Вивчайте Потік Даних у n8n | Основи Та Налаштування

Визначення

Якісний потік даних у n8n означає початок з одного джерела істини, розгалуження на окремі гілки, очищення кожної гілки, об'єднання всього назад і, нарешті, надсилання одного чистого знімка до AI або на вихід.

Більшість початківців будують n8n так:

вузол → вузол → вузол → вузол

Це виглядає просто, але швидко ламається. У прямій лінії кожен вузол залежить від попереднього — якщо вузол перейменовує або видаляє поле, все після нього перестає працювати. Наприклад:

HTTP Request → Modify → API Call → Change → Send to AI

Це призводить до таких проблем:

Поля перейменовуються на півдорозі;
Поля видаляються без попередження;
Кожен вузол по-різному змінює структуру даних;
Додавання нових кроків ламає наступні вузли.

Лінійні ланцюги крихкі. Використовуйте шаблон Branch-and-Merge: починайте з одного джерела істини (один тригер, що визначає продукт або магазин), розгалужуйтеся для паралельних задач, а потім об'єднуйте все в один чистий результат.

Branch A → reviews;
Branch B → competitors;
Branch C → pricing.

Кожна гілка виконує одну задачу і не перезаписує інші.

Примітка

У структурі branch-and-merge кожну гілку можна виправити окремо, а merge-вузол залишається стабільним, якщо імена полів збігаються, зберігаючи зміни локальними, а не глобальними.

Надійні автоматизації створюються шляхом виявлення крихких лінійних потоків, розподілу роботи на паралельні гілки, очищення та нормалізації даних, а також об'єднання всього у єдиний надійний знімок для ШІ або фінального результату.