用途
AI Automation Workflows 是一个用于构建自动化 AI 工作流的技能，核心是通过 inference.sh CLI（命令名为 belt）把多个模型和服务串联或并行执行，形成可重复运行的自动化流程。资料中给出的典型用途包括批量生成内容、顺序内容生产流水线、并行资产生成、按结果分支处理、失败重试与降级，以及通过 cron 定时执行任务。
主要能力
资料中明确列出的自动化模式包括：
- 批处理（Batch Processing）：对多个输入项循环执行同一工作流，例如为多个提示词批量生成图片，并在循环中加入 sleep 做限流。
- 顺序流水线（Sequential Pipeline）：把多个 AI 操作串联，例如先研究、再写文章、再生成配图、最后生成社交帖子。
- 并行处理（Parallel Processing）：用后台任务同时运行多个操作，再通过 wait 等待全部完成。
- 条件工作流（Conditional Workflow）：先对内容做分类，再根据结果走不同分支。
- 带降级的重试（Retry with Fallback）：失败时按次数重试并采用指数退避，最终可切换到备用模型。
- 定时自动化（Scheduled Automation）：通过 crontab 设置每日、每周或每几小时执行的任务。
- 监控与日志：提供日志包装脚本，记录开始、结果、耗时，并在出错时通过 webhook 发送告警。
- Python SDK 自动化：用 Python 的 subprocess 调用 belt 命令，封装成函数并按日期输出结果。
资料中出现的应用示例包括 falai/flux-dev、google/imagen-3、openrouter/claude-sonnet-45、openrouter/claude-haiku-45、tavily/search-assistant，以及可选的 twitter/post-tweet。
使用方式
安装技能：npx skills add belt-sh/cli
使用前需要安装 inference.sh CLI（belt）并登录：belt login
基本调用形式为：belt app run <app-id> --input '<JSON>'
例如生成每日图片：
belt app run falai/flux-dev --input '{ "prompt": "Inspirational quote background, minimalist design, date: '"$(date +%Y-%m-%d)"'" }'
定时任务通过 crontab -e 配置，例如每天 9 点执行： 0 9 * * * /path/to/daily_content.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1
查看可用应用：belt app list
适用场景
资料中展示的场景包括：每日内容生成（图片、提示、可选社交发布）、一周内容日历批量生成、数据文件批量分析与洞察输出、内容创作流水线（研究→写作→配图→社交文案）、以及需要失败重试和告警的稳定运行任务。
限制与注意事项
资料给出的最佳实践包括：在 API 调用之间加入延迟做限流、始终检查返回码、记录所有操作日志、设计可安全重复运行（幂等）、对失败进行监控告警、保存中间结果做备份、设置合理的超时。资料未提供具体的收费、价格、平台支持范围或性能指标，这些信息暂未提供。