> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.localmind.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Testing > Konkrete Testmethoden für Automate-Workflows - Praktische Anleitung zum Testen und Interpretieren von Ergebnissen 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: ```json Standard Test-Daten theme={null} { "email": "test@example.com", "name": "Max Mustermann", "message": "Test-Nachricht für Workflow-Testing" } ``` ```json Edge Case Test-Daten theme={null} { "email": "", "name": null, "message": "Sehr lange Nachricht " + "x".repeat(10000) } ``` Validieren Sie den Output gezielt gegen Ihre Erwartungen: ```javascript Output prüfen (Beispiel HTTP Request) theme={null} // 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: ```javascript Null-Check in Expressions theme={null} // FALSCH: {{ $json.user.name }} // RICHTIG (mit Null-Check): {{ $json.user?.name || 'Unknown' }} ``` ### Timeout-Fehler Bei „Execution timeout exceeded" (Node bleibt lange gelb, dann rot) haben Sie drei Hebel: den Timeout in den Node-Einstellungen erhöhen (Standard 30 Sekunden → 60 Sekunden), den API-Call verschlanken (Request-Größe reduzieren, Pagination nutzen) oder automatische Retries mit Exponential Backoff — siehe [Retry Logic](/automate/Retry-Logic). ### Credential-Fehler Bei „Authentication failed", „Invalid credentials" oder „API key not found": Credentials in den Node-Einstellungen überprüfen, das Credential-Format validieren (Bearer Token, API Key) und den Call isoliert testen — zum Beispiel in Postman: ```bash theme={null} # Testen Sie Credentials zuerst in Postman curl -X GET "https://api.example.com/endpoint" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" ``` ## Test-Szenarien ### API-Call testen Testen Sie externe APIs zuerst außerhalb von Automate: cURL aus der API-Dokumentation in Postman importieren, mit echten Parametern testen, Response-Format verifizieren. Übertragen Sie dann Method, URL, Headers und Body in einen HTTP Request Node und führen Sie **Execute Node** aus. Prüfen Sie im Output `$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](/automate/Localmind-Agent). 1. Methode **POST**, URL: `https://-api.localmind.ai/v1/chat/completions` 2. Authentication: Header-Auth-Credential mit `Authorization: Bearer ` 3. Body (JSON) — `model` trägt die Agent-UUID aus `GET /v1/models`: ```json theme={null} { "model": "", "messages": [ { "role": "user", "content": "{{ $json.text }}" } ], "stream": false } ``` Die Antwort kann 5–30 Sekunden dauern. Der Output folgt dem Chat-Completions-Schema: ```json theme={null} { "choices": [ { "message": { "role": "assistant", "content": "Diese E-Mail ist dringend und sollte priorisiert werden." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 25, "completion_tokens": 20, "total_tokens": 45 } } ``` Prüfen Sie: `$json.choices[0].message.content` ist vorhanden und nicht leer, `$json.usage.total_tokens` liegt im erwarteten Rahmen. 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: ```javascript IF-Bedingung theme={null} {{ $json.userType === 'premium' && $json.subscriptionActive === true }} ``` ```json True-Branch theme={null} { "userType": "premium", "subscriptionActive": true, "balance": 100 } ``` ```json False-Branch theme={null} { "userType": "free", "subscriptionActive": false, "balance": 0 } ``` ```json Edge Case theme={null} { "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 }}`: ```json Input theme={null} { "firstName": "Max", "lastName": "Mustermann", "email": "max@example.com" } ``` ```json Erwarteter Output theme={null} { "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 Erfahren Sie mehr über fortgeschrittene Debugging-Techniken. Optimieren Sie die Performance Ihrer Workflows. Lernen Sie weitere Best Practices für professionelle Workflows. Erfahren Sie mehr über sichere Workflow-Implementierung. Bei Fragen zum Testing Ihrer Workflows hilft unser Support-Team unter [support@localmind.ai](mailto:support@localmind.ai).