北京
每天早上重復(fù)這套動作：打開五個標(biāo)簽頁，掃一遍標(biāo)題，粘貼到大語言模型，等它總結(jié)，復(fù)制到文件，再轉(zhuǎn)發(fā)到Telegram。手工操作，機(jī)械重復(fù)，忙起來就跳過——偏偏這時候你最需要它。
我把整套流程自動化了，包括大模型調(diào)用，只用一個TOML文件。不用Python，不用Bash膠水，不用三個獨(dú)立的定時任務(wù)。Zenii按時間表跑完整條流水線，步驟之間傳遞輸出，在我倒第一杯咖啡前就把Telegram消息發(fā)出去。
具體怎么實(shí)現(xiàn)的？四步，一個時間表。工作流抓取熱點(diǎn)新聞，用大模型總結(jié)成五條要點(diǎn)簡報，然后并行分流——同時保存到本地文件，同時發(fā)送到Telegram。
配置長這樣：先定義ID、名稱、描述和schema版本，時間表設(shè)為每天11點(diǎn)15分。第一步用web_search工具抓取"今日科技熱點(diǎn)"；第二步是LLM節(jié)點(diǎn)，提示詞讓它把搜索結(jié)果總結(jié)成五條要點(diǎn)，用Markdown格式，這步依賴第一步完成；第三步用file_write工具把結(jié)果存到指定路徑；第四步用channel_send工具發(fā)往Telegram頻道。后兩步都依賴第二步，所以它們并行執(zhí)行。
Zenii根據(jù)depends_on聲明構(gòu)建有向無環(huán)圖（DAG），循環(huán)依賴在保存時就被拒絕。沒有依賴的步驟先跑，其他的等上游完成。布局里的x/y坐標(biāo)只是視覺畫布上的位置，不影響執(zhí)行順序——那完全由depends_on決定。
模板語法{{steps.step_name.output}}可以用在任何字段：LLM提示詞、工具參數(shù)、條件表達(dá)式。還能引用{{steps.step_name.success}}和{{steps.step_name.error}}做流程控制。
你甚至不用手寫TOML。在Zenii的聊天界面用 plain English 描述工作流，它會生成完整配置、連好依賴圖、設(shè)好時間表。上面那個每日簡報，就是一句話生成的。
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