Testing

Bevor Sie einen Workflow aktivieren, testen Sie ihn — erst Node für Node, dann als Ganzes. Diese Seite zeigt, wie Sie dabei vorgehen und wie Sie Ergebnisse und Fehler richtig interpretieren.

Einzelne Nodes testen

Testen Sie jeden Node einzeln, bevor Sie den gesamten Workflow ausführen: Node öffnen, Parameter und Credentials prüfen, dann Execute Node klicken (oder F2). Grüner Status heißt erfolgreich ausgeführt — prüfen Sie anschließend, ob der Output vollständig ist und dem erwarteten Format entspricht. Roter Status heißt fehlgeschlagen — lesen Sie die Error-Message und prüfen Sie Input-Daten und Credentials. Im Node-Detail sehen Sie drei Dinge: den Input (was hineingegangen ist), den Output (was herauskommt) und die Execution Time (wie lange es gedauert hat). Verwenden Sie realistische Test-Daten — und testen Sie nicht nur den Happy Path:

{
  "email": "test@example.com",
  "name": "Max Mustermann",
  "message": "Test-Nachricht für Workflow-Testing"
}

{
  "email": "",
  "name": null,
  "message": "Sehr lange Nachricht " + "x".repeat(10000)
}

Validieren Sie den Output gezielt gegen Ihre Erwartungen:

Output prüfen (Beispiel HTTP Request)

// 1. Status Code prüfen
{{ $json.statusCode }} === 200

// 2. Erwartete Felder vorhanden?
{{ $json.body.id }} !== undefined

// 3. Datentyp korrekt?
typeof {{ $json.body.id }} === 'number'

Outputs pinnen

Führen Sie den Workflow einmal komplett aus, um echte Daten zu erhalten, und pinnen Sie dann den Node-Output über das Pin-Icon. Nachgelagerte Nodes verwenden ab jetzt die gepinnten Daten — ohne erneute API-Calls oder Agent-Aufrufe, also ohne zusätzlichen Credit-Verbrauch. Gepinnte Daten können Sie manuell bearbeiten, um fehlende Felder, geänderte Werte oder Fehlerzustände zu simulieren.

Credits sparen: Jeder Test eines Agent-Aufrufs ohne Pinning verbraucht Credits — bei 50 Tests summiert sich das schnell. Pinnen Sie nach dem ersten erfolgreichen Test.

Den gesamten Workflow testen

Fügen Sie einen Manual Trigger am Anfang hinzu und starten Sie den Workflow mit Execute Workflow. Beobachten Sie während der Ausführung den Status jedes Nodes (grün/rot) und klicken Sie auf einzelne Nodes, um Zwischenergebnisse zu sehen. Prüfen Sie am Ende das Gesamtergebnis: Sind alle erwarteten Outputs vorhanden und korrekt formatiert?

Execution Logs lesen

Sie erreichen die Logs über den Executions-Tab: Execution auswählen, dann Open in Editor klicken.

Status	Bedeutung	Was prüfen
Grün (Success)	Workflow erfolgreich abgeschlossen	Output-Daten vorhanden? Execution-Zeit akzeptabel?
Rot (Error)	Workflow fehlgeschlagen	Welcher Node ist rot? Error-Message und Input-Daten des Nodes lesen
Gelb (Waiting)	Workflow wartet	Webhook wartet auf Request, Schedule-Trigger auf Zeitpunkt, oder Rate Limit erreicht

Bei einzelnen Nodes lohnt der Blick auf drei Dinge:

Input-Daten: Sind alle erwarteten Felder vorhanden, im richtigen Format, ohne null/undefined?
Output-Daten: Entspricht der Output den Erwartungen — alle benötigten Felder, korrektes Format?
Execution-Zeit: unter 1 Sekunde sehr schnell, 1–5 Sekunden normal, 5–30 Sekunden langsam aber akzeptabel, über 30 Sekunden zu langsam — optimieren.

Fehler interpretieren

HTTP-Fehler

Code	Ursache	Lösung
400 Bad Request	Ungültige Anfrage-Parameter	Request-Body und Headers prüfen
401 Unauthorized	Authentifizierung fehlgeschlagen	Credentials überprüfen
404 Not Found	Endpoint nicht gefunden	URL überprüfen
429 Too Many Requests	Rate Limit erreicht	Retry-Logik implementieren oder warten
500 Internal Server Error	Server-Fehler	Retry-Logik oder Support kontaktieren

Datenformat-Fehler

Meldungen wie „Cannot read property ‘x’ of undefined”, „Expected string but got number” oder „Invalid JSON format” deuten auf Format-Probleme zwischen Nodes hin. Prüfen Sie die Input-Daten des Nodes, die Expression-Syntax ({{ $json.fieldName }}) und die Datenformate zwischen den Nodes — bei Bedarf transformieren Sie mit einem Set-Node:

Null-Check in Expressions

// FALSCH:
{{ $json.user.name }}

// RICHTIG (mit Null-Check):
{{ $json.user?.name || 'Unknown' }}

Timeout-Fehler

Bei „Execution timeout exceeded” (Node bleibt lange gelb, dann rot) haben Sie drei Hebel: den Timeout in den Node-Einstellungen erhöhen (Standard 30 Sekunden → 60 Sekunden), den API-Call verschlanken (Request-Größe reduzieren, Pagination nutzen) oder automatische Retries mit Exponential Backoff — siehe Retry Logic.

Credential-Fehler

Bei „Authentication failed”, „Invalid credentials” oder „API key not found”: Credentials in den Node-Einstellungen überprüfen, das Credential-Format validieren (Bearer Token, API Key) und den Call isoliert testen — zum Beispiel in Postman:

# Testen Sie Credentials zuerst in Postman
curl -X GET "https://api.example.com/endpoint" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

Test-Szenarien

API-Call testen

Testen Sie externe APIs zuerst außerhalb von Automate: cURL aus der API-Dokumentation in Postman importieren, mit echten Parametern testen, Response-Format verifizieren. Übertragen Sie dann Method, URL, Headers und Body in einen HTTP Request Node und führen Sie Execute Node aus. Prüfen Sie im Output $json.statusCode === 200 und ob die erwarteten Felder im Response-Body vorhanden sind.

Agent-Aufruf testen

Localmind-Agenten rufen Sie über einen HTTP Request Node gegen /v1/chat/completions auf — die vollständige Anleitung steht unter Localmind Agent in n8n einbinden.

HTTP Request Node konfigurieren

Methode POST, URL: https://<deine-instanz>-api.localmind.ai/v1/chat/completions
Authentication: Header-Auth-Credential mit Authorization: Bearer <LOCALMIND_API_KEY>
Body (JSON) — model trägt die Agent-UUID aus GET /v1/models:

{
  "model": "<agent_uuid>",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "{{ $json.text }}" }
  ],
  "stream": false
}

Execute Node und Output prüfen

Die Antwort kann 5–30 Sekunden dauern. Der Output folgt dem Chat-Completions-Schema:

{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Diese E-Mail ist dringend und sollte priorisiert werden."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 45
  }
}

Prüfen Sie: $json.choices[0].message.content ist vorhanden und nicht leer, $json.usage.total_tokens liegt im erwarteten Rahmen.

Output pinnen und Verbrauch überwachen

Agent-Aufrufe werden in Credits abgerechnet — behalten Sie usage.total_tokens pro Test im Blick und pinnen Sie den Output nach dem ersten erfolgreichen Test.

Bedingte Logik testen (IF/Switch)

Testen Sie beide Branches mit passenden Daten — und zusätzlich die Edge Cases:

IF-Bedingung

{{ $json.userType === 'premium' && $json.subscriptionActive === true }}

{
  "userType": "premium",
  "subscriptionActive": true,
  "balance": 100
}

{
  "userType": "free",
  "subscriptionActive": false,
  "balance": 0
}

{
  "userType": null,
  "subscriptionActive": undefined,
  "balance": null
}

Erwartung: Der jeweils passende Branch wird ausgeführt, der andere übersprungen. Bei den Null/Undefined-Fällen prüfen Sie, wie sich der Node verhält, ob Fehler geworfen werden und ob Ihr Error-Handling greift.

Daten-Transformation testen (Set/Code)

Definieren Sie Input-Daten, konfigurieren Sie die Transformation und vergleichen Sie den Output mit dem erwarteten Ergebnis. Beispiel für einen Set-Node mit den Feldern fullName: {{ $json.firstName }} {{ $json.lastName }}, greeting: Hallo {{ $json.firstName }}! und email: {{ $json.email }}:

{
  "firstName": "Max",
  "lastName": "Mustermann",
  "email": "max@example.com"
}

{
  "fullName": "Max Mustermann",
  "greeting": "Hallo Max!",
  "email": "max@example.com"
}

Best Practices

Früh testen: jeden Node sofort nach Erstellung, nicht erst am Ende der Entwicklung.
Outputs pinnen: spart Zeit und Credits bei Downstream-Tests.
Realistische Test-Daten: Daten verwenden, die echten Szenarien entsprechen — plus Edge Cases (null-Werte, leere Strings, sehr lange Texte).
Tests dokumentieren: Szenarien und erwartete Outputs für zukünftige Referenz notieren.
Tests isolieren: jeder Test funktioniert unabhängig von anderen.

Checkliste vor dem Aktivieren

Alle Nodes wurden einzeln getestet und liefern grünen Status
Output-Daten wurden validiert: erwartete Felder vorhanden, Formate korrekt, keine null/undefined-Werte in kritischen Feldern
Der Workflow wurde vollständig durchlaufen
Alle Branches wurden getestet (IF/Switch), Edge Cases eingeschlossen
Error-Handling und Retry-Logik wurden getestet, Timeouts sind angemessen
Execution-Zeit ist akzeptabel (unter 30 Sekunden)
Execution Logs wurden überprüft
Credit-Verbrauch wurde kalkuliert (bei KI-Nodes)

Nächste Schritte

Debugging

Erfahren Sie mehr über fortgeschrittene Debugging-Techniken.

Performance

Optimieren Sie die Performance Ihrer Workflows.

Best Practices

Lernen Sie weitere Best Practices für professionelle Workflows.

Sicherheit

Erfahren Sie mehr über sichere Workflow-Implementierung.

Bei Fragen zum Testing Ihrer Workflows hilft unser Support-Team unter support@localmind.ai.

Grundlagen

Localmind anbinden

Workflows

Erweitert

Betrieb

Einzelne Nodes testen

Outputs pinnen

Den gesamten Workflow testen

Execution Logs lesen

Fehler interpretieren

HTTP-Fehler

Datenformat-Fehler

Timeout-Fehler

Credential-Fehler

Test-Szenarien

API-Call testen

Agent-Aufruf testen

Bedingte Logik testen (IF/Switch)

Daten-Transformation testen (Set/Code)

Best Practices

Checkliste vor dem Aktivieren

Nächste Schritte

Debugging

Performance

Best Practices

Sicherheit

​Einzelne Nodes testen

​Outputs pinnen

​Den gesamten Workflow testen

​Execution Logs lesen

​Fehler interpretieren

​HTTP-Fehler

​Datenformat-Fehler

​Timeout-Fehler

​Credential-Fehler

​Test-Szenarien

​API-Call testen

​Agent-Aufruf testen

​Bedingte Logik testen (IF/Switch)

​Daten-Transformation testen (Set/Code)

​Best Practices

​Checkliste vor dem Aktivieren

​Nächste Schritte

Debugging

Performance

Best Practices

Sicherheit

Einzelne Nodes testen

Outputs pinnen

Den gesamten Workflow testen

Execution Logs lesen

Fehler interpretieren

HTTP-Fehler

Datenformat-Fehler

Timeout-Fehler

Credential-Fehler

Test-Szenarien

API-Call testen

Agent-Aufruf testen

Bedingte Logik testen (IF/Switch)

Daten-Transformation testen (Set/Code)

Best Practices

Checkliste vor dem Aktivieren

Nächste Schritte