يغطي الجزء الأول النصوص الـ 25 التي أصل إليها كل أسبوع، وهي عناصر أساسية موثوقة وجاهزة للإنتاج. يغطي هذا الجزء الجزء الذي يستغرق وقتًا أطول في اكتشافه: كيفية ربطها معًا عندما يتضمن تدفق التحكم قرارًا.
إن تسلسل النصوص النقية أمر سهل. قم بتشغيل A، وإخراج الأنبوب إلى B، تم ذلك. لكن خطوط أنابيب الأتمتة الحقيقية تصل إلى نقاط القرار: هل يجب معالجة هذا الملف أم تخطيه؟ هل استجابة API هذه خطأ أم إعادة محاولة أم نجاح؟ هل يحتاج هذا المحتوى إلى مراجعة أم يمكنه المتابعة؟
تاريخيًا، تعاملت مع هذا باستخدام أشجار if/elif. يعمل هذا بشكل جيد عندما يكون منطق القرار واضحًا ومستقرًا. إنه ينهار عندما يتطلب القرار الحكم - تحليل المخرجات الغامضة، وتصنيف المحتوى الذي لا يتناسب مع الفئات الأنيقة، والتعامل مع الذيل الطويل من الحالات المتطرفة التي إذا لم تغطيها البيانات.
النمط الذي وصلت إليه: استخدم البرامج النصية الموجودة في كتاب الطبخ للأجزاء الحتمية من المسار (استدعاءات HTTP، وإدخال/إخراج الملف، والجدولة، وإعادة المحاولة)، واستخدم موجه AI صغير لاستدعاءات الحكم. يتلاءم الاثنان معًا بشكل نظيف لأن أيًا منهما لا يحاول القيام بعمل الآخر.
فيما يلي مسار مكون من ثلاثة نصوص قبل وبعد إضافة طبقة قرار الذكاء الاصطناعي.
يعمل هذا إذا كان كل ملف من واجهة برمجة التطبيقات (API) عبارة عن JSON جيد التكوين ويتم تعيينه بشكل واضح إلى CSV. من الناحية العملية: تحتوي بعض الملفات على ترميز غير صحيح، وبعضها يحتوي على تغييرات غير متوقعة في المخطط، وبعضها فارغ، وبعضها عبارة عن استجابات خطأ تبدو وكأنها ناجحة. تفشل سلسلة البرامج النصية بصمت في هذه الأمور، أو تفشل بصوت عالٍ وتوقف المسار بالكامل.