用途：通过 inference.sh 的 belt CLI 把多个 AI 模型与服务串成自动化工作流，实现批量生成、定时任务、事件驱动流水线和智能体循环等模式。
主要能力：资料给出多种模式，包括批处理（循环处理多个提示词）、顺序流水线（研究→写作→配图→社交文案）、并行处理（后台任务加 wait）、条件分支（按分类结果走不同分支）、重试与回退（指数退避后切换备用模型）。还涉及 cron 定时任务、日志包装、错误告警 webhook、Python 子进程封装，以及内容日历和数据处理的模板。
使用方式：先安装技能 npx skills add belt-sh/cli，再执行 belt login 登录。基本调用为 belt app run <app-id> --input '{...}'，例如 belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "..."}'。可用 belt app list 浏览应用。定时任务通过 crontab -e 配置。
适用场景：每日内容生成、周报、社交媒体内容、数据文件分析等重复性 AI 任务。
限制：资料未提供价格、配额、平台支持范围与具体性能数据；示例中的模型 ID、webhook 地址等需按实际环境替换。建议遵循资料列出的最佳实践：限速、错误处理、日志、幂等、监控、备份与超时设置。