需完成环境准备、脚本集成、触发机制配置等环节：一、安装python 3.9+及seedance==2.0.3等依赖；二、编写yaml格式workflow.yml，含name、triggers、steps；三、配置schedule、filesystem或http触发器；四、执行seedance serve启动服务；五、通过日志文件和debug动作调试。
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如果您希望在本地环境中构建一套可重复执行的自动化工作流，并通过 Seedance 2.0 脚本实现任务触发与编排，则需完成环境准备、脚本集成、触发机制配置等关键环节。以下是具体实施步骤：
一、安装 Seedance 2.0 运行时依赖
Seedance 2.0 基于 Python 构建，需确保本地已部署兼容版本的解释器及必要扩展库，否则脚本无法加载核心模块。
1、确认系统已安装 Python 3.9 或更高版本，执行 python --version 验证。
2、使用 pip 安装 Seedance 2.0 主包：pip install seedance==2.0.3（必须指定精确版本号）。
3、安装可选但推荐的依赖：pip install pyyaml watchdog，用于配置解析与文件监听功能。
二、编写 Seedance 工作流定义文件
Seedance 2.0 使用 YAML 格式声明工作流逻辑，每个 .yml 文件对应一个独立可调度的任务单元，需严格遵循字段命名与嵌套层级规则。
1、在项目根目录新建 workflow.yml 文件。
2、填入标准结构：包含 name、triggers、steps 三个顶层键。
3、在 steps 下逐条定义 Shell 命令或 Python 函数调用，每步须有唯一 id 和 action 字段。
三、配置本地触发器类型
Seedance 2.0 支持多种本地事件驱动方式，不同触发器适用于不同场景，需根据实际需求选择并启用对应模块。
1、启用定时触发：在 triggers 区块中添加 schedule: "0 * * * *" 表示每小时执行一次。
✅ 五大心智模型（M1-M5）全保留 ✅ 四层建筑法（L1-L4）完整表格化 ✅ @多模态绑定语法优先级表 ✅ 20+ 场景诊断表（问题/原因/修复/边界） ✅ 八大行业模板（都配了完整提示词示例） ✅ 诚实能力边界表 ✅ Agent 触发关键词 + 标准入参/出参 ✅ 表达 DNA 固定风格
2、启用文件变更触发：添加 filesystem: {paths: ["./input"], patterns: ["*.csv"]} 监听指定目录下的 CSV 文件写入。
3、启用 HTTP 端点触发：添加 http: {port: 8080, path: "/run"}，启动后可通过 curl 发送 POST 请求触发流程。
四、运行 Seedance 工作流服务
Seedance 2.0 以守护进程模式运行，需在工作流定义所在目录中启动服务实例，所有触发逻辑由内置调度器统一管理。
1、进入含 workflow.yml 的目录，执行：seedance serve --config workflow.yml。
2、观察终端输出，确认出现 "Scheduler started" 和 "HTTP server listening on :8080"（如启用 HTTP 触发）。
3、保持该终端持续运行，不可关闭；若需后台运行，使用 nohup 或 systemd 封装，但禁止直接 Ctrl+C 终止。
五、调试与日志验证方法
Seedance 2.0 默认将每步执行状态、输入参数、返回值写入本地日志文件，是定位脚本异常与数据流转问题的核心依据。
1、默认日志路径为 ./seedance/logs/execution_YYYYMMDD.log，按日期滚动生成。
2、在 steps 中任意位置插入 debug 类型动作：action: debug; input: "{{ $.step1.output }}" ，强制输出上游结果。
3、查看最新日志行时，使用命令：tail -n 20 ./seedance/logs/execution_$(date +%Y%m%d).log。
