工作原理

工作流是一系列步骤

这就是全部模型，而且它刻意显得平淡无奇。某件事启动一次运行。运行走完一列步骤。其中一些步骤会思考，大多数不会，还有少数会等待。列表走完，运行也就结束——而它做过的每一个决定都被记录下来。

1描述用一句话说明你想完成的工作。

2构建大约两分钟后，一个真实的工作流。

3设置连接账号、修改措辞、调整一个等待。

4模拟用真实记录做一次试运行。任何东西都不会离开这里。

5发布版本已固定。进行中的运行保留它们进入时所用的版本。

6观察每次运行、每个步骤都有日志，并记录下促成决定的那些值。

大多数自动化工具要求你在还不知道它是什么之前就先画出这个序列。你拿到的是一块空白画布和一份四百个集成的清单，而最初的二十分钟都花在回忆你想要的东西到底叫什么上。

castomFLOW 把它倒了过来。你写下那句话，工作流就构建好了。之后的一切都是在编辑某个具体的东西，这和凭空发明某个抽象的东西是完全不同的工作。

三种步骤

确定性步骤负责抓取、转换、分支、等待、写入和发送。同样的输入永远产生同样的输出。它们运行快、零成本，而且像基础设施应有的那样乏味。

AI 步骤负责分类、起草、总结和选择。它们接收结构化输入并返回结构化输出，所以模型永远不会超出你定义的形状自行发挥。这些是你要付费的步骤，而定价就是为了让你对它们精打细算。

流程步骤完全不对外部世界采取行动。它们等待、按条件分支、在两条路径之间分流、把一次运行暂停到静默时段结束，或者把一个目标标记为已达成并停止。

一个工作流可以在三者之间自由切换。由任务决定哪些部分需要思考。

已付款 → 开发票 → 发通知运行 #40 118

耗时：4.1 秒付费步骤：1

引擎，逐个部件

这里没有隐藏的复杂性。读完这六页，你就读完了整个产品。

从你的一句话到一个建好的工作流，这两分钟里实际发生了什么——以及你会得到什么。

一次运行可以如何启动、一个步骤能做什么，以及等待、条件、分流和目标如何塑造路径。

只在这里存在、别处没有的步骤，因为它们背后的平台属于同一个家族。

HTTP 进、HTTP 出、身份验证、分页、速率限制、签名——还有那个只说 CSV 的系统。

模拟、版本锁定、不会重复发送的重试，以及一份为人而写的日志。

确定性步骤运行免费。你只为调用模型的步骤和你运营的工作流数量付费。

它不是通用编程环境。如果任务需要真正的编程语言，就用真正的语言写好，然后通过 HTTP 在一个步骤里调用它——这是受支持且常常明智的做法，不是认输。

它不是一个自己决定下一步做什么的智能体。AI 步骤在你选定的位置被调用，接收你选定的输入，并被约束在你定义的形状之内。顺序由你掌控。这是一个刻意的限制，也正是每次运行可复现的原因。

说实话的部分：两分钟内为你建好的工作流是一份好草稿，不是成品。它会有一处你不认同的等待，和几处你不会那样用的措辞。花二十分钟编辑是正常的——之所以是二十分钟而不是一下午，是因为形状已经在了。