N8N Workflow Collection - 专业级自动化工作流库
文章目录
- 一、项目概览
- 1、核心价值
- 2、相关链接资源
- 二、核心特性
- 1、高性能文档系统
- 2、智能分类系统
- 三、使用指南
- 1、基础使用
- 2、工作流导入
- 四、技术架构
- 数据库设计
- 五、统计指标
- 六、注意事项
一、项目概览
1、核心价值
包含2,053个n8n工作流的专业级集合，配备闪电级文档系统，提供即时搜索、分析和浏览能力。
⚠️ 重要通知(2025-08-14): 因DMCA合规要求，仓库历史记录已重写。如有分叉或本地克隆，请参考Issue #X获取同步指南。
2、相关链接资源
- GitHub仓库：https://github.com/Zie619/n8n-workflows
- 演示地址：http://localhost:8000
- 支持开发者：Buy Me a Coffee
- n8n官方资源：
- 官方文档
- 社区论坛
- 工作流模板
二、核心特性
1、高性能文档系统
# 快速启动
pip install -r requirements.txt
python run.py
技术亮点：
- ⚡ 基于SQLite FTS5的亚100毫秒级搜索
- 📱 响应式设计适配移动设备
- 🌙 支持系统偏好暗色/亮色主题
- 📊 实时统计：365种集成服务，29,445个节点
- 🔗 自动生成Mermaid流程图
性能对比：
| 指标 | 旧系统 | 新系统 | 提升倍数 |
|---|---|---|---|
| 文件大小 | 71MB HTML | <100KB | 700x |
| 加载时间 | >10秒 | <1秒 | 10x |
| 内存占用 | ~2GB RAM | <50MB RAM | 40x |
2、智能分类系统
自动化分类流程：
python create_categories.py
支持15+业务场景：
- AI代理开发
- 业务流程自动化
- 云存储管理
- 通讯与消息
- 电商零售
- 数据分析
- 社交媒体管理
三、使用指南
1、基础使用
# 启动文档服务
python run.py# 开发模式
python run.py --dev --port 3000
2、工作流导入
# 批量导入
python import_workflows.py# 单文件导入：
1. 打开n8n编辑器
2. 选择"导入工作流"
3. 选择workflows/目录下的.json文件
四、技术架构
数据库设计
CREATE TABLE workflows (id INTEGER PRIMARY KEY,filename TEXT UNIQUE,name TEXT,trigger_type TEXT,complexity TEXT,integrations TEXT -- JSON格式服务列表
);CREATE VIRTUAL TABLE workflows_fts USING fts5(filename, name, integrations,content='workflows', content_rowid='id'
);
技术栈：
- 后端：FastAPI + SQLite FTS5
- 前端：响应式HTML5
- 中间件：Gzip压缩 + 错误处理
五、统计指标
- 总量： 2,053个工作流
- 节点： 29,445个(平均14.3/工作流)
- 激活率： 10.5%(215个活跃)
- 触发类型：
- 复合触发：40.5%
- Webhook：25.3%
- 手动触发：23.2%
六、注意事项
- 安全建议：
- 使用前替换所有API密钥
- 建议在测试环境先行验证
- 兼容性：
- 支持n8n 1.0+版本
- 部分工作流需安装社区节点
伊织 xAI 2025-09-15（一）