用途：当流程需要 3 个以上步骤、包含分支、重试或输入契约时，用 Python 任务组成有向无环图（DAG）来表达，而不是用自然语言步骤描述。运行器负责控制流，执行者只在任务节点上做判断。与 Claude Code 动态工作流不同：本技能是单上下文、针对自身工具调用的控制流，脚本本身做实际工作，二者可组合而非互斥。
主要能力：@task 定义任务，depends_on 声明依赖，依赖以同名关键字参数传入；Flow(terminal).run() 进行拓扑排序，逐层执行，同层独立任务用线程池并行（max_workers）。控制流原语：when= 条件门，谓词为假则 SKIPPED 并向下传播；validate= 边契约，体执行前校验依赖值，失败不重试；retry_until= 谓词驱动循环，返回假则按 retry= 预算重试，适合生成-校验-再生成的 LLM 步骤。其他：retry= 仅对抛异常重试并带指数退避、timeout_s=、fail_fast=、detached=True 让副作用任务不阻塞主流程；flow.resume() 与 flow.override(task, value) 支持同进程内从失败点恢复；journal_path= 启用内容寻址的持久日志（JSONL，按任务字节码及其 when/validate/retry_until 与依赖键链式计算 SHA-256），新容器中可重放未变前缀。
使用方式：从 flowing 导入 task、Flow；按上述装饰器写任务，调用 Flow(终点).run()。超出快速上手与三个原语的用法，应先读 references/reference.md。
适用场景：流程含关键分支、步骤有输入契约、LLM 步骤需收敛、3 个以上独立操作可并行、多步管道中后期失败不应浪费前期工作、副作用不应阻塞关键路径。
限制：单容器、基于线程池，不适用于异步或分布式工作流；单次顺序操作无需使用；若下一步需要基于前一步结果做无法谓词化的推理，应使用 think loop；持久日志依赖 pickle，不可序列化返回值会重新执行，闭包捕获值不参与键计算；同进程 resume 仅限同进程。资料未提供收费、价格、平台与效果信息。