Coze工作流转N8N实战方案：JSON导出+AI辅助+剪映API集成
前言
想要将Coze工作流迁移到N8N？今天分享一个超实用的方案：JSON导出+AI辅助转换+剪映API集成！通过这个方案，你不仅可以轻松迁移工作流，还能在N8N中直接生成剪映草稿，实现视频自动化生产。特别适合视频创作者和想要自动化视频制作的朋友！
📋 文章目录
- 方案概述 - 整体思路和核心优势
- 第一步：Coze JSON导出 - 获取工作流数据
- 第二步：AI辅助转换 - 使用AI工具转换逻辑
- 第三步：N8N集成 - 在N8N中重建工作流
- 第四步：剪映API集成 - 集成CapCutAPI实现视频自动化
- 实战案例 - 完整的工作流示例
- 常见问题 - 问题排查和解决方案
- 总结 - 方案评价和建议
方案概述
这个方案的核心思路是：Coze导出JSON → AI辅助转换 → N8N重建 → 剪映API集成。通过这种方式，我们可以：
- 轻松获取工作流数据：直接从Coze复制JSON配置
- AI智能转换：使用Cursor、Claude等AI工具辅助转换逻辑
- N8N重建工作流：在N8N中重新构建自动化流程
- 剪映API集成：通过CapCutAPI实现视频自动化生产
方案优势
- 操作简单：JSON导出+AI辅助，无需复杂编程
- 成本低廉：N8N开源免费，CapCutAPI完全免费
- 功能强大：支持视频自动化生产
- 扩展性强：可集成更多第三方服务
- 数据安全：本地部署，数据完全可控
第一步：Coze JSON导出
1. 获取工作流JSON
在Coze工作流编辑器中：
- 全选工作流：使用
Ctrl+A或Cmd+A全选所有节点 - 复制JSON：右键选择”复制”或使用
Ctrl+C/Cmd+C - 保存文件：将JSON内容保存为
.json文件
// 示例：coze_workflow.json
{
"nodes": [
{
"id": "trigger_1",
"type": "webhook",
"data": {
"url": "https://your-webhook-url.com",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "process_1",
"type": "function",
"data": {
"code": "// 处理逻辑\nconst result = input.data;\nreturn { result };"
}
}
],
"connections": [
{
"from": "trigger_1",
"to": "process_1"
}
]
}2. JSON结构分析
Coze工作流JSON通常包含：
- nodes：节点配置数组
- connections：节点连接关系
- variables：全局变量
- settings：工作流设置
第二步：AI辅助转换
1. 使用Cursor转换
在Cursor中打开JSON文件，然后：
# 提示词示例
请帮我将这个Coze工作流JSON转换为N8N工作流配置。
要求：
1. 保持原有的逻辑流程
2. 使用N8N的节点类型
3. 生成完整的N8N工作流JSON
4. 添加详细的中文注释
JSON内容：[粘贴你的Coze JSON]2. 使用Claude转换
# Claude提示词
我需要将Coze工作流迁移到N8N，请帮我分析这个JSON并生成对应的N8N配置。
分析要点：
- 识别触发条件
- 分析数据处理逻辑
- 确定输出目标
- 生成N8N节点配置
请提供：
1. 节点映射表
2. N8N工作流JSON
3. 迁移注意事项3. 转换结果示例
// N8N工作流配置
{
"name": "迁移自Coze的工作流",
"nodes": [
{
"parameters": {
"httpMethod": "POST",
"path": "webhook",
"options": {}
},
"id": "webhook-trigger",
"name": "Webhook触发器",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"typeVersion": 1,
"position": [240, 300]
},
{
"parameters": {
"functionCode": "// 数据处理逻辑\nconst inputData = $input.all()[0].json;\nconst result = {\n processed: true,\n data: inputData,\n timestamp: new Date().toISOString()\n};\nreturn [{ json: result }];"
},
"id": "function-process",
"name": "数据处理",
"type": "n8n-nodes-base.function",
"typeVersion": 1,
"position": [460, 300]
}
],
"connections": {
"webhook-trigger": {
"main": [
[
{
"node": "function-process",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}第三步：N8N集成
1. N8N环境搭建
Docker方式（推荐）
# 创建数据目录
mkdir -p ~/n8n-data
# 运行N8N容器
docker run -it --rm \
--name n8n \
-p 5678:5678 \
-v ~/n8n-data:/home/node/.n8n \
n8nio/n8n访问N8N
- 地址：
http://localhost:5678 - 首次访问会要求设置管理员账户
2. 导入工作流
- 创建新工作流：在N8N中点击”New workflow”
- 导入JSON：将AI转换的JSON配置导入
- 调整节点：根据实际需求调整节点参数
- 测试运行：点击”Execute Workflow”测试
3. 节点配置示例
// HTTP Request节点配置
{
"method": "POST",
"url": "https://api.example.com/webhook",
"headers": {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer {{$json.token}}"
},
"body": {
"data": "{{$json.data}}",
"timestamp": "{{$now}}"
}
}第四步：剪映API集成
CapCutAPI项目介绍
CapCutAPI 是一个开源项目，实现了剪映工作流的API接口，让你可以在N8N中直接创建剪映草稿！
主要特性
- 🎬 视频处理：支持多轨道编辑、转场效果、关键帧动画
- 🎵 音频编辑：音频轨道、音量控制、音效处理
- 🖼️ 图像处理：图像导入、动画、蒙版、滤镜
- 📝 文本编辑：多样式文本、阴影、背景、动画
- 📄 字幕系统：SRT字幕导入、样式设置、时间同步
- ✨ 特效引擎：视觉效果、滤镜、转场动画
- 🎯 关键帧：属性动画、时间轴控制、缓动函数
安装部署
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/sun-guannan/CapCutAPI.git
cd CapCutAPI
# 2. 创建虚拟环境
python -m venv venv-capcut
source venv-capcut/bin/activate # Linux/macOS
# venv-capcut\Scripts\activate # Windows
# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 4. 启动服务
python capcut_server.py # 默认端口: 9001pyJianYingDraft基础
CapCutAPI基于pyJianYingDraft项目进行了修改和迭代，将其从草稿文件生成工具升级为完整的API服务。
项目关系
pyJianYingDraft (基础库)
↓
CapCutAPI (API服务)
↓
N8N集成 (自动化工作流)版本兼容说明
重要说明：剪映低版本没有加密，高版本虽然加密了，但为了兼容老版本草稿，高版本仍然支持未加密的草稿文件。
- 低版本草稿：无加密，功能完整
- 高版本草稿：有加密，但兼容未加密草稿
- 兼容性：CapCutAPI生成的草稿在高低版本都能正常使用，但某些特性在高版本不一定可以使用。
N8N集成CapCutAPI
1. 配置HTTP Request节点
// 创建剪映草稿
{
"method": "POST",
"url": "http://localhost:9001/create_draft",
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
},
"body": {
"width": 1080,
"height": 1920,
"duration": 10
}
}2. 添加视频素材
// 添加背景视频
{
"method": "POST",
"url": "http://localhost:9001/add_video",
"body": {
"draft_id": "{{$json.draft_id}}",
"video_url": "https://example.com/background.mp4",
"start": 0,
"end": 10,
"volume": 0.8,
"transition": "fade_in"
}
}3. 添加文本效果
// 添加标题文本
{
"method": "POST",
"url": "http://localhost:9001/add_text",
"body": {
"draft_id": "{{$json.draft_id}}",
"text": "欢迎使用CapCutAPI",
"start": 1,
"end": 6,
"font_size": 56,
"font_color": "#FFD700",
"shadow_enabled": true,
"background_color": "#1E1E1E"
}
}4. 保存草稿
// 保存并生成草稿文件
{
"method": "POST",
"url": "http://localhost:9001/save_draft",
"body": {
"draft_id": "{{$json.draft_id}}"
}
}实战案例
完整工作流示例：自动生成产品介绍视频
让我们通过一个完整的案例来演示整个流程：
1. Coze工作流（原始）
{
"name": "产品介绍视频生成",
"trigger": {
"type": "webhook",
"url": "/product-video"
},
"steps": [
{
"id": "get_product_info",
"type": "api_call",
"url": "https://api.shop.com/products/{{product_id}}"
},
{
"id": "generate_script",
"type": "ai_processing",
"prompt": "基于产品信息生成30秒介绍脚本"
},
{
"id": "create_video",
"type": "video_generation",
"template": "product_intro"
}
]
}2. AI转换后的N8N工作流
{
"name": "产品介绍视频自动生成",
"nodes": [
{
"parameters": {
"httpMethod": "POST",
"path": "product-video",
"options": {}
},
"id": "webhook-trigger",
"name": "产品信息接收",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"typeVersion": 1,
"position": [240, 300]
},
{
"parameters": {
"url": "https://api.shop.com/products/{{$json.product_id}}",
"options": {}
},
"id": "get-product-info",
"name": "获取产品信息",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4,
"position": [460, 300]
},
{
"parameters": {
"url": "http://localhost:9001/create_draft",
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "width",
"value": 1080
},
{
"name": "height",
"value": 1920
}
]
}
},
"id": "create-draft",
"name": "创建剪映草稿",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4,
"position": [680, 300]
},
{
"parameters": {
"url": "http://localhost:9001/add_text",
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "draft_id",
"value": "={{$json.draft_id}}"
},
{
"name": "text",
"value": "={{$('get-product-info').item.json.name}}"
},
{
"name": "font_size",
"value": 48
},
{
"name": "font_color",
"value": "#FFFFFF"
}
]
}
},
"id": "add-title",
"name": "添加产品标题",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4,
"position": [900, 300]
},
{
"parameters": {
"url": "http://localhost:9001/save_draft",
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "draft_id",
"value": "={{$json.draft_id}}"
}
]
}
},
"id": "save-draft",
"name": "保存草稿",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4,
"position": [1120, 300]
}
],
"connections": {
"webhook-trigger": {
"main": [
[
{
"node": "get-product-info",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"get-product-info": {
"main": [
[
{
"node": "create-draft",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"create-draft": {
"main": [
[
{
"node": "add-title",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"add-title": {
"main": [
[
{
"node": "save-draft",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}3. 工作流执行流程
graph TD
A[接收产品ID] --> B[获取产品信息]
B --> C[创建剪映草稿]
C --> D[添加产品标题]
D --> E[保存草稿文件]
E --> F[返回草稿路径]4. 测试调用
# 测试工作流
curl -X POST http://localhost:5678/webhook/product-video \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"product_id": "12345"}'5. 预期结果
工作流执行后会：
- 获取产品ID为12345的产品信息
- 创建新的剪映草稿
- 添加产品名称作为标题
- 保存草稿到本地
- 返回草稿文件路径
生成的草稿文件可以：
- 直接在剪映中打开编辑
- 导出为最终视频
- 进一步添加特效和转场
常见问题
Q1: CapCutAPI服务启动失败怎么办？
A: 常见解决方案：
- 检查Python版本（需要3.10+）
- 确认端口9001未被占用
- 检查依赖包是否完整安装
- 查看错误日志定位问题
# 检查端口占用
netstat -tulpn | grep 9001
# 重新安装依赖
pip install -r requirements.txt --force-reinstallQ2: 剪映草稿文件无法打开？
A: 可能的原因和解决方案：
- 版本兼容：确保使用兼容的剪映版本
- 文件路径：检查草稿文件是否在正确位置
- 文件权限：确保有读取权限
- 文件损坏：重新生成草稿文件
Q3: N8N工作流执行失败？
A: 排查步骤：
- 检查节点配置：确认URL、参数正确
- 查看执行日志：分析错误信息
- 测试单个节点：逐步验证功能
- 检查网络连接：确保API可访问
Q4: 如何优化视频生成速度？
A: 性能优化建议：
- 并行处理：同时处理多个视频
- 缓存素材：避免重复下载
- 简化效果：减少复杂特效
- 批量处理：一次处理多个任务
Q5: 生成的视频质量如何提升？
A: 质量优化技巧：
- 高清素材：使用1080p或4K素材
- 合理时长：控制视频长度
- 流畅转场：添加合适的过渡效果
- 音频同步：确保音视频同步
总结
通过JSON导出+AI辅助+剪映API集成的方案，我们可以轻松实现Coze工作流到N8N的迁移，并扩展视频自动化功能。
方案优势
- 🚀 操作简单：JSON导出+AI转换，无需复杂编程
- 💰 成本低廉：N8N开源免费，CapCutAPI完全免费
- 🎬 功能强大：支持视频自动化生产
- 🔧 扩展性强：可集成更多第三方服务
- 🔒 数据安全：本地部署，数据完全可控
核心价值
- 降低技术门槛：通过AI辅助，非技术人员也能完成迁移
- 提升工作效率：自动化视频生成，大幅提升内容生产效率
- 节省运营成本：开源方案，无使用限制
- 增强业务灵活性：本地部署，完全可控
适用场景
- 视频创作者：自动化生成产品介绍、教程视频
- 电商运营：批量生成商品展示视频
- 内容营销：自动化制作营销素材
- 教育培训：快速生成教学视频
后续发展
- 功能扩展：集成更多视频编辑功能
- 性能优化：提升视频生成速度和质量
- 生态建设：构建完整的视频自动化生态
- 社区贡献：为开源项目贡献力量
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免责声明
本文仅为技术方案分享，不构成任何投资建议。使用过程中请确保数据安全，建议在测试环境充分验证后再进行生产环境部署。CapCutAPI和pyJianYingDraft项目为开源项目，使用时请遵守相关开源协议。
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