掘金 人工智能 16小时前
搭建100+个AI工作流后,我悟了:这10条“潜规则”,才是闷声发大财的核心!
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本文作者分享了自己在AI自动化领域构建100多个工作流的经验,揭示了新手容易忽视的10条“潜规则”。文章强调了从基础流程入手、公开记录自动化过程、掌握HTTP Request节点等关键技能的重要性。作者还强调了精准定位客户、重视错误处理、从失败中学习、持续优化以及与同行合作的重要性,最终落脚于关注业务成果而非技术细节,帮助读者少走弯路,提升AI自动化变现能力。

🚀 **从基础流程开始,快速建立正反馈。** 不要急于构建复杂系统,从简单的“弱智级”流程入手,例如邮件触发飞书通知,熟悉触发器、动作和连接器的核心逻辑,避免被复杂需求劝退。

📝 **公开记录自动化过程,打造专业形象。** 分享搭建过程中的截图、踩坑经历和复盘,展示自己的专业能力,吸引潜在客户。通过输出倒逼输入,积累经验,形成个人品牌。

🌐 **掌握HTTP Request节点,拓展自动化能力。** 学习使用HTTP Request节点,突破平台限制,结合AI编程实现更多功能。不要依赖平台原生功能,培养自主解决问题的能力。

🎯 **精准定位客户,提供专业服务。** 避免使用宽泛的“自动化专家”头衔,而是专注于特定行业和具体痛点,例如“帮电商卖家自动处理中差评”。

⚠️ **重视错误处理,构建稳定系统。** 99%的教程只演示“Happy Path”。高手会花时间构建“Unhappy Path”,处理API超时、数据异常等情况,提供稳定可靠的系统,赢得客户信任。

过去一年,我整个人都泡在AI自动化的世界里,搭建了超过100个工作流,从个人用到给客户交付,可以说是人已麻,但也悟了

我发现,圈子里很多人聊的都是些花里胡哨的功能,但真正能让你接到单、赚到钱、形成壁垒的,往往是那些没人挂在嘴边的“潜规则”。

今天,我就把这些花了几百个小时踩坑、烧了不少美刀的API调用费换来的血泪教训,浓缩成10条“潜规则”,分享给大家。保证干货,不掺水!

如果你刚开始学习 AI Agent 工作流,那么恭喜你,看完这些,至少少走一年弯路。

    从“蠢到不行”的流程开始

我刚入行时,雄心壮志,第一个项目就想搞个大新闻:用AI分析用户反馈,自动归类并生成报告。结果呢?光是数据清洗和模型微调就折腾了我几周,人麻了,几周时间就干了个寂寞

后来我才明白,新手村的第一课,应该是用10分钟,搭一个“当我的邮箱收到特定关键词邮件时,自动推送到我的飞书群 ”这种“弱智级”流程。

这个过程虽小,但五脏俱全:触发器(Trigger)、动作(Action)、连接器(Connector)。它能让你快速建立正反馈,理解自动化最核心的逻辑,而不是被复杂的需求直接劝退。

真正去搞懂一个节点的所有参数及背后的应用场景,比下载 10 个模板流程来看要有用的多。

    自动化过程要公开记录

每个工作流都是内容资产。截图、踩坑、复盘——都是你成为专家的一部分。

我敢说,我一半的客户都不是因为我 demo 多完美,而是看了我分享的某个“翻车”经历或者搭建思路找来的。 程的分享,是最好的专业证明。

通过输出倒逼输入,而这个输出的过程,本身就能吸引到需要帮助、甚至愿意付费的客户。像我一直坚持把实践复盘发到公众号上积累影响力,这个过程是我的学习,也能帮我吸引到需要定制开发的客户。

    学会用 HTTP Request 节点

别跳过。

“哎呀,我用的Make/n8n/Dify,它不支持这个APP…”—— 听到这种话,我头都大了。兄弟,这都什么年代了,还在等官方更新节点?

听我一句劝:把所有教程都放一边,先去把 HTTP Request (或 Webhook/API Call) 这个节点给我死磕到底!

没有一个工作流平台可以涵盖所有的功能,n8n也一样。但学会使用 HTTP 请求节点,能延展n8n的能力,尤其是配合AI 编程做 Python项目的FastAPI 接口,可以把n8n的想象无限放大。

    别再叫自己“自动化专家”了

这词大家都在用,没意义。换成:“我帮 [具体行业] 解决 [具体痛点]”,精准定位才能吸引高质量客户。

“我是AI自动化专家,可以提高你的效率。”(太宽泛,客户听不懂)

“我帮电商卖家, 用AI自动处理中差评和生成安抚话术 。”

    真正的收益来自“说不”

上个月,我推掉一个500刀的小活儿,因为它需要我研究一个我完全不熟悉的冷门CRM,投入产出比极低。说实话,当时心都在滴血。

结果呢?两周后,同一个客户捧着一个3000刀 的大项目回来了,说:“我们决定迁移到你熟悉的技术栈上,你来主导吧。”

这叫啥?这叫边界创造价值 。当你敢于拒绝不合适的项目,就是在向市场宣告你的专业领域和价值。客户反而会更加尊重你的定位。

AI 把所有事情的成本都降低了,能快速帮我们把想法落地,但这不意味着我们都什么都要去做。恰恰相反,保持核心竞争力的关键在于「不去做什么」

    错误处理是分水岭

真相:你看到的99%的教程,都只演示了“Happy Path”(理想路径)。

但真实世界是混乱的:API会挂掉、数据格式会变、用户会输入一堆乱码…

菜鸟秀的是“看,我成功了!”

真正的高手,会把一半的时间花在构建“Unhappy Path”上:

这才是专业的体现,也是你敢报高价的底气。因为你卖的不是一个简单的流程,而是一个稳定可靠的系统

不要把工作流看的很完美,那是因为你始终在自己的环境里玩。当你关注商业世界里的需求、切换到客户环境的时候,「出错」是常态。这个时候,不是一句重启就能解决的。

    成功不如失败吸引人

“快看我这个用 Claude 3.7 + Cursor 写的 workflow 多牛逼”,这种帖子,点赞的可能都是同行。

但你要是发一篇:

卧槽,我一个失误,差点把客户的 Airtable 数据库干穿了!这是我的复盘和教训…

我保证,评论区里全是真诚的交流和潜在的客户。为什么?因为脆弱性(Vulnerability)建立信任 。你敢于暴露自己的不完美,说明你真实、诚恳,并且有能力从错误中学习。客户更愿意把钱交给一个诚实且会反思的人。

基于上一点说的,发现别人做错了什么的内容,远比一派祥和的秀肌肉来的有价值。

    真正的钱在“持续优化”

很多新手接到单就很高兴,但交付完就结束了。这是最亏的!

维护合约 > 一锤子买卖

客户的需求是会变的,系统是需要迭代的。月度维护合同,才是你稳定现金流的来源 。这才是从“打工人”到“服务商”的思维转变。

钱往往藏在行业深处,不断优化工具,就是在往业务核心走,客户自然就愿意给钱

    你的同行就是你的人脉

每个人的技术栈和精力都是有限的。我擅长用 n8n 和 Dify,但对 Zapier 不熟。当一个客户指定要用 Zapier 时,我就会把他推荐给我认识的 Zapier 大佬。反过来,他接到不适合他的单子,也会第一时间想到我。

我在社群里免费解答问题,分享我的Prompt模板,结果呢?现在一半的单子都是其他 automator 介绍来的。利他,才是终极的利己

    先自动化你自己的流程

这是最真实的一点:Practice what you preach. (以身作则)

最能证明你实力的,不是客户案例,而是你自己 lead 获取、内容发布、客户入驻都跑自动化。自己先吃自己做的饭。

饼干哥哥:能解决自己的问题,才能解决别人。这也是为什么我一定要跑自己的自营业务项目的原因,我会在实战业务中高度用 AI 跑通流程。这样再去赋能客户才有说服力。

Bonus:会赚钱的人都聊“业务成果”

真正的大佬,聊的都是业务成果 ,不是技术特性。

客户根本不关心你的工作流有多少个节点,用了多炫酷的 MCP 协议(模型上下文协议)。他们只关心:“你能帮我每周省下15个小时吗?

记住,“节省15小时/周 ”,永远比“一个47节点的复杂工作流 ”性感一万倍!

原贴自Reddit

www.reddit.com/r/n8n/s/kFQ…

10 things I wish I knew before diving into AI automation (after building 100+ workflows)

翻译、重写 by 饼干哥哥🍪

本文由稀土掘金作者【饼干哥哥】,微信公众号:【饼干哥哥AGI】,原创/授权 发布于稀土掘金,未经许可,禁止转载。

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