AI Automation Workflows 是一个用于构建自动化 AI 工作流的技能，通过 inference.sh CLI（belt）把多个模型和服务组合成可重复执行的流程。使用前需安装 belt CLI 技能（npx skills add belt-sh/cli），并安装 inference.sh CLI（belt），随后执行 belt login 登录。
【用途】 该技能面向自动化场景，将推理应用（如 falai/flux-dev、openrouter/claude-sonnet-45、openrouter/claude-haiku-45、tavily/search-assistant、google/imagen-3 等）用命令行调用串联起来，形成批处理、流水线、并行、条件分支、失败重试等不同模式的工作流，并支持定时执行与监控。
【主要能力与工作流模式】
- 批处理：对多个提示词循环调用同一工作流，示例脚本遍历 PROMPTS 数组，逐个生成图片并加入 sleep 做限速。
- 顺序流水线：将多个 AI 操作串联，示例先研究（tavily/search-assistant）、再写文章（openrouter/claude-sonnet-45）、再生成图片（falai/flux-dev）、最后生成社交帖子（openrouter/claude-haiku-45）。
- 并行处理：使用后台任务与 wait 同时运行多个操作，示例并行生成多张图片。
- 条件工作流：根据结果分支，示例先用 openrouter/claude-haiku-45 对文本分类（positive/negative/neutral），再用 case 分支执行不同生成操作。
- 重试与回退：带最大尝试次数与指数退避的重试函数，失败后回退到其他模型（示例从 falai/flux-dev 回退到 google/imagen-3）。
【定时自动化】 提供 cron 配置示例：每天 9 点生成内容、每周一 8 点生成周报、每 6 小时生成社交媒体内容。另有每日内容脚本示例，按日期创建输出目录，生成每日引用图片与每日提示，也可选发布到社交平台（示例中被注释）。
【监控与日志】 提供日志包装脚本示例，记录时间戳、执行结果与耗时；提供错误告警函数示例，失败时通过 curl 向 webhook 发送错误信息。
【Python SDK 自动化】 提供 Python 脚本示例，通过 subprocess 调用 belt app run 并解析 JSON 输出，实现每日内容流水线（生成图片与文案并写入文件）。
【工作流模板】 提供内容日历自动化（按星期与主题批量生成图片和文案）与数据处理流水线（遍历输入目录的 .txt 文件，分析内容并输出 JSON）模板。
【最佳实践】 包括限速、错误处理、日志、幂等性、监控、备份、超时等建议。
【相关技能】 可通过 npx skills add 安装 ai-content-pipeline、ai-rag-pipeline、ai-social-media-content、infsh-cli 等技能；可用 belt app list 浏览全部应用。
【限制】 该技能依赖 inference.sh CLI（belt）并需登录；示例中的部分应用、模型与网络服务是否可用，以及是否收费、价格、速率限制等，资料暂未提供。