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：

1. 收集数据（系统状态）
2. 整理成模板
3. 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：

1. 检查日志文件，查找错误信息。
2. 确认运行环境是否满足依赖要求。
3. 检查脚本配置是否正确。
4. 尝试重新执行任务。
5. 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

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 根据适用场景选择合适的使用方式
3. 执行操作并检查输出结果
4. 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