跨工具接力自动化编排专家

手动编排多工具流程的常见痛点

当你的业务需要跨多个工具串联完成——比如从网页抓取数据、清洗后调用 AI 生成内容、再分发到多个平台——通常会面临几个实际问题：流程散落在脚本和笔记里，新人接手困难；某个环节失败后不知道该重试还是跳过；步骤之间的数据格式靠约定维护，改一处忘一处；更麻烦的是，关键步骤挂了没有任何通知，直到最终交付时才发现。

这类问题本质是缺少一份清晰的、可执行的跨工具编排方案。

这个技能如何工作

它接收你用自然语言描述的完整业务流程，按照以下方式产出方案：

1. 业务流程解析：从描述中提取输入源、处理环节、输出目标、触发方式和规模频率，缺失信息时会追问或合理推断。

2. 工具链识别与匹配：针对每个环节推荐合适的技术方案，例如网页采集用 Playwright、数据清洗用 Pandas、格式转换用 Pandoc、消息通知用飞书或 Slack 等。

3. 工作流编排：输出一份有向无环图（DAG），定义每个步骤的输入/处理/输出、并行与串行关系、条件分支、数据流转格式，以及支持失败重试的幂等性设计。

4. 异常处理与容错：规划重试策略（指数退避或固定间隔）、降级路径、超时控制、断点续传机制，以及何时通知人工介入。

5. 三层输出：概念层提供 Mermaid 流程图和文字说明；配置层给出工具参数、环境变量和依赖安装命令；执行层交付可运行的编排脚本和测试用例。

此外还会预估单次执行时长、API 调用成本和并发扩展性。

适用边界与注意点

• 你需要能描述清楚输入来源、中间处理步骤和最终输出目标；完全模糊的需求会被追问澄清
• 触发方式默认为手动单次执行，如需定时或事件驱动需明确说明
• 工具匹配基于常见开源或商业服务，不包含私有工具的深度适配
• 幂等性和断点续传设计依赖具体场景验证，建议先小范围测试
• 敏感信息如 API Key 必须通过环境变量传入，方案中不会硬编码

常见问题

Q: 支持哪些触发方式？
A: 手动触发、定时执行（Cron）、事件驱动和 Webhook 均可，但需在需求描述中明确。

Q: 输出的编排脚本可以修改吗？
A: 可以，执行层输出的是 Python/Shell 脚本，你可以根据实际环境调整后使用。

Q: 如何处理工具 API 调用失败？
A: 每个步骤支持配置重试次数和退避间隔，失败超过阈值会触发降级方案或通知人工介入。

Q: 需要提前准备哪些信息？
A: 至少需要说明数据从哪里来、要做什么处理、最终交付到哪里；其他细节可以逐步补充。