- Make 平台以直观的可视化方式实现工作流自动化 。
- Make（Make.com）是一款基于云的无代码自动化平台。简单来说，它可以帮你把不同的软件服务连接起来，自动执行原本需要手工完成的任务。
- 对于从未接触过自动化的新手来说，你可以把 Make 想象成一个“数字劳动力”：通过事先设计好的流程，它能够在云端帮你处理重复性工作、同步各个平台的数据，让各个应用像积木一样灵活组合，从而解放我们的双手，提高效率。
- 作为一家公司的产品，Make 有着自己的背景和故事。本文将从翔宇工作流的视角，带你一步步了解 Make 是什么、它的发展历程、核心功能和应用场景，以及为什么值得学习和如何上手。
Make.com 公司介绍
公司背景： Make 的前身是 Integromat，一家来自捷克的初创公司。Integromat 成立于 2012 年，当时并未获得巨额融资，而是凭借产品实力逐步成长 。它被业界形象地称为“企业级的 Zapier” ——Zapier 是另一款知名的自动化工具，稍后我们会提到。在创业初期，Integromat 的目标很明确：让任何人无需代码就能将不同应用连接起来，实现业务流程的自动化。这一初衷源于团队对市场痛点的洞察：现代企业使用大量不同的软件系统，如果能打通它们之间的数据流，就能极大减少人工操作，提高工作效率。
使命愿景： 伴随产品逐渐成熟，团队的眼光也放得更长远。Make 官方在品牌升级时提出了新的使命和愿景：
• 使命（Mission）： 赋能每个人“以想法的速度”直观地创建、构建和自动化事物 。这句话听起来有些抽象，拆解开来就是——Make 希望提供一个人人可用的可视化创作平台，让人们把脑海中的创意快速转变为实际运行的自动化流程，不被编码技能所限制。
• 愿景（Vision）： 打造一个每个人都有无限创新力的世界 。Make 团队相信，他们的用户不只是简单的“使用者（users）”，而是真正的“创造者（Makers）” 。通过降低技术门槛，Make 希望“将开发民主化”，让开发应用和自动化流程的能力不再专属程序员，而是触手可及。
发展初衷： Make 的诞生初衷可以概括为：消除信息孤岛，简化繁琐工作。创始团队发现，许多企业员工每日要在不同软件之间手动复制粘贴数据，或反复执行机械式步骤。这不仅浪费人力，还有出错风险。于是他们立志开发一款工具，让普通用户通过图形界面，把多个应用像搭乐高一样连接起来，设定好触发条件和执行动作后，所有这些步骤就能自动运行。正如 Make CEO Ondřej Gazda 所说：“我们的用户不仅是在连接应用或自动执行任务，他们是在创造性地应对工作场景的挑战，构建属于自己的解决方案” 。
综上，Make 背后的公司（原 Integromat 团队）秉持的理念是明确的：让技术更有温度，赋予个人和组织自动化创新的力量。这也是翔宇工作流在培训中非常认同的价值观——技术门槛的降低，可以让更多人释放创造力，把精力投入更有价值的事情。
Make.com 的发展历程与重要节点
想要深入了解一款产品，我们有必要回顾它的成长轨迹。下面以时间线的形式，列出 Make（Integromat）发展过程中几个重要的里程碑事件：
• 2012 年：创立与产品雏形。 Integromat 在捷克正式上线。最初团队规模不大，却有远大愿景——打造出比肩 Zapier、甚至更强大的自动化集成平台 。创业早期没有拿外部投资，而是通过不断打磨产品来获取用户口碑。
• 2016–2019 年：产品迭代与用户增长。 Integromat 凭借对复杂流程的强大支持（比如条件逻辑、数据格式转换等功能）逐渐吸引了一批专业用户，被视为业内功能强大的自动化工具之一。在这段时间，Zapier 等竞争对手的成功也验证了市场需求，Integromat 专注提高稳定性和扩充可集成的应用数量，为后续腾飞奠定基础。
• 2020 年 10 月：被 Celonis 收购。 这是 Integromat 发展的重大转折点之一。Celonis 是一家流程挖掘（Process Mining）独角兽公司，他们希望从流程分析扩展到流程自动化，于是斥资收购了 Integromat 。据 TechCrunch 报道，此次收购金额超过一亿美元 。收购后，Integromat 成为 Celonis 旗下的一个业务单元，得到更多资源投入。Celonis 联合创始人称赞 Integromat“在自动化领域有颠覆性的技术” 。
• 2022 年 2 月：品牌更名为 Make。 这是最引人注目的里程碑事件！2022 年 2 月 22 日，Integromat 宣布正式升级品牌为 “Make”，并推出全新的平台 。这不仅是换了个名字，而是产品的一次飞跃：新的 Make 平台采用全新架构（托管于 AWS 云，提高了速度与稳定性 ）、加入了团队协作等大量新功能，并优化了界面体验。更名的背后，体现出公司更宏大的愿景（正如前文提到的使命宣言）——打造一个不限于集成，而是真正人人可参与创新的平台 。
• 2022 年下半年：平稳过渡与功能更新。 更名后，原来的 Integromat 平台仍维护了一段时间供老用户过渡，但官方鼓励用户尽快升级到 Make 。2022 年对于 Make 来说是辉煌的一年，不仅完成品牌蜕变，还陆续上线了并行 Webhook 处理、自定义变量、场景输入等新特性 。同年 Make 还发布了Make Academy在线学院、全新的合作伙伴门户等资源，表明其生态建设在提速。
• 2023 年：用户激增与 AI 布局。 2023 年 Make 延续高速增长势头。根据官方披露，Make 用户社区当年增长了 60%，全球用户数逼近 200 万 。这一年该平台共运行了超过 40 亿次自动化场景，比2022年几乎翻倍 ！此外，Make 新增了 300 多个应用集成，支持的服务总数突破了 2000 个 。值得一提的是，2023 年被称为 “AI 元年”，Make 平台上 OpenAI 模块的使用量飙升，成为增长最快的集成之一 。团队也开始研发内置的 AI 助理功能，并在年底进入内部测试 。
• 2024 年及未来：持续创新。 进入 2024 年，Make 计划推出 AI 助手、改进应用市场等功能，力图保持在自动化领域的领先地位 。同时，随着更多企业拥抱数字化，Make 作为 Celonis 旗下核心业务，将继续扩大全球市场，深化与各行业的融合。
以上只是几个关键节点的概览。通过这些事件我们看到，Make 从一个欧洲小团队的产品，成长为全球瞩目的自动化平台，离不开其技术上的持续打磨和战略上的高瞻远瞩。而翔宇工作流作为关注这一领域的实践者，也亲历并见证了 Make 的这些重要时刻。在我们的课程分享中，经常会和学员聊起这些故事，因为理解一个工具的来龙去脉，有助于更加深刻地把握它的定位和优势。
Make.com 的现状
用户规模： 经过多年的积累和近两年的腾飞式发展，如今 Make 平台已经拥有了庞大的用户基础。截至 2023 年底，官方社区统计表明 Make 在全球已服务将近 200万 用户 。这一数字还在快速增长中——相比之下，老牌龙头 Zapier 在 2022 年用户数约为 600万 。虽然后者起步更早，用户总量更大，但 Make 的增速令人瞩目，表明越来越多个人和企业开始青睐这一新兴平台。
支持的服务数量： Make 的一大卖点是其强大的“连接”能力。目前 Make 平台上已经内置集成了 2000+ 个常用应用和服务 。这些集成模块涵盖了各行各业的软件工具，从办公协作（如 Gmail、Google Sheets、Slack），到销售营销（如 HubSpot、Mailchimp），再到开发者服务（如 GitHub、Notion API）等等。不夸张地说，市面上主流的 SaaS 产品，大多数都能在 Make 上找到。此外，Make 还提供 HTTP 模块 和 API 模块，意味着即使某个应用没有官方集成，只要它有公开 API，用户就能通过 Make 将其接入工作流。这让 Make 的连接范围几乎没有边界。考虑到全球有超过三万种 SaaS 应用 ，Make 也在不断增加支持列表，每年新上线数百种集成 。
相比之下，Zapier 目前号称支持 5000+ 个应用集成 ，在数量上仍领先。但需要指出的是，应用数量并非唯一衡量标准——集成的深度和灵活性同样重要。Make 在这方面就颇具口碑：它不仅支持应用间数据传递，还支持复杂的条件判断、数据加工等中间步骤，使工作流更加智能。
市场份额与行业地位： 在无代码自动化工具市场，Zapier 和 Make 并称“双雄”。Zapier 创立于2011年，属于鼻祖级产品，经过多年运营在市场和品牌上占有优势。而 Make 凭借强大的功能和亲民的定价，正在快速崛起。据不完全统计，在企业应用集成（iPaaS）领域，Zapier 的市场占有率约为 3.7% 。Make 的精确市场份额官方未公布，但已有大量500强企业将其纳入技术栈，包括 Meta（Facebook 母公司）、Spotify、Adidas 等知名公司都在使用 Make 来自动化流程 。这足以证明 Make 的可靠性与企业级能力。
与 Zapier 等工具的比较： 对于新手来说，可能更关心“Make 和 Zapier 哪个更好用？”这两者其实各有千秋，取决于你的需求：
• 集成广度： 如前所述，Zapier支持的应用更多（5000+ 对比 Make 的 2000+） 。如果你需要连接一些非常小众的软件，Zapier 上可能更容易找到。但除非你的需求特别冷门，一般来说 Make 的 2000 多种集成已覆盖大部分常见场景。
• 功能深度： Make 在数据处理和逻辑控制方面更强大。它提供了丰富的模块（如筛选器、路由器、迭代器、聚合器等等），允许用户构建复杂的多步骤流程。而 Zapier走的是简洁路线，虽然上手简单，但复杂度稍高的需求往往无能为力。正如有的评测所说：“Zapier 更适合快速构建简单任务，Make 则提供了更高级的自定义能力，能根据需求创建复杂逻辑” 。
• 易用性： 对于完全的新手而言，Zapier 的学习曲线相对平缓一些，界面和概念都比较直观。而 Make 因为功能多样，界面上元素也更多，新用户一开始可能会觉得有点复杂。但总体而言，两者都是无代码工具，不需要编程知识；只是在上手门槛上 Zapier 稍低，而成长上限上 Make 更高。这也是为什么翔宇工作流在培训中常建议：“如果你之前没接触过自动化，可以先从简入门，再逐步挑战 Make 这样的强工具”。
• 价格模式： Zapier 的定价相对较高，免费版受限较多，而且主要按执行任务次数收费；Make 的定价则更亲民，免费方案每月可执行1000次操作 且无时间限制，付费方案的性价比也很突出。对于预算有限的个人或初创团队，Make 可以用更低成本完成较多的自动化任务 。因此市场上也流传一句话：“Zapier 让你花钱买时间，Make 则让你用创意省钱”。
概括来说，Zapier 更像一款入门级的一站式工具，而 Make 则是进阶级的“自动化瑞士军刀”。值得欣喜的是，如今这两种工具在国内都有越来越多的拥趸。翔宇工作流在服务企业客户时，也经常根据对方需求推荐合适的平台——有的简单流程用 Zapier 足矣，但更多时候，我们会选择 Make 来搭建复杂且定制化的自动化系统，以满足客户更精细的业务逻辑。
Make 自动化工作流的基础介绍
上一章节我们了解了 Make 的来龙去脉和“大致能做什么”。接下来，让我们聚焦到“自动化工作流”本身，从零开始弄清一些基本概念，并认识 Make 平台的核心功能和模块设计。
什么是自动化？ 广义来说，自动化是指利用技术手段，让原本需要人工执行的任务可以由机器按照预设规则自主完成 。在工作场景中，自动化往往体现为：当某个事件发生时，系统会自动触发一系列后续动作，无需人工干预。比如收到一封客户邮件后自动回复感谢信、每天下班时自动汇总当日销售数据等等。这些过程一旦设定好，就能像闹钟一样定时或按条件执行，大大减少人为操作。
什么是工作流？ 工作流（Workflow）指的就是一系列有序的任务或步骤的组合，以完成某个业务流程。举个例子，你网购下单后的“订单处理”就是一个工作流：包括了“生成订单 -> 通知仓库发货 -> 更新库存 -> 发送物流通知 -> 订单状态更新”等步骤。过去这些步骤可能由不同员工在不同系统中手工完成，而现在通过自动化工作流，可以让系统接力跑完所有环节。简单理解，工作流=流程，而自动化工作流就是用软件把这个流程跑通。
Make 的工作流概念： 在 Make 平台中，一个自动化工作流被称为“场景”（Scenario）。每个场景包含若干个功能模块（Modules），这些模块就像流程图中的节点，连接起来形成业务逻辑。每个模块可以理解为一个动作，要么是从某个应用获取信息，要么是向某个应用写入信息，或者是对数据进行处理。Make 的场景采用可视化拖拽的编辑方式，你可以在画布上依次添加圆形的模块节点，配置它们的参数并用连接线串联起来，形成一个完整流程 。
核心模块类型： Make 提供的模块种类很多，但对新手来说，首先要了解几种核心模块的类型：
• 触发器（Trigger）： 工作流的起点模块，用于定义何时启动此自动化。触发器可以是某个应用里的事件，例如“收到了新邮件”、“表格新增了一行”、“有人在网站提交了表单”等等。Make 也支持定时触发（如每天几点运行）或 Webhook 触发（由外部事件通过网络请求触发）。
• 动作（Action）： 工作流中的一步具体操作，通常是对某应用执行某任务，例如“发送邮件”、“创建记录”、“更新数据”等。一个场景里可以串联多个动作模块，依次完成复杂的任务链。
• 搜索（Search）： 这个模块用于从某应用中查询数据，如“在CRM中查找符合条件的客户”。搜索模块本质上也是一种动作，只不过它主要是取回信息供后续模块使用。
• 路由器（Router）： 一个分支模块，可以让同一触发器后面根据条件走不同路径。有点类似流程图中的条件判断节点。通过路由器，你可以在一个场景里处理多种情况，比如如果邮件包含附件则走存储附件的分支，如果不含附件则走另一个分支。
• 过滤器（Filter）： 条件判断模块，用于在模块之间设置“只有满足某条件才继续执行后续步骤”的规则。比如你可以在发送通知之前加一个过滤器：仅当订单金额大于1000时才发送VIP通知。过滤器可以让流程更加精准，不会对不符合条件的情况采取动作。
• 工具（Tools）： Make 内置的一些实用模块，用于处理数据转换等操作。例如文本处理、数学计算、数组汇总、JSON解析等。这些工具模块并不连接外部应用，而是对数据进行加工，非常有用。
• Iterator 和 Aggregator（迭代器/聚合器）： 这两个是稍高级一些的模块，用于处理列表数据。迭代器可以把一个列表拆成逐条处理，每条触发一次后续流程；聚合器相反，用于把多条数据汇总成一个列表。一些应用（如表格、多选字段）会涉及批量数据，这时就需要迭代器/聚合器来逐条处理或汇总。
以上是常见模块类型的新手摘要。当然 Make 的功能模块远不止这些，每个具体应用都有自己独特的动作模块。但理解了触发器和动作，你就已经明白工作流的基本运行机制，其余模块都是为了实现更复杂的逻辑或更方便地处理数据。
如何搭建一个 Make 工作流？ 下面我们结合翔宇工作流的教学经验，用通俗的步骤描述在 Make 上创建自动化场景的过程：
1. 确定场景目标： 首先想清楚你要自动化的任务是什么，涉及哪些应用。例如，我希望“当网站收到新表单后，将客户信息保存到Excel，并给我发送邮件提醒”。
2. 选择触发器： 在 Make 的场景编辑器中，添加第一个模块作为触发器 。比如从 Make 提供的应用列表中选择表单工具（或网站集成）的触发事件“有新表单提交”作为场景起点。配置触发器模块的参数（如选择具体表单名称）。
3. 添加动作模块： 点击画布上的“+”号，继续添加后续步骤模块 。第二步我们想要“保存到Excel”（假设用 Google Sheets 电子表格），就选择 Google Sheets 应用里的“Add a Row（新增一行）”动作模块。Make 会要求你连接谷歌账户并指定哪张表、填写哪些字段等。按照提示配置好。接着，添加第三个模块选择邮件服务（如 Gmail）的“发送邮件”动作，编写邮件内容（可以用前一步表单的数据填充到邮件模板中）。
4. 设置过滤或路由（可选）： 如果流程中需要条件判断，这时可以在模块连接线上添加过滤器。例如我们希望只有重要客户的表单才邮件提醒，可以在发送邮件模块前加过滤条件：当表单信息中的“公司规模”字段大于一定值时才执行发送邮件模块。不需要条件的简单流程则可跳过这步。
5. 测试运行： 配置完毕后，可以在编辑器中点“运行一次”（Run once）来测试整个场景。Make 会模拟触发器发生，然后按顺序执行每个模块，并显示执行日志。如果有报错，可以根据提示调整参数或权限设置，直到流程跑通。
6. 设定激活方式： 测试没问题后，将场景设置为开启（On）。触发器如果是轮询性质的（例如每隔15分钟检查一次新表单），可以在调度设置里修改频率。如果是即时触发（例如 Webhook），那只要场景打开，外部事件来了就能立即触发。Make 也允许手动触发或安排特定时间触发等灵活配置。
7. 监控与维护： 场景发布后，你可以随时在 Make 后台查看运行历史、日志记录，确保流程按预期执行。Make 提供了详细的执行日志，方便排查错误。如果有失败，日志会标明哪一步出问题，便于修复。平时也可根据需要升级场景，加新的模块步骤或改逻辑，Make 编辑器支持版本管理，不用担心改坏。
以上流程中，可以看到没有任何一步需要我们写代码，所有逻辑都是通过选择模块、填写表单配置来完成的。需要强调的是，新手搭建工作流时思路重于技巧。一定要清晰地拆解你要自动化的过程有哪些步骤、涉及哪些数据，然后再着手在 Make 里布置模块。慢慢熟练之后，你会形成“用自动化思维看待问题”的习惯——看到一个繁琐流程，就下意识想如何让 Make 来帮忙完成。这恰恰是数字时代非常宝贵的技能。
Make 在各行业的应用场景
知道了如何构建自动化流程后，你可能会问：“具体能用来做哪些事情呢？” 这个答案几乎是“无限可能”，因为任何涉及多步骤、多系统的业务流程都可能成为自动化的沃土。在 Make 官网上，他们按照不同行业和职能整理了丰富的应用场景。翔宇工作流结合官方介绍和自身项目经验，下面为大家盘点几个主要行业中的典型用例，并解释这些自动化工作流带来的价值。
• 电商行业（E-commerce）： 电商业务涉及订单处理、仓储物流、客户沟通等多个环节，非常适合通过 Make 进行衔接。举例来说，一个中小网店可以用 Make 打造“订单履行”工作流：当有新订单在网店平台（比如 Shopify）产生时，自动触发仓储系统更新库存、生成快递单号 ；随后将发货信息通过邮件或短信发送给客户；订单完成后，将销售数据记录到财务表格。这一系列动作在不同系统间流水线般地自动完成，大幅减少人工抄单、通知的工作量。此外，电商还可通过 Make 实现多平台库存同步（避免超卖）、自动上传商品信息（一处编辑，多处发布）、客户评价收集等场景。翔宇曾服务过一家跨境电商创业者，我们用 Make 帮助他打通了亚马逊店铺、新蛋平台与国内ERP系统，每天自动同步订单和库存，实现了销售数据的集中管理，帮助他一个人就管理了多店业务，将人工操作减少了90%以上。
• SaaS与软件业： 对于 SaaS 产品公司，Make 既能用于内部流程自动化，也能作为产品功能的延伸。内部而言，公司可以用 Make 集成各类运营工具：比如销售线索管理，当市场部在网页上捕获到新注册用户信息时，用 Make 自动将其录入 CRM，并通知销售跟进；又或者Bug跟踪流程，开发者在 GitHub 提交一个 Issue 后，Make 自动在项目管理工具（如 Jira）创建对应任务并发提醒给相关负责人。作为产品延伸，一些 SaaS 会通过 Make 提供给用户“集成选项”，让用户自行将该 SaaS 与其他应用连接。比如某邮件营销软件，可以引导用户用 Make 来实现“将 CRM 中的联系人同步到邮件列表，每天自动发送新增联系人的欢迎邮件”等等。Make 对开发者也很友好，它提供开放的 API 和 SDK，SaaS 公司甚至能开发自定义的 Make 模块来适配自己的应用。总之，SaaS 公司利用 Make，能极大丰富产品的集成功能而无需每家自行开发集成插件，大大节省开发成本且提高用户满意度。
• 市场营销（Marketing）： 市场和营销领域有大量重复性工作，自动化空间非常大。Make 官方将营销自动化细分出了许多场景，例如 ：
• 社交媒体管理： Make 可以连接 Twitter（X）、Facebook、Instagram 等，当你发布新内容时自动分发到各平台，或者定时抓取热门话题生成报表。许多自媒体博主用 Make 实现了一人兼管多平台账号，还能做到准时且个性化地互动 。
• 市场调查： 通过 Make 抓取网络数据或调用调查问卷结果，自动汇总成Excel或报告。 比如新产品上市前，自动每周收集社交媒体提及和用户反馈，省去了人工搜集整理。
• 数据分析与报表： Make 能把各广告平台、网站分析工具的数据拉取下来，整合成可读报表 。市场人员再也不用每天登陆多个后台去复制数据，而是可以把时间花在解读数据上。
• 活动管理： 举办市场活动时，报名、小程序签到、邮件通知等都可以由 Make 串联。比如当有人报名线上研讨会时，自动在Zoom创建参会链接并发邮件给报名者，活动结束后再抓取参会名单推送到CRM跟踪 。
• 内容创作： 针对内容营销，Make 已经支持对接多种 AI 文本和图像生成工具（OpenAI、Stable Diffusion 等）。营销人员可以用 Make 建立一个“内容流水线”：输入主题关键词后，它会自动搜集资料、调用AI写初稿、然后排程发布到博客或公众号 。翔宇工作流自己就实践了一套这样的AI 内容自动化流程，从素材搜集到多平台发布，节省了团队大量时间。
• 社区运营： 如果你运营着社群或论坛，Make 可以帮助自动化管理。例如新成员加入微信群后自动发送欢迎消息和规则说明、定期抓取微信群聊天数据汇总活跃度、论坛新帖自动转发到Discord通知管理员等等 。
通过这些例子可以看到，营销场景下自动化带来的核心价值是：更快的响应，更准的投放。许多营销流程讲究时效性和个性化，人工往往很难做到又快又精细，而自动化工作流恰好能满足这两点。例如上文提到的社交内容分发，我们在翔宇的课程里教过学员如何用 Make 实现内容一次创作，多处发布，不仅扩大了覆盖面，还确保各渠道发布时间一致，抓住传播的最佳时机。
• 客户支持（Customer Support）： 客户支持部门每天要处理海量的咨询和问题，Make 可以成为客服人员的得力助手。典型用例包括：工单同步与升级——当客户在客服系统（如 Zendesk）提交工单后，Make 自动根据问题类型判断优先级，紧急的在Slack群里通知经理，或在任务看板里创建一个高优任务；FAQ 自动回复——结合 AI，自然语言处理用户邮件内容，自动回复常见问题，只有复杂问题才转人工，减轻一线压力；多渠道支持——客户可能通过邮件、微信、网站聊天等不同渠道求助，Make 可以把不同渠道的信息统一汇总到一个数据库，并根据来源触发不同后续动作（例如微博私信求助就自动回复引导至工单系统等等）。此外，客户支持团队常需要汇总反馈，Make 可以每日抓取前一天所有客户评价或问题列表，整理成报告供团队晨会讨论。这些应用场景的共同点在于：减少重复劳动，缩短响应时间。翔宇工作流曾在一个客户服务咨询项目中利用 Make 帮助一家公司将客服满意度提升了不少——因为很多简单请求几乎实时就被自动处理或回复了，客户体验自然更好。
• 人力资源（HR）： 人力资源流程涉及大量表单和通知，非常适合自动化。例如：招聘流程自动化——当求职者通过招聘网站投递简历后，Make 自动将简历信息录入 HR 系统，筛选符合条件者发送在线测评链接邮件；面试安排上，自动根据面试官日程发送会议邀请，省去人工反复沟通。新员工入职——入职审批通过后，Make 自动触发IT创建员工账号、发送欢迎邮件、预约入职培训日程，一系列繁琐步骤HR不用每次手点。内部流程——例如请假/加班申请审批，可以用表单+Make实现无纸化流转，员工一提交申请，主管微信就收到通知并可点击审批，同步记录到考勤系统。还有绩效数据汇总、员工满意度调查等也能交给 Make 自动完成初步整理。通过这些自动化，HR 团队可以从繁杂事务中解放出来，将更多精力投入人才招聘和员工关怀等更有价值的工作。
• 教育培训： 无论是学校教育还是企业培训，都能从自动化中受益。以高校为例，辅导员可以用 Make 打造一个学员信息通知工作流：当学生提交请假申请表后，系统自动根据班级不同通知相应老师并登记备案；学期末将各科成绩从教务系统抓取后自动发送给家长邮箱。对于线上教育机构，Make 能实现课程报名-支付-加群的全自动流程：学员在报名表缴费成功后，自动收到课程详细信息邮件，并被邀请加入对应的学习社群。教育领域还有大量内容管理工作，比如教师备课需要从多个资料库找素材，Make 可以定期抓取网络公开课件、论文等按关键词归类推送给教师邮箱。翔宇工作流服务过一家在线培训公司，我们用 Make 帮他们建立了学员学习进度追踪系统：将学员在学习平台的行为数据每日汇总，自动提醒掉队的学员完成作业，并将整体数据可视化发送给班主任，为个性化辅导提供依据。这种数据驱动的精细化教学正是自动化赋能教育的体现。
• 自由职业与创意工作者： 对自由职业者、个体创业者来说，人手有限，自动化更是提升效率的法宝。很多翔宇社区的成员本身就是自由职业从业者，例如自由撰稿人可以用 Make 打通他的写作流程：新建一个选题表格，每当填入一个选题，Make 自动检索相关资料并创建一个文档初稿，然后在截止日前提醒他完成定稿；完成的文章自动备份到云盘并投递给编辑邮箱。又比如独立开发者，可以用 Make 来管理产品的用户反馈，当有人在社交媒体提到他的产品关键字时，Make 抓取这条信息并汇总到一个看板上，提醒开发者回应。对于接多项目的自由工作者，Make 能充当私人助理：日程安排通知、合同和发票管理、收支流水记账，都可以设置自动化流程。举一个翔宇工作流的实际案例：我们帮助一位自由咨询顾问，将他的网站联系表单、Calendly 日程安排、Zoom 会议和后续跟进邮件串联起来——当有人通过他的网站预约咨询，Make 自动安排Zoom会议并在谷歌日历上预留时间，发送确认邮件给对方；会后再自动发送感谢信及付费链接。这套流程让他几乎零人工介入就能完成客户从预约到付费的闭环，极大提高了个人业务运作的效率。
• 财务与行政管理： 企业的财务部门经常需要与其他部门交换数据，也有许多定期任务。Make 可以协助自动生成报表——每月定时从销售、库存、费用等系统拉取数据汇总成财务报表发送给管理层 ；发票和对账——当销售开出一张新发票记录时，Make 自动在会计系统生成对应应收账款条目，到了付款日如果未收到款项则自动发送提醒邮件给客户，大大提升应收账款管理效率。行政管理上，也有很多琐碎事情可以交给 Make，比如资产管理，员工借用设备时提交表单登记，Make 自动更新资产台账并在归还截止日前提醒；会议室预订冲突处理，当出现重复预订时自动发通知协调。财务和行政人员往往负责跨部门协调，有了自动化，他们可以以更少的人力处理更繁重的事务，而且减少人为失误（例如漏发一个提醒导致客户逾期付款）。根据我们的观察，一些中小企业通过引入 Make，将财务月结速度提高了不少——因为数据在不同系统之间的传递不再依赖人肉，用 Excel 几天几夜地对数据的情况越来越少见了。
以上列举的只是各行业中冰山一角的应用场景，但已经足以让初学者了解自动化工作流的威力。关键的一点是：自动化不是要取代人，而是辅佐人。它擅长的是那些重复性高、规则明确的工作，而这些工作恰恰很消耗人的时间和精力。有了 Make 这样的工具，我们可以把这些机械的环节交给机器执行，而人可以关注更需要创造力和判断力的部分。翔宇工作流在辅导企业客户时，经常会一起梳理他们的流程，识别出“哪些是机器人更擅长做的，哪些必须由人来做”，然后把适合自动化的部分用 Make 实现。最终客户往往能明显感受到效率的提升，而且员工也乐于接受——毕竟没人喜欢每天加班加点做那些无聊重复的事情不是吗？
Make 的优势和特点
通过前面的介绍，相信你已经对 Make 有了相当的好感。那么，是什么让 Make 脱颖而出，成为如此受欢迎的自动化工具？本节我们来总结一下 Make 平台相较其他工具的独特优势和特点。这对考虑学习和使用 Make 的朋友很有帮助，因为理解一款工具的强项，可以让你更有针对性地发挥其所长。
- 可视化程度高，操作直观： Make 最突出的特点就是可视化工作流设计 。相比某些需要写脚本或配置复杂规则的系统，Make 提供了所见即所得的拖拽界面。你可以直观地在画布上看到各模块之间如何连接，数据如何流动。如同搭建流程图一样来构建自动化，这大大降低了理解和操作难度。对于非技术人员来说，这种图形化界面非常友好。正如一篇评测所说：“Make 最大的特色在于其视觉化的拖拽界面，让用户无须写代码，就能轻松建立自动化流程” 。同时，界面上每个模块都会在执行时实时显示数据样本，便于调试和确认。这种所见即所得的体验，让学习成本更低，学习曲线平缓，新手也能较快上手构建有用的流程。
- 集成能力强，连接范围广： Make 的诞生本身就是为了“连接一切”。得益于 2000+ 的内置应用支持和强大的 API 适配能力，Make 被视为业界连接性最强的自动化平台之一 。无论是常见的办公应用、还是专业的行业软件，你几乎都能找到模块将之接入工作流。即便遇到没有官方集成的服务，Make 也提供万能的 HTTP 模块，可调用任意第三方 API，或者通过解析邮件、读取数据库等方式实现曲线连接。因此可以说，Make 能连接网络世界上的几乎任何系统。这种连接能力带来的好处是显而易见的：你的工作流设计不受限制，可以随心所欲把各种应用数据整合起来，发挥1+1>2的效果。例如上一节中的例子，把 HubSpot（销售客户）、Google 文档（内容生产）、Gmail（邮件通知）串联，这在过去可能需要繁琐的开发集成，而用 Make 几乎是手到擒来。对于企业来说，Make 强大的集成让他们现有的数字工具真正形成合力，而不是各自为政。
- 灵活性高，功能极其丰富： 如果把自动化比作搭积木，那么 Make 提供的“积木种类”是非常多的。除了对各种应用的基础操作外，Make 还内置了数据转换、条件逻辑、循环处理等高级功能模块 。这意味着用户可以根据自己的业务需要，对流程进行精细调整。例如，可以在工作流中加入分支判断（使用路由器模块）来处理不同情况；可以对数据进行清洗和格式转换再发送给下游系统；可以并行处理多条记录以提高效率，等等。相比之下，一些其他自动化工具可能只支持简单的“触发-动作”二段式流程，而 Make 则允许任意多步骤、多分支，让复杂业务逻辑也能被自动化覆盖。这种灵活性使得 Make 拥有“可拓展的边界”——无论是简单的小任务，还是复杂的企业级流程，你都能用 Make 搭建。我们翔宇工作流曾帮助一家企业实现了一个复杂的采购审批流程：涉及不同金额走不同审批人、根据库存情况自动拆分订单并生成多份采购单……如此多规则和分支，如果没有 Make 强大的路由和过滤机制，根本无法用一条自动化流程完成。而 Make 出色地胜任了，使这个繁琐流程实现了全面自动化。
- 学习门槛低，社区和支持完善： 尽管 Make 的功能很强大，但新手并不会感到高高在上无法接近。相反，它的学习曲线非常平滑。一方面，界面设计和概念统一性很好，理解了前面讲的触发器-动作等基本概念，就可以按类似逻辑扩展到其他模块。另一方面，Make 拥有丰富的文档、教程和模板资源帮助初学者。官方推出了 Make Academy（在线学院）以及模板库，里面有各种常见场景的示例，你可以一键安装模板然后根据需要修改 。很多用户也是从套用模板开始，逐步学会自行搭建流程的。更棒的是，Make 社区活跃度很高，聚集了全球各地的“Maker”们互相交流经验。遇到问题时，你几乎总能在社区或文档里找到类似案例。翔宇工作流中文社区也沉淀了大量使用技巧和问答，新手遇到入门障碍时，可以很快得到帮助。再加上翔宇团队编写的本地化教程和课程，让国内用户学习 Make 更加轻松。有学员反馈：“最开始看Make界面有点懵，但跟着翔宇提供的中文教程做两三个练习后，就发现其实很简单，慢慢还能自己玩出新花样！” 总之，Make 虽功能全面但并不难学，加上社区的支持，新手完全不必畏惧。
- 性价比高且可扩展： 这一点对于实际应用者来说也非常重要。Make 提供了免费账户供用户无限期试用，哪怕不付费也能每月执行1000次操作 来验证想法。这比起部分竞品只有14天试用友好太多。而一旦需要更大量的执行或高级功能，Make 的各档付费方案价格也算合理（个人版起步每月几美金起 ）。更关键的是，Make 允许根据需要随时升级或者购买额外“操作次数”等，加上团队功能支持多人协作，这使得它能同时覆盖个人、小微企业到大型企业的使用场景。许多企业从小规模用起，发现效果好再逐步加大投入也很方便。从投资回报来看，Make 这种降本增效的价值很容易在实际中体现出来：它相当于给你增加了“数字劳动力”，一个场景自动跑起来，可能就节省了半个人力的工作量。而这个场景每月的花费也许连请人喝杯咖啡都不够。很多翔宇的企业客户在算清这笔账后，都毫不犹豫地决定全公司推广使用 Make，并把掌握 Make 列为员工的培训要求之一。
- 趣味性与创造力： 也许你会惊讶，把这也列为优势？但很多资深用户都提到，用 Make 搭建自动化有一种“创造的乐趣”。因为它本质上给了用户一个随意发挥的舞台，你可以天马行空地设计各种流程，然后立刻测试看到效果。当你发现“哇，原来我还能让电脑帮我把这么复杂的事情都做好”时，那种成就感非常棒。Make 本身界面设计也很注重“愉悦性”，比如模块的连接动画、调试时实时跳动的进度，都让人有种在玩而不仅是工作的感觉 。这听起来有点主观，但软件带给用户的心流体验也是竞争力的一部分。正如 Make 团队自己所说：“在 Make 上创造东西很有趣且令人兴奋，一旦你意识到可能性——你会感觉没有什么做不到” 。翔宇工作流的许多小伙伴就是因为体验到了这种乐趣，才爱上自动化的。他们常把设计复杂的工作流当作解谜和挑战，不断优化迭代，比拼谁的方案更高效优雅。这种社区驱动的创造力反过来又推动了 Make 平台的发展。
综上所述，Make 的优势可以归结为“强大而不失易用”。它同时满足了初学者和高级用户的需求：新手可以简单拖拽实现自动化梦想，专家可以利用其丰富特性搭建复杂系统。从可视化、连接性、灵活性到学习成本和性价比，Make 都展现出色。这也是为什么在无代码自动化领域，越来越多人愿意投入时间来学习 Make。在翔宇工作流看来，Make 代表着新一代数字化工具的发展方向：既有平民化的上手体验，又有专业级的深度能力。这对个人和企业来说，都是非常值得把握的机会。
为什么值得学习 Make 自动化工作流
了解了那么多，你可能已经意识到，掌握 Make 这样一款自动化工具，会给你的工作带来多么大的变化。本节我们就来聊聊为什么 Make 值得花时间去学习，以及学会之后对你的职业和所在组织能产生什么积极影响。从职场技能提升、降本增效到数字化转型的大趋势，我们一一展开。
（1）职场技能升级： 在当今职场中，“会用工具提升效率”已经成为一项核心竞争力。如果你掌握了 Make 自动化，将拥有一种横跨多岗位的通用技能。无论你是市场、运营、HR还是技术岗，都能用自动化来优化本职工作。比如市场人会用 Make 高效运营活动、HR 会用它自动筛选简历、产品经理用它打通数据埋点和反馈收集。这样一来，你在团队中就成为了那个“可以搞定繁琐任务的人”。据统计，超过九成的自动化工具用户表示使用这些工具让他们在工作中表现更佳 。换句话说，学会 Make 等于给自己加了一副“机械外骨骼”，让你能更轻松完成任务，甚至一个人顶两个人用。这在升职加薪时都会成为你的优势。同时，具备自动化能力也意味着你可以胜任更复合的岗位：很多公司开始设立专门的“自动化流程专员”或“数字化运营”岗位，负责推动内部自动化，这些职位往往横跨业务和IT，对懂业务又懂工具的人才有迫切需求。如果你提前布局学会了 Make，完全可以在这种新兴岗位上找到用武之地。
（2）降本增效利器： 对于企业来说，自动化最直接的价值就是降本增效。把员工从重复劳动中解放出来，就等于减少了低效工时的浪费，并降低了出错率。企业里常见的情景是某个流程需要专人每天/每周花很多时间处理，如果能交给自动化，那么这个人力就可以投入更高产出的工作。举个实际例子，有统计显示通过自动化，人均每周可节省约 8 小时的工作时间——相当于每人每年多出近三个月的效率提升！因此，掌握 Make 自动化的员工，可以主动帮助公司发现和实现这些降本增效的机会。领导也会非常支持并重视这样的人才，因为你在实实在在为公司省钱赚钱。翔宇工作流曾辅导一家公司实施自动化转型，最终统计他们一年节约了上千小时的人工工作量，转化为数十万人民币的成本节省。对于公司高层来说，这笔账非常清晰，进而他们更加鼓励员工学习 Make 等工具，形成良性循环。所以，如果你在组织内率先学会并推广 Make，不仅自身受益，还能为团队做出突出贡献，获得更高的认可度。
（3）驱动数字化转型： 目前各行各业都在谈“数字化转型”，但很多基层员工对此感觉比较空泛，不知道自己能做什么。其实，数字化转型的一大要素就是流程自动化和业务线上化。Make 这样的无代码工具，正是企业数字化的“末梢神经”：它渗透到业务的一线流程中，把那些纸面、口头或人为的环节数字化、自动化。例如，以前财务对账需要打印文件人工核对，现在用自动化直接电子比对；以前销售报表需要下班手填，现在系统自动出具。这些改变就构成了数字化转型落地的具体场景。因此，会用 Make 的员工，可以成为推动公司数字化的一股重要力量。从底层流程入手，一步步让团队工作方式更加数字化。相比纯IT部门自上而下的推行，基层员工自发用无代码工具改进流程，往往见效更快也更接地气。你的每一个自动化场景，都是在把组织往数字化方向推进一点。当这种实践积累多了，公司整体的数字敏捷性会有明显提升。可以说，Make 等无代码平台正在重塑未来的工作方式：更多的业务人员掌握技术工具，业务和IT融合的趋势越来越明显。如果你不想在数字化浪潮中落后，就应该尽早学习并拥抱这种变化。正如Make的愿景所描绘的，那是一个人人都是“Maker”的时代，每个人都有基本的自动化能力。提前练好内功，你才能在未来的职场中占据主动。
（4）释放创造力与专注力： 前面提到过，自动化不是为了替代人，而是让人把精力花在更有价值的事情上。这对个人的意义也是如此：当你把那些机械重复的任务交给Make来做后，你会发现自己的专注力和创造力都提升了。以往忙于琐事，可能没时间去思考改进工作的方法或者学习新知识；现在腾出时间，你可以做更深入的分析、策略规划或学习。长远来看，你将不断成长为一个更具创造力的专业人士。很多使用者反馈，自从用了自动化工具后，整个人从“救火队员”变成了“策划者”。因为日常的“火”已经由自动化系统帮忙灭掉大半，他们终于可以静下来思考如何改进流程、如何创新业务。对于追求进步的职业人来说，这是非常宝贵的转变。学习Make带给你的不仅是某些具体流程的改进，更是一种时间管理和精力分配的优化。这个收益是隐性的，却极其重要——它帮助你跳出日常事务的泥潭，有更多时间提升自我或创造价值，这将大大加速你的职业发展。
概括来讲，学习并掌握 Make 自动化工作流，所获远不止一门新技能那么简单。它可能会改变你的工作方式，从而改变你的职场轨迹。不论你是员工还是管理者，都会从自动化中受益：员工成为效率达人，管理者获得高效团队。难怪越来越多招聘广告开始把“熟悉自动化工具”列为加分项，甚至一些岗位直接要求有Make或Zapier经验。这预示着未来掌握这项技能将成为许多岗位的标配。而当前依然是红利期——懂的人还不算太多，如果你现在投入时间学习，无疑能抢占先机。翔宇工作流见证了许多学员因为掌握自动化而在工作中脱颖而出，有的升职加薪，有的转岗到了更核心的团队。总结一句话：学会 Make，让电脑为你打工，你才能专注去做更有价值的事，并在职场上更快成长。
Make 的学习方法和路径建议
或许此时你已对 Make 蓄势待发，那么应该如何开始学习呢？毕竟 Make 功能丰富，对零基础的新手来说需要一个循序渐进的过程。结合翔宇工作流两年来教学和陪伴学员的经验，我们为初学者规划了一条高效的学习路径，并提供一些方法上的小建议，帮助大家少走弯路，在实践中快速掌握 Make 自动化。
第一步：打好概念基础。 在动手之前，先确保理解前面介绍的关键概念：触发器、动作、模块、场景 等。这些是 Make 的语言，必须熟悉。建议新手可以阅读 Make 官方的入门文档或翔宇工作流的入门教程文章（比如《Make 中文教程1：自动化基础》）来建立基本概念体系 。过程中可以适当观看视频演示，加深印象（翔宇在 YouTube 上有系列基础教学视频，非常直观）。这一阶段不要求你马上记住所有模块的作用，只要明白核心逻辑和界面布局就可以了。
第二步：实践搭建第一个简单场景。 理论结合实践才能真正掌握。挑选一个非常简单的用例作为你的第一个 Make 场景。例如“当 Gmail 收到特定主题邮件时，在Slack发提醒”或者“点击一个按钮就把某文件备份到云盘”。Follow 官方提供的5分钟上手教程或翔宇的入门视频，跟着步骤一步步在 Make 平台上创建这个场景 。通过实际操作，你会熟悉注册账号、授权连接应用、使用场景编辑器和查看运行日志的过程。别怕出错，Make 的调试很方便，多试几次直到成功运行。第一个场景成功执行后，你就迈出了重要的一步！很多翔宇学员反馈，当看到自动化真的跑通时特别有成就感，这会激发你继续深入学下去。
第三步：学习常用模块和功能。 在掌握基本创建流程后，可以逐步探索 Make 中更丰富的模块和功能。我们建议新手重点掌握以下几类模块，因为它们用处广泛且代表了 Make 的核心能力：
• 常用应用模块： 如邮件（Gmail/Outlook）、表格（Google Sheets/Excel）、文档（Docs）、通讯（Slack/微信企业号）等模块。练习用 Make 实现这些应用间的简单数据传输，比如表格改动->发邮件通知 等。熟悉不同应用模块的配置字段和触发条件。
• 过滤器和路由器： 练习给流程加入条件判断。例如设置过滤器只处理满足某条件的数据，或用路由器根据订单金额大小走不同分支。可以基于你第一个场景做扩展尝试，比如只对VIP客户邮件发提醒。
• 定时和循环： 试试使用 Make 的定时触发器（Schedule）创建一个定时任务场景，比如每天早上向自己邮箱发送当天待办事项列表。了解 Iterator（迭代）模块的作用，可以将一组数据拆分循环处理，比如逐条发送多封邮件。
• 数据处理模块： 探索 Tools 工具箱里的模块，例如 Text Parser（文本解析）、Aggregator（数据汇总）等。尝试在场景中加一步对数据格式进行转换，例如把日期格式从美国式转换为中国式，然后再输出。数据处理模块是Make强大的法宝，熟练后可以应对各种输入输出格式的差异。
• Webhook 模块： 虽然Webhook触发稍高级一些，但非常值得学习。它允许外部系统通过HTTP请求触发Make场景。可以练习创建一个Webhook触发器，然后手动用浏览器调用它观察Make接收到的数据。这为将来连接定制系统打下基础。
• 错误处理： Make 提供了简单的错误处理机制，你可以设置场景在某模块出错时的处理策略（比如重试、跳过）。初学者可以了解如何查看错误日志，如果发生常见错误如认证失败、找不到数据等，学会根据错误信息调整。错误处理虽然是进阶话题，但了解基本思路有助于排障，毕竟在搭建流程时难免会遇到各种各样的问题。
学习这些模块的过程中，多参考官方范例和模板。Make 模板库里有各种现成场景，你可以导入后研究它是如何配置的。例如有一个模板是“把指定Gmail邮件保存到Google Sheets”，你导入后查看模块设置，很快就明白实现逻辑。通过模仿范例，你能加深对模块用法的理解。
第四步：选择典型练手项目。 当你掌握了上述常用模块后，可以尝试构思和实现几个稍微复杂一点的“练手项目”。练手项目的选择很重要，既要贴近实际，又不能过于庞大以至于做不出来。这里根据翔宇以往新手辅导经验，推荐几个适合作为练习的项目想法：
• 项目 A：社交媒体内容备份。 设想你运营一个微信公众号或微博账号，可以用 Make 搭建一个场景，当有新文章发布时，自动将其内容保存到您的私人知识库（比如石墨文档或Notion）中做备份归档。这个项目综合了 HTTP 模块（获取内容）、文本处理（去除格式）和文档创建等技能，完成后你能熟悉API调用与文档操作。
• 项目 B：销售线索收集与通知。 模拟一个小型业务网站有“联系我们”表单。用 Make 做一个流程，每当有人提交表单（可用Webhook触发），自动把信息记录到一份Excel或CRM系统中，并发邮件或微信通知销售跟进。如果有手机号，还可以集成短信API发送确认短信给客户。这项目涵盖Webhook触发、数据存储、消息通知等，是非常典型的业务应用。
• 项目 C：个人助理提醒. 用 Make 充当你的日程助理。比如创建一个每日定时运行的场景：先检查当天日历事件，汇总成待办清单，然后将清单通过邮件或企业微信发给你本人；如果发现某任务过期未完成，还可以继续触发一个提醒。这个练习涉及日历集成、简单的数据汇总和定时触发，对提升个人效率很实用。
• 项目 D：多平台信息同步. 例如你在豆瓣和简书上都有连载，想要在两个平台发相同内容。可以用 Make 实现一次发布自动同步到另一个。触发器可以是监测RSS或直接监听简书新文章，然后动作是调用豆瓣API发帖。这个项目能练习处理两个不同平台的接口数据，以及使用条件判断（如避免重复发布）。
• 项目 E：数据报表自动生成. 取三个不同来源的数据（可以假想为销售额CSV、网站访客数API、客服满意度表单），用 Make 把它们整合在一起生成一份综合报表（例如填入一个Google Sheet或生成PDF），最后邮件发送给相关人。这个练习综合性强，需要用到HTTP模块取数据、数据处理和汇总，还能练习稍复杂的逻辑。完成它会让你更有信心驾驭真实商业场景。
以上项目可以根据自己的情况自由调整，重点是在实践中融会贯通不同模块和功能的配合。当你能独立完成2-3个这样的练习项目，你基本已经脱离新手状态了。这时再回头看Make官方的高级功能文档，会发现理解起来容易很多。
第五步：参与社区和挑战自我。 当你具备一定基础后，不妨走出舒适区，尝试更有挑战性的课题。例如参加Make官方或翔宇社区的不定期自动化挑战赛题目，或帮助他人解答问题。通过解决别人的实际问题，你会遇到一些自己之前没用过的模块或新奇思路，这会迫使你进一步学习成长。社区中也常有人分享他们的创意项目（比如自动生成音乐歌单、智能家居联动等），多去阅读交流会打开思路。此外，密切关注Make的新功能动态也很重要，比如最近Make在测试AI助手，可以用自然语言生成流程，这些新东西很快会融入你的技能栈，不断学习前沿，你才能保持领先。
学习资源方面，除了Make官方文档和翔宇工作流的中文教程，以下资源也值得利用：
• Make 官方 Academy： 免费的在线课程，有基础和高级课程视频，跟着学效果很好 。
• 社区论坛（Make Community）： 有问题先搜索官方社区，几乎常见疑难都有解答，很高效 。
• 翔宇工作流社群： 这是翔宇团队为中文用户搭建的交流社群，你可以在里面提问、获取最新教程消息，还有机会参与翔宇的线上分享活动，和众多自动化爱好者一起进步。
• 开放课程与实战营： 如果你喜欢系统学习，可以关注翔宇推出的Make专项训练营或公开课，从入门到进阶有人带。我们提供陪跑服务，手把手带新手构建项目，并指导答疑。这对自学效果不佳或希望加速突破的朋友特别有帮助。
• 案例库： 多看成功的自动化案例也是学习捷径。翔宇官网和公众号经常发布实际客户的案例拆解，涵盖不同行业应用，这些真实故事会让你对Make的应用场景和实现细节有更感性的认识，也能激发灵感。
总之，Make 的学习就像乐高搭建，从基础块开始，一步步构建出复杂作品。在翔宇工作流的陪伴下，已有许多小白用户成功蜕变为自动化达人。他们的经验之谈是：贵在坚持实践，多琢磨多请教。最开始或许会碰到一些挫折（比如调试不成功、不知道怎么优化流程等），但社区资源和教程会帮你渡过难关。一旦掌握窍门，你会发现Make其实很上瘾，不断优化流程、创造新自动化应用会让工作变得充满成就感。
希望以上学习路径的建议能对各位有启发。记住，不用怕自己零基础，正如Make所倡导的，“人人皆可创新”，只要肯开始动手，你就已经踏出了与众不同的一步。翔宇工作流也会一直陪伴支持你的学习之旅。
翔宇工作流的观点与服务
说到这里，作为本文作者的我们——翔宇工作流团队，也想分享一些从教学实践和项目服务中积累的观点和故事。一方面，希望通过这些案例让大家更直观地了解 Make 在真实世界的应用效果；另一方面，也介绍一下翔宇工作流能够提供的相关服务资源，帮助更多人和企业拥抱自动化。
关于翔宇工作流： 可能有读者对我们还不熟悉。翔宇工作流是一个专注于AI 与自动化技术分享与实践的团队，我们致力于提供全面的自动化工作流方案、Make 教程、AI 工具指南和资源 。我们的使命是帮助个人和组织高效实现自动化，驱动创新与效率提升 。简单来说，我们既做内容科普，也做实战咨询，涵盖教学培训、陪跑辅导、企业项目等多个方面。创始人翔宇老师本身就是国内较早一批实践Make的人，亲历了许多成功案例。
观点1：自动化价值在于解放生产力而非替代人。 在辅导客户的过程中，我们发现有些管理者一开始会担心：“把流程都自动化了，那员工是不是没事干了？” 实际情况恰恰相反——繁琐事务自动化后，员工腾出的时间都被重新投入到更有产出的工作中，例如开发新客户、创作更优质内容、进行策略思考等，这些是机器无法取代的。因此企业应当积极拥抱自动化，把它视为提升员工产能的工具，而不是威胁。我们服务过一家创业公司，老板起初也有所顾虑，但在我们的引导下先从财务报表自动化试点。结果财务负责人省出每月两天时间，可以去和业务部门沟通分析数据了，给管理层提供了很多宝贵建议。老板看到后，转而要求其他部门也找流程来自动化，并笑称“早该这么做，之前相当于浪费了这么多人力”。翔宇的观点是：自动化是数字化转型的人本理念体现，最终受益的是人本身。企业应该营造鼓励员工尝试自动化的氛围，培训他们掌握Make等工具，这会形成正向循环，人人都是提效官。
观点2：No Code不等于No Thought（无代码不等于不需思考）。 Make 等无代码工具降低了技术门槛，但要用好它，业务分析和逻辑思考仍然关键。有些初学者希望一上来就找到现成万能场景套用，但我们更提倡先理顺业务逻辑，再上工具实现。翔宇在教学时，非常强调“先画流程图”的习惯。我们要求学员在Make动手前，用白板把要实现的流程步骤、条件画出来。这一步能逼你梳理清楚需求。而那些学会自动化的同学，反馈说最大的变化是思维方式转变：他们开始习惯性地以结构化、模块化的方式看待工作，把复杂问题拆解为可自动化的部分。这其实是一种宝贵的思维提升。所以我们认为，学习Make不仅是学操作，更是在训练你流程化思考和问题抽象的能力，这对工作大有裨益。翔宇课程中也穿插了很多这方面的方法论指导，比如如何分析一个流程的瓶颈、如何判断某步骤能否自动化等。这样综合培养下来，学生不是照猫画虎地学，而是真正掌握举一反三的本领。
观点3：小步快跑，循序渐进实现自动化。 针对企业推动自动化项目，我们建议采用“由易到难，分阶段落地”的策略。翔宇提供的陪跑服务就是扮演企业自动化教练的角色，帮助他们一步步实现目标。典型的流程是：首先选取1-2个高频低难度的流程作为试点，用Make实现自动化，迅速见效（通常一两周内就能上线流程）。这让团队体验到甜头，建立信心。接着第二阶段，选取跨部门协作的流程进行自动化，把多个系统串联起来，翔宇顾问会协助处理技术难点，并制定团队协作规范（比如谁负责监看自动化运行、异常如何反馈等）。当这类流程也成功后，公司往往已经形成了一套自动化最佳实践。最后第三阶段，可以挑战复杂决策和引入AI的流程，比如审批流中加入智能判断、客服Bot等。这时候企业已经有了内部的“Makers团队”，翔宇更多是顾问角色，帮助优化方案。通过这样的陪跑三步曲，不少客户从零基础成长为“自动化标杆”。我们一个客户在半年多时间里实现了20多个场景上线，几乎覆盖了日常运营的方方面面，员工配合默契，堪称数字化转型的样板。这印证了我们的理念：自动化转型是一个过程，需要技术赋能+人的转变，翔宇工作流愿意成为这个过程中的加速器和保障者。
翔宇的服务与资源： 针对个人和企业用户，我们提供多层次的支持：
• Make 系统课程： 面向零基础的《Make基础入门课程》，通过线上视频+作业辅导的方式，手把手带你完成从入门到精通的学习路径。课程中包含30+教学视频和实操练习，以及我们精心整理的工作流模板文件，学完即可应用 。很多学员在课程帮助下，用几周时间就掌握了足够的技能去解决工作中的自动化需求。
• 专属社群支持： 所有翔宇课程学员都会进入我们的专属学习社群。在这里，有翔宇导师和助教答疑，还有众多同行一起交流心得 。学员遇到卡点，往往在群里很快就能得到经验分享或者我们提供的解决方案。我们深知学习过程中陪伴和答疑的重要性，所以这是翔宇服务的核心特色之一。
• 免费内容与教程： 我们在公众号、网站上持续输出免费的教学内容。比如Make 中文教程系列（文章和视频）、自动化场景技巧分享、AI 与 Make 结合案例等。这些资源对大众开放，目的是让更多人认识并掌握自动化的基础知识。包括你正在读的这篇文章，其实也是翔宇知识分享的一部分。如果你觉得有收获，欢迎关注我们后续更多的干货内容。
• 企业咨询项目： 除了教学，我们也直接参与企业的数字化项目实施。通常我们会深入客户业务，帮他们识别可优化流程，设计自动化方案，并和客户团队一起用 Make 完成实现和测试。这个过程中我们不仅交付了成果，也在培养客户团队自己的能力。曾有一个制造业客户，在我们的咨询项目结束后，他们内部已经诞生了两位全职的“自动化工程师”，持续维护和拓展之前建立的流程——这是我们最乐于看到的转变。目前翔宇已经服务了数十家企业客户，行业涵盖互联网、教育、电商、金融等，各有侧重。有的聚焦营销自动化，有的专攻内部管理提升。每个项目我们都会积累宝贵的案例和模板，并在保密的前提下萃取经验用于后来者。所以新的客户往往能站在前人的肩膀上，更快速地取得效果。
• 用户故事： 翔宇工作流网站上展示了一些经过许可的用户故事。例如某在线教育机构，通过我们的辅导，用 Make 打造了一个贯穿招生、教学、反馈的自动化体系，报名通知效率提升3倍，课程完课率提高了15%。又比如一家创业公司CEO学会Make后，自己动手构建了公司运营Dashboard自动汇总系统，每天早上他只需看一眼生成的图表邮件，就了解公司各部门的运转状况，再也不用催下属发报表了。这些真实案例证明了自动化的切实价值，也让我们引以为豪——因为翔宇在其中扮演了催化剂的角色。
总而言之，翔宇工作流坚信“授人以渔”的理念。我们不仅帮客户搭建几个流程，更希望传递的是一种能力和思维方式，让他们今后即使没有我们的参与也能持续推进自动化创新。正如Make所宣扬的“人人都是创造者”，翔宇的价值就在于点燃每一位平凡工作者心中的创造力火种。看到一个个学员因为掌握Make而变得自信高效，看到一家公司因为自动化而焕发生机，这是我们最大的成就感。
未来，翔宇工作流也将继续积累更多案例和资源，拓展服务内容（比如近期我们在研究结合 RPA 和 AI 的综合自动化方案，以应对更复杂的业务场景）。我们非常欢迎对Make和自动化感兴趣的朋友与我们取得联系，无论是学习咨询还是业务合作，我们都乐意提供支持。让我们携手，在自动化的浪潮中共同成长！
Make 的未来发展趋势
最后，我们把目光放长远一些，展望一下 Make 以及整个自动化领域的未来趋势。技术日新月异，Make 作为一款活跃的平台，自然也不会停步于当前的功能。了解这些趋势，不仅能让我们提前做好准备，也能更坚定学习和投入自动化的信心。
趋势一：深度融合 AI（人工智能）。毫无疑问，AI 正在渗透各行各业，自动化也不例外。未来的自动化工作流将变得更加“智能”。具体在 Make 上，有几个值得期待的方向：
• AI 辅助构建工作流： 目前 Make 团队已经在开发 AI 助手，它可以理解你的意图并自动生成对应的流程初稿 。比如你只需用自然语言描述“帮我把每天收到的新邮件列成一个Excel”，AI 助手就能推荐或直接创建一个相应场景。这将极大降低门槛，让不会配置的人也能搭建简单自动化。当然复杂流程仍需人工调整，但AI可以完成80%的基础搭建工作。
• 集成更多 AI 服务： 2023 年 OpenAI 等服务在 Make 上大火，这只是开始。未来会有更多 AI 模型（文本、图像、语音、预测分析等）通过Make集成进业务流程中。例如客服自动化里嵌入更聪明的对话AI，财务流程里加入异常检测AI等等。Make 可能推出专门的 AI 模块类别，方便用户使用各种预训练模型，让流程具备“决策”和“创作”能力，而不只是机械执行。
• 自动优化与学习： 或许有一天，Make 的场景可以自行“学习”历史数据然后优化流程参数。这属于更高级的AI应用，例如根据日志分析出某一步经常出错，系统自动提示优化；或者根据负载情况自动调整场景运行频率。这些都指向更加自治的自动化系统，让维护成本进一步降低。
总之，AI 将赋予自动化“智慧”。我们可以想象未来你的数字员工（自动化流程）不但勤勤恳恳执行任务，还能替你分析情况、提出建议甚至自动改进。Make 作为平台，会成为AI能力的载体，每个用户都能借此轻松调用强大的AI引擎。这对于我们学习者意味着，除了掌握Make本身，也要保持对AI新工具的关注，并思考如何将AI融入业务流程，抢占先机。
趋势二：融合 RPA，实现端到端自动化。 RPA（机器人流程自动化）是近年企业自动化另一个热点，主要解决操作界面层面的自动化（比如自动点击按钮、在老旧系统界面录入数据等）。Make 属于典型的基于API的集成自动化，两者各有所长。未来，Make 很可能与RPA进一步打通，提供端到端的自动化方案。例如，Make 目前已经支持与知名RPA厂商 UiPath 的集成，可以直接在Make里调用UiPath机器人去执行一些桌面操作 。这意味着以前无法用Make触及的本地场景（如操作Excel桌面版、老旧ERP没有接口只能人工点），现在可以通过RPA机器人完成，然后Make接管后续流程逻辑。我们预测这种Make + RPA的组合将越来越普遍。也许不久的将来，Make 会内置自己的轻量级 RPA 功能或深度整合第三方RPA，让用户几乎感受不到两种技术的边界。对于自动化从业者来说，这提示我们应当对RPA有所了解。当下如果场景需要，你可以尝试学习像 UiPath、Power Automate Desktop 这样的RPA工具，与Make配合使用。翔宇工作流已经开始在一些项目中引入RPA环节，效果很好——Make 管理云端集成，RPA处理本地交互，共同实现了真正的全流程自动化（从网页到桌面，从新系统到旧软件，一个不落）。因此可以预见，未来的流程自动化将是“云+端”结合，Make 会成为大脑，RPA机器人们是手脚，一起协作完成任务。
趋势三：低代码/无代码平台生态扩张。 Make 所属的无代码自动化只是整个低代码浪潮的一部分。未来企业的数字化体系中，低代码应用开发、业务流程管理（BPM）、数据可视化等各类平台都会涌现。它们之间的界限也会越来越模糊，可能互相融合。比如有的低代码应用开发平台自身也带集成功能，而像 Make 这样的集成平台或许也会增加简单的表单前端功能。最终目标都是让业务人员自助完成从数据输入、流程流转到结果展现的一条龙。我们看到一些信号，例如微软的 Power Platform 就集成了Power Automate（类似Make）、Power Apps（应用搭建）、Power BI（报表）等套件。Make 未来或许也会往这个生态上靠拢，或者至少提供更方便的接口让成果和其他平台联动。对于使用者而言，这意味着技能迁移和扩展的重要性：掌握了Make后，可以顺势学习其他低代码工具，将不同平台的能力组合起来解决更复杂的问题。在更宏观层面，“公民开发者”的理念将深入人心。每个业务部门都可能培养出一批懂业务又懂低代码的人才，他们利用各类平台自行构建所需的小工具、小系统，而无需等待IT开发。Make 将会是这些公民开发者最趁手的兵器之一，因为任何应用的数据都绕不过集成这一关。翔宇工作流非常看好这样的发展，我们也在打造一个涵盖多种低代码技能的知识体系，帮助大家成为全能的数字化人才。
趋势四：流程治理与安全规范： 随着自动化流程越建越多，企业也会开始重视对这些流程的管理和治理。这也是未来发展的一个侧面：如何保证自动化可控、安全、可靠。Make 针对企业用户已经推出一些功能，比如团队级别的权限控制、场景版本管理、审计日志等 。未来，这些治理能力会更完善，例如管理员可以统一监控所有自动化运行状态，制定数据访问权限策略，防止信息泄露等。在大型组织中，还会涉及自动化流程的文档化和合规审查等要求。因此，对企业来说，不仅要建设自动化，更要管好自动化。这也催生了一些新角色，如“自动化运营经理”等，负责日常维护和优化自动化资产。这部分对于个人学习者的启示是，在追求效率的同时也别忽视了安全和规范。学会使用Make提供的团队协作与治理功能（比如在场景中妥善处理敏感数据，加上错误告警通知），确保你的自动化可靠运行。相信随着平台演进，Make 会提供更多一键诊断、异常处理机制，甚至引入灾备概念（备份关键流程，关键任务双机热备等）。这些可能听起来离个人很远，但如果你打算在企业内部署大量自动化，就必须考虑周全。掌握流程治理同样是高阶能力的一环。
趋势五：行业解决方案沉淀： 目前 Make 还是一个通用平台，用户需要自己构思流程。但未来，随着不同行业的成熟应用越来越多，垂直行业的自动化解决方案会逐渐沉淀。例如针对电商的“订单到仓储物流”完整方案、针对金融的“客户KYC审核”方案、针对制造的“供应链对账”方案等等。这些可能由Make官方推出模板集，也可能由像翔宇这样的合作伙伴基于项目经验打包成产品供客户快速部署。总之，自动化将从“单点技术”走向“行业场景”。对于终端用户来说，这降低了使用门槛——也许以后你打开Make，就能从商城里直接购买一个“电商ERP自动对账机器人”之类，一键安装配置即可使用，而不是从零搭建。Make 也可能发展出自己的模板生态市场，让开发者和咨询顾问可以发布收费模板或插件（类似应用商店）。这将进一步繁荣整个社区，也为学习者提供了新的机会：如果你在某领域很懂，又精通Make，就可以把你的经验固化为方案，服务更多客户并获取收益。翔宇工作流一直也有在积累行业场景模板，比如我们做了一个“内容创作自动化套件”，包含多个Make场景文件，从素材收集、内容生成到多平台发布一应俱全，就受到很多自媒体运营者欢迎。相信未来这样的套件会越来越多，专业的人用Make做出了专业的方案，让别的用户即装即用。这对于新手来说无疑是好事，因为你能更快用上成熟方案。不过从学习角度我们还是鼓励理解背后的逻辑，毕竟模板也需要调优才能完全贴合你的业务。
总结来看，Make 和自动化领域的未来是充满机遇与变化的。AI的融入让自动化更智能，RPA的结合让覆盖面更广，生态扩张让能力更全面，治理加强让使用更放心，行业方案让落地更快捷。这每一个方向都值得我们持续关注和学习。对于个人学习者来说，不可能一下掌握所有新东西，但保持好奇心和学习热情至关重要。特别在AI和自动化的交汇处，有很多新知识要探索。好在翔宇工作流会与你一道前行，我们会第一时间研究新功能、新趋势，并将精华分享给社区伙伴们。例如，最近 ChatGPT 插件、微软Copilot等新概念涌现，我们就在尝试如何将它们与Make结合，实现“用对话生成自动化”“让AI监控优化流程”等创新。这些尝试有些已初见成效，也期待未来能整理成教材或工具，让更多人受益。
在结束之前，想用Make官网愿景里的一句话来收尾：“让人人都有无限创新的力量” 。无代码自动化正是这样一个让人充满力量的领域。我们站在2025年回望，自动化的故事才刚刚开始；展望未来，机遇无限。希望这篇万字长文能够帮助初学的你拨开迷雾，对Make有了全方位的认识和信心。无论你是想提升自己的职场价值，还是推动团队的效率革命，都请大胆地迈出第一步，去实践自动化的魔法。翔宇工作流将会一直在旁边支持你。如果你已经准备好了，那就——拥抱 Make，成为更高效、更智慧的你！
祝愿每一位读者都在自动化之旅中收获满满，让我们一起创造更加高效、美好的未来工作方式！
