Du blir äntligen klar med ett arbetsflöde, exporterar JSON:en och sedan börjar “delnings”-delen. En teknisk guide till kunden. Ett LinkedIn-inlägg för synlighet. En Discord-text för communityn. En marketplace-inlämning med rätt formuleringar. Samma information, kopierad och omskriven på fem olika sätt.
Den här Google Docs-automationen slår hårdast mot automationskonsulter, eftersom varje leverans behöver dokumentation som ser proffsig ut. Men n8n-skapare som vill publicera templates känner av det också. Detsamma gäller developer advocates som behöver konsekvent budskap i flera kanaler, utan att lägga hela eftermiddagen på att skriva.
Det här arbetsflödet gör om en uppladdad n8n-workflow-JSON till fem publiceringsklara format, sammanställer dem i ett enda Google Doc och sparar det i Google Drive. Du får se vad det gör, vad du behöver och hur du får det att matcha din ton.
Så fungerar automationsflödet
Hela n8n-arbetsflödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Google Docs + Drive: paketera dokument direkt
flowchart LR
subgraph sg0["Form Upload Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "LinkedIn Post Writer", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Discord Blurb Writer", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Use Case Story Writer", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Template Docs Writer", pos: "b", h: 48 }
n4["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Build Doc Package"]
n5@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Anthropic Chat Engine", pos: "b", h: 48 }
n6@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Implementation Guide Writer", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Create Google Doc", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Update Google Doc", pos: "b", h: 48 }
n9["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Combine AI Outputs"]
n10["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Sync Doc Merge"]
n11@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Pause Briefly", pos: "b", h: 48 }
n12["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/form.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Form Upload Trigger"]
n13@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Parse JSON File", pos: "b", h: 48 }
n14["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Normalize Payload"]
n11 --> n8
n9 --> n4
n10 --> n11
n7 --> n10
n13 --> n14
n14 --> n0
n14 --> n1
n14 --> n6
n14 --> n2
n14 --> n3
n12 --> n13
n5 -.-> n3
n5 -.-> n2
n5 -.-> n1
n5 -.-> n0
n5 -.-> n6
n1 --> n9
n0 --> n9
n2 --> n9
n4 --> n7
n4 --> n10
n6 --> n9
n3 --> n9
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n12 trigger
class n0,n1,n2,n3,n6 ai
class n5 aiModel
class n4,n14 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n4,n9,n10,n12,n14 customIcon
Problemet: dokumentation blir ett andra projekt
Själva bygget är ofta den enkla delen. Det som tar tid är att paketera det så att andra människor kan använda det. Du behöver en teknisk implementationsguide som inte missar steg, plus en begriplig use case-berättelse som säljer resultatet, plus korta sociala versioner som följer plattformarnas normer. De flesta slutar med att duplicera samma anteckningar på fem ställen, och det är förvånansvärt lätt att råka leverera något där ett credential-steg saknas eller där en folder-referens är fel. Sedan kommer supportpings. Eller värre: ditt arbetsflöde “fungerar inte” för att dina docs var otydliga.
Det blir snabbt mycket. Här är var det vanligtvis fallerar.
- Du skriver om samma arbetsflödesförklaring flera gånger, och varje omskrivning skapar små inkonsekvenser.
- Plattformskrav är lätta att glömma, så ditt LinkedIn-inlägg blir för långt eller din marketplace-text låter som interna anteckningar.
- Dokumentationskvaliteten beror på vem som hade tid den dagen, vilket gör att kunder och teammedlemmar får en olika upplevelse vid varje leverans.
- Utan ett enda “källdokument” blir uppdateringar röriga och du hamnar i att underhålla fem versioner manuellt.
Lösningen: ladda upp en JSON och få ett komplett doc-paket
Det här arbetsflödet börjar med en enkel formuläruppladdning. Du lägger in en exporterad n8n-workflow-JSON-fil och n8n tolkar den till en strukturerad, konsekvent payload. Därifrån skapar fem AI-agenter olika leveranser parallellt: en teknisk implementationsguide, ett LinkedIn-inlägg, en Discord-snutt för communityn, en detaljerad use case-berättelse och ett inlämningsdokument för n8n Creator Commons. Utdata slås ihop, formateras med tydliga avgränsare och skrivs in i ett nytt Google Doc med en autogenererad titel (workflow-namn plus tidsstämpel). Slutligen sparas dokumentet i Google Drive så att du kan dela det, kopiera ut sektioner eller återanvända det till nästa version.
Arbetsflödet startar när du laddar upp JSON:en via formulärtriggern. AI:n genererar alla fem format samtidigt, och sedan sammanställer ett byggsteg allt till ett enda prydligt dokument. Google Docs skapar filen, en kort väntan förhindrar timingproblem i API:et och därefter förs innehållet in.
Vad du får: automation vs. resultat
| Vad det här arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här kan det se ut
Säg att du publicerar ett arbetsflöde i veckan och normalt skriver fem innehållsbitar: en guide, en marketplace-inlämning, en use case-berättelse, ett LinkedIn-inlägg och en Discord-snutt. Om varje del tar cirka 25 minuter blir det ungefär 2 timmar varje vecka bara på omskrivning och formatering. Med det här arbetsflödet är den “manuella” delen i praktiken att ladda upp JSON:en (några minuter) och att snabbt granska Google Doc:et efter att det genererats. Även om du lägger 10 minuter på att justera tonaliteten får du ändå tillbaka merparten av tiden.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Självhostningsalternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Docs för att skapa och uppdatera det sammanställda dokumentet.
- Google Drive för att lagra det färdiga dokumentationspaketet.
- Anthropic API-nyckel (hämta den i Anthropic Console).
Nivå: Medel. Du kopplar API:er, klistrar in en nyckel och uppdaterar en folderId en gång.
Vill du slippa sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (kostnadsfri 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Trigger via formuläruppladdning. Du laddar upp en exporterad n8n-workflow-JSON-fil via en formulär-URL. Det betyder att även icke-tekniska kollegor kan köra det, så länge de har länken.
Tolkning och städning. JSON:en extraheras från den uppladdade filen och normaliseras så att varje AI-agent får samma strukturerade fält (workflow-namn, noder, kopplingar och metadata). Det här är skillnaden mellan “ganska bra utdata” och “pålitlig utdata”.
Parallell innehållsgenerering. Fem AI-agentnoder genererar fem olika tillgångar samtidigt, med en Anthropic chat-modell som motor. Varje agent är anpassad för en kanal, så att LinkedIn-inlägget känns som LinkedIn och den tekniska guiden känns som en guide.
Utdata till Google Doc. Resultaten slås ihop, formateras i ett byggsteg och skrivs sedan in i ett helt nytt Google Doc. En kort väntan ingår före uppdateringen för att undvika timingproblem i Google Docs API.
Du kan enkelt justera prompterna så att de matchar din varumärkesröst eller byta ut Google Docs mot Notion utifrån dina behov. Se den fullständiga implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera formulärtriggern
Sätt upp intagsformuläret som startar arbetsflödet när en JSON-fil laddas upp.
- Lägg till och öppna Form Upload Trigger.
- Ställ in Form Title på
json upload. - Under Form Fields, lägg till ett filfält med Field Label inställt på
Json file, Multiple Files inställt påfalseoch Required aktiverat. - Kopiera den genererade formulär-URL:en att använda för uppladdningar under test.
Json_file så att Parse JSON File kan läsa den korrekt.Steg 2: koppla Google Docs
Konfigurera stegen för att skapa och uppdatera dokument så att det sammanställda paketet skrivs till Google Docs.
- Öppna Create Google Doc och ställ in Title på
={{ $json.docName }}. - Ställ in Folder ID till er Google Drive-mapp och ersätt
[YOUR_ID]. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googleDocsOAuth2Api-inloggningsuppgifter till Create Google Doc.
- Öppna Update Google Doc och bekräfta att Operation är
update. - Ställ in Document URL på
={{ $json.id }}och infogad Text på={{ $('Build Doc Package').item.json.content }}. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googleDocsOAuth2Api-inloggningsuppgifter till Update Google Doc.
Steg 3: sätt upp bearbetning och normalisering
Tolka den uppladdade JSON-filen och normalisera payloaden för AI-skribenterna.
- Öppna Parse JSON File och ställ in Operation på
fromJson. - Ställ in Binary Property Name på
Json_fileoch Destination Key på=data. - Öppna Normalize Payload och verifiera att JavaScript Code behåller
contentsomJSON.stringify(item.json.data, null, 2). - Bekräfta att Normalize Payload skickar ut till alla AI-skribenter parallellt: LinkedIn Post Writer, Discord Blurb Writer, Implementation Guide Writer, Use Case Story Writer och Template Docs Writer.
Steg 4: konfigurera AI-skrivnoder
Säkerställ att AI-skribenterna är kopplade till den delade språkmodellen och använder de angivna promptarna.
- Öppna Anthropic Chat Engine och bekräfta att modellen är inställd (t.ex.
Claude Sonnet 4.5). - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era anthropicApi-inloggningsuppgifter till Anthropic Chat Engine.
- Verifiera att varje AI-skribent använder prompten i sitt Text-fält och avslutar med
{{ $json.content }}i LinkedIn Post Writer, Discord Blurb Writer, Implementation Guide Writer, Use Case Story Writer och Template Docs Writer. - Notera att AI-skribenterna ärver inloggningsuppgifter från Anthropic Chat Engine—lägg inte till inloggningsuppgifter på de enskilda skribentnoderna.
Steg 5: konfigurera sammanställning av output och synk till Google Doc
Slå ihop AI-outputen, bygg dokumentationspaketet och skriv det till Google Docs med en synkpaus.
- Öppna Combine AI Outputs och ställ in Number Inputs på
5. - Öppna Build Doc Package och låt JavaScript Code vara intakt för att sätta ihop sektioner och generera
docNameochcontent. - Bekräfta parallell körning: Build Doc Package skickar output både till Create Google Doc och Sync Doc Merge parallellt.
- Verifiera att Create Google Doc matar in i Sync Doc Merge, och att Pause Briefly körs innan Update Google Doc.
- Låt Pause Briefly vara kvar för att undvika race conditions när det nya dokumentet uppdateras.
Steg 6: testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera hela flödet från start till mål med en riktig JSON-uppladdning och aktivera sedan automatiseringen.
- Klicka på Execute Workflow och ladda upp en JSON-fil via Form Upload Trigger.
- Verifiera att Parse JSON File och Normalize Payload ger ett
content-fält som output. - Bekräfta att alla fem AI-skribenter blir klara och att Combine AI Outputs skickar fem inputs till Build Doc Package.
- Kontrollera Google Drive efter ett nytt dokument med ett namn i stil med
[Workflow Name] - Docs - YYYY-MM-DD, och öppna det för att bekräfta att det sammanställda innehållet infogades. - När ni är nöjda, slå på arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Vanliga fallgropar
- Google Docs-credentials kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om något skapar fel, börja med att kontrollera Google-credentials-sektionen i n8n (och bekräfta att ditt Google-konto kan skapa dokument i mål-Drivet).
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din varumärkesröst tidigt, annars kommer du redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 25 minuter om du redan har Google-åtkomst konfigurerad.
Nej. Du kopplar konton, klistrar in en API-nyckel och uppdaterar en mappinställning.
Ja. n8n har ett gratis självhostat alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med Anthropic API-kostnader på ungefär 0,30–0,50 USD per dokumentationskörning beroende på tokenanvändning.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller självhosting på en VPS. För självhosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Självhosting ger obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, men då byter du ut det sista lagringslagret. Ersätt stegen “Create Google Doc” och “Update Google Doc” med en nod för att skapa/uppdatera en Notion-sida (eller Confluence) och behåll samma sammanställningssteg “Build Doc Package”. Vanliga anpassningar är att justera LinkedIn-tonen, lägga till företagets dokumentationsregler i varje agentprompt och generera ett extra format, till exempel en checklista för kundöverlämning.
Oftast beror det på utgångna Google-credentials eller saknade Drive/Docs-behörigheter på det anslutna kontot. Återanslut Google i n8n och bekräfta att kontot kan skriva till mål-mappen i Drive. Kontrollera också folderId du har konfigurerat, eftersom en borttagen eller otillgänglig mapp gör att dokumentskapandet misslyckas.
Den kan hantera många, men den praktiska gränsen är din n8n-kapacitet för körningar och API-användning.
För det här användningsfallet är n8n oftast ett bättre val eftersom du kan köra flera AI-genereringar parallellt, slå ihop utdata och göra formateringslogik utan att betala extra för varje gren. Vänta-och-uppdatera-mönstret för Google Docs är också enklare att modellera när du kontrollerar flödet. Zapier eller Make kan fungera, men längre byggen med många steg som detta tenderar att bli dyra och svårare att underhålla. Om du siktar på paketering av dokumentation med ett klick som skalar med din output är n8n ett säkrare val. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation för just din volym.
Du laddar upp en fil och får tillbaka ett komplett dokumentationspaket i Google Drive. Arbetsflödet tar hand om den repetitiva paketeringen så att du kan leverera själva jobbet.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.