LaiCai Flow: AI-автоматизация Android устройств и эмуляторов

LaiCai Flow помогает использовать AI для автоматического управления Android устройствами и эмуляторами. Вы можете редактировать Flow в Graph View, генерировать Flow через чат LLM API в приложении LaiCai или использовать MCP, чтобы Codex, Claude и другие desktop AI-инструменты генерировали Flow.

Еще видеоуроки по LaiCai Flow

  1. Обзор интерфейса LaiCai Flow
  2. Создайте первый профиль LaiCai Flow
  3. Создайте первый узел LaiCai Flow
  4. Создайте LaiCai Flow вручную
  5. Сгенерируйте LaiCai Flow с AI Planner
  6. Сгенерируйте профили LaiCai Flow с Codex и MCP
  7. Запускайте автоматизацию Android на устройствах с LaiCai Flow
  8. Автоматизируйте Google Photos с узлами LaiCai Flow
  9. Удалите одно изображение Google Photos узлами LaiCai Flow
  10. Удалите несколько изображений Google Photos узлами повтора Flow
  11. Автоматически удалите все изображения Google Photos с flow.until
  12. Автоматически вводите текст на Android с data.array и flow.foreach

Core concepts

Конфигурацию Flow можно представить как блок-схему: каждый узел внутри Flow выполняет только одну задачу. У каждого узла есть входы и выходы, а предыдущий узел передаёт данные последующим узлам. Например, [узел сопоставления изображения] отвечает только за поиск координат изображения, а затем передаёт эти координаты следующему [узлу клика] для выполнения задачи клика.

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 предоставляет множество типов узлов для разных задач. Каждый узел отвечает за одно чёткое действие или шаг обработки данных, например операции с экраном, условия, преобразование данных, управление потоком, взаимодействие с внешними сервисами или вызов другого Flow. После выполнения узел может вывести данные, которые будут использовать последующие узлы.

Что умеют узлы

Узлы LaiCai Flow покрывают наблюдение за экраном, действия с устройством, обработку данных, управление потоком и внешние интеграции. Их можно комбинировать как блоки: наблюдать экран, выбрать данные, выполнить действие, затем ветвиться, ждать, повторять или вызывать другой Flow.

Наблюдение за экраном

Используйте сопоставление изображений, OCR, детекцию объектов, скриншоты и поиск по UI-дереву, чтобы находить текст, кнопки, шаблоны или видимые цели на текущем Android-экране.

vision.matchvision.ocrvision.detectvision.captureui.find

Касания и ввод

После того как предыдущий узел дал позицию или значение, выполняйте касание, свайп, долгое нажатие, перетаскивание, ввод текста, клавиши или операции с буфером обмена.

pointer.tappointer.swipepointer.longPresspointer.draginput.text

Управление приложениями и устройством

Открывайте или останавливайте Android-приложения, отправляйте Home и Back, делайте скриншоты, записывайте экран, меняйте громкость или сохраняйте медиа на телефон.

app.openapp.forceStopdevice.homedevice.backdevice.screenshot

Обработка данных

Выбирайте поля, читайте JSON-пути, собирайте объекты и массивы, фильтруйте и сортируйте списки, сравнивайте значения и сохраняйте состояние выполнения для следующих шагов.

data.pickdata.filterdata.sortdata.jsonGetvar.setstorage.get

Управление Flow

Ветвитесь по условиям, ждите между шагами, останавливайте запуск, вызывайте дочерние Flow, повторяйте Flow, обходите массивы или выполняйте до успеха дочернего Flow.

flow.branchflow.waitflow.runflow.repeatflow.forEachflow.until

Внешние интеграции

Вызывайте HTTP API, загружайте локальные файлы, запускайте сохранённые макросы или AutoJS-скрипты и используйте ADB Shell для более глубокой Android-автоматизации.

http.requestfile.loadmacro.playautojs.runadb.shell

Три способа создать автоматизацию LaiCai Flow

Пример Graph View с рабочим процессом автоматизации LaiCai Flow, собранным из соединенных узлов.
Способ 1

Редактируйте Flow в Graph View

Подходит пользователям с опытом программирования или автоматизации, когда задача понятная и не слишком сложная. В Graph View вручную добавьте узлы автоматизации, соедините их в порядке выполнения, затем настройте параметры, входы, выходы и передачу данных между узлами.

  • Сначала разбейте цель на несколько определенных шагов, например открыть приложение, дождаться экрана и нажать кнопку.
  • Используйте соединения, чтобы показать путь выполнения и простые ветки, например success, failure, true и false.
  • Запускайте проверку после каждого небольшого участка и смотрите в логе параметры узлов, входы, выходы и состояние устройства.
Способ 2

Создавайте Flow через диалог в приложении LaiCai

Навыки программирования не нужны. Любой пользователь может описать задачу автоматизации естественным языком, а AI создаст или изменит Flow внутри приложения LaiCai. Можно объяснить цель как в чате: открыть приложение, найти кнопку, распознать текст, нажать элемент, ввести данные или повторять действия. Также можно использовать @mention, чтобы быстро выбрать шаблонные изображения, OCR-области, материалы устройства или существующий узел, чтобы AI точнее обновил текущий Profile.

  • Опишите задачу обычным языком, например: «открой YouTube, нажми иконку поиска и введи LaiCai Flow».
  • Используйте @mention, чтобы выбрать assets: шаблонные изображения, области распознавания, скриншоты кнопок или существующие узлы.
  • AI использует текущий Flow, возможности узлов, состояние устройства и выбранные материалы, чтобы создать или настроить связи узлов и параметры.
  • Если не хватает имени пакета, шаблона, OCR-области, данных аккаунта или API-параметров, приложение попросит дополнить их, а не будет угадывать.
Способ 3

Создавайте Flow через MCP в Codex, Claude и других настольных AI-инструментах

Подходит тем, кто уже использует Codex, Claude или похожие настольные AI-инструменты. Через LaiCai MCP настольный AI может напрямую читать устройства, возможности узлов, материалы автоматизации и существующие Profiles, поэтому не нужно копировать этот контекст в чат и не нужно тратить дополнительные LLM API token на локальный контекст. Можно продолжать использовать возможности Codex и Claude для чтения кода, анализа файлов, структурного рассуждения и длинного контекста, пока AI генерирует, проверяет или обновляет LaiCai Flow Profile.

  • Не нужно вручную копировать сведения об устройстве, node schema, assets или содержимое Profile в окно чата.
  • Локальный контекст, предоставленный через MCP, не расходует дополнительные LLM API token.
  • Можно объединить анализ кода, чтение файлов и разбиение задач в Codex и Claude для проектирования более сложных Flows.
  • Подходит, когда AI должен одновременно учитывать локальные файлы проекта, материалы автоматизации и реальное состояние устройства при сопровождении Profile.