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

**Transforme seu ODT escrito (Outcome, Data, Trigger)** em um mapa claro no Miro que qualquer pessoa possa compreender rapidamente. Busque um ponto de entrada único, ramificações focadas, limpeza local, uma única junção e uma saída final.

* **Desenhe o caminho mais curto** do início ao resultadoж
* Mantenha **uma única fonte de verdade** e um snapshot final antes da saídaж
* Utilize **ramificações e junções** apenas quando as entradas forem realmente independentesж
* Prefira **rótulos claros em vez de conexões complexas** para que você, no futuro, entenda o mapa em segundos.


Crie um **mapa Miro claro e minimalista** que reflita a disposição final dos nós. Marque exatamente onde os dados são **limpos** e **mesclados**, e mostre como o **snapshot final** se conecta aos nós do LLM e de saída. O plano deve ser simples, mas detalhado o suficiente para que qualquer pessoa, inclusive você no futuro, possa reconstruir o fluxo de trabalho sem confusão ou surpresas.

Qual é o objetivo principal ao criar um mapa no Miro a partir do seu plano ODT?

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.

Plano de Fluxo de Trabalho no Miro

Awesome!

Plano de Fluxo de Trabalho no Miro