原创专题
n8n 字段整理：给 AI 工作流定义输出契约
用 Edit Fields 明确字段名、类型与保留范围，再检查嵌套结构，避免下游读错数据。
AI 分类结果进入表格或数据库前，需要固定的数据形状。本文目标是把合成输入整理成只含 ticket_id、category 和 score 的记录。前提是能编辑 n8n 工作流，并准备一条不含私人资料的输入；这里只核验官方参数和离线数据契约，没有操作 n8n。
操作与验收顺序
先写验收表
原创输入练习：ticket_id 为 demo-17，label 为 billing，confidence 为数字 0.8，另有 debug 字段。预期把 label 改名为 category，把 confidence 改名为 score，并保留 ticket_id。先写清这些字段及类型，debug 不进入最终结果。示例值只用于练习，不代表模型分类效果。[1]
选择映射与保留范围
添加 Edit Fields (Set)，选择 Manual Mapping；从 INPUT 拖入值时，官方默认创建访问该值的 expression。固定文本应切到 Fixed，避免把字段名当表达式。也可选择 JSON Output 写入对象。按界面里的 Keep Only Set Fields 或 Include in Output 检查保留范围，执行后直接查看输出，不从模式名称推断原字段已经删除。[1]
数字与点号单独检查
确认 score 仍是数字，而不是字符串。Manual Mapping 的 Ignore Type Conversion Errors 可忽略部分类型错误；不建议用它掩盖不符合契约的输入。默认支持点号：字段名 result.score 会产生嵌套对象；若下游需要带点号的字面字段名，检查 Support Dot Notation 设置。两种结构都能是合法 JSON，但下游访问路径不同。[1]
输出检查与停止条件
逐项核对字段集合、类型和原记录 ID；缺字段、类型错误或意外嵌套时停止后续写入，回到映射检查。本文离线检查了合成对象的字段集合和数字类型，没有启动节点、连接数据库、调用模型或保存工作流。实际采用时先在可丢弃样例上运行，再核对下游接收到的记录。[1]
本文来源
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通过节点和工作流连接外部服务、处理数据并加入 AI 步骤，用于业务流程自动化。