1. 项目概述一个命令行里的“缝合怪”如果你经常在终端里和 Gemini API 打交道大概率会遇到一个痛点每次想调用不同的功能比如分析图片、总结PDF、或者处理一段长文本都得写一堆重复的脚本或者在不同的工具之间来回切换。stitch这个项目就是来解决这个问题的。它不是一个独立的 CLI 工具而是gemini-cli-extensions这个大家族里的一个“缝合”模块。顾名思义它的核心能力就是把多个独立的、简单的操作像缝衣服一样“缝合”成一个连贯、复杂的自动化流程。想象一下你手头有一堆零散的布料各种小脚本或命令stitch就是那根针和线让你能按照自己的设计把它们组合成一件完整的衣服一个功能强大的自动化任务。它本质上是一个流程编排器让你能在命令行里用类似写剧本的方式定义一系列对 Gemini 模型的调用并让数据在这些调用之间自动流转。这不仅仅是省去了手动复制粘贴的麻烦更重要的是它把一次性的、临时的“玩一玩” API变成了可重复、可分享、甚至可产品化的稳定工作流。这个工具非常适合那些需要将 AI 能力深度集成到日常开发、运维、内容处理或数据分析流程中的朋友。无论是想批量处理文档、构建一个智能化的代码审查助手还是创建一个多步骤的创意生成管道stitch都能提供一个轻量级但极其灵活的解决方案。它降低了构建复杂 AI 工作流的门槛让你无需搭建一个完整的 Web 服务就能在终端里享受到自动化带来的效率提升。2. 核心设计思路从“单次问答”到“流程编排”传统的 CLI 工具比如curl调用 API或者基础的gemini-cli其模式是“一问一答”。你发出一个请求获得一个响应流程就结束了。stitch的设计哲学是颠覆这种线性思维转向“有状态的、多步骤的对话流”。2.1 流程即代码YAML 作为编排语言stitch选择使用 YAML 文件来定义工作流这是一个非常明智的设计。相比于用 Python 或 Bash 脚本硬编码YAML 提供了更清晰、更声明式的结构专注于描述“做什么”而不是“怎么做”。这使得工作流定义文件本身就像一份可读的文档易于理解、修改和分享。一个典型的stitch工作流文件比如my_workflow.yaml会包含以下几个核心部分全局配置定义整个工作流使用的模型版本如gemini-1.5-pro、API 密钥的引用方式、默认参数温度、top_p 等。输入定义声明工作流需要哪些外部输入。这可以是命令行参数、环境变量甚至是上一个工作流的输出。这明确了工作流的“接口”。步骤序列这是核心。每个步骤都是一个独立的“任务单元”可以是调用 Gemini 模型进行文本生成、分析、总结等。执行 Shell 命令调用外部工具处理文件、下载数据等。条件判断根据上一步的结果决定下一步的走向。循环迭代对列表中的每一项重复执行某些步骤。输出定义指定工作流的最终产出是什么可能是某个步骤的输出也可能是经过组合或格式化的数据。通过这种结构一个复杂任务被分解为一系列可管理、可测试的小步骤逻辑一目了然。2.2 上下文传递与变量系统多步骤工作流的关键在于数据如何在步骤间流动。stitch设计了一套简洁而强大的变量系统。每个步骤的执行结果通常是文本也可能是结构化数据都会被赋予一个名字存储在“上下文”中。后续的步骤可以像模板一样引用这些变量。例如第一步analyze的输出被存入变量{{ analysis_result }}。在第二步summarize的提示词prompt中你就可以直接写“基于以下分析{{ analysis_result }}请生成一份摘要...”。stitch会在执行第二步前自动将{{ analysis_result }}替换为第一步的实际输出内容。这种设计极大地增强了灵活性。你可以轻松地将前序模型的输出作为后续模型的输入实现链式思考。将外部命令的结果如ls,cat,curl注入到提示词中让 AI 处理真实世界的数据。根据中间结果动态调整后续流程实现简单的决策逻辑。2.3 与gemini-cli生态的集成stitch并非重新造轮子它紧密构建在gemini-cli的基础之上。这意味着它天然继承了gemini-cli的所有特性统一的认证管理通过gcloud auth或 API 密钥文件、丰富的模型支持、流式响应、以及稳定的 API 客户端。stitch在其上添加了“编排”这一层抽象使得用户无需关心底层的 API 调用细节只需关注业务逻辑的串联。这种设计也带来了良好的可扩展性。未来stitch可以很容易地集成gemini-cli-extensions中的其他模块比如专门处理图像的vision模块或处理音频的模块将它们也作为可编排的“步骤”纳入工作流中。3. 实战演练构建一个多步骤内容处理流水线理论说得再多不如亲手实践。让我们来设计并实现一个真实场景下的工作流“智能博客创意生成器”。这个工作流的目标是给定一个核心关键词如“微服务”自动完成从头脑风暴到大纲拟定的全过程。3.1 工作流设计拆解我们的流水线将包含四个核心步骤创意发散让 Gemini 基于关键词生成 5 个不同角度的博客文章创意。创意评选让 Gemini 从 5 个创意中选出最具潜力的 1 个并简述理由。受众分析针对选定的创意分析其目标读者群体及他们的核心痛点。大纲生成结合创意和受众分析生成一篇详细的博客文章大纲。此外我们还需要处理输入关键词和输出最终的大纲。3.2 编写blog_pipeline.yaml工作流定义文件下面是一个完整的工作流定义示例。请将其保存为blog_pipeline.yaml。# blog_pipeline.yaml name: blog_idea_to_outline description: 从关键词生成博客创意并输出完整大纲。 version: 1.0 # 1. 全局配置 config: model: gemini-1.5-pro-latest # 指定使用的模型 # API密钥通常通过环境变量 GOOGLE_API_KEY 或 gcloud 自动管理此处无需硬编码。 # 2. 输入定义声明工作流需要一个名为 topic 的输入 inputs: topic: description: 博客的核心主题关键词 required: true # 运行时将通过命令行参数 --topic 提供例如stitch run blog_pipeline.yaml --topic 容器化 # 3. 步骤序列 steps: # 步骤 1: 创意发散 - name: brainstorm_ideas type: llm # 类型为调用大语言模型 config: prompt: | 你是一位资深技术博客作者。请针对主题“{{ inputs.topic }}”构思 5 个与众不同的博客文章创意。 每个创意需要包含 1. 一个吸引人的标题。 2. 一句话的核心观点。 3. 预期的读者群体如初学者、架构师、运维工程师。 请以清晰的编号列表形式输出。 output: brainstorm_result # 此步骤的结果将存入变量 brainstorm_result # 步骤 2: 创意评选 - name: select_best_idea type: llm config: prompt: | 以下是关于“{{ inputs.topic }}”的 5 个博客创意 {{ steps.brainstorm_ideas.output }} 请你扮演主编从中评选出最具传播潜力和实践价值的一个创意。 请输出以下内容 - **最佳创意**[复制选中的完整创意标题和核心观点] - **选择理由**从新颖性、受众需求、内容深度三个方面简要说明选择它的原因不超过150字。 output: selection_result # 步骤 3: 受众分析 - name: analyze_audience type: llm config: prompt: | 针对以下选定的博客创意 {{ steps.select_best_idea.output }} 请深入分析这篇博客的目标读者。 请输出 1. **读者画像**描述典型读者的角色、技术背景、工作职责。 2. **核心痛点**他们在“{{ inputs.topic }}”领域可能遇到的具体挑战或困惑是什么 3. **阅读目标**他们希望从这篇文章中获得什么如解决方案、最佳实践、趋势解读 output: audience_analysis # 步骤 4: 大纲生成 - name: generate_outline type: llm config: prompt: | 综合以下信息生成一篇结构完整、层次清晰的博客文章大纲。 - **核心创意**{{ steps.select_best_idea.output }} - **受众分析**{{ steps.analyze_audience.output }} 大纲要求 - 包含引言、正文至少3个主要章节每章下含2-3个小节、结论。 - 在每个章节和小节标题后用括号简要说明该部分要解决的核心问题或阐述的核心观点。 - 风格偏向实用主义避免纯理论堆砌。 output: final_outline # 4. 输出定义指定工作流的最终输出是什么 outputs: final_outline: description: 生成的博客文章详细大纲 value: {{ steps.generate_outline.output }} # 引用最后一步的输出 selected_idea: description: 被选中的最佳创意 value: {{ steps.select_best_idea.output }}3.3 运行工作流与解析结果首先确保你已安装gemini-cli及其扩展。通常可以通过 pip 安装pip install google-gemini-cli # 假设 stitch 作为扩展包含在内或单独安装扩展包运行工作流非常简单使用stitch run命令stitch run blog_pipeline.yaml --topic 微服务架构执行这个命令后stitch会解析 YAML 文件加载工作流定义。将--topic参数值“微服务架构”绑定到inputs.topic。按顺序执行四个步骤。每一步都会渲染提示词模板将{{ ... }}替换为实际变量值。调用配置的 Gemini 模型。将模型响应存储到指定的输出变量中。所有步骤执行完毕后将outputs部分定义的内容打印到终端。你会在终端看到类似这样的输出Run completed successfully for workflow blog_idea_to_outline. Outputs: - final_outline: # 从零到一构建可观测的微服务架构 ## 引言 为什么微服务监控比单体应用复杂数倍 - 现状与挑战从“黑盒”到“灰盒”的困境。 - 本文目标提供一套立即可实施的观测性建设路径。 ## 正文 ### 第一章度量Metrics——定义系统的脉搏 - 黄金信号延迟、流量、错误、饱和度在微服务下的具体含义。 - 业务指标如何将用户行为转化为可衡量的数据点 ... ## 结论 观测性建设是一个持续迭代的过程 - selected_idea: **最佳创意**2. 《从零到一构建可观测的微服务架构》 核心观点抛开复杂理论一步步讲解如何为初创微服务项目搭建切实可用的监控、日志、追踪体系。 预期读者正在实践微服务的中小型团队开发者和架构师。 **选择理由**该创意直击“微服务架构运维复杂度高”的核心痛点内容定位极其务实。“从零到一”的视角对目标读者中小团队有强烈吸引力避免了与大型互联网公司现有方案的直接比较更具普适性和指导价值。实操心得在编写提示词prompt时务必明确输出格式。例如要求“以编号列表形式输出”或“包含加粗关键词”能显著提升模型输出结果的规整度和可复用性方便后续步骤或人工阅读。模糊的指令会导致输出格式不一增加解析难度。4. 高级技巧与模式探索掌握了基础流程后我们可以探索stitch更强大的能力以实现更复杂的自动化逻辑。4.1 条件执行与动态流程并非所有工作流都是线性的。stitch支持基于步骤结果的条件判断实现分支逻辑。例如在代码审查工作流中如果 AI 发现严重安全漏洞则立即通知负责人如果是风格问题则仅生成修改建议。这通常在步骤定义中使用when条件来实现具体语法需参考stitch最新文档。其核心思想是通过一个步骤通常是llm类型输出一个结构化判断如{“has_critical_issue”: true}后续步骤根据这个判断决定是否执行。# 概念性示例非精确语法 - name: check_code_security type: llm config: prompt: “检查这段代码的安全漏洞...” output: security_report - name: alert_team_lead type: command # 假设可以执行发送消息的命令 config: command: “send-slack-message --channel alerts ‘发现关键漏洞’” when: “{{ steps.check_code_security.output.has_critical_issue }}” # 条件执行4.2 循环迭代批量处理任务当需要对一个列表中的每一项执行相同操作时循环就派上用场了。比如你有一个包含多个文件路径的列表需要对每个文件进行内容总结。# 概念性示例批量总结多个文件 inputs: file_list: type: array default: [“./doc1.txt“, “./doc2.md“] steps: - name: process_each_file type: llm for_each: “{{ inputs.file_list }}“ # 对列表进行迭代 config: prompt: | 请总结文件 {{ item }} 的核心内容。 这里 {{ item }} 在每次循环中代表列表中的一个文件路径 output: “{{ ‘summary_’ loop.index }}“ # 动态生成输出变量名如 summary_1, summary_24.3 集成外部工具与命令stitch的command步骤类型是其强大扩展性的体现。你可以执行任何 Shell 命令并将其输出作为变量供后续步骤使用。这使得工作流可以轻松融入现有的工具链。场景自动抓取最新 Hacker News 头条并让 AI 点评。steps: - name: fetch_hn_top type: command config: command: “curl -s ‘https://hn.algolia.com/api/v1/search?tagsfront_pagehitsPerPage5‘ | jq -r ‘.hits[].title’“ # 使用 curl 获取jq 解析 JSON output: hn_titles - name: comment_on_news type: llm config: prompt: | 以下是当前 Hacker News 的几条热门标题 {{ steps.fetch_hn_top.output }} 请以技术投资人的视角简要评论这些趋势背后的技术动因或市场信号。注意事项使用command步骤时务必注意命令执行的环境和安全性。避免执行不可信来源的命令。对于复杂的命令建议先在单独终端中测试通过。此外命令输出的清理和格式化很重要杂乱的输出可能会干扰后续 LLM 步骤的解析。4.4 错误处理与重试机制在生产环境中网络波动或 API 限流可能导致步骤失败。一个健壮的工作流应该具备一定的容错能力。stitch可能支持或未来会支持在步骤级别配置重试策略。# 概念性示例配置重试 - name: call_llm_api type: llm config: prompt: “...“ retry: max_attempts: 3 delay: 2s # 每次重试前等待2秒 output: api_response即使没有内置重试你也可以通过设计工作流逻辑来实现简单的容错例如将一个可能失败的操作放在独立的子流程中主流程根据其成功与否状态决定下一步。5. 常见问题与调试指南在实际使用stitch构建工作流时你可能会遇到一些典型问题。以下是一些排查思路和解决方案。5.1 变量引用错误这是最常见的问题之一。错误提示可能类似于“Template variable ‘steps.analyze.output’ not found”。排查步骤检查步骤名称确保在{{ steps.[step_name].output }}中[step_name]与前面步骤定义的name字段完全一致包括大小写。检查执行顺序确保你引用的步骤确实在当前步骤之前已经执行。YAML 文件中的步骤顺序就是执行顺序。检查输出变量名如果步骤指定了output字段如output: my_result则引用方式为{{ steps.[step_name].output }}。如果步骤有多个输出或使用默认输出引用方式可能不同需查阅具体文档。5.2 提示词Prompt渲染不符合预期有时感觉 AI 的回答没有基于你提供的变量内容。排查步骤使用stitch dry-run或stitch render命令很多 CLI 工作流工具提供“预演”功能。这个命令会解析工作流渲染所有模板变量但不会真正执行 API 调用。你可以检查渲染后的提示词是否正确插入了变量值。stitch dry-run blog_pipeline.yaml --topic “测试”检查变量内容格式如果上一步输出的内容包含 YAML 或 Markdown 的特殊字符如:-**在嵌入到新提示词时可能会引起歧义。考虑让上一步的输出格式更纯净或在提示词中使用分隔符明确指示变量内容的范围。错误示例可能混淆 请分析{{ steps.raw_output.output }} 更好示例 请分析以下文本{{ steps.raw_output.output }}5.3 API 调用失败或超时排查步骤验证认证确保gemini-cli的基础认证已正确设置。可以运行一个简单的gemini-cli命令测试如gemini-cli generate “Hello”。检查模型可用性确认config.model中指定的模型名称是正确的且在你的区域/项目中可用。调整超时设置如果处理长文本或复杂请求默认超时可能不够。查看stitch文档看是否支持在全局配置或步骤配置中设置timeout参数。查看详细日志运行命令时添加--verbose或--debug标志获取每一步的详细请求和响应信息有助于定位问题。5.4 工作流执行性能优化当工作流步骤很多或每个步骤处理内容很长时执行时间可能会变长。优化建议并行化可能检查工作流中是否有步骤是彼此独立、不依赖对方输出的如果stitch支持并行步骤例如parallel或run类型可以将它们并行执行以缩短总耗时。精简提示词与输出在保证效果的前提下让每个步骤的提示词更精准并明确要求输出“简洁”或“只包含关键信息”减少不必要的令牌消耗和传输时间。缓存中间结果对于耗时长、输入不变且结果可复用的步骤如从固定URL抓取并分析内容可以考虑将其结果手动保存到文件并修改工作流第一步为“从文件读取缓存”跳过实际调用。5.5 版本控制与团队协作工作流 YAML 文件是纯文本非常适合用 Git 等工具进行版本控制。最佳实践分离配置与密钥绝对不要将 API 密钥等敏感信息硬编码在 YAML 文件中。始终通过环境变量如GOOGLE_API_KEY或gemini-cli的认证系统来管理。使用模板继承或包含如果多个工作流共享相同的配置如模型参数、认证方式可以将其提取为“基础模板”或使用 YAML 的锚点和别名*特性来复用保持 DRYDon‘t Repeat Yourself。添加详尽注释在 YAML 文件中使用#注释每个步骤的意图、关键输入输出的格式说明这对未来的自己和团队成员至关重要。创建“工作流库”在团队内部可以建立一个共享的 Git 仓库收集和分类各种有用的stitch工作流模板如“代码审查”、“周报生成”、“故障排查助手”等促进知识沉淀和工具复用。stitch将 Gemini 模型从一次性的问答工具转变为了一个可编程的、组件化的智能引擎。它代表了 AI 工程化应用的一个务实方向通过简单的编排将原子化的 AI 能力组合成解决复杂实际问题的自动化方案。随着你创建的工作流越来越多你会逐渐积累一套属于自己的“智能脚本库”很多重复性的脑力劳动将得以解放让你更专注于那些真正需要创造力和深度思考的任务。
基于YAML的Gemini CLI工作流编排：从单次问答到自动化流程
发布时间：2026/7/9 3:42:41
1. 项目概述一个命令行里的“缝合怪”如果你经常在终端里和 Gemini API 打交道大概率会遇到一个痛点每次想调用不同的功能比如分析图片、总结PDF、或者处理一段长文本都得写一堆重复的脚本或者在不同的工具之间来回切换。stitch这个项目就是来解决这个问题的。它不是一个独立的 CLI 工具而是gemini-cli-extensions这个大家族里的一个“缝合”模块。顾名思义它的核心能力就是把多个独立的、简单的操作像缝衣服一样“缝合”成一个连贯、复杂的自动化流程。想象一下你手头有一堆零散的布料各种小脚本或命令stitch就是那根针和线让你能按照自己的设计把它们组合成一件完整的衣服一个功能强大的自动化任务。它本质上是一个流程编排器让你能在命令行里用类似写剧本的方式定义一系列对 Gemini 模型的调用并让数据在这些调用之间自动流转。这不仅仅是省去了手动复制粘贴的麻烦更重要的是它把一次性的、临时的“玩一玩” API变成了可重复、可分享、甚至可产品化的稳定工作流。这个工具非常适合那些需要将 AI 能力深度集成到日常开发、运维、内容处理或数据分析流程中的朋友。无论是想批量处理文档、构建一个智能化的代码审查助手还是创建一个多步骤的创意生成管道stitch都能提供一个轻量级但极其灵活的解决方案。它降低了构建复杂 AI 工作流的门槛让你无需搭建一个完整的 Web 服务就能在终端里享受到自动化带来的效率提升。2. 核心设计思路从“单次问答”到“流程编排”传统的 CLI 工具比如curl调用 API或者基础的gemini-cli其模式是“一问一答”。你发出一个请求获得一个响应流程就结束了。stitch的设计哲学是颠覆这种线性思维转向“有状态的、多步骤的对话流”。2.1 流程即代码YAML 作为编排语言stitch选择使用 YAML 文件来定义工作流这是一个非常明智的设计。相比于用 Python 或 Bash 脚本硬编码YAML 提供了更清晰、更声明式的结构专注于描述“做什么”而不是“怎么做”。这使得工作流定义文件本身就像一份可读的文档易于理解、修改和分享。一个典型的stitch工作流文件比如my_workflow.yaml会包含以下几个核心部分全局配置定义整个工作流使用的模型版本如gemini-1.5-pro、API 密钥的引用方式、默认参数温度、top_p 等。输入定义声明工作流需要哪些外部输入。这可以是命令行参数、环境变量甚至是上一个工作流的输出。这明确了工作流的“接口”。步骤序列这是核心。每个步骤都是一个独立的“任务单元”可以是调用 Gemini 模型进行文本生成、分析、总结等。执行 Shell 命令调用外部工具处理文件、下载数据等。条件判断根据上一步的结果决定下一步的走向。循环迭代对列表中的每一项重复执行某些步骤。输出定义指定工作流的最终产出是什么可能是某个步骤的输出也可能是经过组合或格式化的数据。通过这种结构一个复杂任务被分解为一系列可管理、可测试的小步骤逻辑一目了然。2.2 上下文传递与变量系统多步骤工作流的关键在于数据如何在步骤间流动。stitch设计了一套简洁而强大的变量系统。每个步骤的执行结果通常是文本也可能是结构化数据都会被赋予一个名字存储在“上下文”中。后续的步骤可以像模板一样引用这些变量。例如第一步analyze的输出被存入变量{{ analysis_result }}。在第二步summarize的提示词prompt中你就可以直接写“基于以下分析{{ analysis_result }}请生成一份摘要...”。stitch会在执行第二步前自动将{{ analysis_result }}替换为第一步的实际输出内容。这种设计极大地增强了灵活性。你可以轻松地将前序模型的输出作为后续模型的输入实现链式思考。将外部命令的结果如ls,cat,curl注入到提示词中让 AI 处理真实世界的数据。根据中间结果动态调整后续流程实现简单的决策逻辑。2.3 与gemini-cli生态的集成stitch并非重新造轮子它紧密构建在gemini-cli的基础之上。这意味着它天然继承了gemini-cli的所有特性统一的认证管理通过gcloud auth或 API 密钥文件、丰富的模型支持、流式响应、以及稳定的 API 客户端。stitch在其上添加了“编排”这一层抽象使得用户无需关心底层的 API 调用细节只需关注业务逻辑的串联。这种设计也带来了良好的可扩展性。未来stitch可以很容易地集成gemini-cli-extensions中的其他模块比如专门处理图像的vision模块或处理音频的模块将它们也作为可编排的“步骤”纳入工作流中。3. 实战演练构建一个多步骤内容处理流水线理论说得再多不如亲手实践。让我们来设计并实现一个真实场景下的工作流“智能博客创意生成器”。这个工作流的目标是给定一个核心关键词如“微服务”自动完成从头脑风暴到大纲拟定的全过程。3.1 工作流设计拆解我们的流水线将包含四个核心步骤创意发散让 Gemini 基于关键词生成 5 个不同角度的博客文章创意。创意评选让 Gemini 从 5 个创意中选出最具潜力的 1 个并简述理由。受众分析针对选定的创意分析其目标读者群体及他们的核心痛点。大纲生成结合创意和受众分析生成一篇详细的博客文章大纲。此外我们还需要处理输入关键词和输出最终的大纲。3.2 编写blog_pipeline.yaml工作流定义文件下面是一个完整的工作流定义示例。请将其保存为blog_pipeline.yaml。# blog_pipeline.yaml name: blog_idea_to_outline description: 从关键词生成博客创意并输出完整大纲。 version: 1.0 # 1. 全局配置 config: model: gemini-1.5-pro-latest # 指定使用的模型 # API密钥通常通过环境变量 GOOGLE_API_KEY 或 gcloud 自动管理此处无需硬编码。 # 2. 输入定义声明工作流需要一个名为 topic 的输入 inputs: topic: description: 博客的核心主题关键词 required: true # 运行时将通过命令行参数 --topic 提供例如stitch run blog_pipeline.yaml --topic 容器化 # 3. 步骤序列 steps: # 步骤 1: 创意发散 - name: brainstorm_ideas type: llm # 类型为调用大语言模型 config: prompt: | 你是一位资深技术博客作者。请针对主题“{{ inputs.topic }}”构思 5 个与众不同的博客文章创意。 每个创意需要包含 1. 一个吸引人的标题。 2. 一句话的核心观点。 3. 预期的读者群体如初学者、架构师、运维工程师。 请以清晰的编号列表形式输出。 output: brainstorm_result # 此步骤的结果将存入变量 brainstorm_result # 步骤 2: 创意评选 - name: select_best_idea type: llm config: prompt: | 以下是关于“{{ inputs.topic }}”的 5 个博客创意 {{ steps.brainstorm_ideas.output }} 请你扮演主编从中评选出最具传播潜力和实践价值的一个创意。 请输出以下内容 - **最佳创意**[复制选中的完整创意标题和核心观点] - **选择理由**从新颖性、受众需求、内容深度三个方面简要说明选择它的原因不超过150字。 output: selection_result # 步骤 3: 受众分析 - name: analyze_audience type: llm config: prompt: | 针对以下选定的博客创意 {{ steps.select_best_idea.output }} 请深入分析这篇博客的目标读者。 请输出 1. **读者画像**描述典型读者的角色、技术背景、工作职责。 2. **核心痛点**他们在“{{ inputs.topic }}”领域可能遇到的具体挑战或困惑是什么 3. **阅读目标**他们希望从这篇文章中获得什么如解决方案、最佳实践、趋势解读 output: audience_analysis # 步骤 4: 大纲生成 - name: generate_outline type: llm config: prompt: | 综合以下信息生成一篇结构完整、层次清晰的博客文章大纲。 - **核心创意**{{ steps.select_best_idea.output }} - **受众分析**{{ steps.analyze_audience.output }} 大纲要求 - 包含引言、正文至少3个主要章节每章下含2-3个小节、结论。 - 在每个章节和小节标题后用括号简要说明该部分要解决的核心问题或阐述的核心观点。 - 风格偏向实用主义避免纯理论堆砌。 output: final_outline # 4. 输出定义指定工作流的最终输出是什么 outputs: final_outline: description: 生成的博客文章详细大纲 value: {{ steps.generate_outline.output }} # 引用最后一步的输出 selected_idea: description: 被选中的最佳创意 value: {{ steps.select_best_idea.output }}3.3 运行工作流与解析结果首先确保你已安装gemini-cli及其扩展。通常可以通过 pip 安装pip install google-gemini-cli # 假设 stitch 作为扩展包含在内或单独安装扩展包运行工作流非常简单使用stitch run命令stitch run blog_pipeline.yaml --topic 微服务架构执行这个命令后stitch会解析 YAML 文件加载工作流定义。将--topic参数值“微服务架构”绑定到inputs.topic。按顺序执行四个步骤。每一步都会渲染提示词模板将{{ ... }}替换为实际变量值。调用配置的 Gemini 模型。将模型响应存储到指定的输出变量中。所有步骤执行完毕后将outputs部分定义的内容打印到终端。你会在终端看到类似这样的输出Run completed successfully for workflow blog_idea_to_outline. Outputs: - final_outline: # 从零到一构建可观测的微服务架构 ## 引言 为什么微服务监控比单体应用复杂数倍 - 现状与挑战从“黑盒”到“灰盒”的困境。 - 本文目标提供一套立即可实施的观测性建设路径。 ## 正文 ### 第一章度量Metrics——定义系统的脉搏 - 黄金信号延迟、流量、错误、饱和度在微服务下的具体含义。 - 业务指标如何将用户行为转化为可衡量的数据点 ... ## 结论 观测性建设是一个持续迭代的过程 - selected_idea: **最佳创意**2. 《从零到一构建可观测的微服务架构》 核心观点抛开复杂理论一步步讲解如何为初创微服务项目搭建切实可用的监控、日志、追踪体系。 预期读者正在实践微服务的中小型团队开发者和架构师。 **选择理由**该创意直击“微服务架构运维复杂度高”的核心痛点内容定位极其务实。“从零到一”的视角对目标读者中小团队有强烈吸引力避免了与大型互联网公司现有方案的直接比较更具普适性和指导价值。实操心得在编写提示词prompt时务必明确输出格式。例如要求“以编号列表形式输出”或“包含加粗关键词”能显著提升模型输出结果的规整度和可复用性方便后续步骤或人工阅读。模糊的指令会导致输出格式不一增加解析难度。4. 高级技巧与模式探索掌握了基础流程后我们可以探索stitch更强大的能力以实现更复杂的自动化逻辑。4.1 条件执行与动态流程并非所有工作流都是线性的。stitch支持基于步骤结果的条件判断实现分支逻辑。例如在代码审查工作流中如果 AI 发现严重安全漏洞则立即通知负责人如果是风格问题则仅生成修改建议。这通常在步骤定义中使用when条件来实现具体语法需参考stitch最新文档。其核心思想是通过一个步骤通常是llm类型输出一个结构化判断如{“has_critical_issue”: true}后续步骤根据这个判断决定是否执行。# 概念性示例非精确语法 - name: check_code_security type: llm config: prompt: “检查这段代码的安全漏洞...” output: security_report - name: alert_team_lead type: command # 假设可以执行发送消息的命令 config: command: “send-slack-message --channel alerts ‘发现关键漏洞’” when: “{{ steps.check_code_security.output.has_critical_issue }}” # 条件执行4.2 循环迭代批量处理任务当需要对一个列表中的每一项执行相同操作时循环就派上用场了。比如你有一个包含多个文件路径的列表需要对每个文件进行内容总结。# 概念性示例批量总结多个文件 inputs: file_list: type: array default: [“./doc1.txt“, “./doc2.md“] steps: - name: process_each_file type: llm for_each: “{{ inputs.file_list }}“ # 对列表进行迭代 config: prompt: | 请总结文件 {{ item }} 的核心内容。 这里 {{ item }} 在每次循环中代表列表中的一个文件路径 output: “{{ ‘summary_’ loop.index }}“ # 动态生成输出变量名如 summary_1, summary_24.3 集成外部工具与命令stitch的command步骤类型是其强大扩展性的体现。你可以执行任何 Shell 命令并将其输出作为变量供后续步骤使用。这使得工作流可以轻松融入现有的工具链。场景自动抓取最新 Hacker News 头条并让 AI 点评。steps: - name: fetch_hn_top type: command config: command: “curl -s ‘https://hn.algolia.com/api/v1/search?tagsfront_pagehitsPerPage5‘ | jq -r ‘.hits[].title’“ # 使用 curl 获取jq 解析 JSON output: hn_titles - name: comment_on_news type: llm config: prompt: | 以下是当前 Hacker News 的几条热门标题 {{ steps.fetch_hn_top.output }} 请以技术投资人的视角简要评论这些趋势背后的技术动因或市场信号。注意事项使用command步骤时务必注意命令执行的环境和安全性。避免执行不可信来源的命令。对于复杂的命令建议先在单独终端中测试通过。此外命令输出的清理和格式化很重要杂乱的输出可能会干扰后续 LLM 步骤的解析。4.4 错误处理与重试机制在生产环境中网络波动或 API 限流可能导致步骤失败。一个健壮的工作流应该具备一定的容错能力。stitch可能支持或未来会支持在步骤级别配置重试策略。# 概念性示例配置重试 - name: call_llm_api type: llm config: prompt: “...“ retry: max_attempts: 3 delay: 2s # 每次重试前等待2秒 output: api_response即使没有内置重试你也可以通过设计工作流逻辑来实现简单的容错例如将一个可能失败的操作放在独立的子流程中主流程根据其成功与否状态决定下一步。5. 常见问题与调试指南在实际使用stitch构建工作流时你可能会遇到一些典型问题。以下是一些排查思路和解决方案。5.1 变量引用错误这是最常见的问题之一。错误提示可能类似于“Template variable ‘steps.analyze.output’ not found”。排查步骤检查步骤名称确保在{{ steps.[step_name].output }}中[step_name]与前面步骤定义的name字段完全一致包括大小写。检查执行顺序确保你引用的步骤确实在当前步骤之前已经执行。YAML 文件中的步骤顺序就是执行顺序。检查输出变量名如果步骤指定了output字段如output: my_result则引用方式为{{ steps.[step_name].output }}。如果步骤有多个输出或使用默认输出引用方式可能不同需查阅具体文档。5.2 提示词Prompt渲染不符合预期有时感觉 AI 的回答没有基于你提供的变量内容。排查步骤使用stitch dry-run或stitch render命令很多 CLI 工作流工具提供“预演”功能。这个命令会解析工作流渲染所有模板变量但不会真正执行 API 调用。你可以检查渲染后的提示词是否正确插入了变量值。stitch dry-run blog_pipeline.yaml --topic “测试”检查变量内容格式如果上一步输出的内容包含 YAML 或 Markdown 的特殊字符如:-**在嵌入到新提示词时可能会引起歧义。考虑让上一步的输出格式更纯净或在提示词中使用分隔符明确指示变量内容的范围。错误示例可能混淆 请分析{{ steps.raw_output.output }} 更好示例 请分析以下文本{{ steps.raw_output.output }}5.3 API 调用失败或超时排查步骤验证认证确保gemini-cli的基础认证已正确设置。可以运行一个简单的gemini-cli命令测试如gemini-cli generate “Hello”。检查模型可用性确认config.model中指定的模型名称是正确的且在你的区域/项目中可用。调整超时设置如果处理长文本或复杂请求默认超时可能不够。查看stitch文档看是否支持在全局配置或步骤配置中设置timeout参数。查看详细日志运行命令时添加--verbose或--debug标志获取每一步的详细请求和响应信息有助于定位问题。5.4 工作流执行性能优化当工作流步骤很多或每个步骤处理内容很长时执行时间可能会变长。优化建议并行化可能检查工作流中是否有步骤是彼此独立、不依赖对方输出的如果stitch支持并行步骤例如parallel或run类型可以将它们并行执行以缩短总耗时。精简提示词与输出在保证效果的前提下让每个步骤的提示词更精准并明确要求输出“简洁”或“只包含关键信息”减少不必要的令牌消耗和传输时间。缓存中间结果对于耗时长、输入不变且结果可复用的步骤如从固定URL抓取并分析内容可以考虑将其结果手动保存到文件并修改工作流第一步为“从文件读取缓存”跳过实际调用。5.5 版本控制与团队协作工作流 YAML 文件是纯文本非常适合用 Git 等工具进行版本控制。最佳实践分离配置与密钥绝对不要将 API 密钥等敏感信息硬编码在 YAML 文件中。始终通过环境变量如GOOGLE_API_KEY或gemini-cli的认证系统来管理。使用模板继承或包含如果多个工作流共享相同的配置如模型参数、认证方式可以将其提取为“基础模板”或使用 YAML 的锚点和别名*特性来复用保持 DRYDon‘t Repeat Yourself。添加详尽注释在 YAML 文件中使用#注释每个步骤的意图、关键输入输出的格式说明这对未来的自己和团队成员至关重要。创建“工作流库”在团队内部可以建立一个共享的 Git 仓库收集和分类各种有用的stitch工作流模板如“代码审查”、“周报生成”、“故障排查助手”等促进知识沉淀和工具复用。stitch将 Gemini 模型从一次性的问答工具转变为了一个可编程的、组件化的智能引擎。它代表了 AI 工程化应用的一个务实方向通过简单的编排将原子化的 AI 能力组合成解决复杂实际问题的自动化方案。随着你创建的工作流越来越多你会逐渐积累一套属于自己的“智能脚本库”很多重复性的脑力劳动将得以解放让你更专注于那些真正需要创造力和深度思考的任务。
