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08:16 PM · Nov 03 ,2025

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軟件部長 - 低代碼實戰:如何在JVS低代碼平台配置條件化流程分發,解決多維度審批難題?

在企業日常運營中經常會遇到不同金額的採購申請需要走不同的審批流程,但是系統內只能機械的套用單一流程,還有重要客户訂單需要特殊通道,傳統OA審批太繁瑣,只能手動選擇審批流程,效率低下,還容易因為選擇錯誤導致流程卡殼。 低代碼的出現,解決了這些痛點問題,通過配置化就可以根據業務數據自動判別並跳轉至合適的審批流程,實現真正意義上的智能業務分流。 在JVS低代碼中使用流程,可以在新增數

工作流程管理系統 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , 工作流

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強健的木瓜 - LinkAI工作流發佈至廣場,並通過api調用自己或者他人的工作流

什麼是工作流 LinkAI工作流(WorkFlow)是一種靈活的智能體搭建方式。可以自由選擇「大模型、應用、知識庫、插件、意圖識別、轉人工、渠道消息發送」等多種原子能力,通過可視化拖拉拽的方式進行組合編排,零代碼搭出一個業務流程。讓智能體按照規劃的方式進行工作。並且可以設置定時運行,結合LinkAI渠道端能力實現定時推送、智能觸達。 LinkAI工作流功能自發布以來,有不少的開發者使用工作流搭建

workflow , agent , 人工智能 , 工作流

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NocoBase - NocoBase v1.8.0 正式版發佈

原文鏈接:https://www.nocobase.com/cn/blog/nocobase-1-8-0. 新特性 新增「忘記密碼」功能,支持郵箱找回 支持通過郵件找回密碼。在「設置 用户認證 忘記密碼」中啓用該功能,配置郵件通知渠道,並自定義重置密碼郵件內容(支持變量與 HTML 格式)。 參考文檔:忘記密碼 自定義聚合變量 支持創建計數、求和、平均值等統計變量,可用於菜單徽章、頁面標籤等

無代碼開發平台 , 低代碼 , 版本更新 , 開源 , 工作流

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3Q聊工具 - 2025年你不知道的5個工作流項目管理軟件功能,能讓工作更輕鬆!

在本文中,我們將深入探討禪道、8Manage、myApps(天翎)、AquaLogic和BizFocus-Design這五款優秀的工作流項目管理軟件,揭示它們在2025年推出的五大創新功能,這些功能將徹底改變您的工作方式,讓項目管理變得前所未有的輕鬆高效。 工作流項目管理軟件:現代團隊的隱形助手 在快節奏的工作環境中,高效地管理和跟蹤項目進度是團隊成功的關鍵。項目管理軟件作為一種應用於項目管理工作

項目管理工具 , 項目管理 , 工作流程管理系統 , 項目管理軟件 , 工作流

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楊楊楊大俠 - 03 - 流程引擎實現 ⚙️

🎯 目標: 實現流程編排框架的核心執行引擎 🤔 流程引擎的職責 流程引擎是整個框架的心臟,負責: 🎯 流程調度: 按照定義的順序執行步驟 🔧 執行器管理: 為不同類型的步驟選擇合適的執行器 📊 狀態跟蹤: 記錄流程和步驟的執行狀態 🛡️ 異常處理: 處理執行過程中的異常情況 📈 性能監控: 收集執行時間和性能指標 🏗️ 引擎架構設計 graph TB s

開源框架 , 工作流 , 後端

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GMICloud - Dify 上線 GMl Cloud 插件!構建深度研究作流只需 5 步!

摘要 GMI Cloud 插件正式無縫集成到 Dify!提供高性能的多系列模型,如Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Keling等,支持市場研究、模型評估、文獻綜述等任務處理。大家只需獲取 GMI Cloud API 密鑰,在 Dify 安裝配置插件,即可藉助模板構建深度研究工作流程。本文為步驟的詳細教程。 01 概

機器學習 , AI , 雲GPU , 人工智能 , dify , cloud , 工作流

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JeeLowCode - 低代碼可視化工作流的系統設計與實現路徑研究

低代碼可視化工作流的系統設計與實現路徑研究 一、背景分析 在數字化轉型不斷深化的背景下,企業業務流程呈現出高度定製化與動態調整的趨勢,傳統信息系統在開發週期、實施成本與擴展能力上的侷限性日益凸顯,已難以支撐快速響應和敏捷迭代的實際需求。 面向這一現實挑戰,基於 BPMN 2.0 標準的工作流引擎經過可視化增強和低代碼集成,形成了一套支持快速構建與持續演進的業務流程配置方案。該方案通過提升建模的直

工作流可視化 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , 工作流

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NocoBase - GitHub Star 數量前 12 的 AI 工作流項目

原文鏈接:https://www.nocobase.com/cn/blog/top-12-ai-workflows-projects... 提到工作流和自動化,無論是開源的 n8n 、Dify,還是一些較為知名的商業化產品,例如 Zapier、Make,你可能都不陌生。不過,在這一期 GitHub AI 項目系列盤點中,我們將視角放回到 GitHub 的 workflow 話題本身,發現另一些值得

無代碼開發平台 , 低代碼 , ai開發 , 開源 , 工作流

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JeeLowCode - 低代碼:技術的普適化潛能與軟件工程範式轉型

低代碼正在改變軟件開發的規則。通過拖拽組件和可視化界面,業務人員幾乎無需編程就能完成複雜應用的搭建。這種“人人都是開發者”的趨勢,雖然提高了效率,卻也悄悄挑戰着程序員的核心價值。 開發門檻降低:低代碼讓業務人員無需深厚編程功底即可獨立開發應用,縮短了項目交付週期。 團隊協作重塑:開發者與業務團隊的角色邊界被打破,傳統分工和職責定義面臨挑戰。 專業知識弱化:複雜邏輯、系統架構和最佳

低代碼 , 低代碼開發平台 , 工作流 , 可視化 , Javascript

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舒一笑不禿頭 - 工作流引擎技術方案<第一版>

現流行AI工作流引擎技術方案與實現方式調研 n8n 前端技術棧 核心流程圖庫:Vue Flow 圖形佈局引擎:Dagre 拖拽功能:Vuedraggable n8n 的流程圖繪製技術棧是: Vue Flow(核心) + Dagre(佈局) + Vuedraggable(拖拽) + Vue 3 Composition API(架構) 後端技術棧 後端代碼模塊化梳理:h

工作流

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布吉島 - Activiti7事件監聽

本文個人博客地址:Activiti7事件監聽 (leafage.top) 好久沒有記錄筆記了,最近做了一些關於工作流的事情,記錄一下使用activiti 7的一些經驗。 需求: 在流程發起和流程操作的過程中,給相關人員發送流程審批的通知提醒; 不要在配置流程時手動添加,不能侵入到流程操作的過程,影響流程執行; mark這個怎麼入手呢?沒搞過activiti,activiti7 的官方文檔寫

activiti , 事件監聽 , 工作流

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軟件部長 - JVS低代碼流程引擎:全方位打造多層次審批體系,滿足多樣業務需求

在現代企業的日常運營中,企業業務的複雜性和多樣式一直在快速增長,流程審批是保障工作高效、規範進行的關鍵步驟。傳統的固定審批人設置很難滿足這種多變的管理需求,企業更加需要的是動態化、智能化的審批人配置。 在JVS低代碼流程引擎中,提供了九種不同的審批人配置方式,為企業打造了全方位、多層次的審批體系,它既支持簡單流程的快速流轉,也滿足複雜流程的嚴謹審批要求。 流程審批人在不同的流程設計中需

工作流可視化 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , 工作流 , 流程

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mofcloud - AI 時代的 FinOps:工作流、RAG、AI Agent 與 Agentic AI 指南

一位兼具 FinOps 思維的 CPO,正在讓創新與成本效率保持平衡 人工智能正在重塑產品構建方式,但它也帶來了新的成本複雜性 —— 即便是經驗豐富的雲團隊也可能被它打得措手不及。 炫酷的 AI 功能”必須和“雲預算”保持溝通。 從 FinOps 視角拆解四類快速演進的 AI 架構: LLM Workflows(大模型工作流) R

Agentic AI , 雲計算 , AI , 雲原生 , RAG , AI Agent , 工作流

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JeeLowCode - 代碼技術的擴展邏輯:從開發主體泛化到工程秩序的再生產

低代碼並不僅僅意味着“可視化拖拽”或“快速交付”,而是在深層次上重構軟件開發的 知識體系與勞動分工。它通過模型驅動(model-driven)與規則引擎,將底層代碼抽象化,使非專業開發者能夠基於業務邏輯完成系統構建。這一過程顯著降低了入門門檻,但同時帶來了 技術治理與專業價值的再平衡。 開發門檻的轉移:低代碼降低了語法和編碼層面的要求,但並未消解對 邏輯建模、數據管理與流程設計的依賴。開發能力

工作流可視化 , 低代碼 , 低代碼開發平台 , JAVA , 工作流

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舒一笑不禿頭 - 工作流引擎技術方案<初版>

現流行AI工作流引擎技術方案與實現方式調研 n8n 前端技術棧 核心流程圖庫:Vue Flow 圖形佈局引擎:Dagre 拖拽功能:Vuedraggable n8n 的流程圖繪製技術棧是: Vue Flow(核心) + Dagre(佈局) + Vuedraggable(拖拽) + Vue 3 Composition API(架構) 後端技術棧 後端代碼模塊化梳理:h

工作流

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NocoBase - 7 款替代 Zapier 的開源工作流工具推薦

原文鏈接:https://www.nocobase.com/cn/blog/zapier-open-source-alternatives。 在工作流自動化工具領域,Zapier 一直是最受歡迎、最成熟的解決方案之一。該項目由 Wade Foster、Bryan Helmig 和 Mike Knoop 於 2011 年創立,最初是為了幫助中小企業在不同 SaaS 平台之間實現數據自動同步。 經過十

github , 自動化 , zapier , 開源 , 工作流

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kayo5994 - Gulp 結構化最佳實踐

在 Gulp 的官方文檔中,Gulp 的任務都是寫在 gulpfile.js 這一個文件中的,如果任務數量不多,這並不會有什麼問題,但當任務數量較多時,會造成代碼可讀性差,難以維護,多人協作時還會容易造成衝突。因此,更好的處理方式是把 Gulp 的代碼結構化。 開始結構化 https://github.com/QMUI/qmui_web 這是一個前端框架,主要由一個 SASS 方法合集與內置的工作

gulp , 工程化 , 工作流

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vistart - Golang 中使用通道構建協程間的依賴關係(工作流)

假設有一組任務有前後依賴關係,我們可以使用Go的通道特性,將前一個任務的執行結果(或結束信號)送入下一個任務,已達到自動化依次執行工作流的每個任務的目的。 為了模擬這一工作流,我們假設有五個通道和四個協程,每個協程監聽前一個通道的數據,並將接收到的數據送入下一個通道中。 當任務執行結束後,最好能夠主動回收通道,已達到節省內存開銷的目的。與執行工作流類似的是,應當能做到關閉首個通道後,按照依賴關係連

channel , 協程 , 工作流 , go

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楊楊楊大俠 - 04 - 步驟執行器設計 🔧

🎯 目標: 設計可擴展的步驟執行器架構,實現各種類型的步驟執行邏輯 🤔 為什麼需要多種執行器? 不同的業務場景需要不同的執行邏輯: 🔀 條件分支: 根據條件選擇不同的執行路徑 ⚡ 並行執行: 同時執行多個獨立的任務 🔄 循環執行: 重複執行某些步驟直到滿足條件 📝 腳本執行: 動態執行腳本代碼 🌐 遠程調用: 調用外部服務或API 🏗️ 執行器架構設計 graph

開源框架 , 工作流 , 後端

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舒一笑不禿頭 - n8n漢化部署一篇搞定

製作漢化打包dockerfile 需要注意的點是下面選擇具體的漢化依賴需要和源鏡像版本匹配不然打包之後運行訪問不 FROM docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest ​ USER root ​ WORKDIR /tmp ​ RUN wget https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese/releases/download/

工作流

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墨香四溢 - 華為雲的研究成果又雙叒叕被MICCAI收錄了! - 華為雲開發者社區的個人空間 -

本文總結 MaybeAI 團隊在 MCP(Model Context Protocol) 框架下構建生產級 AI 工作流系統的經驗。 從最初的“讓模型在運行時直接生成代碼”到後來的“規劃期驗證 + 組件化執行”,我們在失敗與重構中逐步建立起一個可擴展、可複用、可驗證的工作流體系。 一、背景:為什麼“自動化更強”,卻不代表“更可靠” 過去

工作流自動化 , AI自動化 , AI , 後端開發 , 無代碼工作流 , 工作流 , Python

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NocoBase - 俄羅斯合作伙伴 Mobx,用 NocoBase 交付多場景方案

原文鏈接:https://www.nocobase.com/cn/blog/nocobase-in-russia 引言 在俄羅斯,NocoBase 的合作伙伴 Mobx 正在積極探索如何以無代碼,為不同領域提供高效的數字化解決方案。 “ NocoBase 讓我們能夠在不同的客户和行業中快速構建出真正需要的系統,而不是去適應現成的產品結構或是模板。” —— Mobx 與 Mobx 的合作,

無代碼開發平台 , 低代碼 , 開源 , 工作流 , crm

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沉浸式趣談 - Coze 開源了!所有人都可以免費使用了

大家好,我是 Immerse,一名獨立開發者、內容創作者、AGI 實踐者。 關注公眾號:#沉浸式趣談,獲取最新文章(更多內容只在公眾號更新) 個人網站:https://yaolifeng.com 也同步更新。 轉載請在文章開頭註明出處和版權信息。 我會在這裏分享關於編程、獨立開發、AI乾貨、開源、個人思考等內容。 如果本文對您有所幫助,歡迎動動小手指一鍵三連(點贊、評論、轉發),給我一些

資訊 , 開源 , 工作流

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織信informat - 對話織信:聊聊它與 Dify (Agentic)工作流開發平台的區別與聯繫

在AI與低代碼深度融合的賽道上,織信的進階之路頗具代表性。從早期的傳統低代碼平台,到如今的AI企業級低代碼標杆,織信用數年時間完成了一次關鍵跨越。不少人會好奇: 織信和當下熱門的Dify到底有什麼不同? 它從低代碼向AI企業級低代碼轉型的過程中,又經歷了哪些關鍵節點? 本期我們對話織信創始人杜總,覆盤織信的轉型歷程,拆解它與Dify的核心差異,探尋其背後的決策邏輯。 (訪談內容2萬多字,本

低代碼 , dify , 工作流

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