AI教程

把 n8n 智能体最终答复交给独立 LLM Chain，以固定 JSON Schema 提取字段，再用 Code 拦截类型、额外字段和缺编号的错误。

解释 n8n AI 子节点表达式的首项取值，给出 Loop Over Items 单项循环接线、两会话输入和运行上下文验证方法。

用 n8n Evaluation Trigger 逐行运行固定工单测试集，回填最终分类，用精确匹配定位多智能体传递中的退化。

给 n8n AI 工作流关联 Error Trigger 处理器，记录失败节点和可用执行链接，用带认证的独立测试入口验证自动失败链路。

在 n8n 用 HTTP Request 发送 DeepSeek 非流式对话请求，安全保存认证凭证、提取回答，并核对空结果、截断和错误状态。

Claude 3 是一个模型系列名称，而不是单一固定功能。使用前要识别当前具体模型和入口，并按官方文档核对可用能力与限制。

先测试结构化摘要、代码解释和含缺失信息的问答；分别标记可直接用、需复核和不可用，再决定是否进入团队流程。

不要根据“Claude 3”这一统称选模型。以官方模型清单中的模型 ID、能力说明和生命周期为准，并在代码和测试记录里保存实际 ID。

优点或缺点必须对应具体版本与任务。用同一份测试卡记录格式遵守、引用可核对性、失败方式和接入成本，避免把印象当结论。

先提供源文、受众、术语表和不得改写的数字；产出后让模型列出不确定处，再由人对照原文检查数字、否定词和专有名词。