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安装 belt CLI 技能： npx skills add belt-sh/cli

AI 自动化工作流

通过 inference.sh CLI 构建自动化 AI 工作流。

快速开始

需要 installation.sh CLI (belt)。安装指南

belt login

# 简单自动化：每日生成图片
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "Inspirational quote background, minimalist design, date: '"$(date +%Y-%m-%d)"'"
}'

自动化模式

模式 1：批处理

使用相同工作流处理多个项目。

#!/bin/bash
# batch_images.sh - 为多个提示生成图片

PROMPTS=(
  "Mountain landscape at sunrise"
  "Ocean waves at sunset"
  "Forest path in autumn"
  "Desert dunes at night"
)

for prompt in "${PROMPTS[@]}"; do
  echo "正在生成：$prompt"
  belt app run falai/flux-dev --input "{
    \"prompt\": \"$prompt, professional photography, 4K\"
  }" > "output_${prompt// /_}.json"
  sleep 2  # 限速
done

模式 2：顺序管道

串联多个 AI 操作。

#!/bin/bash
# content_pipeline.sh - 完整的内容创作管道

TOPIC="AI in healthcare"

# 步骤 1：调研
echo "正在调研..."
RESEARCH=$(belt app run tavily/search-assistant --input "{
  \"query\": \"$TOPIC latest developments\"
}")

# 步骤 2：撰写文章
echo "正在写文章..."
ARTICLE=$(belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input "{
  \"prompt\": \"Write a 500-word blog post about $TOPIC based on: $RESEARCH\"
}")

# 步骤 3：生成图片
echo "正在生成图片..."
IMAGE=$(belt app run falai/flux-dev --input "{
  \"prompt\": \"Blog header image for article about $TOPIC, modern, professional\"
}")

# 步骤 4：生成社交媒体帖子
echo "正在创建社交媒体帖子..."
SOCIAL=$(belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
  \"prompt\": \"Write a Twitter thread (5 tweets) summarizing: $ARTICLE\"
}")

echo "管道完成！"

模式 3：并行处理

同时运行多个操作。

#!/bin/bash
# parallel_generation.sh - 并行生成多个资源

# 在后台启动所有任务
belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "Hero image..."}' > hero.json &
PID1=$!

belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "Feature image 1..."}' > feature1.json &
PID2=$!

belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "Feature image 2..."}' > feature2.json &
PID3=$!

# 等待所有任务完成
wait $PID1 $PID2 $PID3
echo "所有图片已生成！"

模式 4：条件工作流

根据结果进行分支。

#!/bin/bash
# conditional_workflow.sh - 基于内容分析进行处理

INPUT_TEXT="$1"

# 分析内容
ANALYSIS=$(belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
  \"prompt\": \"Classify this text as: positive, negative, or neutral. Return only the classification.\n\n$INPUT_TEXT\"
}")

# 根据结果分支
case "$ANALYSIS" in
  *positive*)
    echo "正在生成庆祝图片..."
    belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "Celebration, success, happy"}'
    ;;
  *negative*)
    echo "正在生成支持性消息..."
    belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input "{
      \"prompt\": \"Write a supportive, encouraging response to: $INPUT_TEXT\"
    }"
    ;;
  *)
    echo "正在生成中性确认..."
    ;;
esac

模式 5：带降级的重试

优雅地处理失败。

#!/bin/bash
# retry_workflow.sh - 重试失败的操作

generate_with_retry() {
  local prompt="$1"
  local max_attempts=3
  local attempt=1

  while [ $attempt -le $max_attempts ]; do
    echo "第 $attempt 次尝试..."

    result=$(belt app run falai/flux-dev --input "{\"prompt\": \"$prompt\"}" 2>&1)

    if [ $? -eq 0 ]; then
      echo "$result"
      return 0
    fi

    echo "失败，正在重试..."
    ((attempt++))
    sleep $((attempt * 2))  # 指数退避
  done

  # 降级到其他模型
  echo "降级到备用模型..."
  belt app run google/imagen-3 --input "{\"prompt\": \"$prompt\"}"
}

generate_with_retry "A beautiful sunset over mountains"

定时自动化

Cron 任务设置

# 编辑 crontab
crontab -e

# 每天上午 9 点生成内容
0 9 * * * /path/to/daily_content.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1

# 每周一上午 8 点生成周报
0 8 * * 1 /path/to/weekly_report.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1

# 每 6 小时生成社交媒体内容
0 */6 * * * /path/to/social_content.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1

每日内容脚本

#!/bin/bash
# daily_content.sh - 每天上午 9 点运行

DATE=$(date +%Y-%m-%d)
OUTPUT_DIR="/output/$DATE"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

# 生成每日名言图片
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "Motivational quote background, minimalist, morning vibes"
}' > "$OUTPUT_DIR/quote_image.json"

# 生成每日提示
belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
  "prompt": "Give me one actionable productivity tip for today. Be concise."
}' > "$OUTPUT_DIR/daily_tip.json"

# 发布到社交媒体（可选）
# belt app run twitter/post-tweet --input "{...}"

echo "每日内容已生成：$DATE"

监控与日志

日志包装器

#!/bin/bash
# logged_workflow.sh - 带全面日志记录

LOG_FILE="/var/log/ai-workflow-$(date +%Y%m%d).log"

log() {
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" | tee -a "$LOG_FILE"
}

log "开始工作流"

# 跟踪执行时间
START_TIME=$(date +%s)

# 运行工作流
log "正在生成图片..."
RESULT=$(belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "test"}' 2>&1)
STATUS=$?

if [ $STATUS -eq 0 ]; then
  log "成功：图片已生成"
else
  log "错误：$RESULT"
fi

END_TIME=$(date +%s)
DURATION=$((END_TIME - START_TIME))
log "在 ${DURATION} 秒内完成"

错误告警

#!/bin/bash
# monitored_workflow.sh - 带错误告警

run_with_alert() {
  local result
  result=$("$@" 2>&1)
  local status=$?

  if [ $status -ne 0 ]; then
    # 发送告警（webhook、邮件等）
    curl -X POST "https://your-webhook.com/alert" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d "{\"error\": \"$result\", \"command\": \"$*\"}"
  fi

  echo "$result"
  return $status
}

run_with_alert belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "test"}'

Python SDK 自动化

#!/usr/bin/env python3
# automation.py - 基于 Python 的工作流

import subprocess
import json
from datetime import datetime
from pathlib import Path

def run_infsh(app_id: str, input_data: dict) -> dict:
    """运行 inference.sh 应用并返回结果。"""
    result = subprocess.run(
        ["belt", "app", "run", app_id, "--input", json.dumps(input_data)],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    return json.loads(result.stdout) if result.returncode == 0 else None

def daily_content_pipeline():
    """生成每日内容。"""
    date_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    output_dir = Path(f"output/{date_str}")
    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # 生成图片
    image = run_infsh("falai/flux-dev", {
        "prompt": f"Daily inspiration for {date_str}, beautiful, uplifting"
    })
    (output_dir / "image.json").write_text(json.dumps(image))

    # 生成标题
    caption = run_infsh("openrouter/claude-haiku-45", {
        "prompt": "Write an inspiring caption for a daily motivation post. 2-3 sentences."
    })
    (output_dir / "caption.json").write_text(json.dumps(caption))

    print(f"已生成 {date_str} 的内容")

if __name__ == "__main__":
    daily_content_pipeline()

工作流模板

内容日历自动化

#!/bin/bash
# content_calendar.sh - 生成一周的内容

TOPICS=("productivity" "wellness" "technology" "creativity" "leadership")
DAYS=("Monday" "Tuesday" "Wednesday" "Thursday" "Friday")

for i in "${!DAYS[@]}"; do
  DAY=${DAYS[$i]}
  TOPIC=${TOPICS[$i]}

  echo "正在生成 $DAY 关于 $TOPIC 的内容..."

  # 图片
  belt app run falai/flux-dev --input "{
    \"prompt\": \"$TOPIC theme, $DAY motivation, social media style\"
  }" > "content/${DAY}_image.json"

  # 标题
  belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
    \"prompt\": \"Write a $DAY motivation post about $TOPIC. Include hashtags.\"
  }" > "content/${DAY}_caption.json"
done

数据处理管道

#!/bin/bash
# data_processing.sh - 处理和分析数据文件

INPUT_DIR="./data/raw"
OUTPUT_DIR="./data/processed"

for file in "$INPUT_DIR"/*.txt; do
  filename=$(basename "$file" .txt)

  # 分析内容
  belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
    \"prompt\": \"Analyze this data and provide key insights in JSON format: $(cat $file)\"
  }" > "$OUTPUT_DIR/${filename}_analysis.json"

done

最佳实践

1. 限速 - 在 API 调用之间添加延迟
2. 错误处理 - 始终检查返回码
3. 日志记录 - 跟踪所有操作
4. 幂等性 - 设计为可安全重跑
5. 监控 - 失败时发送告警
6. 备份 - 保存中间结果
7. 超时 - 设置合理的限制

相关技能

# 内容管道
npx skills add inference-sh/skills@ai-content-pipeline

# RAG 管道
npx skills add inference-sh/skills@ai-rag-pipeline

# 社交媒体自动化
npx skills add inference-sh/skills@ai-social-media-content

# 完整平台技能
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli

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