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n8n-workflows

2025-11-29

运维

人生最重要的事情不是我们在哪里，而是我们朝着什么方向前进。——奥利弗·温德尔·霍姆斯

n8n Workflows 超合集：从“找得到”到“用得爽”的自动化工作流宝库（含本地/容器部署与 API 用法示例）

仓库：Zie619/n8n-workflows
描述：all of the workflows of n8n i could find (also from the site itself)
许可：MIT
在线浏览（无需安装）：zie619.github.io/n8n-workflows

如果你正在用 n8n 做自动化编排，却常常卡在“找高质量范例”上，那么这个仓库值得你立即收藏。它不是零散的示例集合，而是一套“可搜索、可分类、可下载、可本地部署”的工作流资源库——收录了 4,343+ 工作流、365+ 集成、29,445+ 节点，支持全局全文检索与多维过滤，兼顾在线浏览与离线使用。

下面从“能做什么”“怎么用（在线/本地/容器）”“API 与架构”“模板范式与最佳实践”“安全与贡献”逐步展开，还会给出快速上手的代码案例，帮助你在一天之内把它变成你的自动化“工具箱”。

1. 这套资源库能帮你做什么？

  • 在线即用（无需安装）：zie619.github.io/n8n-workflows

    • 智能搜索：支持名称、描述、节点内容的全文检索（SQLite FTS5）
    • 多维过滤：按类别（Marketing、Sales、DevOps 等）、复杂度、触发类型（Webhook/Schedule/Manual 等）、服务集成（365+）筛选
    • 即时下载：工作流 JSON 可直接获取

  • 本地部署：一条命令跑起来（Python/FastAPI/SQLite）

    • 极轻资源占用：< 50MB 内存；< 100ms 搜索响应
    • 完整 API：/api/search、/api/stats、/api/workflow/{id}、/api/categories、/api/export

  • 容器化与跨平台：Docker 镜像提供 amd64/arm64 多平台支持，适合边缘设备与 CI/CD 场景

  • 安全加固：CORS、防路径穿越、输入校验、速率限制、非 root 容器用户、常规安全扫描等

2. 在线快速上手（零安装）

直接访问官网即可：

  • 地址：zie619.github.io/n8n-workflows
  • 功能：
    • 搜索框支持关键字与复合条件
    • 移动端友好（Dark/Light 模式）
    • 支持按分类浏览与直接下载工作流 JSON

这特别适合你在方案设计阶段“快速找范例、拿 JSON 到 n8n 导入测试”。

3. 本地部署（开发与内网使用）

3.1 依赖与启动

先确保安装了：

  • Python 3.9+
  • pip
  • 100MB 以上磁盘空间

快速启动：

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# 1) 克隆仓库
git clone https://github.com/Zie619/n8n-workflows.git
cd n8n-workflows

# 2) 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3) 启动服务
python run.py

# 4) 打开浏览器
# http://localhost:8000

目录结构（精简）：

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n8n-workflows/
├── workflows/           # 4,343+ 工作流 JSON
│   └── [category]/      # 按集成/类别组织
├── docs/                # GitHub Pages 站点
├── src/                 # Python 源码
├── scripts/             # 工具脚本
├── api_server.py        # FastAPI 应用
├── run.py               # 启动器
├── workflow_db.py       # 数据库管理（SQLite FTS5）
└── requirements.txt     # 依赖

3.2 容器部署（推荐）

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# 直接用镜像
docker run -p 8000:8000 zie619/n8n-workflows:latest

# 或本地构建
docker build -t n8n-workflows .
docker run -p 8000:8000 n8n-workflows

容器默认做了安全硬化（非 root 用户等），适合在生产环境中以“只读浏览 + JSON 导出”方式使用。

4. API 与架构（开发者友好）

4.1 API 列表

Endpoint Method 说明
/ GET Web 界面
/api/search GET 搜索工作流
/api/stats GET 仓库统计数据
/api/workflow/{id} GET 获取工作流 JSON
/api/categories GET 类别列表
/api/export GET 导出工作流（打包/筛选）

4.2 架构概览（精要）

  • 后端：Python + FastAPI
  • 数据库：SQLite + FTS5（全文检索）
  • 前端：Vanilla JS + Tailwind CSS
  • 部署：Docker、GitHub Actions、GitHub Pages
  • 安全：输入校验、CORS、Rate limit、Trivy 扫描等

Mermaid 图示（源 README 提供）：

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graph LR
    A[User] --> B[Web Interface]
    B --> C[FastAPI Server]
    C --> D[SQLite FTS5]
    D --> E[Workflow Database]
    C --> F[Static Files]
    F --> G[Workflow JSONs]

5. 代码案例：调用 API 搜索并批量下载工作流 JSON

以下示例展示如何用 Python 调用本地服务，通过关键字和分类过滤返回工作流，并批量保存 JSON 到本地目录，方便导入 n8n。

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import os
import requests

BASE_URL = "http://localhost:8000"
SAVE_DIR = "./downloaded_workflows"

def search_workflows(q: str, category: str = None, limit: int = 20):
    params = {"q": q, "limit": limit}
    if category:
        params["category"] = category
    r = requests.get(f"{BASE_URL}/api/search", params=params, timeout=10)
    r.raise_for_status()
    return r.json()  # 假定返回结构中包含 id/name/desc/category 等

def fetch_workflow_json(wf_id: str):
    r = requests.get(f"{BASE_URL}/api/workflow/{wf_id}", timeout=10)
    r.raise_for_status()
    return r.json()  # 工作流 JSON

def save_workflow(wf_id: str, data: dict):
    os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True)
    path = os.path.join(SAVE_DIR, f"{wf_id}.json")
    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
        import json
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"Saved: {path}")

if __name__ == "__main__":
    # 示例：搜索 Telegram 相关工作流，分类为 Communication
    results = search_workflows(q="Telegram", category="Communication", limit=5)
    for item in results.get("items", []):
        wf_id = item["id"]
        wf_json = fetch_workflow_json(wf_id)
        save_workflow(wf_id, wf_json)

你可以把 q、category、limit 等参数替换为自己的需求，例如“Shopify”“WooCommerce”“Google Sheets”等关键词。

6. 模板分类与范式（可直接套用）

仓库内置了“模板目录”（templates），将常见自动化模式按业务域做了归纳，方便你快速复用：

  • 通信与消息（Telegram/Slack/Email/WhatsApp）
  • 数据处理（Google Sheets、数据库同步、数据转换、文件处理）
  • 电商（Shopify/WooCommerce、库存管理、订单处理）
  • 业务流程（CRM、线索、项目管理、报表）
  • AI 与自动化（OpenAI、内容生成、语言处理、图像处理）

每个模板都包含：

  • 工作流 JSON（可直接导入 n8n）
  • 文档（环境配置、凭据说明、修改指导）
  • 示例与最佳实践（真实场景参考）

这非常适合你作为“起步骨架”，再按自己的业务做增改。

7. 最佳实践与安全提示（强烈建议）

  • 在导入前：

    • 先阅读模板/工作流文档（尤其是环境变量与凭据说明）
    • 在开发环境中进行测试（限制权限）
    • 梳理错误处理（失败重试、告警通知）

  • 凭据管理：

    • 切勿将 API Key/Secrets 提交到版本库
    • 用环境变量与 n8n 凭据管理器
    • 对外部服务采用最小权限原则（Least Privilege）

  • 监控与审计：

    • 为关键触发器/节点添加日志与告警
    • 建立定期安全检查与异常监控流程

8. 贡献与社区

欢迎为这套资源库添砖加瓦：

  • 报告问题（issues）
  • 提建议（discussions）
  • 改进文档与模板
  • 修复与补充工作流

开发流程（简要）：

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# Fork & Clone
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/n8n-workflows.git

# 创建分支
git checkout -b feature/amazing-feature

# 启动开发模式
python run.py --debug

# 提交并推送
git add .
git commit -m "feat: add amazing feature"
git push origin feature/amazing-feature

# 发起 PR

9. 性能与新版亮点（2025-11）

  • 安全审计与 CVE 修复
  • Docker 多平台构建（amd64/arm64）
  • GitHub Pages 在线搜索界面
  • SQLite FTS5 支持，搜索速度显著提升
  • 现代化 UI，支持深浅色模式

10. 结语

n8n 的强大不仅在节点本身，更在“可复用的工作流模式”。Zie619/n8n-workflows 把分散在各处的优秀实践收敛为“可搜索的知识库 + 可直接导入的 JSON 集合”，让你从“灵感收集”到“落地运行”只差一个下载与导入。

现在就试试：

  • 在线检索：zie619.github.io/n8n-workflows
  • 本地启动：python run.py → 打开 http://localhost:8000
  • API 搜索与批量下载：上文 Python 示例按需修改关键字与分类

把它变成你的自动化“素材库”，构建更快、上线更稳、维护更轻松的 n8n 工作流生态。🚀