robotgo-flow

name	robotgo-flow
description	Use when building YAML-driven Windows RPA workflows in Go — step-by-step desktop automation with image template matching, interactive recording mode, hotkey triggers. RobotGo-Flow: YAML-based Windows RPA framework built on RobotGo.
tags	["go","golang","rpa","automation","desktop","windows","yaml","image-matching","wpf"]

项目地址： https://github.com/znlgis/robotgo-flow 官方文档： https://github.com/znlgis/robotgo-flow#readme

底层库： go-vgo/robotgo

上游中文教程： https://znlgis.github.io/others/robotgo-flow/（共 19 章）

许可证： MIT License

概述

robotgo-flow 是一款基于 robotgo 实现的 Windows 桌面 RPA 自动化框架。通过 YAML 声明式描述自动化流程，用图像模板匹配定位屏幕 UI 元素，自动执行鼠标、键盘、浏览器等操作，无需编写 Go 代码。

• Go CLI：纯命令行工具（run / record / capture / serve），专注自动化逻辑。
• WPF 托盘应用：基于 .NET 10 WPF 的 Windows 托盘应用，实时进度监控与任务栏通知（可选组件）。
• 图像模板匹配：预截取 UI 元素截图定位目标，适应窗口位置变化；窗口内优先搜索、全屏回退。
• 交互式动作：运行时输入框（支持密码隐藏）、确认对话框、系统通知，可实现人工决策节点。
• 运行时变量注入：$input.<name> 占位符，运行时动态替换文本。
• 人类行为模拟：贝塞尔曲线鼠标轨迹、打字错误与修正、可变延迟、空闲抖动，降低被检测风险。
• 交互式录制器与截图工具：CLI 逐步引导录制工作流、框选截图。
• 容错与调试：每步自动截图、从指定步骤恢复、abort/skip/retry 三种错误策略、context 安全取消。
• GBK/UTF-8 自动编码：Windows 中文环境下自动处理路径与 YAML 编码。

当前仅支持 Windows 平台。命令与字段以仓库最新代码为准。

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环境与构建

组件	版本要求	说明
Go	1.26+	https://go.dev/dl/
GCC (MinGW-w64)	x86_64	通过 MSYS2 安装
.NET	10.0+	仅 WPF 托盘应用需要
Windows	10 / 11	当前仅支持 Windows

# 安装 MSYS2 与编译工具链
winget install MSYS2.MSYS2
# 在 MSYS2 终端中：
pacman -S mingw-w64-x86_64-gcc mingw-w64-x86_64-zlib
# 将 C:\msys64\mingw64\bin 加入系统 PATH

首次编译约 4 分钟（需编译 GLFW C 源码），后续增量编译约 1 秒。

# 构建 Go CLI（必需）
.\scripts\build.ps1            # 优化输出（strip 调试信息）
.\scripts\build.ps1 -NoStrip   # 调试版本

# 构建 WPF 托盘应用（可选）
cd src\csharp
dotnet build RobotgoFlow.Wpf.sln -c Release

# 构建供 Tray 调用的 Go c-shared DLL
.\scripts\build.ps1 -Dll

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CLI 命令

robotgo-flow                       # 无参数 → 显示帮助
robotgo-flow run <工作流文件>      # 执行工作流
robotgo-flow record                # 交互式录制工作流
robotgo-flow capture [元素名]      # 交互式截取模板
robotgo-flow serve <工作流文件>    # JSON-Line 协议服务（供 WPF GUI 调用）

run 参数：

参数	默认值	说明
--from N	1（从头）	从第 N 步开始执行（1-indexed）
--debug	false	每步自动保存截图到输出目录
--out dir	工作流所在目录	截图输出目录（默认 screenshots/）

./robotgo-flow.exe run workflow.yaml
./robotgo-flow.exe run workflow.yaml --from 3     # 从第 3 步开始
./robotgo-flow.exe run workflow.yaml --debug      # 调试模式

record 参数： --out（默认 workflow.yml）、--tpl-dir（默认 ./templates）。 capture 参数： --out-dir（默认 templates）。

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YAML 工作流结构

name: "工作流名称"              # 必填
description: "描述"             # 可选
inputs:                        # 可选：运行时变量定义
  - name: username             #   变量名（引用：$input.username）
    label: "用户名"            #   输入提示标签
    required: true             #   是否必填
    placeholder: "请输入用户名" #   占位符（可选）
    mask: false                #   是否隐藏输入（密码模式）
settings:                      # 可选：全局设置
  element_timeout: 10          #   等待元素超时秒数（默认 10）
  on_error: abort              #   错误策略：abort / skip / retry（默认 abort）
  max_retries: 3               #   retry 模式最大重试次数（默认 3）
  browser_refresh_delay: 3     #   刷新页面等待秒数（默认 3）
  browser_navigation_delay: 2  #   前进/后退等待秒数（默认 2）
  browser_page_load_delay: 3   #   打开 URL 等待秒数（默认 3）
  human:                       #   人类行为模拟
    enabled: false             #     是否启用
    speed: 1.0                 
              
                         
    
     []             

错误处理策略（on_error）

值	说明
abort	立即终止执行（默认）
skip	记录错误日志，跳过当前动作，继续下一个
retry	重试当前动作，最多 max_retries 次；耗尽后 abort

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动作参考

# —— 鼠标 ——
- click: "templates/button.png"          # 模板匹配点击
- click: {x: 500, y: 300}                # 坐标点击
- double_click: "templates/item.png"
- right_click: "templates/menu.png"
- drag: {from: "templates/src.png", to: "templates/dst.png"}

# —— 键盘 ——
- type: {into: "templates/input.png", text: "Hello World"}
- press: "enter"                         # enter/tab/escape/backspace/space...
- combo: ["ctrl", "c"]                   # 组合键

# —— 等待/延时 ——
- wait: "templates/done.png"             # 等待元素出现（默认 element_timeout）
- wait: {template: "templates/popup.png", timeout: 30}
- wait_gone: "templates/loading.png"     # 等待元素消失
                               


          
                            
                               
                            
                            
                              


  { ,  ,  ,  }
  { ,  }
  { ,  ,  }

运行时变量注入

工作流文本可用 $input.<变量名> 占位符，执行前提示用户输入：

inputs:
  - {name: username, label: "用户名", required: true}
  - {name: password, label: "密码", required: true, mask: true}
steps:
  - name: "登录"
    actions:
      - type: {into: "templates/input_user.png", text: "$input.username"}
      - type: {into: "templates/input_pwd.png", text: "$input.password"}
      - press: "enter"

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图像模板匹配

1. 预先截取目标 UI 元素截图（PNG），保存到 templates/。
2. 运行时通过 robotgo.FindBitmap() 在屏幕搜索模板。
3. 定位成功后，在匹配位置中心执行鼠标/键盘操作。

• 窗口内搜索（优先）：检测到浏览器窗口（Chrome/Edge/Firefox/Brave/Opera）时截取窗口区域匹配，避免误匹配。
• 全屏回退：窗口内未找到时回退全屏搜索。
• 模板路径相对于工作流 YAML 所在目录。推荐结构：project/{workflow.yaml, templates/*.png}。

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人类行为模拟

settings.human.enabled: true 启用，降低自动化被检测风险：

行为	说明
贝塞尔曲线鼠标轨迹	自然曲线路径，靠近目标减速
打字错误模拟	按 mistake_rate 引入相邻键错误/漏字/顺序颠倒并自动修正
可变延迟	操作间隔在随机范围内变化
滚动抖动	分块滚动，概率轻微反向回滚
空闲行为	长时等待时鼠标微抖动、步骤间概率移动到随机位置

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架构与二次开发

• Go 源码位于 src/go：cmd/robotgo-flow（入口）、internal/{config,engine,action,executor,serve,recorder,capture,encoding}。
• internal/action 定义 Runner 与 Engine 接口，作为引擎与执行器契约；factory.go 的 FromConfig 将 config.Action 映射为 Runner 实现——扩展新动作类型即在此新增。
• WPF 托盘应用 (src/csharp) 通过 robotgo-flow serve 子进程 + JSON-Line stdin/stdout 协议通信。

cd src/go
go test ./...                       # 运行全部测试
go test ./internal/config/ -v
go test ./internal/action/ -v

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AI 使用建议

• 生成工作流时优先用模板匹配（templates/*.png）而非硬编码坐标，以适应窗口移动。
• 涉及登录/密码等敏感输入，用 inputs + $input.* + mask: true，不要把凭证写进 YAML。
• 不稳定步骤设置 on_error: retry + max_retries；调试用 run --debug 逐步截图。
• 需要拟人化/反检测时启用 settings.human。
• 仅 Windows 平台；提醒用户 Go 1.26+ 与 MinGW-w64 工具链是编译前提。

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常见问题（FAQ）

问题	说明
模板匹配不到元素？	确认截图清晰、缩放一致；浏览器场景确保目标在窗口内；必要时重新 capture。
首次编译很慢？	需编译 GLFW C 源码，约 4 分钟；后续增量编译约 1 秒。
中文路径乱码？	internal/encoding 自动处理 GBK↔UTF-8，无需手动干预。
一定要 WPF 应用吗？	不需要；Go CLI 可独立使用，不依赖 .NET/WPF。
如何从中途恢复执行？	run --from N（1-indexed）。

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参考资源

• 项目仓库：https://github.com/znlgis/robotgo-flow
• robotgo 底层库：https://github.com/go-vgo/robotgo
• 上游中文教程（19 章）：https://znlgis.github.io/others/robotgo-flow/
• 相关技能：../robotgo/SKILL.md（robotgo 库本身）