no-code 的世界裡，為什麼還是要加入 Code 節點？
本篇提問
Ｑ：no-code 的世界裡，為什麼還是要加入 Code 節點？
- 本篇提問
- no-code 並不代表「永遠不需要 code」
- 第一次加入 Code 節點：感受到格式提升
- 我的 code 背景：學過 HTML/CSS only
- 開始比較複雜的 Code：合約自動發送流程
- 習慣用 Code：是把資料變成下一步能用的 100 分格式
- 完全不會寫 code 怎麼辦？我用 AI 協作補 gap
- 與 AI 協作：把「輸入 → 輸出 → 原因 → 用途」講清楚
- AI 產出的好處：更容易讀懂每段在做什麼
- 長期風險：如果永遠不理解，只靠 AI 改到能跑
- 最後，我選擇 Code，是為了更接近真的自動化
- ✨ 延伸服務
本篇的重點摘要
- 在 n8n / Zapier 的 no-code 流程裡 資料格式不一致很容易 讓節點轉換越拆越膨脹、維護成本上升
- 我開始用 Code node（JavaScript） 把格式化/轉譯集中處理 讓資料更接近下一步能直接使用
- AI 可以用來補 gap 但如果不理解就交付 長期會讓維護與優化能力逐步流失
no-code 並不代表「永遠不需要 code」
當我開始寫比較多 n8n / Zapier 的機器人後
對於很多廣告說
這些都是 no-code，就能完成你想要的自動化
這件事，我比較偏向聽聽就好
我不否認，有些轉換確實
可以用 if、filter 這類節點完成
但在寫過一個又一個機器人、
做過許多架構設計後
我在節點的選擇上反而越來越常用 Code
因為它能更有效率地幫我拿到我要的結果
第一次加入 Code 節點：感受到格式提升
我第一次嘗試用 Code 節點
其實做的事很簡單：
費用統計 → 加總金額 → 放進信件內容
現在回頭看，這確實是單一用途
也有點像殺雞焉用牛刀
但它讓我第一次感受到
原本只是「能用但不夠好」的資料
可以被整理得更接近我需要的樣子
我這邊用一個比喻來說明我的感覺：
- 30 分： 資料能跑，但格式不完全符合下一步需求
- 50 分： 資料開始變得可用、可讀、可放進後續流程
- 100 分： 資料是下一步能直接接手的格式
我的 code 背景：學過 HTML/CSS only
我並不是工程師背景
我之前學的比較偏前端：HTML5、CSS
但在 n8n 的 Code 節點裡
我選用 JavaScript
也因此，對我來說重點不是「我多會寫」
而是：我能不能理解這段 code 在做什麼
以及它跟我預期的輸入/輸出是否一致
開始比較複雜的 Code：合約自動發送流程
我正式開始用比較複雜的 Code
是把原本散落在 3–4 個小轉換裡的處理
整合成一段更完整的 Code
這次的使用情境是公司任務：
製作合約自動發送機器人——
從 Pipedrive（CRM）抓取資料
再自動把需要的資訊
帶入 DocuSign（電子合約系統） 進行寄送
而 Code 在這裡的用處很明確：
把資料整理成流程後面真正需要的格式
例如：
- 金額：符合財務要求（例如千位數逗號）
- 日期：符合部門要求的顯示格式
這一次的經驗，奠定了我後來在寫自動化流程時
越來越習慣使用 Code 的方式
習慣用 Code：是把資料變成下一步能用的 100 分格式
這個習慣背後其實是一個很常見的狀況：
合作同事提供的資料
格式或排序方法跟自己預期、
或實際需求不一樣
例如你想要的日期格式是：
- 2026 年 01 月 15 日
但對方給你的是：
- 15-01-2026
那就需要有人把它整理成
下一個接手的人需要的樣子
金額也是同樣概念：
明明是數字，但合約需要的是金額格式
所以我後來越來越把 Code 當成一個關鍵節點
給它原始資料
然後把它整理成下一步能直接接手的格式
也就是把 30 分，拉到我需要的 100 分
完全不會寫 code 怎麼辦？我用 AI 協作補 gap
回到很多人最常問的問題：
那如果我完全不會寫 code 怎麼辦？
以我自己的經驗
我不覺得前提一定是會寫
更重要的是：
學會如何與 AI 協作
把你想要的結果描述清楚
我的做法很固定：
- 把原始格式（還不是 100 分）給 AI
- 告訴 AI：我想要的 100 分格式是什麼
- 告訴 AI：這段 code 後面 會拿去做什麼（用途/情境）
- 如果整理後要變成信件內容 也會讓 code 直接把內容組好
與 AI 協作：把「輸入 → 輸出 → 原因 → 用途」講清楚
我跟 AI 協作的方式
其實跟我跟人合作很像：
- 輸入是什麼？
- 輸出要變成什麼？
- 為什麼要這樣變？
- 這些結果要用在哪裡？
這樣做一方面是讓 AI 不會偏題
另一方面也像是在幫我自己確認：
我真正需要的是什麼
AI 產出的好處：更容易讀懂每段在做什麼
我覺得 AI 很實用的一點是：
它常會在 code 裡加註解或分段說明
標示這一段在處理什麼資料、解決什麼問題
對於不熟 code 的我來說
這是一種看懂的入口
我至少知道每個區塊對應的是哪個需求
也比較知道後續要改的時候該從哪裡開始
長期風險：如果永遠不理解，只靠 AI 改到能跑
但我也必須提醒：
用 AI 寫 code 雖然短期能快速解決問題
長期卻有明顯風險
我自己最警覺的有兩個：
- 習慣交出自己不理解的東西
- 把我知道誤認成我能做到 （其實只是我會叫 AI 做）
這兩個習慣會帶來很實際的後果：
未來需要修改時
你可能不知道從哪裡改起
最後只能無止盡重做
而知道與能做到之間的知識差
也會讓人逐漸失去判斷與推算能力
這跟我自己的價值觀不太一致
所以我會一直提醒自己避免
最後，我選擇 Code，是為了更接近真的自動化
所以 no-code 並不代表完全不用 code
也不代表要絕對避免 code
對我來說關鍵一直是：
我怎麼透過自動化、資料轉譯與重整拿到「下一步能直接使用」的東西
真正解決我的困擾
AI 在這個過程裡是輔助工具：
在我理解我想要什麼
但現階段做不出來時，幫我補上那個 gap
但理解與維護
仍然是我想在這個過程中留下、
並持續精進的能力
在各種門檻因為 AI 下降後
每一次選擇是否讓自己把判斷、
邏輯推算與思考外包掉
都是我會反覆問自己的問題
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