摘要
AI自动化新手常被复杂功能迷惑，但真正赚钱的10条潜规则却被忽略。本文分享从100+工作流中提炼的实战经验，助你快速接单、建立壁垒，避免一年弯路。
原文
https://www.reddit.com/r/n8n/s/kFQaS3KiiK
10 things I wish I knew before diving into AI automation (after building 100+ workflows)
Been deep in the automation game for the past year – here’s what actually matters vs. what everyone talks about:
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Start stupidly simple Your first automation should take 10 minutes, not 10 hours. I wasted weeks on complex builds when a simple "new email → Slack notification" would’ve taught me more.
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Document your builds publicly Every automation you create is potential content. Screenshots, learnings, failures – it all becomes proof of expertise. I get more clients from sharing my process than from perfect demos.
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Master the HTTP Request node first Seriously. Half the "limitations" people complain about disappear when you can build custom API calls. It’s your Swiss Army knife for everything the built-in nodes can’t handle.
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Stop calling yourself an "automation expert" Everyone says that. Instead: "I help [specific industry] eliminate [specific pain point]." Specificity attracts premium clients who have that exact problem.
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Your biggest wins come from saying no Turned down a $500 project last month because it wasn’t aligned with my positioning. Client came back two weeks later with a $3K project that was perfect fit. Boundaries create value.
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Error handling is where amateurs get exposed Everyone shows the happy path. Pros build for when APIs go down, data formats change, or users input garbage. Plan for chaos.
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Share your failures, not just successes "Here’s how I broke a client’s workflow and what I learned" gets way more engagement than "Look at this perfect automation." Vulnerability builds trust.
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The money is in ongoing optimization, not one-time builds Clients pay once for setup, monthly for "make it work better." Maintenance contracts beat project work every time.
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Your network determines your net worth Other automators become referral sources, not competition. Help people in communities, share knowledge freely. Half my clients come from automator referrals now.
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Build your own systems first Nothing proves automation expertise like having your own lead generation, content creation, and client onboarding automated. Practice what you preach.
Bonus insight: The automators making real money talk about business outcomes, not technical features. "Saved 15 hours/week" beats "Built a 47-node workflow" every time.
What’s your biggest automation learning curve? Always curious what trips people up vs. what clicks immediately.
正文
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！
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。过****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：
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如果 API 超时怎么办？（设置重试机制）
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如果返回数据为空怎么办？（发送告警通知）
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如果用户输入了火星文怎么办？（增加数据校验步骤）
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：
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项目制思维：一次性搭建，收 5000 块，然后就没有然后了。
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订阅制思维：一次性搭建收 3000 块，然后每月收 500 块的“持续优化与维护费”。
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
https://www.reddit.com/r/n8n/s/kFQaS3KiiK
10 things I wish I knew before diving into AI automation (after building 100+ workflows)
翻译、重写 by 饼干哥哥 🍪
