# n8n vs Make, nebo AI agent s kódem? Jak vybrat automatizaci s AI **URL:** https://aibility.org/blog/n8n-make-nebo-ai-agent **Meta popis:** n8n, Make, naplánovaná úloha, nebo kód od AI agenta? Z 80 scénářů v Make nám zůstalo 10 cron jobů. Kdy dává smysl která automatizace. --- [Blog](/blog) · Build with AI · 5 min čtení # n8n vs Make, nebo AI agent s kódem? Jak vybrat automatizaci s AI Když řešíš n8n vs Make, přidej si do srovnání ještě AI agenta, který automatizaci napíše jako kód. V Aibility nám z asi 80 scénářů v Make zbylo deset malých skriptů. Sepsal jsem, kdy dává smysl která cesta. Vibe Coding Summer 2026 Follow-up z CRM do Slacku každý den v 9:00 Podoba automatizace Kdy se hodí _N_Naplánovaná úloha v Codexu Osobní práce _S_Skript na hostingu (cron) Tým, běh bez notebooku _W_Workflow v Make nebo n8n Proces jako diagram Z 80 scénářů v Make zbylo 10 cronů Obsah 1. [Automatizace s AI v praxi](#automatizace-s-ai-v-praxi) 2. [n8n vs Make, nebo vlastní kód](#n8n-vs-make-nebo-vlastni-kod) 3. [AI agent jako autor workflow v Make a n8n](#ai-agent-jako-autor-workflow-v-make-a-n8n) 4. [Skript, nebo jazykový model](#skript-nebo-jazykovy-model) 5. [Často se ptáte](#faq) V Make jsme v Aibility měli asi 80 scénářů. Když jsme se rozhodli z něj odejít, stáhl jsem si je všechny jako JSON, protože v tom formátu je Make exportuje, a nechal Claude Code zjistit, co vlastně dělají: na jaké aplikace se připojují, jak často běží a jak vypadá celý tok. Udělal mi z toho dokumentaci a pak věděl, co má naprogramovat. Asi 70 scénářů jsme smazali, protože byly víceméně zbytečné. Zbylých deset jsme s Codexem převedli do kódu jako cron joby, tedy malé skripty, které se samy spouštějí v nastavený čas. Žádná nová aplikace z toho nevznikla. Zůstalo deset kusů kódu, které dělají to, co předtím dělal Make. ## Automatizace s AI v praxi V programu [Vibe Coding Summer](https://aibility.org/vibe-coding-summer) jsme na jednom příkladu ukazovali, že stejná automatizace může mít různé podoby. Příklad byl obyčejný: každý den v 9:00 stáhnout nové komentáře z CRM a poslat je do Slacku. Nebo o krok dál, kdy agent k těm klientům připraví follow-up e-maily jako koncepty v Gmailu a do Slacku pošle jen zprávu, že čekají na odeslání. - **Naplánovaná úloha v Codexu nebo Claude Code.** Napíšeš jednu větu, třeba „Každý den v 9 mi pošli nové komentáře z CRM do Slacku“, a agent se doptá na detaily. Použije pluginy, které už máš připojené. Pro osobní práci je to nejrychlejší cesta. Lokální úloha běží jen při zapnutém počítači. Claude Code i Codex ale dnes umí pustit naplánovanou úlohu i v cloudu, kde počítač zapnutý být nemusí. Běhy se počítají do limitů tvého předplatného. - **Skript na hostingu.** Agentovi řekneš totéž a dodáš, že to chceš hostovat. Napíše sérii skriptů, které zavolají API CRM, jazykového modelu a Slacku, a celé to pak běží jako cron job třeba na Railway. Takhle nám každý den v 6 ráno chodí denní přehled. Běží bez mého notebooku, má logy a historii změn a upravit ho umí kterýkoli kolega i agent. - **Make nebo n8n.** Vizuální workflow poskládané z hotových konektorů. Hodí se, když tým potřebuje proces vidět jako diagram. Skript na hostingu vypadá jako víc práce, ale moc jí není, protože kód napíše agent. Ty musíš hlavně dobře popsat, co se má dít. O formě pak rozhoduje, kolik lidí automatizaci používá, jestli musí běžet i bez tvého počítače a jestli chceš spravovat vlastní kód. ## n8n vs Make, nebo vlastní kód Make ani n8n nejsou špatné nástroje. Znám spoustu lidí, kteří je používají, a n8n je dnes hodně populární. Make dával smysl ve chvíli, kdy jsem jako netechnický člověk nevěděl, jak napsat kód na sčítání, filtrování nebo čištění dat, tak jsem si to vyklikal z předpřipravených funkcí. Dnes Codexu řeknu, ať mi napíše skript, který data vyčistí. Když přijde jiný druh dat, ukážu mu tabulku i skript a on ho upraví. V Make jsem na to potřeboval deset odboček pro každý typ dat nebo smyčku, kterou jsem musel ošetřovat sám. Odešli jsme taky proto, že nechceme záviset na ceníku třetí strany. Kód máme u sebe, takže když hosting zdraží, pustíme ho jinde. Jak reálné to riziko je, ukázal Relay: skvělá automatizační aplikace, kterou jsme hodně používali, v září 2026 skončila a smazala všechny účty i workflow. Příklad z Aibility Kolegyně z back office napíše Codexu: „Tahle automatizace nás spamuje moc často, uprav ji, ať běží jen jednou týdně.“ Codex kód upraví, nasadí ho na Railway a je hotovo. Nikdo nemusí v Make hledat schované nastavení. Kolega si podobně nechává od agenta vypsat posledních pět běhů automatizací i s chybami, takže se na jejich stav ptá v chatu. Když týmu Make nebo n8n vyhovuje, klidně u nich zůstaň. Radím jen jedno: nech automatizace psát Codex nebo Claude Code. Ušetří ti to spoustu klikání. ## AI agent jako autor workflow v Make a n8n Scénář v Make nebo n8n je jen JSON soubor. Agentovi tak můžeš dát dokumentaci Make a napsat mu: „Vytvoř automatizaci, která se každý den připojí do CRM, stáhne komentáře, zpracuje je a pošle mi je na Slack.“ Dostaneš JSON, který do Make vložíš, a nic klikat nemusíš. Import ale ještě neznamená, že automatizace funguje. Po něm připoj správné účty, projdi, kudy data tečou, a pusť ji na neškodném případu dřív, než ji necháš běžet naostro. Exporty si ukládej. Z nich se dá workflow obnovit, nebo ho později převést do kódu, jak jsme to udělali my. Když nevíš, kterou cestou jít, nech si poradit od agenta. Vyzkoušej Funguje v Codexu i Claude Code. Nejlíp v nástroji, který má připojené aplikace, se kterými automatizace pracuje. PromptZkopírovat Chci automatizovat opakovanou práci. Data jsou v \[kde\]. Má se s nimi stát \[co\]. Spustit se to má \[kdy\]. Navrhni, jestli to má být naplánovaná úloha tady, skript na hostingu, nebo workflow v Make či n8n. Zohledni, kdo to bude používat, jestli to musí běžet i při vypnutém počítači a kdo to bude udržovat. Pak postav první verzi a otestuj ji na jednom neškodném případu, nic neodesílej. ## Skript, nebo jazykový model V každé automatizaci jsou kroky, které nepotřebují úsudek. Filtrování řádků, přejmenování souborů nebo předání dat z jedné služby do druhé má dělat obyčejný kód, protože je levnější, pokaždé dopadne stejně a dá se otestovat. Jazykovému modelu pošli jen tu část, kde je potřeba porozumět textu nebo rozhodnout. Automatizace taky nemá hledat, co vlastně chceš. Má opakovat postup, který už několikrát fungoval ručně. Na personalizované návody pro účastníky programu jsem už měl hotový skill a postavil jsem nad ním naplánovanou úlohu: každých pár hodin načetla tabulku v Airtable, přeskočila hotové řádky a připravila návrhy. Zadání výslovně zakazovalo cokoli publikovat nebo měnit, takže jsem se k hotovým návodům vrátil a prošel je sám. Pravidelný přehled si jako naplánovanou úlohu nastavíš v 15minutovém [AI Workoutu Naplánovaná úloha](https://aibility.org/knihovna/recurring-ai-task). Když potřebuješ přenášet data mezi dvěma aplikacemi, zkus [Workflow přes víc aplikací](https://aibility.org/knihovna/cross-app-workflow). ## Vyzkoušej na své práci ### [Nastav si naplánovanou úlohu: AI pracuje sama v pravidelný čas](https://aibility.org/knihovna/recurring-ai-task) AI Workout, 15 minut, naplánovaná úloha, která přehled připraví sama ### [Nastav workflow přes víc aplikací: AI za tebe přenese data](https://aibility.org/knihovna/cross-app-workflow) AI Workout, 15 minut, data přenesená mezi aplikacemi a uložené zadání [obrázek: Tom Paulus]**Tom z Aibility**Co-CEO pro produkt ## Často se ptáte Co je n8n? Nástroj na vizuální automatizace. Workflow skládáš z bloků a hotových konektorů na další aplikace, podobně jako v Make. Uložené je jako JSON, takže ho umí napsat i AI agent. Make, nebo n8n? Oba nástroje nabízejí vizuální workflow a hotové konektory a v obou ti workflow připraví agent. Vyber ten, ve kterém už tým pracuje. Když chceš automatizace spravovat přes agenta a nezáviset na ceníku platformy, zvaž rovnou kód na hostingu. Dá se workflow v Make nebo n8n nechat vytvořit AI? Ano. Dej agentovi dokumentaci nástroje a popis automatizace a dostaneš JSON k importu. Pak připoj účty, zkontroluj tok dat a otestuj ho na neškodném případu. Má smysl data před jazykovým modelem filtrovat v Make nebo n8n? Ano, jen to stejně dobře zvládne obyčejný skript v Pythonu nebo TypeScriptu. Do modelu má jít jen to, co potřebuje porozumění textu nebo rozhodnutí. Musí být počítač pořád zapnutý? U lokálních naplánovaných úloh, které běží na tvém počítači, ano. Pomůže vypnout uspávání nebo nechat úlohy běžet na Macu mini či virtuálním stroji. Když počítač probudíš, Claude Code pustí jednou poslední zmeškaný běh. Cloudové naplánované úlohy v Claude Code a Codexu ani skript na hostingu na tvém počítači nezávisí. Mají cloudové naplánované úlohy v Claude Code smysl vedle cronu a skriptu? Fungují prakticky stejně. Dřív se jmenovaly Routines. Je to cron job, který v nastavený čas místo skriptu pustí Claude v cloudu. Spustit ho umí i volání API nebo událost na GitHubu. Hodí se tam, kde má výsledek zpracovat model. Kolega má takhle každé ráno kontrolu repozitářů, která mu vrátí přehled změn. Newsletter ## Nechcete nic zmeškat? Jednou za dva týdny posíláme souhrn toho nejlepšího z AI světa. Žádný spam, jen věci, které stojí za přečtení. [Odebírat newsletter](/newsletter) Superpowered Professional ## Zjistěte, jak s AI pracujete Krátký test AI dovedností trvá asi 2 minuty. Je zdarma a výsledek máte hned. [Začít zdarma](https://sp.aimee.coach/assessment) ## Další články [[obrázek: Zpráva od AI agenta ve Slacku: nabídka pro klienta je hotová pět minut po callu]30\. října 2026 · Build with AIAI v obchodu: nabídka do pěti minut po callu a onboarding sám od sebeAI v obchodu nemusí prodávat za tebe. Kolegyně z obchodu si nechala jen hovor s klientem a přípravu, nabídku i onboarding za ni dělá AI. Sepsal jsem, jak to má postavené a jak začít.](/blog/ai-v-obchodu) [[obrázek: Marketingový obsah jako výrobní linka: strategie, článek, kontrola textu, vizuál a plán]30\. října 2026 · Build with AIAI marketing: obsah jako výrobní linka s agentyAI marketing funguje nejlíp jako výrobní linka: vlastní myšlenka, rešerše, draft, kontrola, vizuál a publikace. Popisuju, jak ji máme v Aibility a jak si ji během léta postavil jeden účastník programu.](/blog/marketing-s-ai-agenty) [[obrázek: Ukazatel kontextového okna zaplněného na 93 procent]30\. října 2026 · AI nástrojeKontextové okno a tokeny: proč AI zapomíná a jak šetřitKontextové okno je to, co AI v jednom chatu právě vidí, a tokeny jsou jednotky, ve kterých se počítá text i cena. Když se okno zaplní, AI začne zapomínat, a když pálíš tokeny, dojde ti limit. Sepsal jsem, co s tím dělám já a co jsme řešili v létě s lidmi z programu.](/blog/kontextove-okno-a-tokeny)