GITHUB REPO
Awesome n8n Templates ist die größte offene Sammlung fertiger n8n-Automationen: Gmail, Telegram, WhatsApp, PDFs, KI-Agenten und RAG-Chatbots als JSON-Datei. Importieren, eigene Zugangsdaten eintragen, einschalten. Und vorher prüfen, was drinsteckt.
FEATURES
Die 369 Workflows liegen in 18 Ordnern: KI und LLMs (94), Integrationen (52), Recherche und RAG (44), E-Mail (27), Telegram (26), Google Drive und Sheets (22), PDFs (21) und so weiter. Jede Vorlage hat im README eine Zeile mit Beschreibung und Abteilung, von Ops über Sales bis HR.
Jede Vorlage ist eine einzelne JSON-Datei. In n8n gehst du auf Workflows, dann Import from File, oder du kopierst den JSON-Inhalt und fügst ihn direkt in den Canvas ein. Nodes, Verbindungen und Notizen stehen sofort da.
OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, DeepSeek und lokale Modelle über Ollama. Dazu Vektordatenbanken wie Qdrant, Pinecone und Supabase für RAG. Acht Vorlagen laufen komplett mit Ollama, ohne dass eine Mail oder ein Dokument deinen Rechner verlässt.
Die JSON-Dateien enthalten keine API-Keys und keine Logins. Nach dem Import hängt an jedem Node, der einen Dienst anspricht, ein Warnhinweis, bis du dein eigenes Konto verbindest. Genau so soll es sein: die Logik kommt aus der Sammlung, die Konten bleiben deine.
AUS DER LIBRARY
Echte Vorlagen aus dem Repo, mit den Schritten, die nach dem Import in deinem Canvas stehen.
Jede neue Gmail-Nachricht wird von einem KI-Modell als dringend, wichtig, info oder spam eingestuft und mit Absender und Betreff in ein Google Sheet geschrieben. Die einfachste Vorlage für den Einstieg: drei Zugangsdaten, in einer Viertelstunde eingerichtet.
Rechnungs-Mails mit Anhang gehen an LlamaParse, ein KI-Modell zieht Lieferant, Nummer, Datum und Positionen heraus, alles landet in einem Abgleich-Sheet, und die Mail bekommt das Label „invoice synced“. Braucht zusätzlich einen LlamaParse-Schlüssel.
Der Bot legt jeden Nutzer in Supabase an, führt pro Person einen eigenen Gesprächsverlauf beim OpenAI-Assistenten und antwortet direkt im Chat. Gut als interner Helfer fürs Team, der den Kontext vom letzten Mal noch kennt.
Alle fünf Minuten holt der Workflow ungelesene Mails per IMAP, lässt sie von einem lokalen Modell über Ollama einordnen, wirft Spam raus und schreibt Antwortentwürfe zum Freigeben. Keine Mail verlässt den eigenen Server, deshalb meine Wahl für Kundenpostfächer.
INSTALLATION
Du hilfst mir, eine n8n-Vorlage aus der Sammlung https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates sicher zu übernehmen. ## Mein Ziel [BESCHREIBE, WAS AUTOMATISIERT WERDEN SOLL, z. B. "neue Rechnungen aus Gmail auslesen und in ein Sheet schreiben"] ## Schritt 1: Passende Vorlage finden Lies die README des Repos und schlag mir die drei Vorlagen vor, die am besten passen. Pro Vorlage: Titel, Ordner, Link zur JSON-Datei und ein Satz, warum sie passt. Warte auf meine Auswahl. ## Schritt 2: Vorlage prüfen Lade die gewählte JSON-Datei (raw.githubusercontent.com) und gib mir: 1. Alle Nodes als Tabelle: Name, Typ, was er tut. 2. Welche Zugangsdaten ich brauche (Dienst, Rechte). 3. Jede externe URL und jeden HTTP-Request-Node: wohin gehen Daten? 4. Jeden Code-Node im Klartext erklärt. Markiere alles, was Daten an unbekannte Adressen schickt, Dateien löscht oder Befehle ausführt. 5. Fest eingetragene Werte, die ich ändern muss (IDs, Mailadressen, Sheet-Namen, Modellnamen). 6. Veraltete Nodes oder Modelle, die heute anders heißen. 7. Welche personenbezogenen Daten durch den Workflow laufen und an welchen Anbieter. Gibt es eine Variante mit lokalem Modell? ## Schritt 3: Einrichtung Gib mir eine nummerierte Checkliste: Import in n8n, Zugangsdaten verbinden, Werte anpassen, Testlauf mit Testdaten, erst dann aktivieren. Wenn etwas an der Vorlage für mein Ziel nicht passt, sag es offen, statt es schönzureden.
# Ganze Sammlung einmal lokal holen (ca. 1 Minute) git clone --depth 1 https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates.git cd awesome-n8n-templates # Alle Vorlagen finden, die ein bestimmtes Tool nutzen grep -ril "ollama" --include=*.json . # Welche Nodes stecken in einer Vorlage? (braucht jq) jq -r '.nodes[] | "\(.name) -> \(.type)"' "Gmail_and_Email_Automation/InboxZero Lite - AI Email Classifier.json"
SETUP
Entweder n8n Cloud mit Testphase oder selbst gehostet, etwa per Docker auf einem Server in der EU. Für Kundendaten nehme ich die selbst gehostete Variante, dann bleibt alles auf einem Server, den ich kontrolliere.
Im README nach Anwendungsfall suchen oder den Prüf-Prompt von oben in Claude oder ChatGPT geben. Er schlägt drei passende Vorlagen vor und zerlegt die gewählte, bevor du sie importierst.
JSON-Datei herunterladen, in n8n auf Workflows, dann Import from File. Alternativ auf GitHub die Raw-Ansicht öffnen, alles kopieren und im leeren Canvas einfügen.
Jeden Node mit Warnhinweis öffnen und dein eigenes Konto verbinden. Danach die fest eingetragenen Werte anpassen: Sheet-ID, Label-Namen, Empfänger, Modell. Hier scheitern die meisten Vorlagen beim ersten Lauf.
Mit Test workflow einmal von Hand laufen lassen, am besten mit einem Testpostfach oder einer Kopie des Sheets. Erst wenn jeder Node grün ist und das Ergebnis stimmt, den Schalter oben rechts auf aktiv stellen.
MEINE EINSCHÄTZUNG
Vorlage aussuchen, prüfen lassen, importieren. Die erste Automation läuft oft noch am selben Nachmittag.
FAQ
