PERSONAL WORKFLOW SYSTEM

MyWorkflow

我的工作流配置中心

我们试图把人的意图、经验和工作方法,转化为能够被计算机理解、执行并长期运行的系统。工作流(Workflow)把经验转化为流程,把流程固化为系统,并最终形成可以长期运行的能力。

工作流不限定某一种入口或技术形式:需要理解意图、动态规划和跨工具协作时,可以使用 Agent、Skill 与编排后端;浏览器收藏等原生场景,则优先使用扩展、Web 应用和成熟服务,让入口尽可能贴近任务实际发生的位置。

mdFlow 已投入使用deepFlow 开发中LetsDrop 规划中ShortRef 已投入使用DropNavi 已投入使用

ACTIVE WORKFLOW

mdFlow · 信息抓取与知识沉淀工作流

已投入使用

从收藏一条网络链接,到获得一个可持续清洗、沉淀与发布的知识系统。WebMark、CleanMark 和 PublishMark 三个独立阶段通过统一规范稳定衔接。

01

WebMark

采集与原始归档

WorkBuddy 接收 URL,调用 WebMark Skill,抓取网页正文与元数据,完成基础分类并生成 Raw Markdown。

输出:Raw Markdown →
02

CleanMark

深度整理与规范化

对原始资料开展深度清洗、结构重组与元数据规范化,形成与 Raw 内容相互独立的 Clean Markdown。

输出:Clean Markdown →
03

PublishMark

内容发布与知识分享

接收清洗后的资料,写入文档库并由 Cloudflare 自动构建为正式阅读站点。

输出:PublishMark Website

WORKFLOW IN DEVELOPMENT

deepFlow · 深度研究工作流

开发中

以 WorkBuddy 作为交互入口,通过 deepFlow Skill 理解研究意图、加载配置并将请求转换为结构化任务;deepGraph 后端基于 LangGraph 编排研究流程,调用多个工具和数据源完成研究。

01

deepFlow

意图理解与结果回传

通过 WorkBuddy 接收研究需求,整理参数、调用 deepGraph API,并把任务状态、阶段进展和最终结果回传至原交互入口。

调用:deepGraph API →
02

deepGraph

有状态研究流程编排

维护运行状态与 checkpoint,拆解研究步骤、安排执行路径并组织工具调用。

调用:Deep Research Tools →
03

Deep Research Tools

检索、分析与执行

访问数据源、检索服务、分析模型及专业工具,完成具体研究任务并将材料返回 deepGraph。

输出:研究材料与工具结果

工具结果返回 deepGraph 后继续组织研究;状态、进展与结果经 deepFlow 回传至 WorkBuddy

WORKFLOW IN PLANNING

LetsDrop · 智能文件分拣工作流

规划中

对未归档文件进行智能化分拣。LetsDrop 由 Skill、Review 与 Tools 三部分组成:LLM 负责判断,Tools 负责事实与动作,Review 负责授权。

01

Skill

意图理解与计划生成

读取本地 Config,获取任务与配置,调用 Tools 获取事实,并组织 LLM 生成 Move Plan。

输出:Move Plan →
02

Review

人工批准 · HITL

提供本地 Web 交互界面,由用户批准或取消归档建议,并处理已验证重复文件。

输出:Approved Plan →
03

Tools

确定性文件操作

负责扫描、提取、Hash、移动、重命名、Reference 与 Delete 等可验证的确定性动作。

输出:执行动作,返回状态

LLM / Agent 负责语义判断和建议,Review 负责授权,Tools 负责事实与执行

ACTIVE WORKFLOW

ShortRef · 稳定引用工作流

已投入使用

把普通 URL 转换为可长期维护的稳定引用。核心以 WorkBuddy 作为入口,ShortRef Skill 提供交互与管理能力,ShortRef Worker 提供公开只读后端。

01

WorkBuddy

主要交互入口

用户以自然语言提出创建、修改、停用、启用、查看、验证或同步引用的请求,WorkBuddy 理解意图并调用 ShortRef Skill。

调用:ShortRef Skill →
02

ShortRef Skill

交互能力与本地控制层

规范化 URL、生成确定性引用 ID、维护完整本地记录,并通过 Cloudflare REST API 向 Workers KV 写入最小解析映射。

写入:Local Records + KV →
03

ShortRef Worker

公开只读解析后端

从 Workers KV 读取已创建的引用。有效且 active 的记录使用 HTTP 302 跳转;不存在、停用或异常记录统一返回 404。

输出:302 Redirect / 404

管理链路经 WorkBuddy → ShortRef Skill 完成;实际访问稳定引用时浏览器直接进入 ShortRef Worker,引用 ID 保持稳定

ACTIVE WORKFLOW

DropNavi · 浏览器收藏与导航工作流

已投入使用

在浏览器一键收藏,在 Raindrop 中管理,在 DropNavi 站点中浏览、检索。浏览器扩展、成熟 SaaS 与轻量 Worker 组成一条非常短的日常工作路径。

01

浏览器+Raindrop 扩展

自然采集入口

发现值得收藏的站点时直接一键收藏。不切换应用,也不要求自然语言交互。

输出:Raindrop Item →
02

Raindrop.io 云服务

唯一内容源与管理后台

维护 URL、标题、Collection、Tag 与其他元数据。所有人工整理只在 Raindrop 中完成。

输出:REST API →
03

DropNavi 站点

同步、导航与再发现

Cloudflare Worker 定时同步到 Workers KV,通过收藏夹、标签、搜索与独立 URL 提供快速浏览。

输出:自托管 DropNavi 站点

程序版本由 GitHub → Cloudflare 部署;收藏内容由 Raindrop → Worker → KV 同步,Deployment 与 Sync 相互独立

GROWING WORKFLOW SYSTEM

新的工作流将持续加入

入口与实现方式根据任务本身选择:需要意图理解和动态编排时使用 WorkBuddy、Skill、LLM 或 LangGraph;浏览器和桌面原生场景则优先复用扩展、Web UI、API 与确定性程序。目标始终是缩短路径、减少重复操作,并让工作方法长期稳定运行。

让更多重复工作成为可持续运行系统

人类在最自然的位置提出目标、完成关键判断并接收结果,系统负责推进过程并沉淀成果。

下一个工作流

确定目标与总体方案后,将在此增加新的章节;不预设必须使用某一种 Agent、Skill 或服务。