工作流指南

Friday 工作流引擎基于 DAG（有向无环图）实现可视化自动化编排。通过将不同功能的节点以连线方式串联，你可以构建从需求触发到代码交付的完整自动化流程。

核心概念一张图：

1 触发器接收事件2 节点链依次处理3 输出执行结果

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如果你还没有部署 Friday，请先阅读快速开始指南完成安装和基础配置。引擎的内部实现见工作流引擎。

创建工作流

进入目标项目页面
点击左侧导航栏的「工作流」标签
点击「创建工作流」按钮
填写工作流名称和描述
进入可视化编辑器

在可视化编辑器中，你可以通过拖拽方式添加节点，并用连线定义节点之间的执行顺序。每个工作流必须以一个触发器节点作为起点。

配置触发器

触发器是工作流的入口，决定了工作流何时被启动。Friday 提供三种触发器类型：

飞书事件触发（feishu_event_trigger）

监听飞书工作项的状态变更等事件，自动启动工作流。

适用场景： 需求状态流转时自动触发 AI 方案生成、编码等操作。

配置项：

字段	必填	说明
`event_type`	是	监听的飞书事件类型（单选）
`project_ids`	否	要监听的 Friday 项目 ID 列表，留空监听所有项目
`filter_project_key`	否	飞书项目 Key（高级用法：直接指定飞书项目标识）
`filter_work_item_type`	否	仅处理指定类型的工作项（story/task/bug/epic/feature）
`filter_status`	否	状态过滤，仅在指定状态变更时触发
`filter_status_custom`	否	自定义状态 key，多个用逗号分隔
`exclude_project_ids`	否	要排除的项目 ID 列表
`exclude_work_item_pattern`	否	排除工作项（包含匹配）：工作项名称包含此文本时被排除
`exclude_work_item_regex`	否	排除工作项（正则匹配）：使用正则表达式匹配要排除的工作项

配置示例：

json

{
  "event_type": "work_item_status_changed",
  "filter_status": ["开发中"],
  "filter_work_item_type": "story",
  "exclude_work_item_pattern": "测试",
  "exclude_work_item_regex": "^\\[SKIP\\]"
}

手动触发（manual_trigger）

通过 Web UI 按钮或 API 调用手动启动工作流。

适用场景： 调试、测试，或需要人工决定何时执行的场景。

配置项：

字段	必填	说明
`input_schema`	否	定义触发时用户需要输入的参数

配置示例：

json

{
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "work_item_id": { "type": "string", "description": "工作项 ID" },
      "branch_name": { "type": "string", "description": "目标分支" }
    },
    "required": ["work_item_id"]
  }
}

Webhook 触发（webhook_trigger）

接收外部系统发送的 HTTP POST 请求来启动工作流。

适用场景： 与 CI/CD、第三方系统集成。

配置项：

字段	必填	说明
`path`	否	自定义的 Webhook 路径后缀
`method`	否	HTTP 方法
`secret`	否	用于验证请求的签名密钥
`response_mode`	否	`immediate`（立即响应）或 `wait`（等待工作流完成后响应）

配置示例：

json

{
  "path": "deploy-trigger",
  "secret": "your-webhook-secret",
  "response_mode": "immediate"
}

配置节点

节点是工作流的核心执行单元。每个节点接收上游输出作为输入，处理后将结果传递给下游节点。

AI 节点组

AI 节点利用大语言模型完成智能化任务，是 Friday 的核心能力。

AI 方案生成（ai_plan_generation）

自动分析需求并生成结构化技术方案，支持跨仓库分析。

配置项	说明
`model`	LLM 模型，推荐 `claude-sonnet-4-20250514`
`feishu_field_key`	技术方案回填到飞书的目标字段 Key
`auto_transition_status`	方案生成后自动将工作项流转到指定状态

推荐配置

开启 auto_transition_status 并设为「待审核」，方案生成后自动流转状态，减少人工操作。

方案审批（ai_plan_approval）

审批技术方案，支持通过飞书群发送审批通知。

配置项	说明
`chat_id`	飞书群 ID，用于发送审批通知

AI 编码指派器（ai_coding_dispatcher）

根据技术方案自动创建编码任务，将方案拆分为可执行的编码单元。

配置项	说明
`merge_same_branch`	是否将目标相同仓库/分支的任务合并为单个编码任务（推荐开启）

AI 编码执行（ai_coding）

由 Runner 在 Docker 容器中隔离执行 AI 编码任务，自动创建 MR/PR。

配置项	说明
`container_image`	SubAgent 容器镜像
`timeout_seconds`	单个仓库编码超时（秒）
`chat_id`	飞书群 ID，用于发送结果通知和分支确认

执行模式

ai_coding 和 ai_code_review 为 runner_dispatched 模式，需要 Runner 在线才能执行。其他 AI 节点在 Server 端本地执行。

AI 代码审查（ai_code_review）

对 AI 编码结果进行多维度审查，支持多轮迭代审查。

配置项	说明
`model`	审查使用的 LLM 模型
`chat_id`	飞书群 ID，用于发送审查结果
`max_iterations`	Agent 审查迭代上限
`timeout_hours`	最大等待时间（小时）

AI Prompt（ai_prompt）

通用 AI 调用节点，可自定义 system prompt 和 user prompt，灵活处理各种文本任务。

配置项	说明
`system_prompt`	系统提示词，定义 AI 角色和行为
`user_prompt`	用户提示词，支持模板变量引用上游数据
`model`	LLM 模型

召回上下文（context_retrieval）

从向量数据库检索与当前任务相关的上下文信息，为后续 AI 节点提供参考资料。

AI 变量提取（ai_variable_extractor）

利用 AI 从非结构化文本中提取结构化变量，例如从需求描述中提取关键参数。

控制流节点组

控制流节点用于编排执行顺序和分支逻辑。

条件分支（condition）

根据表达式结果选择不同的执行路径。

配置项	说明
`expression`	条件表达式，返回 true 或 false
`true_branch`	条件为 true 时的下游节点
`false_branch`	条件为 false 时的下游节点

延迟（delay）

暂停工作流执行指定的时间。

配置项	说明
`duration_seconds`	延迟时间（秒）

并行分支 / 汇合（parallel / join）

将工作流分为多个并行执行的分支，并在所有分支完成后汇合继续执行。

配置项	说明
`branches`	并行分支配置

ForEach 循环（foreach）

对列表中的每个元素执行操作，支持串行和并发两种模式，适合批量处理多个仓库、多个工作项的场景。

配置项	说明
`list_source`	列表数据来源，支持模板变量（如 `{{input.items}}`）
`execution_mode`	`sequential`（串行）或 `parallel`（并发）
`max_concurrency`	并发模式下的最大并发数（1-50，默认 5）
`on_iteration_error`	`abort`（任一失败终止）或 `continue`（记录错误继续）

变量聚合（aggregate）

把多个上游节点的输出汇总成一个对象，常放在并行分支之后整理数据。

等待飞书字段（wait_feishu_field）

暂停工作流，等待飞书工作项指定字段变更为期望值后继续执行。

配置项	说明
`field_key`	等待的飞书字段 Key
`expected_value`	期望的字段值
`timeout_seconds`	超时时间（秒），超时后工作流失败

典型用法

用于「AI 方案生成」后等待人工审核通过，再继续后续编码流程。推荐设置 timeout_seconds 为 604800（7 天）。

人工审批（human_approval）

暂停工作流等待指定审批人操作，审批通过后继续执行。

配置项	说明
`approvers`	审批人列表
`timeout`	审批超时时间

操作节点组

操作节点执行具体的代码管理和数据处理操作。

创建分支（create_branch）

在关联的代码仓库中创建新分支。

配置项	说明
`branch_name_template`	分支名称模板，支持变量引用

创建 PR（create_pr）

在代码仓库中创建 Pull Request / Merge Request。

配置项	说明
`title_template`	PR 标题模板
`description_template`	PR 描述模板
`target_branch`	目标分支

合并 PR（merge_pr）

合并已创建的 Pull Request。

配置项	说明
`merge_method`	合并方式：`merge`、`squash` 或 `rebase`

获取空间信息（fetch_space_info）

获取项目空间的配置信息，包括关联仓库、飞书配置等数据。

配置项	说明
`space_identifier`	空间标识
`identifier_type`	标识类型
`include_repositories`	是否返回空间关联的仓库列表

代码执行（code）

在沙箱中执行一段 Python 代码处理上游数据，适合表达式不够用的数据加工场景。代码在执行前会经过 AST 校验，禁止 import、文件与网络访问等危险语法。

配置项	说明
`code`	要执行的 Python 代码
`timeout_seconds`	执行超时（秒）

变量提取（variable_extractor）

基于正则表达式或 JSONPath 从上游数据中提取变量。

集成节点组

集成节点用于与外部系统交互。

获取工作项详情（fetch_work_item）

从飞书项目空间拉取工作项的详细信息。

HTTP 请求（http_request）

发送自定义 HTTP 请求，与任意外部 API 集成。

配置项	说明
`method`	HTTP 方法（GET/POST/PUT/DELETE）
`url`	请求 URL，支持模板变量
`headers`	请求头
`body`	请求体

飞书通知（notify_feishu）

向飞书群发送消息通知。

配置项	说明
`chat_id`	飞书群 ID
`message_template`	消息模板，支持变量引用

获取群聊 / 加入群聊（fetch_group_chat / join_group_chat）

fetch_group_chat 查找与工作项关联的飞书群聊并返回群信息；join_group_chat 把 Friday 机器人邀请进指定群聊。两者常配合使用：先找到需求对应的群，再确保机器人在群里，后续的提问卡片和结果通知才发得出去。

配置项	说明
`chat_id`	飞书群 ID，留空时可通过工作项信息查找
`project_key` / `work_item_id`	通过工作项定位群聊（`fetch_group_chat`）

群聊提问（group_chat_question）

在飞书群里发送提问卡片，暂停工作流等待群成员回答后继续。适合执行中缺信息（缺字段、缺截图、需要确认分支）的场景。

配置项	说明
`chat_id`	飞书群 ID
`question`	问题内容，支持模板变量
`options`	可选项列表（生成按钮卡片）
`mention_user_id`	@ 指定成员
`max_rounds`	最大追问轮数

MCP 部署（mcp_deploy）

将服务部署到 MCP（Model Context Protocol）服务。

运行与调试

手动运行

进入工作流详情页
点击「手动运行」按钮
如果工作流使用 manual_trigger，填入测试数据
点击「执行」开始运行

飞书事件触发运行

确保飞书 Webhook 已正确配置（参考飞书集成）
在飞书项目空间中操作工作项（如变更状态）
Friday 自动接收事件并启动匹配的工作流

执行监控

工作流运行后，你可以通过执行详情页实时监控进度：

DAG 视图： 以图形方式展示各节点执行状态
- 灰色 — 待执行
- 蓝色 — 执行中
- 绿色 — 成功
- 红色 — 失败
AI 透视： 查看 AI 节点的输入 prompt 和输出内容，了解 AI 的决策过程
执行日志： 查看每个节点的详细日志、输入输出数据和执行耗时

故障排查

节点执行失败：

点击失败节点查看错误信息
修复问题后，可从失败节点重新运行

工作流卡住：

检查等待节点（如 wait_feishu_field、human_approval）的条件是否满足
确认超时时间设置是否合理

Runner 相关节点失败：

ai_coding 和 ai_code_review 需要 Runner 在线
检查 Runner 状态（参考管理指南 - Runner 管理）

附录：节点类型速查表

以下表格列出 Friday 全部 32 种节点类型。server 表示在 Server 端执行，runner 表示需要 Runner 在线执行。

node_type	显示名称	分类	执行模式	阻塞
`feishu_event_trigger`	飞书事件触发	触发器节点	server
`manual_trigger`	手动触发	触发器节点	server
`webhook_trigger`	Webhook 触发	触发器节点	server
`ai_code_review`	AI 代码审查	AI 节点	runner	是
`ai_coding`	AI 编码执行	AI 节点	runner	是
`ai_coding_dispatcher`	AI 编码指派器	AI 节点	server
`ai_plan_approval`	方案审批	AI 节点	server	是
`ai_plan_generation`	AI 方案生成	AI 节点	server	是
`ai_prompt`	AI Prompt	AI 节点	server
`ai_variable_extractor`	AI 变量提取	AI 节点	server
`context_retrieval`	召回上下文	AI 节点	server
`aggregate`	变量聚合	控制流节点	server
`condition`	条件分支	控制流节点	server
`delay`	延迟	控制流节点	server
`foreach`	ForEach 循环	控制流节点	server
`human_approval`	人工审批	控制流节点	server	是
`join`	并行汇合	控制流节点	server
`parallel`	并行分支	控制流节点	server
`wait_feishu_field`	等待飞书字段	控制流节点	server	是
`code`	代码执行	操作节点	server
`create_branch`	创建分支	操作节点	server
`create_pr`	创建 PR	操作节点	server
`fetch_space_info`	获取空间信息	操作节点	server
`merge_pr`	合并 PR	操作节点	server
`variable_extractor`	变量提取	操作节点	server
`fetch_group_chat`	获取群聊	集成节点	server
`fetch_work_item`	获取工作项详情	集成节点	server
`group_chat_question`	群聊提问	集成节点	server	是
`http_request`	HTTP 请求	集成节点	server
`join_group_chat`	加入群聊	集成节点	server
`mcp_deploy`	MCP 部署	集成节点	server
`notify_feishu`	飞书通知	集成节点	server

工作流指南 ​

创建工作流 ​

配置触发器 ​

飞书事件触发（feishu_event_trigger） ​

手动触发（manual_trigger） ​

Webhook 触发（webhook_trigger） ​

配置节点 ​

AI 节点组 ​

AI 方案生成（ai_plan_generation） ​

方案审批（ai_plan_approval） ​

AI 编码指派器（ai_coding_dispatcher） ​

AI 编码执行（ai_coding） ​

AI 代码审查（ai_code_review） ​

AI Prompt（ai_prompt） ​

召回上下文（context_retrieval） ​

AI 变量提取（ai_variable_extractor） ​

控制流节点组 ​

条件分支（condition） ​

延迟（delay） ​

并行分支 / 汇合（parallel / join） ​

ForEach 循环（foreach） ​

变量聚合（aggregate） ​

等待飞书字段（wait_feishu_field） ​

人工审批（human_approval） ​

操作节点组 ​

创建分支（create_branch） ​

创建 PR（create_pr） ​

合并 PR（merge_pr） ​

获取空间信息（fetch_space_info） ​

代码执行（code） ​

变量提取（variable_extractor） ​

集成节点组 ​

获取工作项详情（fetch_work_item） ​

HTTP 请求（http_request） ​

飞书通知（notify_feishu） ​

获取群聊 / 加入群聊（fetch_group_chat / join_group_chat） ​

群聊提问（group_chat_question） ​

MCP 部署（mcp_deploy） ​

推荐工作流模板 ​

需求到 PR 自动化工作流 ​

运行与调试 ​

手动运行 ​

飞书事件触发运行 ​

执行监控 ​

故障排查 ​

附录：节点类型速查表 ​

工作流指南

创建工作流

配置触发器

飞书事件触发（feishu_event_trigger）

手动触发（manual_trigger）

Webhook 触发（webhook_trigger）

配置节点

AI 节点组

AI 方案生成（ai_plan_generation）

方案审批（ai_plan_approval）

AI 编码指派器（ai_coding_dispatcher）

AI 编码执行（ai_coding）

AI 代码审查（ai_code_review）

AI Prompt（ai_prompt）

召回上下文（context_retrieval）

AI 变量提取（ai_variable_extractor）

控制流节点组

条件分支（condition）

延迟（delay）

并行分支 / 汇合（parallel / join）

ForEach 循环（foreach）

变量聚合（aggregate）

等待飞书字段（wait_feishu_field）

人工审批（human_approval）

操作节点组

创建分支（create_branch）

创建 PR（create_pr）

合并 PR（merge_pr）

获取空间信息（fetch_space_info）

代码执行（code）

变量提取（variable_extractor）

集成节点组

获取工作项详情（fetch_work_item）

HTTP 请求（http_request）

飞书通知（notify_feishu）

获取群聊 / 加入群聊（fetch_group_chat / join_group_chat）

群聊提问（group_chat_question）

MCP 部署（mcp_deploy）

推荐工作流模板

需求到 PR 自动化工作流

运行与调试

手动运行

飞书事件触发运行

执行监控

故障排查

附录：节点类型速查表