自动化 = 条件 + 效果

一件事该不该自动化

自动化（Automation）是一条写好的规则：条件成立时，效果自己发生。条件（Condition）回答「什么时候」，效果（Effect）回答「做什么」。两半合在一起，就不再靠人记得去看、记得去做。

条件分两大类：时间条件（每周一早上），和基于对象数据的条件（有一张检验单被判为不合格）；也可以两者结合。效果有四类：提交 Action、让模型分析并产出改动、执行函数、发通知。典型用途是定时报表、数据告警，以及数据一出问题就自动走一个 Action 去处理。

不是每件事都值得自动化。计划员偶尔把一张工单的备注改成固定的一句话，做成一个 Action、点一下按钮就够了。自动化留给「必须自己发生」的事：没人记得去做，或者晚一步就有损失。

条件与效果，在 AIDC 里各是什么

AIDC 有两种自动化。组织级自动化用 condition 和 effects，通过 Automate 界面或 aidc semantic automations 管理。应用工作流在清单里用 trigger 和 steps。

示例工厂的②「物料低于安全库存」，条件写出来是这样：

"workflow": {
  "trigger": {
    "change": {
      "type": "material",
      "when": "=object.onHandQty < object.safetyStockQty",
      "cooldown": "1d",
      "input": { "material_code": "=object.materialCode" }
    }
  },
  "steps": [ … ]
}

一句话读它：某个物料的现有量低于安全库存时（条件），去执行 steps 里的步骤（效果）。发布到正式通道之后，数据变化才会自动触发；在这之前只能手动运行或预演。

自主程度的五个台阶

同一个效果，可以放权给系统多少？这门课用五个台阶来回答。它是教学用的尺子，不是官方术语。给每个效果各定一级，不给整个自动化定一级。

定级看三件事：

• 能不能撤销：草稿可以删，发出去的邮件收不回。
• 等一等的代价：不良品还在继续生产，等不起；采购晚下半天下单，等得起。
• 能不能事后核对：有记录、能复算，才敢放手。

新的自动化从低一级开始，靠运行记录里的证据再往上走。例如采购员长期原样批准草稿，② 才谈得上放开；反过来，被人改得多的，就该退一级。

最高一级「自提升」在 AIDC 里用自进化 SDK evolve：证据（反馈、操作、数据画像）到提案，再到新版本。工作流阈值属于应用类提案，智能体改清单、部署到测试通道。review 下由人在网页发布；yolo 下合格的开发者 Key 也能发布。

把一件事写成一张卡

写不出这三行（条件、效果、台阶）的自动化，还没有想清楚。后面几节课，就是把这三行一点点变成可以上线的清单。