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传统工程自动化 vs Make 自动化能力对照表 - Coggle Diagram

- - - - 必须会编程（Python / Node.js）
      - 要懂服务器、数据库、API
      - 团队协作才能实现
    - - 不需要写代码
      - 可视化模块拖拽
      - 一个人就能完成
  - - - 写脚本 → 部署服务器 → 用 Cron 定时跑
      - 全部手工配置
    - - Schedule 模块一键定时
      - 云端运行，不用部署
  - - - 手写 requests / Axios
      - 手写 Headers / Token / Body
      - 做错一个括号都会崩
    - - HTTP 模块自动处理
      - 填参数即可
      - Token 自动注入（Connections）
  - - - 手写 json.loads / 字段提取
    - - JSON Parse 模块自动拆结构
      - 数据路径可视化点选
  - - - if/else 全靠写代码
    - - Router 模块可视化分支
      - 条件配置可见可调
  - - - for 循环自己写
      - 要处理越界、空值、错误
    - - Iterator 自动拆数组
      - 批处理“拖模块”即可
  - - - try/except 全部手写
      - 日志、重试、报警也要做
    - - Error Handler 模块自动捕获异常
      - 自动重试、自动告警、自动分支
  - - - 要写 Base64 / multipart 代码
    - - Drive/Dropbox 模块一键上传下载
  - - - 要建 MySQL / Redis
      - 维护数据库、权限、表结构
    - - Data Store 模块直接用
      - 内置持久化与幂等处理
  - - - 要写 logging + 保存 log 文件
      - 崩了还要排查
    - - Run History 自动记录
      - 每个 step 的输入输出全可见
  - - - 服务器部署（Linux）
      - Docker / Nginx / 监控
    - - 云端自动运行
      - 零部署、零运维
  - - - 要自己写 Python 功能模块
    - - 通过 HTTP 一键扩展 AI / Python API
  - - - 至少 3–7 人（前端/后端/运维/数据）
    - - 一个人就能构建完整自动化系统
  - - - 1 个流程要几天到几周
    - - 1–2 小时搭好
  - - - 代码多，人一换就没人接手
    - - 可视化流程 → 新人上手快