LogiFlow Builder

把物流需求转化为可执行的 n8n 工作流

面向物流中台场景，帮助产品经理和业务团队将 SOP 流程材料、Excel 字段规则、FAQ 和历史需求，快速转化为 n8n 节点方案、字段映射、执行说明和测试清单。

查看示例流程

RAG 材料利用

从 SOP、FAQ、历史需求召回规则

字段映射

输出原始字段、目标字段和校验逻辑

Human-in-the-loop

关键异常进入人工确认与回收

产品效果预览

从业务材料到 n8n JSON 草稿

Demo Ready

上传流程材料

输入业务需求

AI 拆解任务

生成 n8n 节点

输出字段映射

人工确认

复制 JSON 草稿

AI 工作流产品 Demo

输入材料、生成节点、输出交付结果

已生成可评审的工作流方案

输入与上传

上传流程材料、模板和字段规则，补充本次要解决的业务问题。

已上传材料

物流规划需求模板.xlsx180.0 KB

字段规则说明.md24.1 KB

本次要解决的业务问题

84/3000

AI 生成的 n8n 工作流节点图

节点按执行链路排列，异常分支进入人工审核。

10 nodes

Webhook Trigger

Trigger

接收业务需求和上传材料

File Parser

Document

解析 SOP、Excel 模板和字段说明

Field Mapping Agent

Agent

识别原始字段和目标字段

Rule Agent

RAG

召回字段规则和异常处理逻辑

Data Validation

Validation

校验缺失值、重复值和异常值

IF / Switch

Branch

根据异常类型进入不同处理分支

Generate Output Table

Transform

生成结果表

QA Agent

Agent

生成测试用例和验收清单

Human Review

Approval

人工确认关键字段和异常结果

Export JSON

Export

导出 n8n 工作流 JSON 草稿

生成结果详情

面向评审、实施和验收的交付包。

需求理解

该需求属于物流中台的数据处理自动化场景，目标是将人工 Excel 处理流程转化为标准化 n8n 工作流，减少重复复制、字段匹配、规则判断和结果复核成本。

任务拆解

从 SOP、Excel 模板和字段说明中抽取结构化规则。
将原始字段映射到物流中台可执行字段模型。
把校验、异常分支、人工复核和导出动作拆成 n8n 节点。
生成测试用例、验收清单和 Bad Case 回收建议。

字段映射表

原始字段	目标字段	处理规则
物料号	material_code	去空格、校验唯一性
车型	vehicle_model	匹配车型配置表
供应商	supplier_name	标准化供应商名称
需求数量	demand_qty	校验是否为空、是否为数字
到货日期	arrival_date	转换日期格式并校验范围

异常处理规则

缺失必填字段时进入人工补充队列，并保留原始行号和文件名。
重复物料号进入异常分支，输出冲突记录和建议合并策略。
车型无法匹配配置表时通知规划负责人确认。
到货日期超出允许范围时阻断结果表生成并记录审计日志。

Human-in-the-loop 人工确认点

n8n JSON 工作流草稿

{
  "name": "LogiFlow Excel Demand Automation",
  "nodes": [
    {
      "id": "node_1",
      "name": "Webhook Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.webhook_trigger",
      "position": [
        220,
        120
      ],
      "parameters": {
        "note": "接收业务需求和上传材料",
        "owner": "Trigger"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_2",
      "name": "File Parser",
      "type": "n8n-nodes-base.file_parser",
      "position": [
        580,
        240
      ],
      "parameters": {
        "note": "解析 SOP、Excel 模板和字段说明",
        "owner": "Document"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_3",
      "name": "Field Mapping Agent",
      "type": "n8n-nodes-base.field_mapping_agent",
      "position": [
        220,
        360
      ],
      "parameters": {
        "note": "识别原始字段和目标字段",
        "owner": "Agent"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_4",
      "name": "Rule Agent",
      "type": "n8n-nodes-base.rule_agent",
      "position": [
        580,
        480
      ],
      "parameters": {
        "note": "召回字段规则和异常处理逻辑",
        "owner": "RAG"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_5",
      "name": "Data Validation",
      "type": "n8n-nodes-base.data_validation",
      "position": [
        220,
        600
      ],
      "parameters": {
        "note": "校验缺失值、重复值和异常值",
        "owner": "Validation"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_6",
      "name": "IF / Switch",
      "type": "n8n-nodes-base.if_switch",
      "position": [
        580,
        720
      ],
      "parameters": {
        "note": "根据异常类型进入不同处理分支",
        "owner": "Branch"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_7",
      "name": "Generate Output Table",
      "type": "n8n-nodes-base.generate_output_table",
      "position": [
        220,
        840
      ],
      "parameters": {
        "note": "生成结果表",
        "owner": "Transform"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_8",
      "name": "QA Agent",
      "type": "n8n-nodes-base.qa_agent",
      "position": [
        580,
        960
      ],
      "parameters": {
        "note": "生成测试用例和验收清单",
        "owner": "Agent"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_9",
      "name": "Human Review",
      "type": "n8n-nodes-base.human_review",
      "position": [
        220,
        1080
      ],
      "parameters": {
        "note": "人工确认关键字段和异常结果",
        "owner": "Approval"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    },
    {
      "id": "node_10",
      "name": "Export JSON",
      "type": "n8n-nodes-base.export_json",
      "position": [
        580,
        1200
      ],
      "parameters": {
        "note": "导出 n8n 工作流 JSON 草稿",
        "owner": "Export"
      },
      "credentials": {
        "placeholder": "REPLACE_WITH_N8N_CREDENTIAL"
      }
    }
  ],
  "connections": {
    "Webhook Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "File Parser",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "File Parser": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Field Mapping Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Field Mapping Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Rule Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Rule Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Data Validation",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Data Validation": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "IF / Switch",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "IF / Switch": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Generate Output Table",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Generate Output Table": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "QA Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "QA Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Human Review",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Human Review": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Export JSON",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  },
  "settings": {
    "executionOrder": "v1",
    "saveManualExecutions": true,
    "timezone": "Asia/Shanghai"
  }
}

测试用例

上传标准 Excel 文件后，是否能正确识别字段
字段缺失时，是否能提示人工补充
规则冲突时，是否能进入人工确认
生成的结果表字段是否完整
n8n JSON 是否可以复制
测试用例是否覆盖正常流程和异常流程

验收清单

工作流能接收需求文本和材料附件。
字段映射表能覆盖关键物流字段。
异常分支包含人工确认和回收机制。
导出的 n8n JSON 草稿可复制、可继续完善。
每次执行保留输入材料、生成结果和人工确认记录。

Bad Case 回收建议

将人工修改过的字段映射沉淀为规则样本。
记录未识别字段、冲突规则和误判原因。
按业务部门、模板版本和异常类型建立回收标签。

LogiFlow Builder | n8n Workflow Generator

把物流需求转化为可执行的 n8n 工作流

输入材料、生成节点、输出交付结果

输入与上传

AI 生成的 n8n 工作流节点图

生成结果详情