扣子平台工作流需严格遵循输入契约、安全重试、显式变量传递、子工作流封装及错误降级五项规范。首步定义必需变量并约束类型；次步用loop+condition实现三次限时时重试；三步所有变量必须{{}}显式引用；四步高频逻辑封装为子工作流统一调用；五步每个llm/image节点后接condition做空值或失败降级，确保生产稳定性。
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你需要在扣子平台搭建一个稳定、可维护、能应对真实业务压力的工作流，而不是堆砌节点后勉强跑通的半成品。真实项目里常遇到分支混乱、重试失控、变量传错、超时崩溃等问题，这些问题不会在测试环境暴露，只会在用户量上涨时集中爆发。
明确工作流边界与输入契约
第一步：在开始节点上定义且仅定义【必需变量】，如 user_id、query_text、timestamp，其余字段一律不声明。多声明一个变量，后续每个节点都要处理它的空值或默认值，徒增逻辑分支。
第二步：为每个输入变量写明类型和约束，例如 query_text 类型为 string，长度限制 500 字符，超出则截断并记录 warning 日志——这一步不做，LLM 节点可能因超长输入直接报错中断，且错误信息不提示具体哪一字段越界。
第三步：把所有非结构化输入（比如用户粘贴的一段网页 HTML、截图 OCR 文本）统一走 Code 节点做预清洗，剥离无关标签、合并换行、过滤控制字符。别指望 LLM 节点自己“理解”脏数据，它只会把噪声当语义一起消化。
用 Condition + Loop 组合实现安全重试
方法一：HTTP 节点调外部 API 失败时，必须搭配 Loop 节点做重试，且 Loop 的最大次数设为 3，超时时间设为 8 秒。扣子默认重试无上限，一次网络抖动就可能触发无限循环，token 和计费双双失控。
方法二：Condition 节点判断 HTTP 返回状态码是否为 2xx，不是则走失败分支；失败分支里必须包含一个 Code 节点，记录 error_code、retry_count、原始响应体到日志变量，再把该变量传给 Loop 节点作为继续条件。漏掉日志记录，故障排查时你将面对一片空白的运行记录。
这一步操作起来很简单，直接把 Loop 节点拖到 Condition 的“否”出口就行，但关键在于 Loop 的“继续条件”表达式要写成 {{log.retry_count
变量传递必须显式声明，禁止隐式引用
每个节点的输入框里，所有变量都必须写成 {{xxx}} 格式，哪怕只有一个变量。扣子允许省略双大括号直接写变量名，但一旦某节点输出字段改名，所有未加 {{}} 的下游节点会静默失效，不报错、不警告、输出为空字符串。
特别注意：LLM 节点的 prompt 字段里如果要插入变量，必须用 {{input}} 这种格式，不能写成 $input 或 {input}。其他写法会被当作纯文本传给模型，导致模型看到“$user_name”而不是张三的名字。
Code 节点返回 JSON 时，确保 key 名与下游节点期望的完全一致，大小写、下划线、空格都不能差。比如上游返回 {"product_name": "iPhone"}，下游却用 {{productname}} 引用，结果就是空值穿透整条链路。
子工作流封装高频复用逻辑
第一步：识别重复模式——当你在三个以上工作流里都写了“提取手机号+校验格式+脱敏前四位”的 Code 节点，这就是封装信号。
第二步：新建一个独立工作流，只保留开始→Code→结束三个节点，Code 里写好完整逻辑，输出固定为 { "phone_masked": "138****1234", "is_valid": true }。
第三步：原工作流中删掉那堆 Code 节点，在对应位置插入 Plugin 节点，选择“调用工作流”，填入刚建好的子工作流 ID，并映射输入变量 {{raw_text}} → {{input}}。
第四步：所有调用该子工作流的地方，统一更新输出引用为 {{sub_workflow.phone_masked}}。以后只需改子工作流一次，全部生效。
注意：子工作流的开始节点变量名必须与调用方映射关系严格匹配，比如子工作流期待 input，你就不能传 text_content，否则整个子流程拿不到输入，静默返回空对象。
生产环境必须开启错误捕获与降级路径
在每个 LLM 节点后立即接一个 Condition 节点，判断 {{llm_node.output_text}} 是否为空字符串或包含关键词“抱歉”“无法回答”“内容受限”。是则走降级分支，返回预设的兜底话术，比如“当前问题较复杂，已转人工处理，请稍候”。
在每个 Image 节点后加一个 Condition，判断 {{image_node.image_url}} 是否以 https:// 开头，不是则说明生图失败，跳转至备用方案：返回一张通用占位图 URL，并附带文字说明“AI 正在优化画面，请稍后再试”。
所有降级分支最终必须汇聚到同一个结束节点，且该节点输出字段命名与主路径一致，例如都叫 final_response。否则前端解析时会因字段缺失而报错。
