你是否也曾想紀錄飲食及花費，下載了無數個記帳或熱量追蹤 App，最後卻因為「手動輸入太多欄位太麻煩」而半途而廢？每次吃完飯都要查熱量、算卡路里，甚至還要分開記帳，光想就覺得心累 。
如果告訴你，只需在 Notion 隨手打上「韭菜水煎包一顆 15元」，剩下的熱量估算、餐費歸檔、餐別判斷甚至是飲食建議，全部都能由 AI 自動幫你完成，是不是聽起來輕鬆多了？今天這篇教學，將帶你使用 n8n 串聯 Notion 與 Gemini，打造一個全自動的「AI 飲食記帳助理」，你還可以建立常吃的食物熱量表，讓 Gemini 檢索查找，更客製化建立你的專屬飲食日記 。
如何在 Notion 建立「每日飲食紀錄」資料庫
步驟 1： 前往 Notion 頁面，登入您的帳號。
步驟 2：由於我們會串連 Gemini ，僅會使用少量的 Notion AI 因此方案選擇免費版即可。
步驟 3：進入頁面後選擇「Notion AI」。
步驟 4：在 Notion AI 對話框輸入以下提示詞，送出以建立「每日飲食紀錄」資料庫 ：
幫我建立一個「每日飲食紀錄」資料庫，包含以下欄位：
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餐點名稱 (Text)：這是標題欄位
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用餐時間 (Date)：預設包含時間
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餐別 (Select)：選項包含「早餐、午餐、晚餐、點心、宵夜」
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餐費 (Number)：格式設為 TWD
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預估熱量 (Number)
-
AI 營養分析 (Text)
補充：Notion AI 目前對免費用戶有使用次數限制，用完後需付費訂閱。若次數用盡，請依照上述欄位手動建立即可 。
步驟 5：建立完成的「每日飲食紀錄」資料庫就會出現在側邊選單。
步驟 6：由於我們希望可以自動記錄輸入時間，點選資料庫中的「用餐時間」欄位，選擇「編輯屬性」，將「類型」改選為「建立時間」。
如何在 Notion 建立讓 AI 查找熱量的「食物熱量資料庫」
步驟 1：準備好你的參考資料（例如：下載 City Cafe 熱量表、國民健康署的食物代換表 PDF檔 、五十嵐飲料熱量截圖常食用的食品）將圖片或 PDF 丟給 Notion AI。
步驟 2：輸入以下提示詞並送出。以建立「食物熱量資料庫」 ：
請閱讀我上傳的圖片/文件，幫我建立一個「食物熱量資料庫」資料庫，包含以下欄位：
欄位包含：名稱 (Text)、單位/份量 (Text)、熱量 (Number)、備註(Text)。
請盡量完整列出識別到的品項。
步驟 3：建立完成的「食物熱量資料庫」資料庫就會出現在側邊選單。後續如想新增其他熱量表，可以手動更新匯入，或點選資料庫接著選擇右下角的「Notion AI」圖示。
步驟 4：將欲新增的熱量表圖貼上並輸入提示詞：「請閱讀我上傳的圖片/文件，更新資料表。」並送出。
如何取得 Notion 金鑰將資料庫串聯 n8n
步驟 1：在 Notion 左側選單選擇「設定」，接著選擇「連接」。
步驟 2：點選「開發或管理整合」。
步驟 3：點選新整合「＋」圖示。
步驟 4：在整合名稱輸入「n8n飲食助手」，關聯工作空間下拉選單選擇你的工作空間，接著點選「儲存」。
步驟 5：將「內部整合密鑰」金鑰複製保存，稍後會使用到，接著點選「存取權限」。
步驟 6：選擇「編輯存取權限」，點選稍早建立的「每日飲食紀錄」、「食物熱量資料庫」資料庫完成授權，接著「儲存」。
如何取得 Gemini 金鑰
步驟 1：前往 Google AI Studio 頁面，登入您的帳號。
步驟 2：點選左側的「Get API key」。
步驟 3：點選「Create API key」。
步驟 4：在 Name your key 輸入「n8n飲食助手」命名、Choose an imported project 選擇「Create project」。
步驟 5：在 Name your project 輸入「n8n assistant」，接著選擇「Create project」。
步驟 6：點選「Create key」。
步驟 7：選擇複製圖示，將金鑰複製保存，稍後會使用到。
如何設定 n8n 自動化流程
步驟 1：登入你的 n8n 後台，選擇「Create workflow 」建立一個新的工作區。
步驟 2：點選「＋」圖示，搜尋「Notion」選擇「on page added to database」。
步驟 3：點選 Credential 下方的「Create new credential」。
步驟 4：在 Internal Integration Secret 欄位輸入稍早複製的 Notion 金鑰，接著儲存。
步驟 5：Database 選擇要監測的資料庫「每日飲食紀錄」，接著點選「Fetch Test Event」確認是否有成功連到資料庫。此節點的功能是當資料庫新增資料時，會啟動流程。
步驟 6：回到畫布新增節點，搜尋「Notion」並選擇「Get many database pages」。
步驟 7：Database 選擇要讓 AI 查找的熱量表「食物熱量資料庫」，將「Return All」開啟，以回傳熱量表所有資料，接著點選「Fetch Test Event」確認是否有成功連到資料庫。
步驟 8：回到畫布新增節點，搜尋「Aggregate」。
步驟 9：在 Aggregate 欄位選擇「All Item Data(Into a Single List)」，接著點選「Execute step」。確認是否成功將「食物熱量資料庫」的資料彙整成一個清單，能避免 AI 需要分次查找。
步驟 10：回到畫布新增節點，搜尋「Gemini」，選擇「Message a model」。
步驟 11：點選 Credential 下方的「Create new credential」。
步驟 12：輸入稍早在 Google AI Studio 複製的 API key，接著儲存。
步驟 13：選擇要使用的語言模型，在 Prompt 輸入以下指示詞，告訴 AI 要執行的任務：
你是一位專業的營養師與記帳助手。
【任務說明】
使用者輸入了一筆飲食紀錄（可能包含價格）。
請依照以下步驟處理：
1. **查表**：優先搜尋下方的【熱量參考資料庫】，若有對應食物名稱，直接引用其熱量；若無則自行估算。
2. **抓金額**：從【使用者輸入】中提取金額（例如 "70元" -> 70），若沒寫則回傳 0。
3. **判斷餐別 (關鍵步驟)**：
- ⚠️ 注意：下方的【用餐時間】為 UTC 格式，請務必先 **+8小時** 換算為台灣時間。
- 換算後，請依照以下時段判斷：
* 05:00-10:30 -> 早餐
* 11:00-13:30 -> 午餐
* 14:00-17:00 -> 點心/下午茶
* 17:30-20:00 -> 晚餐
* 20:30後 -> 宵夜
4. **分析**：針對【使用者輸入】給予簡短營養建議。
【熱量參考資料庫 (這是字典，不要計算這裡的熱量！)】
{{ JSON.stringify($json) }}
【使用者輸入 (這才是我吃的)】
"{{ $('Notion Trigger').item.json['餐點名稱'] }}"
【用餐時間 (UTC)】
"{{ $('Notion Trigger').item.json['用餐時間'] }}"
【輸出格式 (嚴格遵守 JSON)】
請回傳純 JSON，不要有 markdown：
{
"calories": 450,
"meal_type": "點心",
"cost": 25,
"analysis": "..."
}
步驟 14：開啟「Output Content as JSON」選項，這能幫助下一個節點準確擷取 AI 分析的內容，接著點選「Execute Step」執行測試。
步驟 15：回到畫布新增節點，搜尋「Notion」並選擇「Update a database page」。
步驟 16：在 Database Page 選項中選擇「By ID」。
步驟 17：將 Notion Trigger 的 ID 拖曳至 Database Page ID 欄位中，接著選擇「Add Property」。
步驟 18：在 Key Name or ID 選擇「預估熱量」。
步驟 19：在 Key Name or ID 選擇「預估熱量」，在 Number 欄位輸入以下表達式，表示要回傳 AI 解析內容中 calories 的值，並點選「Add Property」：
{{JSON.parse($json.content.parts[0].text).calories}}
步驟 20：依照相同的步驟，選擇對應欄位並填入要回傳的值後，點選「Execute Step」執行測試。：
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餐費 (Number)： {{ JSON.parse($json.content.parts[0].text).cost }}
-
餐別 (Select)： {{ JSON.parse($json.content.parts[0].text).meal_type }}
-
AI 營養分析 (Text)： {{ JSON.parse($json.content.parts[0].text).analysis }}
