ai/llm 是主力节点：一次调用，可选地接收并输出对话上下文，另有一个 tools 端口， 接上后即成为函数调用步骤。ai/llmconfig 的意义在于把模型、提供商和参数集中在一处，供下游所有节点复用 ...

三个守住执行边界的节点。utils/credential 以引用方式注入已保存的密钥 —— 正因为有它，任何工作流都不需要把 API Key 明文填进普通字段。utils/approver 会让执行停下来等待人工判断， …

工作流审视工作流。tools/workflowinspect 列出并检索实例上的工作流， 也包括找出所有包含某个节点类型的工作流。tools/importworkflow 负责把工作流定义导入进来。 tools/gete…

工作区工具中与文件无关的那一半，而且刻意做得不对称：tools/workspacegit、 tools/workspacemarkdown、tools/workspacepreview 提供的都是只读操作， 而任何可能改…

两个回答'我在哪个工作区里干活'的节点。workspace/context 解析当前工作区， 把它的身份交给下游节点，工作区范围内的工具正是据此绑定。 workspace/knowledgebase 在该工作区内选择、列…

翻译由一个节点承担，具体提供商通过字段选择：既可以用复用现有模型凭据的 LLM 提供商， 也可以直连 DeepL、百度、Google 的厂商 API。取舍很明确 —— 处理普通文本时厂商 API 更便宜、更稳定...

这些节点决定数据流向何处、以什么形状到达。utils/conditionrouter 是确定性分支 —— 简单模式是一条规则配一对真/假输出，高级模式是多规则 switch，每个分支一个输出端口。 只要规则能写下...

tools/subflow 调用另一个工作流一次并等待结果 —— 它既是让大图保持可读的手段， 也是复用同一段逻辑的方式。tools/batchsubflow 是同样的调用在集合上的展开， 当条目数量由数据决定而不是...

这些是把数据送进工作流的节点。io/inputtext 承载你在画布上直接填写的文本或 JSON 字面量； io/fileupload 把上传的文件转成持久化的工件引用；io/readfile 读取服务端本来就能看到的路…

图像、视频、音频生成各有一个节点。它们是提供商调用之上的薄封装：你给出提示词和该提供商特有的选项， 拿回的是工件而不是内联字节。模型与提供商的选择沿用与 LLM 节点相同的配置路径， 因...