GitHub 工作流自动化
借助 AI 辅助自动化 GitHub 工作流的模式,灵感来自 [Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli) 与现代 DevOps 实践。
使用场景/工作流与自动化
连接 Slack、Notion、日历、邮件等,把 AI 嵌入日常办公流。
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工作流自动化 MCP 把 AI 从「聊天助手」变成「执行者」:连接 Slack / 企业微信收发消息、在 Notion 中建页面与查库、通过 n8n 触发既有流程、读写 Gmail 与日历。Agent 负责理解意图与编排,这些 MCP 负责与 SaaS 的真实交互。
组合思路:先用单点 MCP(如 Notion)跑通「AI 读写一个系统」,再用 n8n / 编排类 MCP 把多个系统串成流程——告警 → 归因 → 建工单 → 通知群,每一步都有 AI 参与但权限边界清晰。
自动化意味着真实写入。为令牌设置最小 scope、为破坏性操作(删除、群发、支付)加确认环节,并保留操作日志以便回溯。
借助 AI 辅助自动化 GitHub 工作流的模式,灵感来自 [Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli) 与现代 DevOps 实践。
通过 Rube MCP(Composio)自动化 GitLab 项目管理、议题、合并请求、流水线、分支与用户操作。始终先搜索工具以获取当前的参数定义。
设计并创建自动化工作流 —— shell 脚本、Cursor 钩子、GitHub Actions、cron 任务与任务运行器。当用户要求自动化某个流程、编写脚本或搭建工作流时使用。
基于触发器的自动化,支持动作序列与运行历史。
对话式任务管理与自动化控制。当用户想用自然语言创建、管理、监控或查询定时任务与后台作业时使用。
面向 ECC 的、以证据为先的自动化清单与重叠审计流程。当用户希望在动手修复之前先弄清哪些任务、钩子、连接器、MCP 服务器或包装层是在运行的、已损坏的、冗余的还是缺失的使用。
使用 MCP(dart-mcp + Marionette)进行 Flutter 应用 E2E 自动化与 UI 验证的指南。适用于模拟器 UI 行为确认、mock 预览验证、经 Bridge 的 E2E 测试、截图等应用行为验证场景。当被说“帮我验证运行”“验证 UI”“E2E 测试”“在模拟器上确认”“用 mock 确认”,或处于 UI 改动后的验证阶段时使用。
为 Claude 设计 Zoom MCP 工作流。用于判断 Zoom MCP 是否契合某任务、规划基于工具的 AI 工作流,或划分 MCP 与 REST API 的职责。
通过带 MCP 集成的智能钩子,从 Claude Code 操作中自动完成协调、格式化与学习。涵盖 pre/post 任务钩子、会话管理、Git 集成、记忆协同与神经网络模式训练,以提升开发工作流。
n8n 工作流自动化平台的命令行界面。管理工作流、执行、凭证、变量和标签。基于 n8n Public API v1.1.1(n8n >= 1.0.0)。
面向 ECC 的、以证据为先的自动化清单与重叠审计流程。当用户希望在动手修复之前先弄清哪些任务、钩子、连接器、MCP 服务器或包装层是在运行的、已损坏的、冗余的还是缺失的使用。
分析自动化的 ROI——识别该自动化什么以及能节省多少成本
使用 ArgoCD 与 Flux 实现 GitOps 的完整指南,用于 Kubernetes 自动化部署。
为独立创业者设计并实现自动化工作流,以节省时间并支撑运营规模化。在需要识别可自动化的重复任务、跨工具搭建工作流、配置触发器与动作,或优化既有自动化时使用。涵盖自动化机会识别、工作流设计、工具选型(Zapier、Make、n8n)、测试与维护。触发词:"automate"、"automation"、"workflow automation"、"save time"、"reduce manual work"、"automate my business"、"no-code automation"。
仅在当前活跃的 Codex Project Autopilot 项目内按其计划处理自动化任务;自动驾驶之外的常规脚本请勿启用。
包含 10 个科研自动化 skill。触发场景:自动化实验、跟踪实验结果、搭建可复现流程。设计定位:ML 实验管理、工作流编排与实验室自动化工具。
通过 Rube MCP(Composio)自动化 Docker Hub 任务:仓库、镜像、标签与容器注册表管理。动手前先搜索工具以获取最新 schema。
自动化 CI/CD 流水线搭建。在搭建或修改构建与部署流水线、自动化质量门禁、在 CI 中配置测试运行器或确立部署策略时使用。
automation 的子技能:自动化测试(Testing Automation)。
automation 的子技能:相关资源(Related Resources)。
automation 的子技能:n8n Webhook 工作流(+3)。
automation 的子技能:低代码可视化自动化(+2)。
automation 的子技能:与 Workspace-Hub 的集成。
automation 的子技能:错误处理(+2)。
automation 的子技能:何时选择 n8n(+4)。
automation 的子技能:最佳实践(Best Practices)。
automation 的子技能:可用技能(Available Skills)。
automation 的子技能:Webhook 转工作流模式(+2)。
在编写新功能、修复 bug 或重构代码时使用此 skill。强制推行测试驱动开发,覆盖率不低于 80%,涵盖单元、集成与 E2E 测试。
在编写新功能、修复 bug 或重构代码时使用此 skill。强制推行测试驱动开发,覆盖率不低于 80%,涵盖单元、集成与 E2E 测试。
在编写新功能、修复 bug 或重构代码时使用此 skill。强制推行测试驱动开发,覆盖率不低于 80%,涵盖单元、集成与 E2E 测试。
当你需要基于 POM、数据驱动测试或 BDD 等模式设计自动化测试方案时使用此技能;触发词包括自动化测试与 automation testing。
当你需要基于 POM、数据驱动测试或 BDD 等模式设计自动化测试方案时使用此技能;触发词包括 automation testing 与测试自动化策略。
Automation Audit —— 专用于自动化审计的技能。
以触发器与动作设计 Zapier/Make 自动化配方。在构建集成、串联工作流、配置触发器或制作模板时使用。
基于 Playwright 的浏览器自动化模式,用于自主网页交互。
在 execute_code_sandbox 中用 Python 库生成含表格、分节与评分的结构化 PDF 文档。
完整 PDF 生命周期:下载、提取,并用 reportlab 生成结构化文档。
完整 PDF 工作流:用命令行工具校验、提取内容、组装报告并生成输出 PDF。
完整 PDF 工作流:用命令行工具从源 PDF 提取内容并生成新的 PDF 报告。
精通 Cursor Composer 的多文件 AI 编辑、脚手架生成与重构。触发词:"cursor composer"、"multi-file edit"、"cursor generate files"、"composer workflow"、"cursor scaffold"、"Cmd+I"。
使用dmux(AI代理的tmux窗格管理器)进行多代理编排。跨Claude Code、Codex、OpenCode及其他工具的并行代理工作流模式。适用于并行运行多个代理会话或协调多代理开发工作流时。
Docker 镜像构建、容器执行与调试模式,并附带安全检查清单。
vaivoclaw-ce
为独立创业者设计并实现自动化工作流,以节省时间并支撑运营规模化。在需要识别可自动化的重复任务、跨工具搭建工作流、配置触发器与动作,或优化既有自动化时使用。涵盖自动化机会识别、工作流设计、工具选型(Zapier、Make、n8n)、测试与维护。触发词:"automate"、"automation"、"workflow automation"、"save time"、"reduce manual work"、"automate my business"、"no-code automation"。
为独立创业者设计并实现自动化工作流,以节省时间并支撑运营规模化。在需要识别可自动化的重复任务、跨工具搭建工作流、配置触发器与动作,或优化既有自动化时使用。涵盖自动化机会识别、工作流设计、工具选型(Zapier、Make、n8n)、测试与维护。触发词:"automate"、"automation"、"workflow automation"、"save time"、"reduce manual work"、"automate my business"、"no-code automation"。
帮助 Somi 把重复劳动变成安全的自动化,并让运行过程清晰可见。
面向业务自动化的治理优先架构师(以 n8n 为先),在动手实现之前先评估价值、风险与可维护性。
Zapier 配方手册。当你需要 zapier 配方能力时使用。触发词:zapier recipe。
两者互补:n8n MCP 让 AI 调用你已建好的流程作为工具,避免重复实现;复杂判断交给 AI,确定性步骤仍放在流程引擎里。
多数实现支持页面与块的读写,改结构的能力取决于具体服务与授权范围。建议先授予只读验证行为,再逐步放开写入。
MCP 本身是被动的工具端,定时触发需要调度层:系统 crontab、CI 计划任务或带调度的 Agent 框架,按周期向 AI 发起带 MCP 的任务。