在日常工作中，我们经常需要处理 JSON 数据。无论是从 API 获取数据还是处理工作流中的中间结果，快速准确地提取和转换 JSON 数据都是必不可少的技能。

本文介绍了n8n中Read/Write Files from Disk节点的使用方法，该节点支持在自托管n8n实例上读写本地文件。主要内容包括：1）节点功能与限制，仅适用于自托管环境；2）读/写文件的核心参数配置，如文件路径选择、二进制字段处理等；3）典型工作流设计，如CSV文件读取处理和JSON报告生成；4）最佳实践与常见错误解决方案。文章通过实际案例展示了如何构建完整的文件处理流程，并提供了可

AI Agent（人工智能代理） 是一种能够理解任务、做出决策并自动执行操作的智能系统。与传统的自动化工作流不同，AI Agent 拥有推理能力，可以根据不同的场景灵活地选择合适的工具来完成任务。

有小伙伴问RuoYi-SpringBoot3-Pro刚开始的 rules 怎么没有了，因为现在国外国内的开发工具层出不穷，一个工具一个配置规则对项目来说不太现实，所以一直想换成更通用的解决方案。这里将介绍 skills 和 spec，以及我现在的主力开发组合：Claude Code + Antigravity。

在n8n中，处理大量数据时经常会遇到API速率限制、内存溢出或请求超时等问题。而Loop Over Items (Split in Batches) 节点就是解决这些问题的"魔法武器"！

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RuoYi-SpringBoot3-Pro项目扩展AI能力，集成RAGFlow知识库和Dify应用平台。通过RESTful API实现RAGFlow的完整功能，包括数据集管理、文档处理、智能检索和流式对话。Dify集成提供对话应用开发、知识库管理和工作流编排能力。项目采用外挂式设计，已累计整合多种AI功能，为传统Java开发注入智能化能力。相关技术细节和往期教程可在GitHub和公众号获取。

你有没有想过，让 AI（比如 Claude）直接调用你的 n8n 工作流？或者让你的工作流变成一个可复用的"工具"供外部使用？这正是 MCP Server Trigger 的魔力所在！

先说结论：掌握 Send Email 节点 = 掌握 n8n 里 80% 的邮件自动化场景。无论是发送通知、日报、审批邮件，还是 AI 生成报告后自动发出，几乎都离不开它。

RuoYi-SpringBoot3-Pro本身已经接入 AI 对话能力 ,但是仅限于 AI 对话，无法实现复杂的 AI 功能，集成 Spring AI 又让框架显得太过笨重，所以这里通过引入 n8n 来实现 AI 能力的扩展。Java 端只负责触发，具体的 AI 功能全部在 n8n 里实现。