Votre banque de workflows N8N

Ce workflow n8n a pour objectif de valider les webhooks provenant de Seatable en utilisant l'authentification HMAC SHA256. Dans un contexte où la sécurité des données est primordiale, ce type d'automatisation est essentiel pour les entreprises qui souhaitent garantir l'intégrité des informations reçues via des webhooks. Par exemple, les équipes de développement et de gestion de projet peuvent tirer parti de cette automatisation pour s'assurer que seules les requêtes authentiques sont traitées, évitant ainsi des erreurs potentielles dans leurs systèmes. Le workflow commence par un déclencheur de type Webhook, qui écoute les requêtes entrantes sur un chemin spécifique. Ensuite, il utilise un nœud de calcul SHA256 pour générer un hachage à partir des données reçues. Une fois le hachage calculé, le workflow compare ce dernier avec la valeur attendue grâce à un nœud de condition. Si les hachages correspondent, le workflow répond avec un code 200, indiquant que la validation a réussi. Dans le cas contraire, un code 403 est renvoyé pour signaler un accès interdit. En intégrant ce type de validation, les entreprises peuvent réduire les risques de traitement de données non sécurisées et améliorer la fiabilité de leurs intégrations. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs bénéficient d'une solution robuste pour sécuriser leurs flux de données tout en optimisant leur efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n a pour objectif de simplifier la création de listes de contacts en automatisant la collecte et le traitement des données. Dans un contexte où la gestion des contacts est cruciale pour les entreprises, ce workflow permet d'extraire des informations pertinentes à partir de différentes sources, d'éliminer les doublons et d'enregistrer les résultats dans Google Sheets. Cela est particulièrement utile pour les équipes marketing et commerciales qui cherchent à optimiser leur base de données de leads. Étape 1 : Le workflow commence par un déclencheur manuel qui permet à l'utilisateur de lancer le processus. Étape 2 : Ensuite, les nœuds 'Get urls' et 'Get people' sont utilisés pour récupérer des URLs et des informations sur les personnes à partir de l'API AirTop. Étape 3 : Les résultats sont ensuite formatés grâce au nœud 'Format results', qui prépare les données pour l'étape suivante. Étape 4 : Le nœud 'Dedupe results' élimine les doublons dans les données collectées. Étape 5 : Enfin, les résultats sont ajoutés à une feuille de calcul Google Sheets via le nœud 'Add to spreadsheet'. Cette automatisation n8n permet de gagner un temps précieux, d'améliorer la qualité des données et de réduire les erreurs humaines lors de la gestion des contacts.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'intégration des données entre Google Sheets et une base de données MySQL. Dans un contexte où les entreprises doivent gérer efficacement leurs données, ce processus permet de synchroniser les informations entre ces deux outils, facilitant ainsi la gestion des données et la prise de décision. Par exemple, une équipe marketing peut utiliser ce workflow pour importer des données de prospects depuis Google Sheets vers MySQL, tout en s'assurant que les informations sont à jour et cohérentes. Le déroulé commence par un déclencheur manuel qui active le workflow. Ensuite, le nœud 'Compare Datasets' permet de vérifier les données existantes, suivi par un nœud de 'Schedule Trigger' pour automatiser les exécutions à intervalles réguliers. Les données de Google Sheets sont récupérées grâce au nœud 'Google Sheet Data', tandis que les requêtes SQL sont gérées par le nœud 'SQL Get inquiries from Google'. Les données sont ensuite ajoutées à la base MySQL via le nœud 'Add MySQL records'. Des conditions sont mises en place pour vérifier l'état des données et s'assurer que tout est en synchronisation avant de mettre à jour le statut dans Google Sheets. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction des erreurs humaines, gain de temps considérable dans la gestion des données, et une meilleure fiabilité des informations utilisées pour les analyses. En intégrant Google Sheets et MySQL, les entreprises peuvent ainsi optimiser leur flux de travail et améliorer leur efficacité opérationnelle.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser le processus de vente d'une voiture d'occasion, permettant ainsi aux utilisateurs de gagner du temps et d'améliorer leur efficacité. Dans un contexte où la vente de véhicules d'occasion peut être complexe et chronophage, ce workflow simplifie les étapes nécessaires pour finaliser une transaction. Il est particulièrement utile pour les concessionnaires automobiles ou les particuliers souhaitant vendre leur véhicule rapidement et efficacement. Le workflow débute avec un déclencheur manuel, permettant à l'utilisateur de lancer le processus à tout moment. Ensuite, des variables sont définies pour stocker les informations nécessaires à la vente. Une pause de 7 secondes est intégrée pour simuler un délai de traitement. Le flux se poursuit avec un nœud de code qui analyse la réponse obtenue, suivi d'un nœud de commutation qui permet de gérer différentes conditions selon les offres reçues. Les nœuds suivants interagissent avec des éléments d'interface utilisateur pour charger le site web de vente, créer une session, et cliquer sur des boutons spécifiques, comme celui du VIN. Un nœud de capture d'écran est également inclus pour documenter le processus. Enfin, le workflow se termine par une réflexion sur l'action suivante à entreprendre, garantissant ainsi que l'utilisateur est guidé tout au long de la vente. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent réduire les erreurs, améliorer leur productivité et se concentrer sur d'autres aspects de leur activité.

Ce workflow n8n permet d'utiliser n'importe quel modèle de langage via OpenRouter, facilitant ainsi l'intégration d'intelligences artificielles dans vos applications. Dans un contexte où les entreprises cherchent à automatiser leurs interactions clients, ce workflow offre une solution efficace pour gérer les messages de chat et fournir des réponses instantanées. Les cas d'usage incluent le support client automatisé, l'assistance virtuelle et la génération de contenu dynamique. Étape 1 : le déclencheur 'When chat message received' capte les messages entrants. Étape 2 : les paramètres sont configurés dans le nœud 'Settings' pour définir les options de traitement. Étape 3 : le nœud 'AI Agent' utilise le modèle de langage sélectionné pour générer une réponse basée sur le message reçu. Étape 4 : la mémoire de chat est gérée par le nœud 'Chat Memory', permettant de conserver le contexte des conversations. Enfin, les réponses sont affichées via des notes autocollantes à l'aide des nœuds 'Sticky Note'. Cette automatisation n8n permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer l'expérience utilisateur en fournissant des réponses rapides et pertinentes.

Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser la gestion des certificats SSL via Slack, en intégrant des outils comme Venafi et VirusTotal. Dans un contexte où la sécurité des données est primordiale, ce processus permet aux entreprises de s'assurer que leurs certificats sont valides et non compromis, tout en facilitant la communication entre les équipes via Slack. Les cas d'usage incluent la génération automatique de certificats, la vérification de leur statut et l'envoi d'alertes en cas de vulnérabilités détectées. Le workflow débute avec un déclencheur Webhook qui reçoit les demandes de certificats. Ensuite, il utilise le nœud 'Venafi TLS Protect Cloud' pour initier la demande de certificat. Par la suite, des nœuds de traitement comme 'Parse Webhook' et 'Extract Fields' sont utilisés pour structurer les données reçues. En cas de détection de menaces via 'VirusTotal', le workflow peut automatiquement émettre un certificat si aucune menace n'est détectée, grâce à la condition 'Auto Issue Certificate Based on 0 Malicious Reports'. Les résultats sont ensuite résumés et envoyés à l'équipe via Slack, assurant ainsi une communication fluide et rapide. Les bénéfices de ce workflow incluent une réduction significative du temps de gestion des certificats, une diminution des risques de sécurité et une amélioration de la collaboration entre les équipes techniques. En intégrant des outils puissants comme n8n, les entreprises peuvent automatiser des processus critiques tout en restant informées des menaces potentielles.

Ce workflow n8n est conçu pour détecter des anomalies dans un ensemble de données sur les cultures, en utilisant des méthodes de clustering avancées. Dans un contexte où l'agriculture de précision devient essentielle, ce workflow permet aux agriculteurs et aux chercheurs de mieux comprendre les variations dans leurs cultures et d'identifier rapidement les problèmes potentiels. En intégrant des services HTTP pour récupérer et traiter les données, ce workflow facilite l'analyse des points de données critiques. Étape 1 : Le flux commence par un déclencheur manuel qui permet à l'utilisateur de tester le workflow. Étape 2 : Il envoie une requête HTTP pour récupérer le total des points dans la collection de données. Étape 3 : Ensuite, il crée une matrice de distance entre les clusters pour évaluer les similarités. Étape 4 : À l'aide d'un code Python, il génère une matrice creuse pour optimiser le traitement des données. Les étapes suivantes impliquent des requêtes HTTP pour définir des identifiants de médioïdes et récupérer des vecteurs, suivies de la préparation des seuils de recherche. Les résultats sont ensuite fusionnés et analysés pour fournir des descriptions visuelles des cultures. Ce workflow offre un gain de temps considérable et réduit les risques d'erreurs manuelles, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et éclairée dans la gestion des cultures.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser le processus de classification d'images en utilisant un classificateur KNN (K-Nearest Neighbors) sur un ensemble de données d'images. Dans un contexte où les entreprises doivent souvent traiter et classer de grandes quantités d'images, ce workflow permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité. Il est particulièrement utile pour les équipes de data science et de machine learning qui cherchent à automatiser l'analyse d'images et à obtenir des résultats rapides et précis. Le workflow commence par le déclencheur d'exécution d'un autre workflow, suivi de l'étape d'embed d'image via une requête HTTP. Ensuite, il interroge Qdrant pour récupérer les données nécessaires. L'étape suivante consiste à appliquer un vote majoritaire pour déterminer la classe de l'image. Si un tirage au sort est détecté, le workflow vérifie cette condition avant de retourner la classe finale. Les étapes intermédiaires incluent la propagation des variables de boucle et l'augmentation de la limite KNN, ce qui permet d'ajuster le modèle en fonction des besoins. En intégrant ce workflow, les entreprises bénéficient d'une automatisation n8n qui réduit les erreurs humaines, améliore la rapidité de traitement des images et optimise les ressources. Cela permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en assurant une classification précise et efficace des images.

Ce workflow n8n a pour objectif de valider et de corriger les adresses de livraison dans un système de gestion des commandes. Dans un contexte où la précision des adresses est cruciale pour la satisfaction client, cette automatisation permet de réduire les erreurs de livraison et d'améliorer l'efficacité opérationnelle. En utilisant des API pour vérifier les adresses, ce workflow s'assure que chaque commande est livrée à la bonne adresse, ce qui est essentiel pour les entreprises de e-commerce. Le processus débute par un déclencheur qui récupère les données de commande via une requête HTTP. Ensuite, les données sont séparées pour extraire les champs d'adresse. Une vérification est effectuée à l'aide d'une API dédiée pour valider l'adresse fournie. Si des corrections sont nécessaires, le workflow met à jour l'adresse dans le système de gestion des commandes, en utilisant plusieurs étapes de vérification pour s'assurer que les informations sont correctes. Des conditions sont mises en place pour gérer les cas où certaines informations d'adresse sont manquantes ou incorrectes, garantissant ainsi une mise à jour précise. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont significatifs : elle réduit le temps passé à gérer les erreurs d'adresse, diminue le risque de retours de colis et améliore la satisfaction client en garantissant des livraisons réussies. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent optimiser leur processus logistique et offrir une expérience client de qualité.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la gestion de documents en utilisant Docsify. Il permet aux utilisateurs de créer, modifier et extraire des fichiers de manière fluide, tout en intégrant des fonctionnalités avancées comme le traitement de texte et l'interaction avec des modèles de langage. Dans un contexte professionnel où la gestion documentaire est cruciale, ce workflow répond aux besoins des équipes qui cherchent à optimiser leur productivité et à réduire les erreurs humaines. Par exemple, une entreprise peut automatiser la création de rapports ou la mise à jour de documents en fonction des données entrantes. Le workflow commence par un déclencheur de type Webhook, qui active le processus lorsque des données sont reçues. Ensuite, il utilise des noeuds pour configurer les options nécessaires, convertir des fichiers, et vérifier si un fichier est présent. Si un fichier est détecté, il est extrait et traité pour en extraire les informations pertinentes. Les utilisateurs peuvent également interagir avec le workflow via des réponses en HTML ou Markdown, facilitant ainsi la communication des résultats. Les noeuds de traitement de texte, comme le modèle OpenAI Chat, permettent d'enrichir le contenu des documents générés. Les bénéfices de cette automatisation n8n sont multiples : réduction des délais de traitement, minimisation des erreurs, et amélioration de la collaboration au sein des équipes. En intégrant ce workflow, les entreprises peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en assurant une gestion documentaire efficace et fiable.

Ce workflow n8n a pour objectif de convertir des fichiers au format Parquet, Avro, ORC et Feather en JSON, facilitant ainsi leur utilisation dans divers systèmes. Dans un contexte où les entreprises manipulent de grandes quantités de données, cette automatisation permet de gagner un temps précieux en évitant les conversions manuelles. Les cas d'usage incluent la préparation de données pour des analyses ou des intégrations dans des applications web. Étape 1 : Le déclencheur est un Webhook qui reçoit les fichiers à convertir. Étape 2 : Une fois le fichier reçu, le workflow envoie une requête HTTP à l'API Parquet pour effectuer la conversion. Étape 3 : Après traitement, la réponse de l'API est analysée grâce à un nœud de code qui extrait les données au format JSON. Étape 4 : Enfin, un Sticky Note peut être utilisé pour conserver des informations pertinentes sur le processus. Cette automatisation n8n offre des bénéfices significatifs en termes de réduction des erreurs humaines et d'optimisation des flux de travail, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Ce workflow n8n est conçu pour automatiser la révision hebdomadaire des tâches complétées dans Todoist, offrant ainsi un moyen efficace de suivre vos progrès. Dans un contexte professionnel où la gestion du temps et des tâches est cruciale, ce workflow permet aux utilisateurs de recevoir un récapitulatif de leurs réalisations chaque semaine. En intégrant l'API de Todoist, ce processus simplifie la collecte d'informations sur les tâches terminées, ce qui est particulièrement utile pour les équipes et les professionnels cherchant à améliorer leur productivité. Étape 1 : Le déclencheur est programmé pour s'exécuter chaque vendredi après-midi, garantissant que les utilisateurs reçoivent leur récapitulatif à un moment opportun. Étape 2 : Le workflow utilise une requête HTTP pour récupérer les tâches complétées via l'API de Todoist, ce qui permet d'accéder facilement aux données nécessaires. Étape 3 : Une étape optionnelle permet d'ignorer des projets spécifiques si l'utilisateur le souhaite, offrant ainsi une personnalisation supplémentaire. Étape 4 : Le corps de l'email est formaté pour être clair et informatif, avant d'être envoyé. Enfin, l'étape 5 envoie un email contenant le récapitulatif des tâches complétées. Cette automatisation n8n apporte une valeur ajoutée significative en réduisant le temps passé à compiler manuellement les informations et en assurant une communication fluide des résultats hebdomadaires.