Make：无代码自动化的革命

Make（原Integromat）是视觉自动化的领先平台，允许连接应用程序并自动化复杂的业务流程，无需编程技能。凭借超过1,400个原生集成和直观的视觉方法，Make为各种规模的团队普及了自动化。

在当今效率决定成功的商业世界中，Make定位为消除重复任务和创建24/7无人工干预智能工作流的终极工具。

什么是Make，为什么它正在改变企业？

Make是一个视觉自动化平台，使用”场景”系统来连接不同的应用程序和Web服务。与其他自动化工具不同，Make以其”流程图”式的视觉界面而著称，可以直观地创建复杂的自动化。

从Integromat到Make的演进

2021年，Integromat重新品牌化为Make，带来了多年的企业自动化经验和超过30万活跃用户的坚实基础。这一变化不仅仅是表面的；它代表了向以下方向的演进：

更直观的界面：以用户体验为中心的重新设计
更强的处理能力：处理更复杂工作流的能力
扩展集成：从800个连接器增长到超过1,400个
高级功能：调试、监控和优化工具

为什么选择Make而非其他替代方案？

1. 优越的可视化

Make使用可视节点系统，让您准确看到数据如何在应用程序之间流动，便于理解和调试复杂工作流。

2. 高级处理能力

无限操作：业务逻辑中无人为限制
并行处理：多个同时分支
强大的错误处理：自动重试和失效转移系统

3. 数据灵活性

高级转换：无代码复杂数据处理
智能过滤器：复杂的条件逻辑
数组和对象：复杂数据结构的原生处理

Make的架构和基础概念

🧩 核心组件

场景（Scenarios）

场景是Make的核心。每个场景代表一个完整的工作流，可以：

根据触发器自动执行
实时处理数据
处理多个条件和路径
根据业务需求扩展

模块（Modules）

模块是代表以下内容的独立构建块：

触发器：启动场景的事件
动作：执行的操作
过滤器：决定流程的条件
路由器：逻辑分支点

操作（Operations）

操作是Make中的计量单位：

一个操作 = 一个模块执行的动作
基于月度操作的计划
实时消费跟踪

🔄 典型执行流程

1. 触发器 → 事件启动场景
   ↓
2. 过滤器 → 评估条件
   ↓
3. 动作 → 执行操作
   ↓
4. 转换 → 处理数据
   ↓
5. 输出 → 发送最终结果

分步教程：Make中的第一个工作流

🚀 初始设置

步骤1：注册和设置

创建账户：访问make.com并用您的企业邮箱注册
验证：通过邮件确认账户
入门指导：完成初始导览以熟悉界面
团队配置：如果是团队工作则邀请协作者

步骤2：探索界面

仪表板：活动场景和统计概览
场景：所有工作流的列表
连接：与外部服务的连接管理
Webhook：集成的自定义端点
数据存储：临时数据存储

🛠️ 创建第一个场景：Gmail到Slack

我们将创建一个工作流，当Gmail收到重要邮件时向Slack发送通知。

步骤1：创建新场景

1. 点击"Create a new scenario"
2. 在应用列表中搜索"Gmail"
3. 选择"Watch emails"作为触发器
4. 配置与Gmail账户的连接

步骤2：配置Gmail触发器

文件夹：选择”INBOX”监控收件箱
条件：定义过滤器如”from:[email protected]”
最大结果：设置每次执行的邮件限制（推荐：10）
高级设置：根据需要配置轮询间隔

步骤3：添加条件过滤器

1. 点击Gmail模块后的"+"按钮
2. 从菜单中选择"Filter"
3. 配置条件：Subject contains "紧急"
4. 这确保只有紧急邮件触发Slack

步骤4：配置Slack动作

1. 在模块列表中搜索"Slack"
2. 选择"Create a message"
3. 连接您的Slack工作区
4. 配置：
   - Channel：#general（或特定频道）
   - Text："来自{{1.From}}的紧急邮件，主题：{{1.Subject}}"
   - Username："Gmail Bot"

步骤5：测试和激活

运行一次：手动执行场景进行测试
检查结果：验证消息正确到达Slack
必要时调试：使用数据检查器识别问题
激活：开启场景进行自动执行

📊 监控和优化

场景控制面板

执行历史：每次执行的详细历史
错误日志：失败记录和解决方案
性能指标：执行时间统计
操作使用：计划的操作消费

按行业划分的业务用例

🛒 电商和零售

自动化订单管理

场景：Shopify新订单 → CRM → 邮件 → Slack

1. 触发器：Shopify - Watch orders
2. 动作：HubSpot - Create/Update contact
3. 动作：Gmail - Send email（向客户确认）
4. 动作：Slack - Send message（通知团队）
5. 过滤器：只有订单 > ¥10,000进入VIP Slack

可量化收益：

手动处理时间减少85%
0%未处理订单
客户满意度提高40%

库存自动化

场景：低库存 → 自动补货 → 通知

1. 计划：每小时检查库存
2. 动作：Shopify - Get products库存 < 10
3. 过滤器：仅"畅销商品"类别产品
4. 动作：向供应商发送列表邮件
5. 动作：在Asana中创建跟进任务

📱 数字营销和增长

自动化潜客培养

场景：新潜客 → 评分 → 个性化序列

1. 触发器：Typeform - Watch form submissions
2. 动作：基于回答计算潜客分数
3. 路由器：根据分数路由（高、中、低）
4. 高分：分配给销售，发送高级邮件
5. 中分：5天培养序列
6. 低分：月度新闻简报，重定向广告

社交媒体交叉发布

场景：新博客文章 → 自动发布到社交媒体

1. 触发器：WordPress - Watch posts
2. 动作：用AI创建图像（DALL-E集成）
3. 动作：LinkedIn - 发布图像和摘要
4. 动作：Twitter - 自动线程，包含关键点
5. 动作：Instagram - 带高亮引语的故事
6. 计划：Facebook在黄金时间发布

🏢 人力资源和入职

自动化员工入职

场景：新员工 → 完整自动设置

1. 触发器：BambooHR - Watch employees
2. 动作：Google Workspace - 创建邮箱账户
3. 动作：Slack - 邀请到工作区和相关频道
4. 动作：Asana - 分配入职任务
5. 动作：DocuSign - 发送合同签署
6. 动作：Calendly - 安排欢迎会话
7. 计划：入职前一天发送提醒邮件

💰 财务和会计

自动发票对账

场景：新发票 → 处理 → 会计

1. 触发器：带PDF发票附件的邮件
2. 动作：OCR - 提取发票数据
3. 动作：Xero - 创建会计条目
4. 过滤器：发票 > ¥30,000需要批准
5. 动作：Slack - 发送手动批准
6. 动作：批准后 → 标记付款

全面比较：Make vs 竞争对手

Make vs Zapier：详细分析

方面	Make	Zapier
界面	视觉流程图	线性步骤
工作流复杂性	无限制	基础计划受限
数据处理	原生数组，完整JSON	有限，需要格式化器
错误可视化	详细视觉检查器	基础文本日志
性价比	更好的价格/资源比	高级使用更昂贵
学习曲线	中等	简单入门
集成	1,400+连接器	5,000+连接器
性能	更快执行	标准速度

何时选择Make而非Zapier？

复杂工作流具有多个分支和条件
高级数据处理（数组、对象、转换）
优化预算用于大容量操作
视觉调试对故障排除必需
技术用例需要最大灵活性

何时Zapier可能更好？

非技术用户优先考虑绝对简单性
非常特定的集成只有Zapier提供
简单线性工作流无复杂分支
成熟生态系统有很多预构建模板

Make vs Microsoft Power Automate

特征	Make	Power Automate
生态系统	独立	Microsoft 365集成
灵活性	完全连接器自由	Microsoft外受限
价格	透明，基于使用	包含在M365中，隐藏限制
界面	视觉流程图	混合视觉/列表
本地部署	云优先	混合云/本地
复杂性	非常复杂的工作流	企业工作流

Make vs n8n（开源）

因素	Make	n8n
成本	SaaS免费计划	自托管免费
维护	零维护	需要DevOps
可扩展性	自动扩展	手动扩展
支持	专业支持	社区
安全性	企业级	依赖实施
价值实现时间	立即	需要设置

高级功能和最佳实践

🔧 Make高级工具

数据存储：智能持久化

数据存储允许在执行之间保存信息：

// 示例：邮件处理计数器
{
  "key": "email_counter",
  "value": 1247,
  "updated": "2025-10-14T10:30:00Z"
}

实用案例：

速率限制：带限制的API控制
去重：避免处理重复项
审计跟踪：合规性活动记录
缓存：临时存储API响应

Webhook：自定义集成

Make为每个场景生成唯一webhook：

https://hook.make.com/abc123def456ghi789

高级应用：

自定义API：集成内部应用
IoT设备：传感器和连接设备
第三方通知：无原生集成的服务
实时触发器：即时事件vs轮询

错误处理：弹性工作流

错误处理策略：

中断：停止执行（默认）
继续：忽略错误并继续
回滚：撤销之前的操作
重试：自动重新尝试

高级配置：

- 最大重试：3次尝试
- 重试间隔：递增（1分钟，5分钟，15分钟）
- 失效动作：向管理员发送警报
- 自定义错误处理：错误专用路由器

🎯 开发最佳实践

可扩展场景架构

1. 单一责任原则 每个场景应该有特定目的：

❌ 错误：做所有事情的"主工作流"
✅ 正确：通过webhook通信的特定场景

2. 一致命名

[触发器-应用] 到 [动作-应用] - [目的]
示例："Gmail到Slack - 紧急通知"

3. 内部文档 使用笔记模块记录：

场景目的
复杂业务逻辑
外部依赖
负责人联系

性能优化

1. 策略性过滤器 在工作流早期放置过滤器：

✅ 正确：触发器 → 过滤器 → 重处理
❌ 错误：触发器 → 重处理 → 过滤器

2. 批处理 对于大容量数据，使用：

聚合器：一起处理多个项目
调度器：随时间分配负载
速率限制器：遵守API限制

3. 连接池 在场景间重用连接以：

减少认证延迟
优化共享速率限制
简化凭据管理

🔒 安全和合规性

凭据管理

Make使用OAuth 2.0和静态加密：

凭据从不暴露在日志中
自动令牌轮换
访问审计跟踪
SOC 2 Type II合规

数据隐私

GDPR合规：被遗忘权
数据驻留：区域选择
加密：传输中TLS 1.3
访问控制：细粒度角色

故障排除和高级调试

🔍 数据检查器：您最好的盟友

Make的数据检查器是最强大的调试工具：

关键功能

输入/输出跟踪：准确查看进出的数据
执行时间轴：执行的详细年表
错误高亮：问题的视觉识别
数据转换：数据转换预览

检查器用例

1. 场景失败 → 打开检查器
2. 识别问题模块（红色标记）
3. 查看失败模块的输入数据
4. 与预期格式比较
5. 调整映射或添加转换器

⚠️ 常见错误和解决方案

1. 不正确的数据映射

错误：Property 'email' not found 原因：电子邮件字段在数据源中不存在 解决方案：

// 使用空值合并
{{1.email ?? 1.mail ?? "[email protected]"}}

2. 速率限制

错误：Too many requests (429) 原因：对外部API的过多调用 解决方案：

- 在操作间添加延迟（Sleep模块）
- 实施指数退避
- 尽可能使用批操作

3. 长操作超时

错误：Execution timeout after 40 seconds 原因：操作耗时过长 解决方案：

- 分割成多个较小场景
- 对异步操作使用webhook
- 对大数据集实施分页

4. JSON解析错误

错误：Invalid JSON format 原因：字符串不是有效JSON 解决方案：

// 解析前验证
{{if(isJSON(1.response), parseJSON(1.response), "{}")}}

🛠️ 调试工具

1. 笔记模块

使用Notes进行临时调试：

- 记录中间值
- 记录复杂逻辑
- 标记工作流检查点
- 调试条件分支

2. 调试邮件通知

Subject: "DEBUG: {{scenario.name}} - {{formatDate(now; "DD-MM-YYYY HH:mm")}}"
Body: "
输入数据：{{1.input}}
处理数据：{{2.output}}
错误（如有）：{{error.message}}
"

突出集成和特殊案例

🤖 AI和机器学习

OpenAI GPT集成

Make + ChatGPT智能自动化：

用例：自动支持票证分类

1. 触发器：Zendesk - New ticket
2. 动作：OpenAI - 分析票证内容
3. 提示："对此支持票证分类：{{1.description}}"
4. 路由器：基于AI分类路由
5. 路径A：技术 → 分配给开发团队
6. 路径B：账单 → 分配给财务团队
7. 路径C：一般 → 分配给一般支持

计算机视觉工作流

1. 触发器：Dropbox - 新上传图像
2. 动作：Google Vision AI - 分析图像
3. 过滤器：仅标记为"产品"的图像
4. 动作：通过OCR提取文本
5. 动作：更新库存表格
6. 动作：发送带分析的Slack通知

🌐 高级API管理

自定义API包装器

为无原生集成的API创建包装器：

// HTTP模块配置
URL: https://api.custom-service.com/v1/{{endpoint}}
Method: {{method}}
Headers: {
  "Authorization": "Bearer {{connection.token}}",
  "Content-Type": "application/json"
}
Body: {{data}}

API响应缓存

1. 检查数据存储中的缓存响应
2. 如果缓存未命中 → 调用外部API
3. 在数据存储中存储带TTL的响应
4. 返回缓存或新鲜数据
5. 优势：更快响应，降低API成本

📊 分析和报告

自动化报告仪表板

1. 计划：每天9:00
2. 动作：从多个来源收集数据
   - Google Analytics：网站流量
   - Shopify：销售数据
   - Facebook Ads：营销活动表现
   - Gmail：邮件营销活动指标
3. 动作：编译成综合报告
4. 动作：用Google Sheets生成图表
5. 动作：通过邮件发送执行摘要
6. 动作：在Slack #executives中发布摘要

Make的未来和自动化趋势

🚀 Make路线图

开发中的功能

AI驱动的工作流建议：建议优化的AI
自然语言场景构建：用文本创建工作流
高级分析仪表板：深入业务指标
完整移动应用：从移动设备完全管理

新兴集成

区块链平台：DeFi和NFT市场
IoT生态系统：智能家居和工业IoT
AR/VR平台：元宇宙和增强现实
边缘计算：分布式处理

🌍 行业趋势

1. 超自动化

定义：自动化所有可能的流程
组件：RPA + AI + 低代码 + 分析
影响：完整数字化转型

2. 公民自动化

民主化：非技术用户创建工作流
自助服务：部门创建自己的解决方案
治理：控制扩散的框架

3. 智能自动化

AI驱动决策：学习和适应的自动化
预测性工作流：预测需求并行动
情境感知：理解情况的自动化

额外资源和下一步

📚 学习资源

官方文档

Make Academy：结构化免费课程
帮助中心：全面知识库
API文档：自定义集成
社区论坛：社区支持

模板和蓝图

模板库：500+预构建场景
行业特定：按行业模板
社区模板：用户分享
自定义蓝图服务：个性化开发

🎯 推荐实施计划

第1-2周：基础

创建账户并熟悉界面
完成基础Make Academy
创建3-5个简单测试场景
识别自动化候选流程

第3-4周：初始实施

选择2-3个高影响流程
设计完整工作流
用强大的错误处理实施
记录并培训团队

第2个月：扩展和优化

分析活动场景指标
优化操作和性能
实施更复杂用例
建立治理和最佳实践

第3个月+：扩展

扩展到其他部门
实施跨部门工作流
探索高级集成（AI，ML）
发展内部卓越中心

🤝 社区和支持

官方支持渠道

帮助台：直接向Make团队提交工单
实时聊天：实时支持（Pro+计划）
电话支持：电话支持（企业版）
成功经理：专门经理（企业版）

活跃社区

Reddit r/make：技术讨论和故障排除
Facebook群组：用例和灵感
LinkedIn社区：专业网络
Discord服务器：与专家实时聊天

结论：用智能自动化改变工作

Make不仅仅是一个自动化工具；它是一个数字化转型催化剂，使组织能够重新思考他们的操作方式和创造价值。

变革性影响

Make的自动化不仅消除重复任务；它释放人类潜力专注于更高价值的活动：

创造力和创新而非手动流程
战略分析而非数据收集
客户关系而非内部管理
业务增长而非运营维护

为未来做准备

今天采用Make的组织不仅优化当前运营；他们战略性定位以：

快速适应市场变化
在不线性增加成本的情况下扩展运营
无摩擦地集成新技术（AI，IoT，区块链）
通过运营卓越保持竞争优势

您的下一步

自动化不是未来；它是现在。没有自动化的每一天都是相对于已经优化运营的竞争对手失去的优势。

Make使企业自动化的力量民主化，让任何愿意进化的组织都能使用。问题不是您的公司是否需要自动化，而是您能多快实施它。