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Make × Python × AI 全栈能力矩阵（Coggle 版） - Coggle Diagram

- - - - 接收外部事件、文件、表单、API 推送
    - - Webhook（表单/外部系统回调）
      - Schedule（定时拉取）
      - Watch（监控文件/数据库变更）
    - - JSON / CSV / XML / Base64（文件内容）
    - - 理解请求体结构
      - 快速检测 Sample Data（Detect Structure）
      - 认证与权限检查（API Key / OAuth）
    - - 标准化 Sample JSON
      - 触发器设计文档
  - - - 编排流程、路由、批处理、错误隔离、调度
    - - Trigger / HTTP / JSON Parse / Iterator / Router / Aggregator / Data Store / Error Handler
    - - 流程制图（Flowchart）
      - 字段映射（Mapping）
      - 异常分支设计（Dead Letter）
      - 幂等设计（idempotency）
      - 性能估算（并发/速率）
    - - ETL（Extract → Transform → Load）
      - Polling + Delta Sync（增量同步）
      - Fan-out + Fan-in（分发并聚合）
    - - 可运行的 Make Scenario
      - 流程蓝图（图 + 节点说明）
      - Run History 监控策略
  - - - 复杂数据清洗、批量计算、状态机、外部 SDK 调用、性能瓶颈处理
    - - API 客户端（requests / httpx）
      - 数据处理（pandas）
      - 文件处理（pathlib / base64 / multipart）
      - 并发（asyncio / threading / multiprocessing）
      - 错误与重试（retrying / tenacity）
      - 小型服务（Flask / FastAPI）
    - - HTTP JSON 输入/输出（Make 调 Python HTTP）
      - 约定 schema（请求/响应示例）
      - 错误码与重试策略文档
    - - 性能优化（内存/批量处理）
      - 健壮性（异常捕获/日志）
      - 可测性（单元/集成测试）
      - 部署基础（Docker / venv）
    - - 可调用 API（文档与 swagger/example）
      - 核心数据处理脚本或微服务
      - 性能测试报告
  - - - 文本理解、结构化抽取、分类、摘要、生成、对话式交互
    - - Prompt 设计（Prompt Engineering）
      - Schema-driven extraction（结构化输出）
      - Embeddings 与相似度检索（向量搜索）
      - Chain-of-thought / 多步骤 Agent（多轮任务链）
    - - Sync call（请求-响应）
      - Async job（批量长文本处理）
      - Hybrid（模型+规则混合）
    - - 设计高效 Prompt 与少样本示例
      - 输出校验（schema 验证）
      - 成本控制（token/请求计费）
      - 安全/合规（PII 处理、隐私）
    - - Prompt 库 + Prompt 模板
      - 模型调用封装（SDK/函数）
      - 抽取规则与校验器
  - - - 将处理结果写入目标系统、通知用户、生成报告或触发新流程
    - - Notion / Google Sheets / Airtable / Database / Email / Slack
    - - 字段映射到目标 schema
      - 批量写入与速率控制
      - 幂等与冲突解决
    - - Notion 模板页面
      - CSV/Excel 报表
      - 告警与监控 Dashboard
  - - - Keys 存放（Make Keys / Vault）
      - 周期性轮换策略
    - - PII 识别与脱敏
      - 数据保留策略（Data Store TTL）
    - - 保存审计日志（谁在什么时候做了什么）
    - - Least privilege（最小权限）
  - - - Make Run History
      - 自定义健康检查（Python endpoint）
    - - 错误率阈值、延迟阈值、失败重试告警（Slack/Email）
    - - Dead Letter 手工重跑
      - 事务补偿逻辑（Compensating actions）
  - - - 步骤：Schedule → Loop HTTP(page) → JSON Parse → concat → 如果数据大交给 Python 处理 → 返回结果写入 Notion
    - - 步骤：Webhook → JSON Parse → Clean Text → AI Extraction → JSON Parse → Notion Create
    - - 步骤：Watch Folder → Iterator(file list) → Python API 下载处理 → Upload to Drive → Notion 记录
    - - 步骤：Schedule → Aggregate data → Generate summary via LLM → Create Sheet/PDF → Email send
  - - - 单元测试（Python 逻辑）
      - 集成测试（Make Scenario with Mock HTTP）
      - E2E 测试（从触发器到输出）
    - - 正确性（字段正确）
      - 健壮性（异常处理）
      - 性能（1000 条/分的吞吐）
    - - 版本化流程模板
      - 变更记录与回滚指南
  - - - Make 运行次数 / Scenario 计费
      - LLM token / 请求成本
      - 云函数 / Python 服务托管成本
    - - 批量处理替代逐条请求
      - 合理分页大小（tradeoff）
      - 缓存与 Embeddings 重用
  - - - 功能：长文自动拆卡片、分类、写回 Notion
      - 技术点：LLM Extraction, Make Routing, Python for heavy transform
    - - 功能：分页拉交易、清洗、汇总、日报
      - 技术点：Pagination, pandas aggregation, retries
    - - 功能：自动分类、优先级判断、创建工单
      - 技术点：Prompt design, Router, Data Store for idempotency