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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name: "workflow-catalyst-free"
description: "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。"
license: Proprietary
allowed-tools: read exec
compatibility: "Requires LLM with tool-use capability"
metadata:
displayName: "工作流催化器(免费版)"
version: "1.0.0"
summary: "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。"
tags:
- "工作流自动化"
- "效率提升"
- "脚本生成"
- "任务自动化"
source: "SkillHub"
converted_at: "2026-07-22T17:58:36"
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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)
```text
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)
```text
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:
```text
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?
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?
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?
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。
```text
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。
```text
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
```text
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
```text
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
```text
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。
```text
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。
```text
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。
```text
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
```text
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
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## License与版权声明
本技能基于原始开源作品改进,保留原始版权声明:
- 原始作品:Auto Workflow
- 原始license:MIT
- 改进作品:工作流催化器(免费版) © 2026
- 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%
原始MIT license允许使用、复制、修改和分发,需保留版权声明。本改进作品在保留原始版权声明的基础上添加自有署名,完全符合MIT license要求。
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## 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
```text
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
```
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