# N8N 還是 Claude Code？選錯一個，你會在維護時哭出來——實戰經驗談
前陣子有位網友問我一個問題，我當時停頓了一下，因為我意識到這個問題問得很好。他問：「到底什麼時候該用 N8N，什麼時候該用 Claude Code？」
我一開始想給出一個簡單的答案，但後來發現——其實沒有簡單答案。真正的分水嶺，不在工具本身，而在於你後來會怎麼活著跟這個東西相處。
▋ 關鍵不是技術，是你的記憶
想像一下這個場景：你今天花了整個下午設計一個自動化流程。邏輯很複雜，涉及多個 API 串接、條件判斷、資料轉換。當時你腦子很清楚，一切都有道理。然後一周後，你的主管說：「欸，那個流程能不能改一下？」
你打開檔案。看著自己寫的程式碼或配置。三秒鐘後，你的腦子一片空白。
「我當時為什麼要這樣設定？」
這時候，如果你用的是 N8N，你會慶幸自己的決定。因為整個流程就像樂高積木一樣擺在你面前，一眼就能看懂每一步在幹什麼。「啊，這裡是連接 Google Sheets，那裡是做資料過濾，這邊是呼叫 AI API。」修改一個節點，完成。
但如果你用的是 Claude Code，你得打開程式碼、讀一遍邏輯、可能還要問 Claude：「這段程式碼在做什麼？」維護性直接下降。
所以第一個判斷點很簡單：如果這個專案的流程很長、很複雜，而且未來會不斷微調，那 N8N 絕對是首選。
▋ 但 Claude Code 有它的用武之地
現在換個場景。你有個新產品想做，但還不知道最終形態是什麼。你需要快速探索、不斷跟使用者、跟資料庫、跟檔案系統互動，頻繁改需求。甚至用戶體驗可能一周改一次。
在這種情況下，用 N8N 手工配置每一個流程，效率會很低。N8N 的強項是「穩定性」和「可視化」，但在探索階段，你需要的是「快速迭代」。
這時候，Claude Code 就很香。你告訴 Claude：「我想要一個系統，讀取 Google Drive 的檔案，用 AI 分析內容，然後寫回資料庫。」五分鐘內，一個能跑的初版就出現了。想改？改一個指令，再跑一次。這種速度，用 N8N 根本跟不上。
最後，把 Claude Code 部署到 Google Cloud Function 上面，整個流程就活了，甚至可以直接給測試使用者用。邊用邊改，非常靈活。
所以第二個判斷點是：如果專案還在探索期，需要頻繁迭代和跨系統整合，Claude Code 更快。
▋ 維護時才是噩夢開始的地方
但是——有一個很大的但是。
當你的 Claude Code 專案進入「穩定期」，問題才真正開始。一個月後，新人加入團隊。或者你被調去做其他事，三個月後才回到這個專案。
你打開程式碼。幾百行。邏輯散落在各個函數裡。
「這個變數為什麼存在？」「為什麼這裡要做兩次轉換？」「那個 API 呼叫的 timeout 為什麼是 30 秒？」
你開始後悔了。你想問 Claude：「我之前為什麼這樣做？」但 Claude 也只能猜。它沒有參與你當時的決策過程，只能根據程式碼反推邏輯。
相比之下，N8N 的流程圖就像文件一樣自解釋。每一個節點都是一個明確的動作。新人一看就懂。維護起來爽到不行。
所以我慢慢明白了：N8N 的真正價值，不是在於第一次搭建有多快，而是在於後續維護有多痛快。
▋ 我的實戰建議
經過這些經驗，我現在的原則是：能用 N8N 就盡量用 N8N。
是的，N8N 要手工一個個設定節點，有點麻煩。但是一旦設定好了，就跟積木一樣牢固。下一次要做類似的東西？複製貼上，調整幾個參數，完成。無痛使用，真的無痛。
而 Claude Code？我會把它當成「原型快速開發工具」和「API 元件工廠」。
快速開發的意思是：當我不確定這個想法行不行得通時，先用 Claude Code 蕭灑地打造一個初版。驗證可行性。
API 元件工廠的意思是：一旦 Claude Code 穩定下來，我就把它打包成一個 API，部署到 Google Cloud Function，然後在 N8N 裡用 HTTP request 節點呼叫它。這樣做的好處是什麼呢？整個大型自動化流程還是在 N8N 裡，一眼能看到全貌。但某些複雜的業務邏輯，可以封裝在 Claude Code API 裡，黑盒子一樣。
需要維護時也不怕。可以請 Claude 重新生成文件，或者直接問它這個 API 現在做了什麼。程式碼還是需要讀，但至少邏輯不會散亂在整個流程裡。
▋ 最後一個很重要的點
其實更大的問題是：很多人低估了「維護性」的成本。
當你第一次做一個自動化系統時，建構成本占 30%，維護成本占 70%。但大多數人只想著怎麼快速建好，沒想過接下來的三年會有多辛苦。
所以當你在選工具時，不要只問「我多快能完成它」，更要問「我三個月後還能快速改它嗎？」「我的同事一年後能看懂它嗎？」
從這個角度想，答案就很清楚了。
