Попробовав поизучать на хайпе n8n, а также сделав несколько коммерческих оптимизаций и даже сделав пару обучающих видео, Пришел к выводу, что изучение n8n — это в определенной степени трата времени Для новичка — потому что ему придется все равно изучить концепции базового программирования. Для человека с опытом — тем более строить, что-то масштабное ну такой себе опыт. В этой статье мы затронем несколько причин, которые меня раздражают в n8n по сравнению с классическим и вайб-программированием.

Я постараюсь разобрать, почему классический стек (TypeScript + Cursor или Python + Cursor) в связке с правильным проектированием — это иногда проще, лучше и легче.

В этой статье я не ставлю целью очернить n8n. Моя основная мысль заключается в том, что для тех, кто уже освоил или готов освоить основы программирования, целенаправленное изучение n8n теряет смысл. Базовые концепции будут интуитивно понятны, и достаточно будет разобраться с нодами для выполнения простых автоматизаций, когда нет необходимости разворачивать полноценную инфраструктуру. Однако я категорически не согласен с громкими заявлениями о том, что n8n является инструментом для быстрого создания масштабных и сложных систем.

1. Ложная простота для новичков

Хотя n8n позиционируется как no-code/low-code, для эффективного использования необходимо понимать логику работы API, HTTP-запросов, JSON-структур данных, асинхронных операций и обработки ошибок. Для человека без технического бэкграунда это может быть серьезным барьером. А если у вас этот бэкграунд уже есть, то зачем вам писать ноды, если иногда реально какой-то Switch или if решается внутри функции, а не в рамках отдельной ноды, которую надо еще настроить и рефакторить с алиасами которые вечно слетают в N8N?! Дальше еще раз затрону эту тему

2. Визуальные спагетти вместо читаемого кода

В n8n уровень абстракции — это узел. Чтобы реализовать условную логику, которая в Python или JS занимает 10 строк (if/elif/else), в n8n требуется создать структуру из 5-10 узлов (Switch, Merge, Set, Filter). Это приводит к эффекту, известному как «спагетти-код», но в визуальном выражении.

Когда рабочий процесс (workflow) разрастается до 50+ узлов, он становится write-only — его легко создать, но практически невозможно прочитать и понять другому разработчику (или автору через месяц) без длительного изучения каждого узла и надо же кликнуть по каждому узлу и провалиться в него. В IDE навигация по коду осуществляется мгновенно через «Go to Definition» или поиск символов, что облегчает чтение и перемещение по файлам.

3. Визуальное программирование — это все равно программирование

Изначально я думал, что это заменит мне блок-схемы и проектирование в какой-то степени. Но несмотря на визуальный интерфейс, построение сложных рабочих процессов требует понимания потоков данных, ветвлений, циклов и обработки массивов — что по сути является программированием, но в графическом виде. И проще написать это в 10 строк внутри функции.

Аргумент о том, что визуализация в n8n понятнее бизнесу, не выдерживает критики. Если заказчику действительно нужно увидеть логику процесса, гораздо профессиональнее показать ему схемы в общепринятых нотациях BPMN или C4. На практике же бизнесу важен результат: есть входные требования и есть выходной продукт. То, как именно реализована магия между входом и выходом, их обычно не волнует. Вам платят именно за то, чтобы вы забрали эту когнитивную нагрузку на себя и не заставляли заказчика разбираться в хитросплетениях узлов, если только он сам об этом не попросил.

Проблема в том, что n8n заставляет вас мыслить как при создании блок-схемы, но без гибкости и абстракций, которые дает настоящий код или планирование архитектуры в других нотациях. Вместо того чтобы написать 10 строк кода внутри функции для реализации сложной логики, вы вынуждены выстраивать громоздкие цепочки из 5-10 узлов (Switch, Merge, Set, Filter).

В том же Exalidraw можно как-то быстро накидать блоки в различных нотациях UML, С4 порисовать покреативить и чисто субъективно, я получал больше удовольствия от проектирования внутри него, чем от построения блоков в N8N.

4. Невозможность полноценного рефакторинга

В современных IDE (особенно с поддержкой ИИ, как в Cursor) рефакторинг автоматизирован и безопасен. В n8n он представляет собой ручной, трудоемкий процесс.

Переименование: В IDE нажатие F2 или на переменной безопасно переименовывает её во всем проекте, тоже самое и с файлами.

В n8n, если вы переименуете узел, все последующие узлы, ссылающиеся на него через выражения (например, $('My Node').item.json), сломаются. n8n не имеет механизмов автоматического обновления ссылок в коде выражений.

Выделение метода: В IDE можно выделить кусок кода и превратить его в функцию. В n8n это требует создания нового Workflow, настройки Webhook/Execute Workflow узлов, ручного проброса входных и выходных параметров. Это настолько трудоемко, что разработчики часто предпочитают копировать узлы (дублирование логики), нарушая принцип DRY (Don't Repeat Yourself).

Глобальный поиск: В n8n отсутствует нативный глобальный поиск по коду внутри узлов. Если вы хотите найти, где используется определенный API-ключ или переменная, вам придется открывать узлы один за другим. В IDE это решается одной командой через строку поиска

5. Отладка и отсутствие нормальных тестов

Отладка сложных рабочих процессов может быть нетривиальной. Поиск ошибки в длинной цепочке узлов, особенно когда данные трансформируются на каждом шаге и могут изменяться в рамках API какого-то сервиса, требует терпения и аналитических навыков, но больше терпения! Пока ты зайдешь в узел, пока посмотришь, а бывает такое, что каким-то чудом (багом), состояние всего Workflow может сбиться и тебе приходится заново все запускать и отсматривать

Отсутствие нормальных тестов. Их просто нет в нормальном виде. Ты запускаешь воркфлоу, смотришь, что получилось, и молишься, чтобы ничего не отвалилось на продакшене. У меня пару раз отваливалась авторизация в некоторых сервисах или протухал ключ или чей-нибудь сервис отдавал 500, но система алертов не сработала, и процессы просто запускались впустую.

Иногда реально проще взять мок какого-то API или то, что должно прийти на вход и на выход функции, классу и методу. Мне иногда подход TDD экономит реально время: во-первых, я понимаю, чего я хочу, и описываю функциональные требования. Поэтому Loki или Sentry с уведомлением в тот же Telegram спасают на классической разработке. Может, такое можно и в n8n, но из коробки я этого не видел.

6. Дублирование логики и отсутствие переиспользуемых компонентов

В классическом программировании набор инструкций, выполняющих определенную задачу, легко инкапсулируется в функцию. Для low-кодеров рассказываю Это такой удобный инструмент который можно многократно использовать в разных частях программы, не повторяя один и тот же код. Это фундаментальный принцип называется DRY (Don't Repeat Yourself), который способствует чистоте кода, упрощает его поддержку и снижает вероятность ошибок.

В n8n же ситуация кардинально иная. Рассмотрим пример: у вас есть сервис, который проверяет текущее состояние пользователя в Telegram-боте (например, на какой "сцене" он находится), и это состояние хранится в Redis или базе данных. В n8n для реализации такой проверки часто приходится копировать один и тот же узел или группу узлов на каждую "развилку" рабочего процесса, где требуется эта проверка. Может, я чего-то не понял, но мне приходилось копировать узел на разные развилки, и не нашел способа сделать его "клоном" или, как бы сказали в мире кода, функцией. Да, в n8n есть Execute Workflow для вызова других воркфлоу, но назвать это полноценным переиспользованием нельзя — это костыль, который добавляет overhead, усложняет отладку и не дает нормальной инкапсуляции

В итоге получается, что одна и та же логика существует в разных местах, имея разные "источники". Это напрочь исключает возможность построения нормальной, масштабируемой архитектуры. Любое изменение в логике проверки состояния требует ручного обновления всех этих скопированных узлов, что крайне трудоемко, чревато ошибками и быстро превращает систему в негибкий, хаотичный набор несвязанных элементов.

Более того, попытки вынести такую логику в отдельные workflow для переиспользования создают дополнительные сложности с отладкой. Процесс, который начинается в одном workflow, затем переходит в другой, а потом, возможно, возвращается обратно, становится крайне трудно отслеживаемым и понимаемым. Это значительно увеличивает когнитивную нагрузку и время, затрачиваемое на поиск и исправление ошибок.

7. Подходит только для очень простых автоматизаций

Большинство автоматизаций на n8n, которые я видел, линейны и состоят максимум из 10-30 узлов. В целом они были простые: "зайди туда, посмотри, проанализируй это, дай ответ и занеси туда" — все для узла агента или цепочки обработки информации из разных сервисов. Из больших проектов, где было действительно много узлов, это были в основном оркестраторы агентов. Для примера можно увидеть на YouTube канале SprutAi и скачать его JSON, посмотреть, восхетиться и ужаснуться.

Но по мере раздувания проекта это превращается в проблему "спагетти-графов" и оркестрацию Workflow и визуальную сложность восприятия. Если ты еще и плохо именуешь ноды, то держись.

8. Недостаток типизации

Это уже сугубо того, что мне не хватает, так как нормальная типизация на проектах - это чистый кайф

В n8n ты работаешь с данными, которые постоянно меняются, приходят из разных источников и проходят через кучу нод. И что? Никакой тебе строгой типизации! Ты не знаешь наверняка, какой тип данных придет на вход следующей ноде, пока не запустишь воркфлоу и не посмотришь на результат.

Это как писать код вслепую: постоянно приходится гадать, что там внутри JSON-объекта, какие поля есть, а каких нет. В итоге, вместо того чтобы сосредоточиться на логике, ты тратишь время на бесконечные проверки на null, undefined и преобразования типов. Это замедляет разработку, увеличивает количество ошибок и делает отладку еще более мучительной.

В нормальном языке программирования ты бы сразу видел, что ожидается, и IDE подсказала бы тебе ошибки, а здесь — только runtime и твоя интуиция. Даже когда вы передаете агенту в рамках вайбкодинга, используя типы, агент ошибается гораздо меньше.

9. Неудобная навигация

Переключение между файлами в рамках IDE гораздо удобнее — мне не нужно заходить в workflow или какой-то конкретный узел и кликать по нему, чтобы увидеть его содержимое.

Чтобы посмотреть содержимое каждого узла в него нужно кликнуть, когда в IDE я могу просто найти по имени функцию в дереве файла или по файл через

10. Ад Git-интеграции и версионирование

Современная разработка немыслима без Git. Возможность видеть историю изменений (diff), проводить Code Review и откатывать конкретные коммиты — это стандарт индустрии. n8n хранит свои рабочие процессы как огромные JSON-файлы.

Это создает фундаментальную проблему для командной работы:

Нечитаемые Diff-ы: JSON-файл n8n содержит не только логику, но и метаданные визуального отображения (координаты узлов [x, y], размеры). Если разработчик просто передвинет узел на 10 пикселей вправо для красоты, Git покажет изменение файла. В Pull Request невозможно отличить косметические изменения от изменений бизнес-логики.

Конфликты слияния: Если два разработчика редактируют один Workflow одновременно, при слиянии веток возникнет конфликт в JSON-файле. Разрешить такой конфликт вручную практически невозможно из-за сложной структуры JSON с уникальными ID связей. Это часто приводит к потере работы или повреждению файла.

Отсутствие семантики: В коммите кода видно: «Изменена формула расчета налога». В коммите n8n видно: «Изменен файл workflow.json». Контекст изменений теряется, делая историю Git бесполезной для аудита без внешних инструментов документации.

Где n8n все-таки полезен

Действительно, n8n не является уж таким ужасным и имеет свою нишу. Он отлично подходит для мелких, изолированных процессов, где скорость развертывания и визуальное представление логики важнее долгосрочной поддерживаемости и масштабируемости. Например, n8n может быть эффективен для:

  • DevOps-задач: Автоматизация рутинных операций, таких как отправка уведомлений о статусе деплоя, сбор логов из разных источников или запуск простых скриптов по расписанию.

  • Тестирования гипотез по агентам: Быстрое прототипирование и проверка взаимодействия различных AI-агентов, их реакций на входные данные и интеграция с внешними сервисами без глубокой разработки.

  • Мелких интеграций в воронках продаж: Например, автоматическая отправка приветственных писем новым лидам, обновление статуса клиента в CRM после определенного действия или синхронизация данных между двумя простыми SaaS-сервисами.

  • Персональной автоматизации: Для личных нужд, когда нужно связать несколько приложений или сервисов, не прибегая к написанию кода.

  • Быстрого сбора данных: Парсинг простых веб-страниц или API для получения информации и ее сохранения в удобном формате, а можно сделать парсинг документов и чего-нибудь еще

Выводы

По мнению которое у меня сложилось n8n — это инструмент для быстрых прототипов и простых автоматизаций, но не для серьезной разработки каких-то сервисов и коммерческих больших автоматизаций. Классическое программирование с современными IDE, AI-ассистентами и правильной архитектурой остается единственным по моему мнению путем к созданию поддерживаемых, масштабируемых систем.

Если вам понравилась статья, заходите в мой Telegram-канал. Там я публикую короткие мысли, которые не тянут на полноценный лонгрид, но могут быть полезны в моменте о своем опыте в разработке, изучение математики и нейросетей и немного о разработке pet-проектов