零程式碼建立 AI 工作流程：Make.com 完整入門教學

Make.com 是什麼？為什麼 AI 使用者需要它？

如果你每天的工作仍然需要把 AI 的輸出手動複製到其他地方——把 Claude 的摘要貼入 Notion、把 ChatGPT 的草稿轉發至 Slack、把 Gemini 的分析手動整理成報告——你並不是效率低。你只是缺少了 Make.com。

Make.com（前身為 Integromat）是一個無程式碼視覺化自動化平台，讓你透過拖放畫布連接不同的應用程式與服務，完全不需要寫程式。它的定位就是 AI 工具之間的橋樑：Claude 或 ChatGPT 負責生成內容或分析，Make.com 負責把這些輸出送到正確的地方、觸發後續動作、消除所有手動步驟。

截至 2026 年，Make.com 支援超過 1,500 個應用程式整合，並內建 Anthropic Claude、OpenAI、Google Gemini 及 Perplexity 的原生模組。對於日常使用 AI 工具的從業者而言，這個工具填補了 AI 自動化的最後一哩路。

Make.com 的視覺畫布是如何運作的？

與 Zapier 的左至右卡片介面不同，Make.com 採用圓形畫布。你把「模組」（每個代表一個應用程式動作）拖到工作區上，然後在它們之間畫箭頭，定義資料如何流動。整個流程像一張一眼就能讀懂的流程圖，方便調試、分享與修改。

你需要掌握兩個核心概念：

--- 情境（Scenario）： Make.com 中的一個完整工作流程。例如一個情境可以監控 Gmail 新郵件、將每封郵件送給 Claude 分類，再把結果記錄到 Notion。

--- 模組（Module）： 情境中的單一動作，每個模組對應一個應用程式或操作。「監控 Gmail」、「解析 JSON」、「建立 Notion 頁面」分別是獨立的模組，透過箭頭傳遞資料。

在模組之間流動的資料稱為「bundle（資料包）」，它攜帶上一個模組的輸出（例如郵件的主題、正文、寄件人），作為動態變數傳入下一個模組，語法格式為 {{1.body}}。

視覺化方式是 Make 的核心優勢。你能一眼看到整個自動化流程的邏輯，而不是從一份清單中逐步追溯，這讓調試和迭代的速度大幅提升。

如何在 Make.com 中連接 AI 模型？

Make.com 內建 Claude、GPT-4o、Gemini 及 Perplexity 的原生模組。將 AI 模型加入情境只需三步：驗證 API 金鑰、選擇模型、撰寫提示語。提示語中可以插入來自前一個模組的動態變數，讓每次 AI 呼叫都具備真實的情境資訊。

以下是將 Claude 加入 Make 情境的完整步驟：

--- 步驟一： 在情境畫布中點擊「+」按鈕，搜尋「Anthropic Claude」

--- 步驟二： 選擇「Create a Message (Chat)」，點擊「Add connection」

--- 步驟三： 貼上來自 console.anthropic.com 的 API 金鑰，命名連接後儲存

--- 步驟四： 選擇模型（大多數自動化任務建議使用 claude-sonnet-4-6）

--- 步驟五： 在系統提示欄填寫你的指令，在使用者訊息欄中以 {{1.body}} 引用前一模組的資料

立即複製使用的郵件分類提示語：

--- "你是一個電子郵件分類助手。分析以下郵件，返回一個包含三個欄位的 JSON 物件：'priority'（high / medium / low）、'action'（reply / delegate / archive / follow-up 其中之一）、'summary'（一句話摘要，最多 20 字）。只返回 JSON，不需要任何解釋。郵件：{{1.body}}"

Make.com 在情境每次執行時，會自動將 {{1.body}} 替換為來自 Gmail 觸發器（模組一）的真實郵件正文。你無需手動輸入任何資料。

Make.com 最實用的 AI 自動化模式有哪些？

經過兩年的發展，Make.com 上已有數以千計的 AI 自動化情境模板。以下五種模式在日常工作中最具實際價值，每一種都能為從業者節省真實的工作時間。

模式一 — AI 郵件分類與草稿回覆

觸發條件：Gmail 收到新郵件。Claude 讀取並分類郵件（銷售詢盤、客戶支援、媒體合作、垃圾郵件），以你的語氣草擬適當的回覆，並存為 Gmail 草稿供你審核後發送。繁忙的收件箱每天可節省 30–60 分鐘的整理時間。

模式二 — 內容一鍵多平台發佈

觸發條件：部落格 RSS Feed 出現新文章。Make.com 把標題、網址及摘要送給 Claude，生成三個平台專屬社交媒體帖子（LinkedIn、X/Twitter、Facebook），再透過 Buffer 按排程發佈。一篇文章自動變成一週的社交媒體內容。

模式三 — 會議錄音轉行動清單

觸發條件：錄音檔案出現在 Google Drive 共用資料夾。Make.com 先用 Whisper 轉錄文字，再把逐字稿送給 Claude 提取行動事項、負責人及截止日期，然後建立 Asana 任務，並將摘要電郵傳送給所有與會者。

模式四 — AI 文件自動分類

觸發條件：新文件上傳至 Google Drive 共用資料夾。Claude 讀取文件名稱及前 300 個字，判斷文件類型（發票、合約、提案、報告），Make.com 自動將其移至正確的子資料夾，消除低價值但高頻率的整理工作。

模式五 — 客戶簡報自動化研究報告

觸發條件：Typeform 收到客戶填寫的簡報表格。Make.com 透過 Perplexity API 執行針對性搜尋，將所有結果連同原始簡報送給 Claude 整合成結構化研究文件，最終輸出至 Notion 資料庫供團隊使用。原本需要兩小時的研究工作，縮短至五分鐘的自動化流程。

如何一步步建立你的第一個 Make 情境？

以下是模式二（內容多平台發佈）的完整建立步驟。預計首次設置需時約 45 分鐘，熟悉後可在 10 分鐘內完成。

--- 步驟一： 登入 Make.com，點擊「Create a new scenario」

--- 步驟二： 新增「RSS」觸發模組，填入部落格的 RSS Feed 網址，設定每 4 小時檢查一次

--- 步驟三： 新增「Anthropic Claude」模組，在系統提示欄貼入以下提示語：

--- "你是社交媒體內容專家。根據以下部落格資訊，撰寫三個平台專屬帖子。LinkedIn：專業語氣，最多 120 字。Twitter/X：簡潔有力，不超過 280 字，以問題結尾。Facebook：對話風格，加入一個相關表情符號。以 JSON 格式返回，鍵名為 linkedin、twitter、facebook，不包含其他文字。標題：{{1.title}} 摘要：{{1.summary}} 網址：{{1.url}}"

--- 步驟四： 新增「JSON — Parse JSON」模組，連接 Claude 的輸出，提取三個鍵值

--- 步驟五： 新增三個 Buffer 模組（每個平台一個），分別引用對應的 JSON 欄位

--- 步驟六： 點擊「Run once」測試最新的 RSS 文章，確認輸出後點擊「Activate」啟動情境

情境啟動後，每一篇新文章都會自動生成三條排程社交帖子，無需你再手動介入。

Make.com 有什麼局限性？

Make.com 是目前最具實力的無程式碼自動化平台之一，但誠實地評估它的局限性，能讓你在投入建設前做出更明智的決策。

API 費用會隨使用量累積。 每次情境執行呼叫 AI 模型，都會產生 API 費用。一個每天觸發 50 次、每次使用 800 個 token 的 Claude 情境，每天消耗約 40,000 個 token。單一情境的費用看似不高，但跨越 10 個以上的活躍自動化，總費用就需要每週追蹤。

錯誤處理需要主動設置。 當 API 超時、回傳非預期格式，或達到速率限制時，Make.com 的預設行為是停止情境並記錄錯誤。你需要在建立情境時主動加入「Error Handler」模組，而不是事後補救，才能確保自動化的穩定運作。

免費方案不適合日常 AI 工作流程。 免費方案每月僅提供 1,000 次操作，而一個每小時輪詢一次的情境，光是觸發檢查每月就消耗 720 次操作。對於活躍的 AI 自動化應用，Core 方案（每月 USD $9）是實際的起點。

懂AI，更懂你 — UD相伴，AI不冷。工具的局限性不是終點，而是讓你找到更好解法的起點。

準備好建立真正運作的 AI 工作流程？

Make.com 是起點。UD 團隊手把手帶你完成每一步——從第一個情境設置，到建立一套完整的自動化系統，讓重複性工作自動運作，讓你專注於真正需要判斷力的事。