LEE

1. 왜 n8n 노드를 완벽하게 이해해야 하는가 매일 아침 반복되는 엑셀 복사 붙여넣기, 쏟아지는 이메일 분류, 그리고 슬랙으로 팀원들에게 알림을 보내는 일까지. 직장인이라면 누구나 겪는 이 지루한 반복 업무에서 탈출하고 싶다는 생각을 한 번쯤 해보셨을 것입니다. 업무 자동화 툴인 n8n은 바로 이런 고민을 해결해 주는 강력한 무기입니다. 하지만 막상… 더 읽기

1. 자동화 비용의 딜레마와 셀프호스팅 업무 자동화의 세계에 발을 들이면 처음에는 신세계가 열립니다. 이메일이 자동으로 분류되고 고객 문의가 슬랙으로 들어옵니다. 하지만 즐거움도 잠시, 곧 현실적인 문제에 부딪힙니다. 바로 비용입니다. 자피어(Zapier)나 메이크(Make) 같은 클라우드 기반 툴들은 워크플로우가 복잡해지고 실행 횟수가 늘어날수록 구… 더 읽기

요즘 혼자서 AI를 공부하며 나만의 에이전트를 만들어보려는 분들이 늘고 있습니다. 단순히 챗GPT와 대화하는 것을 넘어, n8n이라는 자동화 도구를 활용해 업무를 처리하고 그림을 그리고 데이터를 정리하는 진짜 비서를 만들고 싶어 합니다. 하지만 막상 시작하려고 하면 코딩보다 먼저 마주치는 벽이 있습니다. 바로 어떤 컴퓨터에서 이 프로그램을 돌려야 하는가 라… 더 읽기

자동화를 처음 시작할 때는 누구나 설렙니다. 노드 몇 개를 연결해서 슬랙으로 알림이 오고, 구글 시트에 데이터가 쌓이는 것만 봐도 마법을 부린 것 같죠. 하지만 실무에 깊게 파고들수록 그 마법은 금방 한계에 부딪힙니다. 복잡한 API 인증 문제, 수만 건의 데이터 처리 속도, 그리고 남들이 만들어둔 노드로는 도저히 해결되지 않는 우리 회사만의 독특한 로직들… 더 읽기

자동화를 구축하다 보면 밤새워 만든 워크플로우가 빨간색 에러 메시지를 띄우며 멈춰버리는 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 특히 n8n을 처음 접하시는 분들이 가장 많이 겪는 좌절의 순간이 바로 데이터가 내 마음대로 움직이지 않을 때입니다. 분명히 이전 단계에서는 데이터가 보였는데 다음 노드에서는 없다고 나오거나, 리스트를 처리하고 싶은데 맨 첫 번째 항… 더 읽기

이제는 단순히 채팅창에서 대화를 나누던 인공지능이, 실제 업무를 수행하는 n8n이라는 에이전트로 진화했습니다. 많은 분이 노코드 자동화에 관심을 가지지만, 막상 AI를 자신의 업무 흐름에 어떻게 연결해야 할지 막막해합니다. 이 글은 단순한 개념 설명을 넘어, 실무에서 즉시 활용 가능한 안정적인 AI 에이전트 구축 방법을 심도 있게 다룹니다. 특히 챗GPT를… 더 읽기

4차 산업혁명과 함께 제조 현장이 급변하고 있습니다. 과거에는 사람이 직접 무거운 자재를 나르고, 용접 불꽃을 견뎌야 했지만 이제는 그 자리를 거대한 로봇 팔들이 대신하고 있습니다. 쉴 새 없이 움직이는 로봇들을 보며 많은 분이 궁금해하십니다. 도대체 저 기계들은 어떤 원리로 저렇게 정밀하게 움직이는지, 그건 바로 산업용 로봇 프로그래밍에 있습니다. … 더 읽기

누구나 노드와 노드를 연결할 수는 있습니다. 튜토리얼을 보고 따라 하면 날씨 알림 봇 정도는 10분이면 만듭니다. 하지만 하루에 수천 건의 데이터가 쏟아지고 결제 정보와 같은 민감한 데이터가 오가는 상황이라면 이야기가 다릅니다. 이때부터는 단순한 '연결'이 아니라 '설계'가 필요합니다. 초보자는 기능 구현에 급급하지만 전문가는 예외 상황과 서버의 부하… 더 읽기

디지털 전환이 가속화되면서, 기업과 개인의 경쟁력은 얼마나 효율적으로 일하느냐에 달려 있습니다. 매일 반복되는 엑셀 데이터 취합, 이메일 발송, 고객 문의 분류와 같은 업무에 여러분의 소중한 시간을 낭비하고 있지는 않으신가요? 이러한 소모적인 업무에서 벗어나게 해 줄 수 있는 가장 강력한 도구가 바로 n8n입니다. n8n은 노드 기반의 워크플로우 자동… 더 읽기

왜 최근에 n8n이 주목받고 있을까요? 직장인에게 시간은 곧 자산입니다. 하지만 우리는 여전히 엑셀 데이터를 복사해서 이메일에 붙여넣거나 매일 반복되는 보고서를 작성하는 데 소중한 시간을 낭비하고 있습니다. 2026년 최근에는 인공지능과 자동화 기술은 선택이 아닌 생존 기술이 되었습니다. 아마 여러분도 재피어(Zapier)나 메이크(Make) 같은 … 더 읽기