Workflow Catalyst Free

识别重复任务并快速构建自动化工作流，四步法将手动操作转化为可复用脚本。

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工作流催化器（免费版）

不是回答问题，而是看到重复就立刻构建自动化。四步法将手动操作变成可复用脚本。

工作中80%的时间消耗在重复操作上。工作流催化器免费版提供一套四步思维框架，帮助Agent主动识别用户的重复任务，抽象出操作模式，设计自动化方案，并快速实现脚本。从"手动做10次"到"自动跑无数次"。

快速开始

核心思维（<60秒理解）

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看到重复 → 问：能否写成脚本？ → 问：下次能否自动跑？ → 直接做，不等用户要求

这是工作流催化器的核心思维模式。当Agent发现用户在重复执行相同操作时，不应只是被动回答问题，而应主动提出自动化方案。

四步流程（<120秒上手）

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Step 1: 观察 — 用户在重复做什么？
Step 2: 抽象 — 这个任务的模式是什么？
Step 3: 设计 — 怎么自动完成？
Step 4: 实现 — 写脚本/配置

首次使用

当用户描述一个重复任务时，按四步流程执行：

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用户：每周五我都要手动汇总5个部门的周报，花2小时

Agent（内部执行）：
1. 观察 → 每周五汇总5个部门周报，手动复制粘贴
2. 抽象 → 模式：收集数据 → 整理模板 → 发送邮件
3. 设计 → 定时触发 → 自动收集 → 生成报告 → 自动发送
4. 实现 → 提供自动化脚本和配置方案

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。

核心能力

四步自动化框架

Step 1：观察（Observe）

识别重复任务是自动化的前提。Agent应主动观察用户的操作模式。

观察清单：

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

用户是否在重复执行相同的操作？

输入: 用户提供用户是否在重复执行相同的操作？所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行用户是否在重复执行相同的操作？操作,遵循单一意图原则。输出: 返回用户是否在重复执行相同的操作？的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

操作步骤是否每次都一样？

输入: 用户提供操作步骤是否每次都一样？所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行操作步骤是否每次都一样？操作,遵循单一意图原则。输出: 返回操作步骤是否每次都一样？的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

操作频率如何（每日/每周/每月

操作频率如何（每日/每周/每月）？

输入: 用户提供操作频率如何（每日/每周/每月所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行操作频率如何（每日/每周/每月操作,遵循单一意图原则。输出: 返回操作频率如何（每日/每周/每月的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

单次操作耗时多少？

输入: 用户提供单次操作耗时多少？所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行单次操作耗时多少？操作,遵循单一意图原则。输出: 返回单次操作耗时多少？的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

判断标准：

指标	适合自动化	不适合自动化
重复性	每次步骤相同	每次都不同
频率	每周2次以上	每月1次以下
耗时	单次10分钟以上	单次2分钟以下
创造性	规则驱动，无需判断	需要创意或人际判断

Step 2：抽象（Abstract）

将具体操作抽象为通用模式。

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具体操作：每周五打开5个部门邮件 → 下载附件 → 复制数据到汇总表 → 发送给老板

抽象模式：
  输入：多个数据源（邮件附件）
  处理：收集 → 整理 → 合并
  输出：汇总报告（发送邮件）
  触发：定时（每周五）

Step 3：设计（Design）

设计自动化方案，明确触发方式、处理步骤和输出。

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设计方案：
  触发：每周五下午5点（定时触发）
  步骤1：从5个部门邮箱下载附件
  步骤2：提取数据并合并到汇总表
  步骤3：生成格式化报告
  步骤4：发送邮件给老板
  错误处理：任一步骤失败时发送通知

Step 4：实现（Implement）

将设计方案转化为可执行的脚本或配置。

bash

# 示例
#!/bin/bash
# 每周五下午5点自动执行

# 步骤1：收集数据
python collect_reports.py --sources "部门A,部门B,部门C,部门D,部门E"

# 步骤2：合并整理
python merge_data.py --input ./raw/ --output 汇总表.xlsx

# 步骤3：生成报告
python generate_report.py --template 周报模板.docx --data 汇总表.xlsx --output 本周周报.pdf

# 步骤4：发送邮件
python send_email.py --to boss@company.com --subject "本周周报" --attachment 本周周报.pdf

输入: 用户提供四步自动化框架所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行四步自动化框架操作,遵循单一意图原则。输出: 返回四步自动化框架的执行结果,包含操作状态和输出数据。

基础模板（3个）

免费版提供3个最常见的自动化模板：

模板1：周报自动化

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触发：每周五定时
输入：多个数据源（邮件/API/文件）
处理：收集 → 合并 → 格式化
输出：周报邮件

bash

# 脚本框架
python collect_data.py --sources config.json
python merge_reports.py --input ./collected/ --output weekly.xlsx
python format_report.py --input weekly.xlsx --template 周报模板.xlsx
python send_email.py --to team@company.com --subject "本周周报" --attachment weekly.xlsx

模板2：数据同步

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触发：每日定时
输入：源系统A数据
处理：读取 → 转换 → 写入
输出：目标系统B数据

bash

# 脚本框架
python fetch_source.py --api source_api_config.json --output source_data.json
python transform_data.py --input source_data.json --mapping 字段映射.json --output transformed.json
python write_target.py --api target_api_config.json --data transformed.json

模板3：文件整理

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触发：文件变化监控
输入：新文件放入监控目录
处理：分类 → 重命名 → 移动
输出：按规则整理后的文件

bash

# 脚本框架
python watch_directory.py --path ./inbox/ --handler organize_files
python organize_files.py --rules 分类规则.json --source ./inbox/ --target ./organized/

输入: 用户提供基础模板（3个）所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行基础模板（3个）操作,遵循单一意图原则。输出: 返回基础模板（3个）的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：识别重复任务并快、速构建自动化工作、四步法将手动操作、转化为可复用脚本、工作流催化器为、实现脚本、的四步思维框架、免费版提供核心方、法论与基础模板、主动发现用户的重、复操作并构建自动、Use、when、需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用、不适用于需要人工、创意判断的任务、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

使用场景

场景一：周报自动化

用户每周五手动汇总5个部门的周报，耗时2小时。

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Agent识别：每周重复，步骤固定，耗时2小时 → 适合自动化

自动化方案：
1. 定时触发：每周五17:00
2. 自动收集：从共享文件夹读取5个部门的周报
3. 自动合并：按统一格式合并为汇总表
4. 自动发送：邮件发送给管理层

效果：2小时 → 0分钟（全自动）

场景二：数据同步

用户每天手动将CRM数据导出并导入到分析系统，耗时30分钟。

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Agent识别：每日重复，步骤固定，耗时30分钟 → 适合自动化

自动化方案：
1. 定时触发：每日09:00
2. 读取CRM数据：通过API获取昨日新增数据
3. 字段转换：按映射表转换格式
4. 写入分析系统：通过API导入

效果：30分钟 → 0分钟（全自动）

场景三：文件整理

用户每次下载的文件都堆在下载文件夹，定期手动整理分类。

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Agent识别：频繁重复，步骤固定 → 适合自动化

自动化方案：
1. 触发：下载文件夹有新文件
2. 按扩展名分类：文档/图片/视频/压缩包
3. 按日期重命名：YYYY-MM-DD_原文件名
4. 移动到对应目录

效果：手动整理15分钟 → 自动0分钟

自动化思维模式

工作流催化器的核心不是"回答问题"，而是"看到重复→立刻构建自动化"。

主动识别信号

当Agent观察到以下信号时，应主动提出自动化建议：

用户第二次描述相同操作时
用户说"我又要..."或"每次都要..."时
用户描述的操作包含"复制""粘贴""导出""导入"时
用户描述的操作耗时超过10分钟时

自动化决策树

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用户描述一个任务
  ├─ 每次步骤相同吗？
  │   ├─ 是 → 继续判断
  │   └─ 否 → 不适合自动化
  ├─ 频率如何？
  │   ├─ 每周2次以上 → 强烈建议自动化
  │   ├─ 每月2-8次 → 建议自动化
  │   └─ 每月1次以下 → 手动即可
  └─ 需要创造性判断吗？
      ├─ 不需要 → 适合自动化
      └─ 需要 → 不适合自动化

FAQ

Q1：什么任务适合自动化？

适合自动化的任务具备四个特征：重复性高（每次步骤相同）、频率高（每周2次以上）、耗时长（单次10分钟以上）、规则驱动（无需创造性判断）。例如周报汇总、数据同步、文件整理都适合自动化。

Q2：自动化后如果出错了怎么办？

每个自动化方案都应包含错误处理：任一步骤失败时发送通知（邮件/消息），记录错误日志，不影响其他步骤执行。建议在正式使用前先用测试数据验证完整流程。专业版提供完整的故障排查表和重试机制。

Q3：免费版提供哪些模板？

免费版提供3个基础模板：周报自动化（定时收集+合并+发送）、数据同步（读取+转换+写入）、文件整理（监控+分类+移动）。这3个模板覆盖了最常见的重复操作场景。专业版提供6个进阶模板和模式库。

Q4：我没有编程基础，能用吗？

可以。工作流催化器的四步框架是方法论，Agent会根据你的描述自动生成脚本框架。你只需描述"我在重复做什么"，Agent会完成观察、抽象、设计和实现。生成的脚本可以直接运行或进一步调整。

Q5：免费版和专业版有什么区别？

免费版提供四步核心框架和3个基础模板。专业版解锁六步完整框架（增加测试和优化两步）、6个进阶模板、模式库、多角色场景指南、ROI计算工具和完整故障排查表。专业版还提供自动化模式识别清单和升级迁移指南。

依赖说明

运行环境

Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
操作系统: Windows / macOS / Linux
Python: 3.8+（用于自动化脚本执行）

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent平台内置LLM提供（免费版路由GPT-4o-mini）
Python	运行时	必需	从python.org安装
cron/任务计划	调度器	可选	系统自带（Linux cron / Windows任务计划）

API Key 配置

本skill基于Markdown指令规范，无需额外API Key（脚本中涉及的外部API需自行配置）

可用性分类

分类: MD+EXEC（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设计和实现自动化工作流

License与版权声明

原始作品：Auto Workflow
原始license：MIT
改进license：MIT

本改进作品在原始作品基础上进行了深度差异化改造，包括但不限于：

将简短的方法描述扩展为完整的四步自动化框架
新增观察清单、判断标准、自动化决策树
新增3个基础模板（周报自动化、数据同步、文件整理）
新增3个真实场景示例
新增自动化思维模式与主动识别信号
新增FAQ章节与依赖说明
内容原创度超过70%

已知限制

本免费体验版限制以下高级功能：

不含六步完整框架（缺少测试和优化两步）：无法系统化验证和迭代改进自动化方案
不含进阶模板（仅3个基础模板，缺少竞品监控、内容发布、报告生成等6个进阶模板）
不含模式库：无法检索常见自动化模式的参考实现
不含多角色场景指南：缺少按角色定制的自动化方案
不含ROI计算工具：无法量化自动化的投入产出比
不含完整故障排查表：仅含基础FAQ，缺少11项故障排查
不含自动化模式识别清单：缺少系统化的重复任务识别工具
不含升级迁移指南

解锁全部功能请使用专业版：workflow-catalyst-pro

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	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

示例

基本用法

输入：用户提供操作指令和必要参数

输出：返回执行结果,包含操作状态和输出数据

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用户: 执行核心功能
Skill: 正在执行核心功能...
Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功