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自动化与脚本

用 CLI 编排多模型 AI…

当需要把多个 AI 模型和服务串成自动化流程（批量生成、顺序流水线、并行任务、条件分支、定时执行）时使用。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

用 CLI 编排多模型 AI 自动化工作特定

解决思路

  1. 安装并登录 CLI：先执行 `npx skills add belt-sh/cli` 安装技能，再运行 `belt login` 完成认证。
  2. 批量处理：把多个 prompt 放进 bash 数组，用 for 循环逐个调用 `belt app run <app-id> --input '{...}'`，每次调用后 `sleep 2` 做限流，并把结果重定向到独立文件。
  3. 顺序流水线：用 shell 变量逐步传递结果，例如先 `belt app run tavily/search-assistant` 做调研，再把结果喂给 `belt app run openrouter/claude-sonnet-45` 写文章，再调用 `belt app run falai/flux-dev` 生成配图，最后用 `openrouter/claude-haiku-45` 生成社交文案。
  4. 并行处理：在每条 `belt app run` 命令末尾加 `&` 放入后台，用 `PID1=$!` 记录进程号，最后 `wait $PID1 $PID2 $PID3` 等待全部完成。
  5. 条件分支：先用模型做分类（如让 `openrouter/claude-haiku-45` 只返回 positive/negative/neutral），再用 `case "$ANALYSIS" in` 匹配结果，走不同的生成分支。
  6. 重试与降级：写一个 `generate_with_retry` 函数，用 while 循环最多尝试 3 次，失败后 `sleep $((attempt * 2))` 做指数退避，全部失败则降级到备用模型（如 `google/imagen-3`）。
  7. 定时任务：用 `crontab -e` 配置 cron，例如 `0 9 * * * /path/to/daily_content.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1` 每天 9 点执行，`0 8 * * 1` 每周一执行，`0 */6 * * *` 每 6 小时执行。
  8. 定时脚本内先 `DATE=$(date +%Y-%m-%d)` 和 `mkdir -p "$OUTPUT_DIR"` 建立按日期分目录的输出，再分别调用图像和文本模型生成内容并写入该目录。
  9. 日志封装：定义 `log()` 函数用 `echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" | tee -a "$LOG_FILE"` 记录，用 `START_TIME=$(date +%s)` 和 `END_TIME` 计算耗时，并检查 `$?` 判断成功或失败。
  10. 错误告警：写 `run_with_alert` 包装函数，捕获命令输出与退出码，非 0 时用 `curl -X POST` 向 webhook 发送包含 error 和 command 的 JSON 告警。
  11. Python SDK 自动化：用 `subprocess.run(["belt", "app", "run", app_id, "--input", json.dumps(input_data)], capture_output=True, text=True)` 封装 `run_infsh` 函数，成功时 `json.loads(result.stdout)`，并用 `pathlib.Path` 按日期建目录保存结果。
  12. 内容日历模板：用两个并行数组 TOPICS 和 DAYS，配合 `for i in "${!DAYS[@]}"` 遍历，为每天生成对应主题的图片和文案。
  13. 数据处理流水线：遍历 `$INPUT_DIR/*.txt`，用 `basename` 取文件名，把 `$(cat $file)` 内容交给模型分析并输出 JSON 到 `$OUTPUT_DIR`。
  14. 遵循最佳实践：调用之间加延迟限流、始终检查返回码、记录所有操作日志、设计成可安全重跑（幂等）、失败告警、保存中间结果、设置合理超时。

适用边界 · 注意事项