鐵人檔案
我想測試一件很現實的事：每天的 Email、資訊整理、研究、待辦與 GitHub 工作，到底有多少可以真正交給 AI？本系列從流程盤點開始，逐步建立 Email 分流、資訊篩選、Issue Triage、Coding Agent、Human-in-the-loop、權限控管、狀態管理與失敗復原，並記錄每條流程的人工介入、錯誤率與實際節省時間，最後算出 AI 自動化到底有沒有真的提高效率。
昨天整理自動化流程的例外處理時，我把 Retry、人工確認、重複資料與 Log 都加進去了，當時會覺得只要流程發生錯誤時不要直接消失，至少能留下紀錄，整個系統就...
昨天替 Workflow 加上狀態紀錄、Retry、錯誤分類和 Resume 之後，流程遇到暫時性的失敗已經不會直接整條重跑，例如 API Timeout 可以...
昨天開始替自動化流程加上 Log 和監控之後，至少我終於知道流程什麼時候壞掉，也可以看出問題發生在哪一個步驟，但很快又碰到下一個很實際的情況，知道它壞掉之後，接...
昨天把 Retry 和失敗通知加進流程之後，我原本以為自動化的穩定度已經好很多了，API 暫時連不上可以重試，真的失敗也會收到通知，至少不會再出現流程默默壞掉幾...
昨天處理 Partial Failure 的時候，我已經開始讓 Workflow 知道某一步失敗後，可以選擇 Skip、Fallback 或留下狀態繼續往下，而...
昨天把 Checkpoint 和每一步的狀態記錄加進 Workflow 之後，流程失敗終於不用每次都從第一步重新跑，例如十個步驟跑到第八步才出錯，我可以保留前七...
昨天把錯誤分成可以 Retry 和應該直接停止之後，我原本以為流程已經安全不少，暫時性的 API Error 可以重新執行，輸入本身有問題就直接停下來，連續失敗...
