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activateWorkflowactivateWorkflowTrigger → Transform → Action → End触发器 → 转换 → 操作 → 结束Trigger → IF → [True Path]
└→ [False Path]触发器 → IF → [真路径]
└→ [假路径]Trigger → [Branch 1] → Merge
└→ [Branch 2] ↗触发器 → [分支1] → 合并
└→ [分支2] ↗Trigger → Split in Batches → Process → Loop (until done)触发器 → 分批拆分 → 处理 → 循环（直到完成）Main Flow → [Success Path]
└→ [Error Trigger → Error Handler]主流程 → [成功路径]
└→ [错误触发器 → 错误处理]$json.body❌ {{$json.email}}
✅ {{$json.body.email}}$json.body❌ {{$json.email}}
✅ {{$json.body.email}}{{$json[0].field}} // First item only{{$json[0].field}} // 仅第一个项1. Webhook (path: "form-submit", POST)
2. Set (map form fields)
3. Slack (post message to #notifications)1. Webhook（路径："form-submit"，POST）
2. 设置（映射表单字段）
3. Slack（向#notifications发送消息）1. Schedule (daily at 9 AM)
2. HTTP Request (fetch analytics)
3. Code (aggregate data)
4. Email (send formatted report)
5. Error Trigger → Slack (notify on failure)1. 调度（每日上午9点）
2. HTTP请求（获取分析数据）
3. 代码（聚合数据）
4. 邮件（发送格式化报告）
5. 错误触发器 → Slack（失败时通知）1. Schedule (every 15 minutes)
2. Postgres (query new records)
3. IF (check if records exist)
4. MySQL (insert records)
5. Postgres (update sync timestamp)1. 调度（每15分钟一次）
2. Postgres（查询新记录）
3. IF（检查是否存在记录）
4. MySQL（插入记录）
5. Postgres（更新同步时间戳）1. Webhook (receive chat message)
2. AI Agent
├─ OpenAI Chat Model (ai_languageModel)
├─ HTTP Request Tool (ai_tool)
├─ Database Tool (ai_tool)
└─ Window Buffer Memory (ai_memory)
3. Webhook Response (send AI reply)1. Webhook（接收聊天消息）
2. AI Agent
├─ OpenAI聊天模型（ai_languageModel）
├─ HTTP请求工具（ai_tool）
├─数据库工具（ai_tool）
└─窗口缓冲记忆（ai_memory）
3. Webhook响应（发送AI回复）1. Manual Trigger (for testing)
2. HTTP Request (GET /api/users)
3. Split In Batches (process 100 at a time)
4. Set (transform user data)
5. Postgres (upsert users)
6. Loop (back to step 3 until done)1. 手动触发器（测试用）
2. HTTP请求（GET /api/users）
3. 分批拆分（每次处理100条）
4. 设置（转换用户数据）
5. Postgres（更新或插入用户）
6. 循环（回到步骤3直到完成）search_templatesget_templatesearch_templatesget_template