Workflow Designer

工作流设计器

工作流设计器技能可帮助你设计、记录和优化由 AI 驱动的多步骤工作流。它运用流程设计原则，将复杂任务拆解为清晰、可执行的序列，并充分利用 Claude Code 的能力、外部工具和多 Agent 协作。

此技能将指导你分析工作流、确定最佳任务拆解方式、判断何时使用自动化或人工输入，并以人类易读且 AI 可执行的格式记录工作流。它还能帮助你梳理错误处理、分支逻辑、验证步骤和集成点。

当你处理可从 AI 协助中受益的复杂多步骤流程，或需要将临时流程转变为可重复、已记录的工作流时，请使用此技能。

核心工作流

工作流 1：根据需求设计新工作流

1. 明确目标：
   • 需要达成什么结果？
   • 谁发起工作流？
   • 什么条件表示工作流完成？
2. 确定输入和输出：
   • 开始时需要哪些数据／上下文？
   • 工作流应生成什么内容？
   • 输出应采用什么格式？
3. 梳理流程：
   • 拆分为逻辑阶段
   • 确定决策点
   • 梳理步骤之间的依赖关系
   • 标注并行操作与顺序操作
4. 设计错误处理：
   • 每个步骤可能出现什么问题？
   • 应如何处理故障？
   • 哪些情况需要人工介入？
5. 分配职责：
   • 哪些步骤可由 AI 执行？
   • 哪些步骤需要人工判断？
   • 哪些步骤需要外部工具／API？
6. 记录工作流：
   • 分步说明
   • 决策树
   • 验证检查点
   • 成功标准
7. 使用示例场景进行测试
8. 根据结果进行改进

工作流 2：优化现有工作流

1. 分析当前工作流：
   • 梳理当前步骤
   • 找出瓶颈
   • 标记重复性任务
   • 找出容易出错的环节
2. 确定优化机会：
   • 哪些内容可以自动化？
   • 哪些内容可以并行处理？
   • 哪些步骤没有必要？
   • 哪些交接效率低下？
3. 重新设计并加以改进：
   • 合并冗余步骤
   • 自动化重复性任务
   • 并行处理相互独立的操作
   • 提前加入验证
4. 比较改进前后的情况：
   • 节省的时间
   • 错误减少情况
   • 复杂度变化
   • 资源需求
5. 记录变更及其理由
6. 规划从旧工作流迁移到新工作流
7. 彻底测试新工作流

工作流 3：拆解复杂任务

1. 理解复杂任务：
   • 复杂之处在哪里？
   • 包含哪些组成部分？
   • 有哪些限制条件？
2. 拆解为子任务：
   • 确定逻辑边界
   • 将相关操作分组
   • 根据依赖关系排序
3. 定义接口：
   • 每个子任务的输入
   • 每个子任务的输出
   • 任务之间的数据流
4. 将任务分配给适当的执行者：
   • AI Agent
   • 外部工具／MCP
   • 人工审核环节
5. 添加协调层：
   • 子任务如何通信？
   • 由什么监控整体进度？
   • 如何整合结果？
6. 记录拆解方案
7. 验证完整性

工作流 4：添加错误处理和韧性机制

1. 梳理潜在故障点：
   • 外部 API 故障
   • 输入无效
   • 资源限制
   • 超时情况
2. 设计错误处理策略：
   • 平稳降级
   • 带退避机制的重试逻辑
   • 后备方案
   • 错误报告
3. 添加验证检查点：
   • 步骤执行前的前置条件
   • 步骤执行后的后置条件
   • 中间结果验证
4. 实现恢复机制：
   • 状态保留
   • 从检查点恢复
   • 回滚流程
5. 记录错误场景：
   • X 失败时应采取什么措施
   • 如何恢复
   • 何时升级处理
6. 测试故障场景

快速参考

操作	命令/触发语
设计新工作流	"为 [task] 设计工作流"
优化现有工作流	"优化此工作流：[description]"
拆解复杂任务	"拆解此任务：[task]"
添加错误处理	"为此工作流添加错误处理：[workflow]"
编写工作流文档	"为此流程编写文档：[process]"
可视化工作流	"为 [workflow] 创建流程图"
验证工作流设计	"审查此工作流设计：[design]"

最佳实践

• 从结果出发：在设计步骤前定义成功标准

  • “完成”是什么样的？
  • 应该有哪些产物？
  • 系统应该处于什么状态？

• 让步骤保持原子性：每个步骤都应只有一个目的

  • 一个明确的操作
  • 一个明确的输出
  • 易于验证
  • 易于替换或改进

• 明确依赖关系：展示各项依赖于什么

  • 使用有向图或编号标注依赖关系
  • 确定可并行执行的操作
  • 标注阻塞性依赖

• 为失败做好规划：每个工作流都有边缘情况

  • 如果 API 宕机怎么办？
  • 如果输入格式错误怎么办？
  • 如果流程耗时过长怎么办？
  • 如果用户取消怎么办？

• 尽早添加验证：在问题层层扩散前发现它们

  • 在处理前验证输入
  • 在传递给下一步前检查输出
  • 在决策点验证假设

• 记录决策点：清晰说明分支逻辑

  • 什么会触发每条路径？
  • 判定标准是什么？
  • 由谁做出决策（AI 还是人类）？

• 分离关注点：将相关操作分组

  • 数据收集阶段
  • 处理阶段
  • 验证阶段
  • 输出生成阶段

• 支持恢复执行：较长的工作流应支持中断

  • 在检查点保存状态
  • 支持从上一个检查点恢复
  • 明确跟踪进度

• 使用边缘情况进行测试：不要只测试正常流程

  • 格式错误的输入
  • 缺失的依赖项
  • 超时场景
  • 并发执行

工作流设计模式

顺序流水线

Input → Step 1 → Step 2 → Step 3 → Output

适用场景：每个步骤都依赖上一步的输出 示例：数据摄取 → 验证 → 转换 → 存储

并行执行

Input → [Step 1, Step 2, Step 3] → Merge → Output

适用场景：可并发运行的独立操作 示例：Lint、测试、类型检查 → 汇总结果 → 报告

条件分支

Input → Decision → [Path A | Path B] → Merge → Output

适用场景：根据条件选择不同路径 示例：文件类型检测 → [JSON 解析器 | CSV 解析器] → 规范化

迭代优化

Input → Process → Validate → [Done? → Output | Refine → Process]

适用场景：通过迭代提升输出质量 示例：生成代码 → 审查 → [可接受？→ 部署 | 修复问题 → 生成]

多 Agent 编排

Input → Coordinator → [Agent A, Agent B, Agent C] → Synthesizer → Output

适用场景：复杂任务需要专门的子 Agent 示例：功能请求 → 规划器 → [设计师、开发者、测试人员] → 集成器 → PR

事件驱动工作流

Trigger → [Handler 1, Handler 2, Handler N] → Aggregate → Output

适用场景：工作流响应事件/Webhook 示例：Git 推送 → [构建、测试、部署、通知] → 状态更新

工作流文档模板

## Workflow: [Name]

### Purpose
[What this workflow accomplishes]

### Triggers
- [What initiates this workflow]

### Inputs
- [Required inputs]
- [Optional inputs]

### Steps
1. **[Step Name]**
   - Action: [What happens]
   - Owner: [AI | Human | Tool]
   - Input: [What this step receives]
   - Output: [What this step produces]
   - Validation: [How to verify success]
   - On failure: [What to do if this fails]

2. **[Step Name]**
   [...]

### Decision Points
- **[Decision Name]**
  - Condition: [What determines the path]
  - If true: [Path A]
  - If false: [Path B]

### Outputs
- [What the workflow produces]
- [Where outputs are stored/sent]

### Success Criteria
- [How to know the workflow succeeded]

### Error Handling
- [Common failures and responses]

### Estimated Duration
- [How long this typically takes]

### Dependencies
- [External tools/services required]
- [Other workflows this depends on]

需要跟踪的工作流指标

设计工作流时，可考虑衡量以下指标：

• 持续时间：工作流需要多长时间？
• 成功率：成功完成的比例是多少？
• 瓶颈：哪些步骤耗时最长？
• 故障点：错误最常出现在哪里？
• 重试率：步骤需要重试的频率如何？
• 人工干预：需要手动操作的频率如何？
• 资源使用情况：计算或财务成本是多少？

常见陷阱

• 过度设计：不要为尚未出现的问题增加复杂性
• 说明不足：不要认为步骤不言自明而省略文档
• 忽视失败情况：不要只针对顺利路径进行设计
• 耦合过紧：不要让步骤过度依赖实现细节
• 无法回滚：不要让破坏性操作无法撤销
• 缺少验证：不要在步骤之间传递错误数据
• 能并行却串行执行：不要串行执行互不依赖的操作
• 没有进度跟踪：不要让长工作流变成黑箱