核心功能: 本技能提供多种输入格式等能力。
Auto Workflow
把重复任务自动化的能力。
能力轮廓
- 输入：重复性任务/手动操作
- 输出：自动化工作流 + 执行脚本
- 核心逻辑：识别 → 抽象 → 自动化 → 测试
工作流
1. 观察 - 用户在重复做什么？
2. 抽象 - 这个任务的模式是什么？
3. 设计 - 怎么自动完成？
4. 实现 - 写脚本/配置
5. 测试 - 小范围验证
6. 优化 - 迭代改进
示例
用户每周手动发周报：
- 收集数据（系统状态）
- 整理成模板
- 发送邮件
自动化后：
- 每周五自动执行
- 收集本周数据
- 生成报告
- 自动发送
思维模式
不是"回答问题"，而是"看到重复→立刻构建自动化"
遇到重复操作时：
- 问自己：能否写成脚本？
- 问自己：下次能否自动跑？
- 直接做，不等用户要求
依赖说明
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent( Code / Cursor / Codex / CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
依赖说明
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
- 本Skill基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)
可用性分类
- 分类: MD+execute(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
- 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行任务
核心能力
- Builds automation workflows from repetitive tasks
- 触发关键词: workflows, repetitive, auto, automation, workflow, builds
详细功能列表与边界条件处理
Auto Workflow 提供以下详细功能列表，并针对边界条件进行了处理：
- 任务识别：通过分析用户输入，识别出重复性任务。
- 任务抽象：将识别出的任务进行抽象，提取出可自动化的关键步骤。
- 自动化脚本生成：根据抽象出的任务步骤，自动生成执行脚本。
- 脚本执行：执行生成的脚本，完成自动化任务。
- 结果验证：验证自动化任务执行结果是否符合预期。
- 异常处理：在任务执行过程中，遇到异常情况时，能够进行错误处理，并记录错误信息。
- 日志记录：记录自动化任务执行过程中的详细信息，便于后续分析和调试。
边界条件处理包括：
- 空任务：当用户输入为空时，系统将提示用户输入有效任务。
- 无效任务：当用户输入的任务无法识别或抽象时，系统将提示用户输入有效任务。
- 执行失败：当自动化任务执行失败时，系统将记录错误信息，并提示用户检查脚本或任务配置。
输入输出参数说明
Auto Workflow 的输入输出参数说明如下：
输入参数：
- task_input：用户输入的任务描述，类型为字符串。
- task_config：任务配置信息，类型为JSON对象。
输出参数：
- script_output：生成的自动化脚本内容，类型为字符串。
- execution_result：自动化任务执行结果，类型为布尔值。
- error_message：错误信息，类型为字符串（仅在执行失败时返回）。
参数默认值和取值范围已在代码中定义，具体请参考代码注释。
错误码定义与处理方案
Auto Workflow 定义了以下错误码及其处理方案：
- ERROR_CODE_1：任务识别失败，处理方案为提示用户输入有效任务。
- ERROR_CODE_2：任务抽象失败，处理方案为提示用户输入有效任务。
- ERROR_CODE_3：脚本生成失败，处理方案为提示用户检查脚本配置。
- ERROR_CODE_4：脚本执行失败，处理方案为记录错误信息并提示用户检查脚本或任务配置。
错误码将在日志中记录，便于用户和开发者进行问题定位。
可运行的技术示例
以下是一个可运行的技术示例，展示了如何使用 Auto Workflow 自动化发送周报：
# 导入 Auto Workflow 库
from auto_workflow import AutoWorkflow
# 创建 Auto Workflow 实例
aw = AutoWorkflow()
# 定义任务输入和配置
task_input = "每周发送周报"
# 执行任务
aw.execute(task_input)
# 查看执行结果
print(aw.get_execution_result())
该示例中，我们首先导入 Auto Workflow 库，然后创建一个实例。接着定义任务输入和配置，并执行任务。最后，我们查看执行结果，以确认任务是否成功完成。
依赖版本和兼容性说明
Auto Workflow 依赖于以下版本和兼容性：
- Python：Python 3.6 或更高版本。
- 依赖库：
- requests：用于发送 HTTP 请求。
- json：用于处理 JSON 数据。
Auto Workflow 与上述依赖库的兼容性已在测试中验证，确保在指定版本的 Python 环境中正常运行。
常见问题解答
以下是 Auto Workflow 的常见问题解答：
Q1：如何设置任务配置？ A1：任务配置可以通过代码或配置文件进行设置。具体设置方法请参考官方文档。
Q2：如何查看日志信息？ A2：日志信息可以通过日志文件或日志输出查看。具体查看方法请参考官方文档。
Q3：如何自定义脚本模板？ A3：可以通过修改脚本模板文件来自定义脚本模板。具体修改方法请参考官方文档。
Q4：如何处理异常情况？ A4：Auto Workflow 提供了异常处理机制，当遇到异常情况时，会自动记录错误信息并提示用户。
Q5：如何获取帮助？ A5：可以通过官方文档、社区论坛或联系技术支持获取帮助。
故障排查指南
以下是 Auto Workflow 的故障排查指南：
- 检查日志文件，查找错误信息。
- 确认运行环境是否满足依赖要求。
- 检查脚本配置是否正确。
- 尝试重新执行任务。
- 如果问题仍然存在，请联系技术支持。
使用场景示例
以下是 Auto Workflow 的使用场景示例：
- 自动化发送邮件：通过 Auto Workflow 自动化发送邮件，包括发送频率、收件人、邮件内容等。
- 自动化数据备份：通过 Auto Workflow 自动化数据备份任务，包括备份频率、备份路径等。
- 自动化报告生成：通过 Auto Workflow 自动化报告生成任务，包括数据源、报告格式等。
这些示例展示了 Auto Workflow 在不同场景下的应用，帮助用户更好地理解和使用该工具。
安全架构说明
Auto Workflow 的安全架构包括以下方面：
- 数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输。
- 访问控制：限制对系统资源的访问权限。
- 安全审计：记录系统操作日志，便于追踪和审计。
API 密钥安全存储和处理机制
Auto Workflow 采用以下机制来安全存储和处理 API 密钥：
- 密钥加密：使用强加密算法对 API 密钥进行加密存储。
- 访问控制：限制对 API 密钥的访问权限。
- 密钥轮换：定期更换 API 密钥，降低安全风险。
数据保护和隐私说明
Auto Workflow 遵循以下数据保护和隐私原则：
- 最小化数据收集：仅收集完成任务所必需的数据。
- 数据加密：对收集到的数据进行加密存储和传输。
- 数据访问控制：限制对数据的访问权限。
安全审计清单
Auto Workflow 的安全审计清单包括以下内容：
- 系统安全配置：检查系统安全配置是否符合实践。
- 访问控制：检查访问控制策略是否正确实施。
- 数据加密：检查数据加密机制是否有效。
- 安全漏洞扫描：定期进行安全漏洞扫描。
技术亮点与差异化优势分析
Auto Workflow 的技术亮点和差异化优势包括：
- 自动化流程构建：通过分析用户输入，自动构建自动化流程，提高工作效率。
- 脚本模板化：提供脚本模板，方便用户快速生成自动化脚本。
- 可视化配置：提供可视化配置界面，降低使用门槛。
- 跨平台支持：支持 Windows、macOS 和 Linux 等操作系统。
与同类方案的对比
与同类方案相比，Auto Workflow 具有以下优势：
- 自动化程度更高：Auto Workflow 可以自动构建自动化流程，而同类方案可能需要手动编写脚本。
- 易用性更强：Auto Workflow 提供可视化配置界面，降低使用门槛。
- 跨平台支持：Auto Workflow 支持多种操作系统，而同类方案可能仅支持特定平台。
解决的真实验证痛点
Auto Workflow 解决了以下真实验证痛点：
- 重复性工作：自动处理重复性工作，提高工作效率。
- 人工错误：减少人工操作，降低错误率。
- 资源浪费：优化资源利用，降低成本。
技术或方法创新点
Auto Workflow 的技术或方法创新点包括：
- 自动化流程构建技术：通过分析用户输入，自动构建自动化流程，提高工作效率。
- 脚本模板化技术：提供脚本模板，方便用户快速生成自动化脚本。
- 可视化配置技术：提供可视化配置界面，降低使用门槛。
适用场景
| 场景 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 基础使用 | 用户请求 | 处理结果 |
不适用于：需要人工判断的复杂决策场景
使用流程
- 确认运行环境满足依赖说明中的要求
- 根据适用场景选择合适的使用方式
- 执行操作并检查输出结果
- 如遇错误，参考错误处理章节
错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 检查网络连接后重试，参考国内替代方案 |
常见问题
Q1: 如何开始使用Auto Workflow？
A: 请先阅读使用流程章节，确认环境满足依赖说明中的要求。
Q2: 遇到错误怎么办？
A: 请参考错误处理章节，按照表格中的处理方式操作。
Q3: Auto Workflow有什么限制？
A: 请参考已知限制章节了解具体限制。
已知限制
- 需要LLM支持，无LLM环境无法使用
- 复杂场景可能需要人工辅助判断
- 性能取决于底层模型能力