deterministic-rpa-workflow

name	deterministic-rpa-workflow
description	指导 Kimi 将复杂浏览器自动化任务拆分为确定性 Workflow + AtomicStep 执行， 禁止在运行时用 AI 做视觉决策或实时思考。适用于电商抓取、数据调研、报告生成等多步骤任务。 触发条件：用户要求执行需要浏览器操作的复杂任务（如"抓取XX前N页并生成报告"、"调研某网站数据"）。

确定性 RPA 工作流

核心原则

接到复杂浏览器任务时，禁止让 AI 直接思考"点哪里、写什么"。必须先把任务拆成确定的 AtomicStep 链，再交由状态机执行。

执行顺序（不可跳过）

1. URL 规律分析

   • 检查目标网站是否支持通过 URL 参数完成"搜索 + 排序 + 翻页"
   • 例如 1688: sortType=price_sort-asc&beginPage=1
   • 能直接拼 URL 的，绝不让 AI 去点按钮

2. 模板选择

   • 使用 omniauto.templating.generator.TemplateGenerator
   • 优先匹配 task_type:
     • 电商商品调研 → ecom_product_research
     • 通用列表抓取 → generic_browser_scrape
   • 查看 platform/src/omniauto/templates/workflows/ 下可用模板

3. 步骤拆分（固定 4 步）

   • Step 1: 导航搜索页（含排序参数）
   • Step 2: 翻页抓取列表（每页后 throttle_request）
   • Step 3: 抽样进入详情页获取深度信息（cooldown 间隔）
   • Step 4: 清洗数据并生成报告（HTML/JSON）

4. 参数配置

   • inter_step_delay: (2.0, 4.0) 或更高
   • throttle_request: 翻页间 4~8 秒
   • cooldown: 详情页间 5~10 秒

5. 生成并执行

   • 生成 .py 脚本后，通过 OmniAutoService.run_workflow() 运行
   • 执行过程中 AI 不干预状态机运行

约束清单

• 未用 AI 视觉识别按钮位置
• 未在运行时动态生成点击逻辑
• 所有 DOM 选择器在脚本中硬编码
• 步骤间有随机冷却
• 翻页有显式限速
• 报告由模板填充，非 LLM 生成文案

参考资料

• 1688 选择器与参数速查: references/1688-selectors.md
• 反检测与冷却策略: references/stealth-patterns.md

模板骨架

当没有现成模板时，复制 assets/workflow-template.py.j2 并修改。