全自动系统

条件加效果，是所有自动化的骨架。这门课先讲清模型和自主程度的五个台阶，再逐块讲条件、效果、智能体、可靠性、可见性与治理。每一块都对到 AIDC 今天真有的东西，也如实写出还没有的。学完你能为示例工厂的六个自动化各写出清单、定好台阶。

7 节课 约 65 分钟 21 道小测 进阶
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学完你将能够

  • 把一件重复的事写成「条件 + 效果」，并给它定五个台阶中的一级
  • 写出数据变化触发、定时触发和看门狗，并说出各自的成本
  • 用 Action、模型分析和通知搭一条有关口的效果链
  • 把写入做成幂等，并区分组织级重试、暂停与应用工作流的补跑和依赖
  • 说出无人值守时谁在执行、怎么批准、怎么停下、去哪里查

课程安排

  1. 第 1 课·约 9 分钟自动化 = 条件 + 效果自动化的解剖，以及自主程度的五个台阶：通知、建议、批准、自动、自提升。
  2. 第 2 课·约 9 分钟条件：数据变化、阈值与时间三类条件怎么写、怎么防止重复触发，以及为什么看门狗只能靠时间。
  3. 第 3 课·约 9 分钟效果：动作、分析、通知与兜底区分组织级效果与工作流步骤，设置通知去重，并处理失败对象的兜底。
  4. 第 4 课·约 9 分钟智能体在闭环里智能体读 Semantic、判断、起草，先预演再提交；模型给理由，公式给边界，人来批准。
  5. 第 5 课·约 10 分钟可靠性：幂等、重试与依赖效果至少执行一次，所以写入要幂等；重试、暂停、依赖与链式上限，今天各怎么办。
  6. 第 6 课·约 9 分钟看得见：记录、用量与成本每次运行留下什么，去哪里看；用三个杠杆估算并降低成本，把看得见变成习惯。
  7. 第 7 课·约 10 分钟无人值守的治理没人盯着时谁在动手，批准关口放在哪，怎样停下、怎样留痕，以及为什么坚持按需运行。

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