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

Datatyper definierar **vilken typ av värde** ett arbetsflöde hanterar, såsom text, siffror, datum, booleaner, listor, objekt eller filer. Att känna till dem säkerställer att noder **läser, jämför och transformerar data korrekt** istället för att orsaka tysta fel eller felaktig logik.

Definition

n8n överför data mellan noder som JSON i en **array-av-poster**-struktur. Om typen är fel (sträng kontra nummer, array kontra objekt) kommer noderna inte att bete sig som förväntat.

När du arbetar med data i n8n, säkerställ att varje värde har rätt struktur innan det skickas vidare. Ren, normaliserad och korrekt typad data gör arbetsflöden förutsägbara och förhindrar tysta fel.

- **Tvinga datatyp tidigt:** konvertera strängar till siffror innan matematiska operationer;
- **Normalisera text:** gör till gemener och trimma innan avdubblering eller styrning;
- **Datum:** generera med <code>{{$now}}</code>, jämför i IF (Date & Time), formatera om med Date & Time-noden;
- **Arrayer:** använd riktiga arrayer; Split Out för att bearbeta poster och Aggregate/Item Lists för att slå ihop igen;
- **LLM-utdata:** begär strikt JSON, validera och normalisera innan sammanslagning.

Med allt detta bör du med säkerhet kunna känna igen och konvertera datatyper, hantera datum och arrayer korrekt, hantera binära filer vid behov samt snabbt lösa typkonflikter som stör arbetsflödeslogiken.

Vilket steg hjälper till att förhindra fel vid matematiska operationer i n8n?

n8n är en flexibel automationsplattform för att koppla samman appar, transformera data och bygga AI-drivna arbetsflöden. Du utvecklar starka grundläggande kunskaper genom verkliga, praktiska exempel som täcker triggers, hantering av JSON, teori om dataflöden, AI-integration, webhooks och kompletta automationsbyggen. Fokus ligger på att förstå hur information rör sig genom ett arbetsflöde och hur denna information struktureras så att noder och API:er beter sig förutsägbart. Resultatet är förmågan att designa, felsöka och leverera tillförlitliga automationer som fungerar från början till slut.

En praktisk översikt av n8n:s miljö, kärnverktyg och det tankesätt som krävs för att bygga automationer. Begrepp inkluderar effektiv användning av AI, förståelse för hur data flödar genom noder, import av mallar samt omvandling av råa indata till strukturerad utdata.

En fokuserad genomgång av de väsentliga komponenterna i arbetsflöden. Triggers, datamanipuleringsnoder, HTTP-förfrågningar, webhooks och flödesstyrningslogik. Materialet bygger en tydlig mental modell för hur exekveringar startar, hur data formas och hur ruttbeslut fattas.

En djupgående genomgång av hur n8n representerar och bearbetar data. Ämnen inkluderar JSON-struktur, läsning av hela payloads, reparation av felaktig JSON, hantering av arrayer och objekt samt arbete med binära filer. Målet är förutsägbar och säker datahantering i alla arbetsflöden.

En steg-för-steg-omvandling av en ODT-plan till en strukturerad automationsplan. Materialet omfattar tillförlitliga RSS-flöden, förberedelse av data för LLM, generering av tweets med Airtable-loopar, utformning av resultatdrivna flöden samt kartläggning av hela arbetsflödet i Miro.

En fullständig genomgång från initialt koncept till slutligt resultat. Ämnen inkluderar strukturering av flödet, normalisering av API-data, loopar, felsäkring och återföring till Airtable med en förfinad automation som uppvisar tillförlitlighet och tydlighet från början till slut.

Introduktion till Datatyper