《派出你的AI同事：WorkBuddy案例实战》026：循环与批量处理案例

《派出你的AI同事：WorkBuddy案例实战》026：循环与批量处理案例

📌 卷三 · 第三部分 复杂业务流程：把流程派出去 · 第7章 自动化工作流编排实战 · 7.3

7.3 循环与批量处理案例

背景与痛点

很多活不是"做一件"，而是"对一批对象各做一件"：给 500 个客户发个性化通知、给 500 家门店生成经营体检报告、对 1000 台设备做巡检。手工做有两个死穴：

• 规模杀手：1 家店 10 分钟，500 家就是 80 小时，根本不现实；
• 脆弱：跑到第 300 家断了（接口限流/某家数据异常），前面白跑、后面没做。

更隐蔽的代价是"一致性"：手工逐店做，第 1 家和第 500 家的口径、模板、结论标准都会漂移，汇总时你对不上。批量跑则保证 500 份出自同一套逻辑，横向可比。

💡关键认知：批量处理 = "同一套流水线 × N 个对象"。核心是三件事：把对象分页取、对外部系统限流别打爆、失败隔离别让一家拖垮全体、支持断点续跑。把这四点交给编排器的"循环节点"，你只定义"对单个对象做什么"，规模交给机器。

方案与实施

以"对 500 家门店定时批量生成经营体检报告"为例。