Normalize textos:** use minúsculas e remova espaços antes de deduplicar ou direcionar;
- **Datas:** gere com <code>{{$now}}</code>, compare no IF (Date & Time), reformate com o nó Date & Time;
- **Arrays:** utilize arrays reais; Split Out para processar itens e Aggregate/Item Lists para recombinar;
- **Saídas de LLM:** solicite JSON estrito, depois valide e normalize antes de mesclar.

Com tudo isso, você deve reconhecer e converter tipos de dados com confiança, lidar corretamente com datas e arrays, gerenciar arquivos binários quando necessário e resolver rapidamente incompatibilidades de tipos que possam interromper a lógica do fluxo de trabalho.

Qual etapa ajuda a evitar erros ao realizar operações matemáticas no n8n?

n8n é uma plataforma de automação flexível para conectar aplicativos, transformar dados e criar fluxos de trabalho com IA. Você desenvolverá fundamentos sólidos por meio de exemplos práticos e reais, abordando gatilhos, manipulação de JSON, teoria de fluxo de dados, integração com IA, webhooks e construções completas de automação. O foco está em compreender como a informação circula em um fluxo de trabalho e como estruturar esses dados para que nós e APIs se comportem de forma previsível. O resultado é a capacidade de projetar, depurar e entregar automações confiáveis que funcionam de ponta a ponta.

Uma visão prática do ambiente do n8n, das ferramentas principais e da mentalidade necessária para construir automações. Os conceitos incluem o uso eficaz de IA, compreensão do fluxo de dados entre os nós, importação de templates e transformação de entradas brutas em saídas estruturadas.

Uma exploração focada dos componentes essenciais do fluxo de trabalho. Gatilhos, nós de manipulação de dados, requisições HTTP, webhooks e lógica de controle de fluxo. O material constrói um modelo mental claro de como as execuções começam, como os dados são estruturados e como as decisões de roteamento são tomadas.

Uma análise aprofundada de como o n8n representa e processa dados. Os tópicos incluem estrutura JSON, leitura de payloads completos, reparo de JSON malformado, manipulação de arrays e objetos, e trabalho com arquivos binários. O objetivo é garantir um tratamento de dados previsível e confiável em todos os fluxos de trabalho.

Uma transformação passo a passo de um plano ODT em um modelo estruturado de automação. O material aborda feeds RSS confiáveis, preparação de dados para LLMs, geração de tweets com loops no Airtable, elaboração de fluxos orientados a resultados e mapeamento do fluxo completo no Miro.

Uma construção completa desde o conceito inicial até o resultado final. Os tópicos incluem estruturação do fluxo, normalização de dados de API, uso de loops, prevenção de erros e gravação no Airtable com automação refinada que demonstra confiabilidade e clareza de ponta a ponta.

Introdução aos Tipos de Dados