LaiCai Flow: alat automasi Android dengan sokongan model AI

LaiCai Flow mencipta Flow automasi Android tanpa pengaturcaraan. Seret dan sambungkan nod, integrasikan visi, OCR, LLM serta model AI lain, atau gunakan AI Planner dan MCP untuk mengkonfigurasi Flow dengan lebih pantas.

Core concepts

Anda boleh memahami konfigurasi Flow seperti carta alir: setiap nod dalam Flow hanya melakukan satu perkara. Setiap nod mempunyai input dan output, dan nod sebelumnya menghantar data kepada nod seterusnya. Contohnya, [nod padanan imej] hanya bertanggungjawab mencari koordinat imej, kemudian menghantar koordinat itu kepada [nod klik] seterusnya untuk menjalankan tugas klik.

Profile and Main Flow

A profile stores one or more flows. The Main Flow is the entry point that runs when you start automation on a device.

Nodes and data

Flow menyediakan banyak jenis nod untuk mengendalikan pelbagai jenis tugasan. Setiap nod bertanggungjawab terhadap satu tindakan yang jelas atau satu langkah pemprosesan data, seperti operasi skrin, syarat, transformasi data, kawalan aliran, interaksi dengan perkhidmatan luaran, atau memanggil Flow lain. Selepas nod dijalankan, ia boleh menghasilkan data untuk digunakan oleh nod seterusnya.

Apa yang node boleh lakukan

Node LaiCai Flow merangkumi pemerhatian skrin, tindakan peranti, pemprosesan data, kawalan aliran dan integrasi luaran. Anda menggabungkannya seperti blok: perhatikan skrin, pilih data, lakukan tindakan pada peranti, kemudian bercabang, menunggu, mengulang atau memanggil Flow lain.

Rujukan node LaiCai Flow

Semak tujuan, input, output dan persekitaran yang disokong bagi setiap node secara berasingan.

apps

app.openapp.forceStop

pointer

laicaiCursor.setPositionpointer.tappointer.longPresspointer.swipepointer.drag

text-clipboard

input.keyinput.textclipboard.setclipboard.getclipboard.paste

vision

vision.matchvision.detectvision.ocrvision.capture

ui-tree

ui.parseui.find

device

device.homedevice.backdevice.taskListdevice.screenshotdevice.screenshotToPhonedevice.startRecordingdevice.startRecordingToPhonedevice.stopRecordingdevice.stopRecordingToPhonedevice.volumeUpdevice.volumeDowndevice.sleep

router

router.continuerouter.pauserouter.statusrouter.stop

flow

flow.inputflow.outputflow.branchflow.forEachflow.waitflow.runflow.repeatflow.untilflow.returnflow.stop

data

file.loaddata.objectdata.arraydata.arrayAppenddata.arrayInsertdata.arrayRemovedata.arrayItemdata.containsdata.comparedata.mergedata.filterdata.sortdata.pickdata.lengthdata.textdata.textTemplatedata.indexOfvar.setvar.getvar.counter

llm

llm.textAnalyzellm.imageAnalyze

storage

storage.setstorage.get

files

asset.templatefile.asset

audio

audio.speak

scripts-macros

autojs.runautojs.stopmacro.playmacro.stop

network

http.request

advanced

adb.shell

Tiga cara mencipta aliran kerja automasi LaiCai Flow

Contoh Graph View yang menunjukkan aliran kerja automasi LaiCai Flow yang dibina daripada node bersambung.
Cara 1

Edit Flow dalam Graph View

Sesuai apabila anda mahu membina Flow sendiri, keperluannya jelas dan tidak terlalu kompleks. Dalam Graph View, tambah node automasi, sambungkan mengikut susunan pelaksanaan, kemudian tetapkan parameter, input, output dan pemindahan data antara node.

  • Mula-mula pecahkan matlamat kepada beberapa langkah yang jelas, seperti buka app, tunggu skrin dan ketik butang.
  • Gunakan sambungan untuk menunjukkan laluan pelaksanaan dan cabang mudah seperti success, failure, true dan false.
  • Jalankan selepas setiap bahagian kecil dan semak log untuk parameter node, input, output serta status peranti.
Cara 2

Jana Flow melalui perbualan dalam aplikasi LaiCai

Tidak perlu asas pengaturcaraan. Sesiapa sahaja boleh menerangkan tugas automasi dengan bahasa semula jadi dan membiarkan AI menjana atau mengubah Flow dalam aplikasi LaiCai. Anda boleh menerangkan matlamat seperti berbual, contohnya membuka app, mencari butang, membaca teks, mengetik elemen, memasukkan kandungan atau mengulang tindakan. Anda juga boleh menggunakan @mention untuk memilih imej template, kawasan OCR, assets peranti atau node sedia ada dengan cepat supaya AI mengemas kini Profile semasa dengan lebih tepat.

  • Terangkan keperluan dengan bahasa biasa, contohnya “buka YouTube, ketik ikon carian dan masukkan LaiCai Flow”.
  • Gunakan @mention untuk memilih assets seperti imej template, kawasan pengecaman, tangkapan skrin butang atau node sedia ada.
  • AI menggunakan Flow semasa, keupayaan node, status peranti dan assets yang anda pilih untuk menjana atau melaras sambungan serta parameter node.
  • Jika nama package, imej template, kawasan OCR, maklumat akaun atau parameter API tiada, aplikasi akan meminta anda melengkapkannya dan bukan meneka.
Cara 3

Jana Flow melalui MCP dalam Codex, Claude dan alat AI desktop lain

Sesuai untuk pengguna yang sudah menggunakan Codex, Claude atau alat AI desktop yang serupa. Melalui LaiCai MCP, AI desktop boleh membaca peranti, keupayaan node, assets automasi dan Profile sedia ada secara langsung, jadi anda tidak perlu menyalin konteks itu ke dalam chat dan tidak menggunakan LLM API token tambahan untuk konteks tempatan tersebut. Anda boleh terus menggunakan keupayaan Codex dan Claude untuk membaca kod, menganalisis fail, membuat penaakulan berstruktur dan menggunakan konteks panjang sambil AI menjana, menyemak atau mengemas kini LaiCai Flow Profile.

  • Tidak perlu menyalin maklumat peranti, node schema, assets atau kandungan Profile secara manual ke tetingkap chat.
  • Konteks tempatan yang disediakan melalui MCP tidak menggunakan LLM API token tambahan.
  • Gabungkan analisis kod, pembacaan fail dan pecahan masalah Codex serta Claude untuk membantu mereka bentuk Flow yang lebih kompleks.
  • Sesuai apabila AI perlu merujuk fail projek tempatan, assets automasi dan status peranti sebenar serentak semasa menyelenggara Profile.