Synthèse automatique
Fournit des conseils stratégiques pour planifier des architectures d'automatisation utilisant n8n et des outils connexes, en évaluant l'intégration de la pile et la préparation à la production.
Points forts
- Analyse la compatibilité de la pile technologique et recommande les outils appropriés.
- Offre une matrice de décision claire entre n8n, Python et les architectures hybrides.
- Évalue la complexité d'intégration et les défis d'authentification.
- Favorise des conceptions robustes et maintenables en production.
Limites
- Suppose une familiarité de base avec n8n et les concepts d'automatisation.
- Peut simplifier à l'excès les cas limites complexes ou les exigences très spécifiques.
- Ne remplace pas les tests pratiques et l'itération sur le terrain.
Idéal lors de la planification de projets d'automatisation multi-services nécessitant des décisions architecturales prêtes pour la production.
Évitez pour des automatisations triviales en une seule étape ou lorsque l'utilisateur a déjà un plan d'implémentation détaillé.
Analyse de sécurité
SûrThe skill is purely advisory, providing strategic guidance on automation architecture without any executable code, tools, or actions that could compromise security. There are no instructions to run commands, access data, or perform any risky operations.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
I want to automate my sales pipeline from Shopify to HubSpot to Notion. Should I use n8n or Python?I need to process 10,000 records from Klaviyo, run a custom ML model, then update Salesforce. What architecture do you recommend?My stack includes Shopify, Zoho CRM, Gmail, and Slack. Can I automate lead follow-ups with n8n?name: n8n-workflow-architect description: Strategic automation architecture advisor. Use when users want to plan automation solutions, evaluate their tech stack (Shopify, Zoho, HubSpot, etc.), decide between n8n vs Python/Claude Code, or need guidance on production-ready automation design. Invokes plan mode for complex architectural decisions.
n8n Workflow Architect
The Intelligent Automation Architect (IAA) - Strategic guidance for building automation systems that survive production.
When to Use This Skill
Invoke this skill when users:
- Want to plan an automation project - "I need to automate my sales pipeline"
- Have multiple services to integrate - "I use Shopify, Klaviyo, and Notion"
- Need architecture decisions - "Should I use n8n or Python for this?"
- Are evaluating feasibility - "Can I automate X with my current stack?"
- Want production-ready guidance - "How do I make this reliable?"
The Core Philosophy
Viability over Possibility
The gap between what's technically possible and what's actually viable in production is enormous. This skill helps users build systems that:
- Won't break at 3 AM on a Saturday
- Don't require a PhD to maintain
- Respect data security, scale, and state management
- Deliver actual business value, not just technical cleverness
Architecture Decision Framework
Step 1: Stack Analysis
When a user mentions their tools, evaluate each for:
| Tool Category | Common Examples | n8n Native Support | Auth Complexity | |---------------|-----------------|-------------------|-----------------| | E-commerce | Shopify, WooCommerce, BigCommerce | Yes | OAuth | | CRM | HubSpot, Salesforce, Zoho CRM | Yes | OAuth | | Marketing | Klaviyo, Mailchimp, ActiveCampaign | Yes | API Key/OAuth | | Productivity | Notion, Airtable, Google Sheets | Yes | OAuth | | Communication | Slack, Discord, Teams | Yes | OAuth | | Payments | Stripe, PayPal, Square | Yes | API Key | | Support | Zendesk, Intercom, Freshdesk | Yes | API Key/OAuth |
Action: Use search_nodes from n8n MCP to verify node availability.
Step 2: Tool Selection Matrix
Apply these decision rules:
Use n8n When:
| Condition | Why | |-----------|-----| | OAuth authentication required | n8n manages token lifecycle automatically | | Non-technical maintainers | Visual workflows are self-documenting | | Multi-day processes with waits | Built-in Wait node handles suspension | | Standard SaaS integrations | Pre-built nodes eliminate boilerplate | | < 5,000 records per execution | Within memory limits | | < 20 nodes of business logic | Maintains visual clarity |
Use Python/Claude Code When:
| Condition | Why | |-----------|-----| | > 5,000 records to process | Stream processing, memory management | | > 20MB files | Chunked processing capabilities | | Complex algorithms | Code is more maintainable than 50+ nodes | | Cutting-edge AI libraries | Access to latest packages | | Heavy data transformation | Pandas, NumPy optimization | | Custom ML models | Full Python ecosystem access |
Use Hybrid (Recommended for Complex Systems):
n8n (Orchestration Layer)
├── Webhooks & triggers
├── OAuth authentication
├── User-facing integrations
├── Flow coordination
│
└── Calls Python Service (Processing Layer)
├── Heavy computation
├── Complex logic
├── AI/ML operations
└── Returns results to n8n
Business Stack Quick Assessment
When user describes their stack, respond with this analysis:
Template Response:
## Stack Analysis: [User's Business Type]
### Services Identified:
1. **[Service 1]** - [Category] - n8n Support: [Yes/Partial/No]
2. **[Service 2]** - [Category] - n8n Support: [Yes/Partial/No]
...
### Recommended Approach: [n8n / Python / Hybrid]
**Rationale:**
- [Key decision factor 1]
- [Key decision factor 2]
- [Key decision factor 3]
### Integration Complexity: [Low/Medium/High]
- Auth complexity: [Simple API keys / OAuth required]
- Data volume: [Estimate based on use case]
- Processing needs: [Simple transforms / Complex logic]
### Next Steps:
1. [Specific action using other n8n skills]
2. [Pattern to follow from n8n-workflow-patterns]
3. [Validation approach from n8n-validation-expert]
Common Business Scenarios
Scenario 1: E-commerce Automation
Stack: Shopify + Klaviyo + Slack + Google Sheets
Verdict: Pure n8n
- All services have native nodes
- OAuth handled automatically
- Standard webhook patterns
- Use:
n8n-workflow-patterns→ webhook_processing
Scenario 2: AI-Powered Lead Qualification
Stack: Typeform + HubSpot + OpenAI + Custom Scoring
Verdict: Hybrid
- n8n: Typeform webhook, HubSpot sync, notifications
- Python/Code Node: Complex scoring algorithm, AI prompts
- Use:
n8n-workflow-patterns→ ai_agent_workflow
Scenario 3: Data Pipeline / ETL
Stack: PostgreSQL + BigQuery + 50k+ daily records
Verdict: Python with n8n Trigger
- n8n: Schedule trigger, success/failure notifications
- Python: Batch processing, streaming, transformations
- Reason: Memory limits in n8n for large datasets
Scenario 4: Multi-Step Approval Workflow
Stack: Slack + Notion + Email + 3-day wait periods
Verdict: Pure n8n
- Built-in Wait node for delays
- Native Slack/Notion integrations
- Human approval patterns built-in
- Use:
n8n-workflow-patterns→ scheduled_tasks
Production Readiness Checklist
Before any automation goes live, verify:
Observability
- [ ] Error notification workflow exists
- [ ] Execution logging to database
- [ ] Health check workflow for critical paths
- [ ] Structured alerting by severity
Idempotency
- [ ] Duplicate webhook handling
- [ ] Check-before-create patterns
- [ ] Idempotency keys for payments
- [ ] Safe re-run capability
Cost Awareness
- [ ] AI API costs calculated and approved
- [ ] Rate limits documented
- [ ] Caching strategy for repeated calls
- [ ] Model right-sizing (Haiku vs Sonnet vs Opus)
Operational Control
- [ ] Kill switch accessible to non-technical staff
- [ ] Approval queues for high-stakes actions
- [ ] Audit trail for all actions
- [ ] Configuration externalized
Use n8n-validation-expert skill to validate workflows before deployment.
Integration with Other n8n Skills
This skill works as the planning layer that coordinates other skills:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ n8n-workflow-architect │
│ (Strategic Decisions & Planning) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────────────┼────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ n8n-workflow- │ │ n8n-node- │ │ n8n-validation- │
│ patterns │ │ configuration │ │ expert │
│ (Architecture) │ │ (Node Setup) │ │ (Quality) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
│ │ │
└────────────────────┼────────────────────┘
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ n8n MCP Tools │
│ (search_nodes, validate_workflow, create_workflow, etc.) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Skill Handoff Guide:
| After Architect Decides... | Hand Off To |
|---------------------------|-------------|
| Pattern type identified | n8n-workflow-patterns for detailed structure |
| Specific nodes needed | n8n-node-configuration for setup |
| Code node required | n8n-code-javascript or n8n-code-python |
| Expressions needed | n8n-expression-syntax for correct syntax |
| Ready to validate | n8n-validation-expert for pre-deploy checks |
| Need node info | n8n MCP → get_node_essentials, search_nodes |
Plan Mode Activation
For complex architectural decisions, enter plan mode to:
- Analyze the full business context
- Evaluate all integration points
- Design the data flow architecture
- Identify failure modes and mitigations
- Create implementation roadmap
Trigger Plan Mode When:
- User has 3+ services to integrate
- Unclear whether n8n or Python is better
- High-stakes automation (payments, customer data)
- Complex multi-step processes
- AI/ML components involved
Plan Mode Output Structure:
## Automation Architecture Plan
### 1. Business Context
[What problem are we solving?]
### 2. Stack Analysis
[Each service, its role, integration complexity]
### 3. Recommended Architecture
[n8n / Python / Hybrid with rationale]
### 4. Data Flow Design
[Visual representation of the flow]
### 5. Implementation Phases
Phase 1: [Core workflow]
Phase 2: [Error handling & observability]
Phase 3: [Optimization & scaling]
### 6. Risk Assessment
[What could go wrong, how we prevent it]
### 7. Maintenance Plan
[Who maintains, what skills needed]
Quick Decision Tree
START: User wants to automate something
│
├─► Does it involve OAuth? ────────────────────► Use n8n
│
├─► Will non-developers maintain it? ──────────► Use n8n
│
├─► Does it need to wait days/weeks? ──────────► Use n8n
│
├─► Processing > 5000 records? ────────────────► Use Python
│
├─► Files > 20MB? ─────────────────────────────► Use Python
│
├─► Cutting-edge AI/ML? ───────────────────────► Use Python
│
├─► Complex algorithm (would need 20+ nodes)? ─► Use Python
│
└─► Mix of above? ─────────────────────────────► Use Hybrid
MCP Tool Integration
Use these n8n MCP tools during architecture planning:
| Planning Phase | MCP Tools to Use |
|----------------|------------------|
| Stack analysis | search_nodes - verify node availability |
| Pattern selection | list_node_templates - find similar workflows |
| Feasibility check | get_node_essentials - understand capabilities |
| Complexity estimate | get_node_documentation - auth & config needs |
| Template reference | get_template - study existing patterns |
Red Flags to Watch For
Warn users when you see these patterns:
| Red Flag | Risk | Recommendation | |----------|------|----------------| | "I want AI to do everything" | Cost explosion, unpredictability | Scope AI to specific tasks, cache results | | "It needs to process millions of rows" | Memory crashes | Python with streaming, not n8n loops | | "The workflow has 50 nodes" | Unmaintainable | Consolidate to code blocks or split workflows | | "We'll add error handling later" | Silent failures | Build error handling from day one | | "It should work on any input" | Fragile system | Define and validate expected inputs | | "The intern will maintain it" | Single point of failure | Use n8n for visual clarity, document thoroughly |
Summary
This skill answers: "Given my business stack and requirements, what's the smartest way to build this automation?"
Key outputs:
- Stack compatibility analysis
- n8n vs Python vs Hybrid recommendation
- Pattern and skill handoffs
- Production readiness guidance
- Implementation roadmap via plan mode
Works with:
- All n8n-* skills for implementation details
- n8n MCP tools for node discovery and workflow creation
- Plan mode for complex architectural decisions
Related Files
- tool-selection-matrix.md - Detailed decision criteria
- business-stack-analysis.md - Common SaaS integration guides
- production-readiness.md - Pre-launch checklist details
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/download' --output '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md.part' '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/n8n-workflow-architect' && cp -R '.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh' '.claude/skills/n8n-workflow-architect'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh'openskills read 'n8n-workflow-architect-mm5t89uh'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/n8n-workflow-architect-mm5t89uh/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
Developpement
Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
Developpement
Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.