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如果您希望将日常办公任务转化为可重复、可调度、可验证的ai执行流程，则需要构建结构化的qclaw工作流。以下是针对不同业务场景设计与编排自动化工作流的具体方案：
一、基于单Agent的线性工作流设计
该方式适用于任务逻辑清晰、步骤顺序固定、无需并行处理的场景，例如日报生成、文件归档或数据清洗。核心在于将自然语言指令精准映射为可执行节点链，每个节点调用对应Skill完成原子操作。
1、在QClaw工作空间中新建「workflow」目录，创建以日期命名的YAML配置文件，如daily_report_v2.yaml。
2、定义输入源节点：指定Excel路径、时间范围参数及字段映射规则，例如source: D:/data/hydrology/2026-05-*.xlsx。
3、配置数据清洗节点：启用clean_excel Skill，设置空值填充策略、时间列标准化格式为YYYY-MM-DD HH:MM。
4、插入行业Prompt分析节点：加载预设的hydrology_judgment.prompt模板，强制输出仅含监测点位、极值、风险判定三项字段。
5、绑定文档生成节点：调用docx_writer Skill，使用本地report_template.docx作为样式基准。
6、添加微信推送节点：配置企业微信机器人Webhook地址，设定每日8:10定时触发。
二、多Agent协同工作流编排
该方式适用于任务维度复杂、需角色分工、结果需交叉验证的场景，例如竞品全量分析、跨系统数据对账或异常联合研判。QClaw V2主Agent负责任务拆解与状态同步，各专业Agent独立运行且上下文隔离。
1、启动QClaw V2主界面，在「Team Builder」中点击「新建协作组」。
2、为协作组命名并选择基础模型，例如命名为Competitor_Analysis_Team，默认模型选DeepSeek-V3。
3、添加三类专业Agent：命名为DataCollector（专注网页抓取与PDF解析）、Analyst（专注趋势建模与对比推理）、Reporter（专注合规表述与格式封装）。
4、为主Agent配置调度规则：当收到指令“生成本周竞品分析报告”时，自动向DataCollector分发5个目标公众号URL，向Analyst注入行业指标权重表，向Reporter加载最新版《内容合规白皮书》。
5、设置共享记忆区路径为./memory/shared/competitor_202605，所有Agent完成子任务后必须将中间产物存入该目录对应子文件夹。
6、启用冲突仲裁机制：若DataCollector与Analyst对同一数据项的置信度差异超过阈值0.35，则触发主Agent人工确认弹窗。
三、事件驱动型工作流配置
该方式适用于响应外部信号即时触发动作的场景，例如航标遥测告警响应、邮件关键词拦截、日志异常波动预警。依赖QClaw的本地监听能力与系统级事件钩子，不依赖定时轮询。
1、在QClaw设置中启用「Event Monitor」模块，勾选「文件系统变更」「邮件收件箱新增」「Windows事件日志」三项监听源。
2、为航标异常筛查场景创建触发规则：监听路径D:/beacon/logs/下新增的*_alert.json文件，且文件内"level"字段值为"red"。
3、绑定响应动作链：调用json_parser Skill提取beacon_id与timestamp，再调用map_locator Skill查询GIS坐标，最后通过微信推送含定位截图的告警卡片。
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4、配置静默期规则：同一beacon_id在30分钟内重复触发仅推送首次告警，避免消息刷屏。
5、开启失败重试策略：若map_locator执行超时，则降级调用离线缓存坐标表，并标记为low_precision状态。
6、将该事件流保存为beacon_red_alert.workflow，部署至./triggers/active/目录即刻生效。
四、混合式工作流嵌套架构
该方式适用于需融合人工判断与AI执行的混合决策场景，例如合同关键条款审核、客户投诉分级响应、审批材料完整性校验。通过显式插入人工确认节点，实现人机责任边界划分。
1、在QClaw工作流编辑器中导入已有的contract_review_base.yaml流程图。
2、在「条款风险识别」节点后插入人工确认网关，配置弹窗标题为【高风险条款待确认】，选项为「接受建议修改」「保留原文」「转交法务」。
3、为每个选项绑定分支路径：选择「接受建议修改」则自动调用word_editor Skill覆盖原文；选择「转交法务」则生成带水印PDF并上传至\fileserverlegalpending。
4、设置超时自动降级：若人工未在2小时内响应，则触发备用路径——调用legal_qa Skill二次核查，并标注auto_approved_by_AI水印。
5、所有人工操作记录实时写入./audit/contract_review_202605.log，包含操作者ID、时间戳、选择项及原始条款快照。
6、完成配置后点击「发布为服务」，获取唯一workflow_id: wrk-7d9f2a4e，供其他系统通过API调用。
五、工作流版本化与灰度发布管理
该方式适用于生产环境需控制变更风险、支持回滚与AB测试的场景，例如运维指令集升级、报表模板切换、Prompt策略迭代。QClaw通过Git式版本快照与流量分流机制保障稳定性。
1、在QClaw根目录初始化Git仓库，执行git init并关联私有代码托管地址https://git.internal/qclaw-workflows。
2、每次修改工作流配置后，使用qclaw workflow commit -m "v2.3.1: 优化水文预警阈值算法"命令生成版本快照。
3、在「Deployment Center」中为daily_report工作流创建两个版本别名：stable指向v2.2.0，beta指向v2.3.1。
4、配置灰度分流规则：将10%的微信指令流量路由至beta版本，其余走stable；分流依据为用户微信OpenID哈希值末两位。
5、启用健康度监控：当beta版本单日失败率超过5%或平均耗时增长超30%，自动暂停该版本流量并发送告警至运维群。
6、回滚操作只需在控制台选择历史版本号，点击「设为stable」，QClaw将在下次指令调度时自动加载对应配置。
