04 / Client workflow

把履职分析，编排成一组能上线的 Workflow

履职分析 Workflow System 已接入客户系统

Data layer 5 个数据工具模块 工单 / 统计 / 履职结果 / 时间范围

Analysis 01 个人与群体逾期 分组、迭代、判断、建议

Analysis 02 任务执行质量 证据提取、逐人分析、总结

Analysis 03 秒提交与相对效率 绝对异常、相对异常、分专业分析

Report + compose 4 个生成与整合模块 Part 1 / Part 2 / 总装 / 回写

Output 客户侧履职分析报告 结构化内容 / 图表 / 业务建议

01 / 问题

难点不在“让 AI 写一段分析”，而在让整条链路稳定衔接

一份履职报告同时涉及时间、质量、人员、群体与业务分类。数据结构不同，判断方式也不同，最后还要回到同一份客户报告里。

如果只写一个 Prompt，数据查询、循环处理、个体与群体判断、格式合并和结果回写都会挤在一起，既难调试，也难复用。

所以我按职责拆成四层：数据工具、风险分析、报告生成和总装回写。每层都有独立输入输出，再由上游模块组合调用。

这里的 LLM 是分析节点，不是整个系统。真正的工作量在节点之间的数据契约与编排。

先把数据变成可分析结构

查询、提取、字段简化、分组与格式转换都由工具和代码节点负责。

让分析粒度与业务对象对应

用迭代分别处理人员、岗位和专业，再汇总个人与群体判断。

把子流程组合成报告

总流程调用多个分析 Flow，统一抽取结果并完成 Part 1 + 2 内容整合。

接到真实使用入口

通过工具与 HTTP 节点衔接数据和结果，让分析进入客户系统页面。

02 / 编排

从业务数据到履职报告，形成一条完整的 Workflow 链路

数据工具负责接入与整理，分析流程分别处理逾期、质量和效率，报告流程完成内容生成与整合，最终将结果回写到客户产品。

Layer 01 · 5 modules 数据工具层 先把不同来源变成稳定输入

查询工单数据TIME RANGE / FILTER

查询逾期工单OVERDUE ORDERS

获取工单列表ORDER LIST

获取统计结果AGGREGATE RESULT

查询履职分析结果TASK EVIDENCE

Layer 02 · 3 modules 履职分析层 按人、岗位和专业拆分判断

个人与群体逾期GROUP / ITERATION / LLM

任务执行质量IMAGE EVIDENCE / REVIEW

秒提交与相对效率STRONG + WEAK RULES

Layer 03 · 2 modules 报告生成层 把分析组织为管理视图

三大类工单趋势PART 1 / TABLE / TREND

各专业完成情况PART 2 / CATEGORY

Layer 04 · 2 modules 总装与回写层 统一字段、格式、时间与出口

Part 2 内容整合SUBFLOW / CODE / HTTP

Part 1 + 2 完整输出COMPOSE / FORMAT / WRITEBACK

调用主链：数据工具 → 代码清洗与分组 → 迭代分析 → LLM 判断 → 报告生成 → 子流程总装 → HTTP 回写。

DATA → ANALYSIS → REPORT → WRITEBACK

高质量 Prompt 的四类约束

以下只保留能说明设计质量的脱敏切片：证据边界、风险分级、样本策略和输出契约。

Task quality · Evidence first

证据不能在总结中丢失

总结时不能主观臆测，只能依据输入；图片是核心证据，证据结构必须完整。

把“分析结论”与任务结果、图片证据绑定，降低模型自由发挥。

Efficiency · Risk calibration

强规则与弱信号分开

绝对异常命中即可确认；相对效率只用于提示差异，不得直接定性。样本量不足时，只能给出复核或趋势观察的弱结论。

避免把相对差异直接升级为人员问题。

Part 1 · Sample strategy

不同样本长度，用不同分析方法

1 个月不写趋势；2 个月写清起止与变化幅度；3 个月以上写总体走向、拐点和最大改善或回落。

先约束可得结论，再组织管理语言。

Workflow · Output contract

让下游可以稳定消费

不得增删或改名 JSON 字段与层级；只更新指定分析字段，并保持每个对象对应一个业务对象。

Prompt 同时承担数据契约，保证提取、整合与前端展示可衔接。

03 / 产品切片

Workflow slice

Dify 编排工作台

多条分析与报告 Flow 在同一工作空间内维护，能看出它是一组可组合流程，而不是单条 Demo。

已裁去工作空间与账号区域；界面仅作为第一方构建证据。

裁去账号区域后的 Dify 工作空间，展示多条履职分析与报告 Workflow — **从分析子流程到报告总流程** 工作区内同时包含逾期、质量、秒提交、专业工单与报告整合 Flow。

Product slice

客户侧产品界面

Workflow 输出进入客户履职管理系统，形成质量分析、秒提交分析、专业总结与趋势图表。

客户品牌、账号与个人姓名区域已裁去；截图中的业务数字不作为本作品的提效指标。

客户侧任务执行质量分析、建议与图片证据页面 — **任务执行质量** 把任务结果、图片证据与行业标准放进同一份质量分析。

客户侧秒提交与相对效率分析页面 — **秒提交与相对效率** 同时输出绝对异常、相对效率、风险判断和管理建议。

客户侧各专业工单总结、文字分析与图表页面 — **各专业工单总结** 将不同工单类型的趋势、异常与图表组织到统一报告结构。

客户侧工单完成率趋势与分组柱状图页面 — **完成率趋势** 把多月变化、进步与回落提示放进可检查的分组图表。

04 / 交付

交付的不是一段提示词，而是一条能被客户使用的分析链路

这个作品对我最重要的证明，是把业务拆解、数据处理、模型分析与系统衔接一起做完，并让结果出现在客户已有的工作入口里。

从 Workflow 设计到上线衔接，我完成了四层工作

业务拆解：把履职问题拆为逾期、质量、效率与报告整合。
流程编排：组合工具、代码、循环、LLM、HTTP 与子流程调用。
结果组织：统一不同 Flow 的字段、格式、时间与报告结构。
客户衔接：让输出进入客户履职分析页面，而不是停在 Dify 调试界面。

05 / 总结

这项工作的核心是交付一个内容质量稳定的，并且可追溯到业务数据的高质量履职分析链路。