generate_ai_workflow

根据用户需求生成 AI Power 工作流 JSON 文件

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AI Power 工作流生成 Skill

根据用户的需求描述，生成可直接导入 AI Power 平台的工作流 JSON 文件。

前置知识

在执行本 Skill 前，你必须先阅读以下参考文件：

  1. 节点注册表：references/node_catalog.json — 所有节点类型的完整字段定义
  2. Schema 参考：references/schema_reference.md — JSON 格式规范
  3. 模式模板：templates/ 目录下的对应模板
  4. 官方示例（可选）：AI工作流参考示例/ 目录（本仓库默认仅保留占位，可自行补充官方样例 JSON）

阶段 1：需求分析

从用户的需求描述中，提取以下结构化信息：

需求摘要：
├─ 任务名称：      （如"发票信息识别"）
├─ 输入类型：      TEXT / IMAGE / TEXT+IMAGE / 多个TEXT
├─ 输出类型：      TEXT / IMAGE / TEXT+IMAGE / TABLE / 多个输出
├─ 核心能力：      LLM文本生成 / OCR识别 / 多模态理解(Vision) / 文生图 / 图生图 / 知识库搜索 / 数据库查询
├─ 是否多步骤：    是否需要中间处理（JSON解析、代码执行、条件判断等）
├─ 是否需要知识库：是/否
├─ 是否需要数据库：是/否
├─ 是否需要审核判断：是/否
└─ 特殊说明：      （用户额外要求）

阶段 2：模式匹配

根据需求摘要，按以下决策树选择模板：

用户需求
├─ 需要数据库? → database_query 模式
├─ 需要审核/材料图片+多条件判断? → complex_review 模式
├─ 需要知识库? → knowledge_base 模式
├─ 输入包含图片?
│   ├─ 需要生成多张图片/套图? → multi_output 模式（图生图变体）
│   └─ 需要分析/提取图片内容? → image_analysis 模式
├─ 需要拆分为多个结构化输出? → multi_output 模式
└─ 其他 → simple_linear 模式

模板位置

模式名文件路径
simple_lineartemplates/simple_linear.json
image_analysistemplates/image_analysis.json
multi_outputtemplates/multi_output.json
knowledge_basetemplates/knowledge_base.json
database_querytemplates/database_query.json
complex_reviewtemplates/complex_review.json

多模式混合

如果需求跨越多个模式（如"图片识别+知识库搜索"），应：

  1. 选择主模式作为骨架
  2. 从其他模式中补充需要的节点
  3. 参考 references/node_catalog.json 构建额外节点
  4. 参考 AI工作流参考示例/ 中的类似官方示例

阶段 3：模板填充

步骤 3.1：读取模板

读取选中的模板 JSON 文件，理解其骨架结构。

步骤 3.2：生成 UUID

为每个节点和每条 Edge 生成新的 ULID 格式 UUID：

  • 格式：26 个字符，Crockford Base32
  • 确保同一工作流内所有 UUID 唯一
  • 重要：生成后，需要更新所有引用该 UUID 的地方（Edge 的 source/target、inputsSchemas 的 uuid、outputsSchemas 的 uuid、Edge 的 sourceHandle/targetHandle）

步骤 3.3：填充节点内容

根据用户需求填充以下字段：

输入节点

  • inputs[].label：设置有意义的输入提示（如"请输入产品名称"、"请上传发票照片"）
  • outputs[].name：可自定义为有意义的变量名（如"产品名称"而非"input_text_0"）

LLM 节点

  • inputs.channel：选择合适的厂商
    • azure（OpenAI 系列），deepseek，gemini
  • inputs.model：选择合适的模型
    • 文本生成/创意类：gpt-5.2
    • 精确/代码/分析类：gpt-4o、deepseek-chat
    • 多模态/视觉类：gemini-3-flash、gemini-2.5-flash（用 vision 节点）
    • 性价比优先：deepseek-chat
  • inputs.temperature：创意程度
    • 创意文案类：0.7-1.0
    • 分析/提取类：0-0.3
    • 通用：0.5
  • inputs.system：核心 — 根据用户需求编写高质量的 System Prompt
  • inputs.user：用户输入 Prompt，通过 {{变量名}} 引用上游输出

输出节点

  • inputs[1].label：设置有意义的输出标签（如"分析结果"、"生成的文案"）

步骤 3.4：构建 Edge 连接

根据节点间的数据依赖关系构建 Edge：

  1. 每条 Edge 需要新的 ULID 作为 id
  2. source 设为上游节点 UUID，target 设为下游节点 UUID
  3. Edge 样式使用固定模板（参见 node_catalog.json 中的 edge_template）
  4. 多输入节点需要设置 sourceHandle 和 targetHandle：
    • sourceHandle: {source_uuid}-1-{output_apiName}
    • targetHandle: {target_uuid}-in-in-mask 或 {target_uuid}-1-{input_name}-in-mask

步骤 3.5：计算 Position 坐标

按照从左到右的布局排列节点：

  • 水平间距：400-500px
  • 垂直间距：250px（并行节点）
  • 输入节点从 x=100 开始
  • 后续节点每层增加 ~450px

步骤 3.6：同步 InputsSchemas 和 OutputsSchemas

  • inputsSchemas：与所有 input_text / input_image 节点一一对应
    • uuid 与对应 input 节点 UUID 相同
    • inputs[].label 与节点 inputs[].label 相同
    • outputs 与节点 outputs 相同
  • outputsSchemas：与所有 output_text / output_image / output_table 节点一一对应
    • uuid 与对应 output 节点 UUID 相同
    • 面板配置参考 node_catalog.json 中各 output 节点的 outputsSchema
    • inputs[0].value（param_variable 的 value）与节点中 param_variable 的 value 相同

步骤 3.7：增减节点（如需要）

如果模板的节点数量与实际需求不匹配：

增加节点时：

  1. 从 node_catalog.json 获取节点字段模板
  2. 生成新 UUID
  3. 设置合理的 Position
  4. 增加对应的 Edge
  5. 如果是 input/output 节点，同步更新 inputsSchemas/outputsSchemas
  6. 多个同类节点时，outputs[].apiName 需递增（如 output_text_0, output_text_1, output_text_2）

删除节点时：

  1. 删除节点本身
  2. 删除相关 Edge
  3. 如果是 input/output 节点，同步删除 inputsSchemas/outputsSchemas

阶段 4：校验

生成 JSON 后，按以下清单逐项校验：

4.1 结构完整性

  • JSON 顶层包含 edges、inputsSchemas、nodes、outputsSchemas 四个数组
  • 可被 JSON.parse() 正确解析（无语法错误）

4.2 节点完整性

  • 每个节点都有 uuid、functionName、name、title、version、position、inputs、outputs
  • 所有 UUID 在整个 JSON 内唯一（节点间不重复，节点与 Edge ID 不重复）
  • 节点 functionName 和 name 与 node_catalog.json 中的定义匹配

4.3 Edge 完整性

  • 每条 Edge 都有唯一 id
  • 每条 Edge 的 source 指向一个存在的节点 UUID
  • 每条 Edge 的 target 指向一个存在的节点 UUID
  • sourceHandle（如存在）格式正确且引用的 output_apiName 存在
  • targetHandle（如存在）引用的节点 UUID 存在

4.4 变量引用完整性

  • 所有 {{变量名}} 引用都能解析到某个上游节点的 outputs[].name 或 outputs[].apiName
  • 不存在循环引用（A 引用 B、B 引用 A）

4.5 Schema 一致性

  • inputsSchemas 数量 == input_text + input_image 节点数量
  • outputsSchemas 数量 == output_text + output_image + output_table 节点数量
  • 每个 Schema 的 uuid 与对应节点 UUID 匹配
  • 每个 Schema 的 outputs 与对应节点 outputs 一致

阶段 5：输出

输出文件

将生成的 JSON 保存到项目目录下：

生成的工作流/{工作流名称}.json

输出说明

同时提供一段简要的设计说明，包含：

  1. 工作流名称
  2. 使用的模式（如"简单线性"、"图片分析"等）
  3. 节点清单（列出所有节点及其作用）
  4. 数据流向（简要描述数据如何从输入流向输出）
  5. 需要用户配置的项（如知识库 ID、数据库 ID、API Key 等）

补充说明

Prompt 编写原则

为 LLM 节点编写 System Prompt 时，遵循以下原则：

  1. 角色定义：明确 AI 扮演的角色
  2. 任务描述：清晰说明任务目标
  3. 输出格式：指定输出的格式要求（纯文本/JSON/Markdown等）
  4. 约束条件：列出必须遵守的规则
  5. 示例（可选）：提供1-2个输入输出示例

参考 AI工作流参考示例/ 中的官方 Prompt 获取灵感。

模型选择指南

场景推荐模型channel
通用文本生成gpt-5.2azure
精确分析/代码gpt-4oazure
多模态视觉理解gemini-3-flashgemini
高级推理gemini-2.5-flashgemini
性价比优先deepseek-chatdeepseek
文生图gpt-image-1.5azure
图生图gemini-3-pro-image-previewgoogle

从官方示例学习

如果用户的需求与某个官方示例非常相似，优先参考该示例的 JSON 结构：

  1. 在 AI工作流参考示例/ 目录中查找相关文件
  2. 读取其 JSON 内容
  3. 理解其 Prompt 写法和节点连接方式
  4. 基于该示例进行调整

Source Transparency

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