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n8n으로 구글 시트 데이터를 슬랙에 보내는 워크플로우를 만들었는데, 노드는 초록불인데 메시지가 안 날아갔습니다. 에러 메시지도 없이 조용히 멈춰 있어서 어디가 문제인지 찾는 데만 2시간이 걸렸죠. 이 글을 읽고 나면 워크플로우가 막혔을 때 어디서 데이터가 끊겼는지 직접 추적하고,…

2025년 11월 어느 화요일 오전 9시, 슬랙에 에러 알림이 27개 동시에 떴습니다. N8N으로 굴리던 고객 온보딩 워크플로우가 전부 멈춘 거예요. 원인은 전날 밤 업데이트한 Notion API 버전 변경이었죠. 변수명 databaseid가 databaseId로 바뀌면서 30개 …

새벽 2시, Slack으로 날아온 알림을 보고 식은땀이 났습니다. 고객사 주문 200건이 CRM에 동기화되지 않았더군요. n8n 워크플로우는 멀쩡히 돌았는데, 외부 API가 순간적으로 503 에러를 뱉었고 재시도 설정이 없어서 그대로 날린 겁니다. 이 글을 읽고 나면 외부 API …

코드를 모르는 비개발자가 n8n과 claude를 붙여 매일 하던 메일 분류·자료 요약을 처리하는 AI 에이전트를 직접 만들어 한 달간 돌려본 1인칭 기록. 하루 한 시간 반이 십 분으로, 한 달 삼십 시간이 세 시간 남짓으로 줄고 분류 정확도 아흔다섯 퍼센트·호출 비용 월 만 원 미만까지 이른 과정과, 처음 만들 때 막힌 연결·예외 처리 지점을 구체 수치로

슬랙 메시지 하나가 들어오면 GPT가 요약해서 노션에 정리하고, 구글 시트까지 집계되길 바랐습니다. 4단계 워크플로우를 Zapier로 돌렸더니 Task가 한 달에 4배씩 소진되더군요. 무료 플랜 할당량을 3주 만에 다 써버린 순간, Make와 n8n을 함께 테스트하기 시작했어요.

같은 자동화 작업 하나를 세 도구로 만들어봤습니다. Gmail 첨부파일을 Drive에 저장하고 시트에 기록하는 단순한 워크플로우였어요. Zapier는 5분 만에 완성됐지만 한 달 뒤 요금 폭탄을 맞았고, Make는 설정에 40분이 걸렸지만 비용은 절반이었습니다. n8n은 세팅 자체…