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Lindy Webhook CI/CD 集成测试

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本指南提供配置持续集成/持续部署（CI/CD）流程的框架，用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js，实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试，确保系统部署的高可靠性。

Lindy AI 智能体错误排查指南

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本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器（Webhook、邮件、定时任务）失败、动作执行（Slack、HTTP请求、代码运行）错误，以及智能体流程设计中的逻辑缺陷，确保您的自动化流程稳定可靠。

多步骤AI智能体工作流配置

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本工具提供了一个全面的指南和平台，用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器（如邮件、网络钩子）、动作（如发送Slack消息、更新数据库）、条件判断和知识库，实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景，确保AI操作的确定性和可扩展性。

高级工作流自动化与智能体委托

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本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器（邮件、聊天、Webhook等）的配置、条件筛选逻辑的设置，以及如何实现多步骤流程管理，并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体（Agent）协同工作，实现高级的自动化委托能力。

Lindy AI成本优化与工作流管理

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本指南提供了一套系统化的成本优化方案，旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体（Agent）的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸（Right-Sizing）、合并冗余的自动化流程，以及优化触发器的频率。通过这些步骤，可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。

AI智能体数据处理与合规指南

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本技能提供了一套全面的指南，用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类（包括PII和PHI）、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时，能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。

林迪AI智能体调试工具包

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本工具包是专为解决复杂智能体（Agent）故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息（如Node.js、Python版本），测试Webhook和主流API（如Slack、Gmail）的连接状态，并指导用户回顾任务历史记录，最终生成一份结构化的支持报告，极大地提高了故障排查的效率。

Lindy AI集成部署指南

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这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划，适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。

Lindy企业角色权限控制配置

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本指南详细介绍了Lindy AI工作空间的企业级角色权限控制（RBAC）配置流程。它指导用户如何设置团队权限、管理复杂的工作区访问，并集成SSO、SCIM等高级安全功能。通过实施精细化的权限控制和完整的审计日志，确保企业数据安全和组织内部的责任划分。

Webhook触发智能摘要通知助手

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本教程指导用户创建第一个AI Agent，演示了完整的自动化工作流。它接收外部Webhook数据，利用大模型进行核心信息摘要，并将摘要自动发布到Slack或发送邮件。适用于初学者学习AI Agent架构、测试数据流转或实现简单的系统通知功能。

AI智能体事件响应手册

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本手册提供了一套完整的AI智能体事件响应流程，用于处理Lindy AI平台遇到的各种故障和停机情况。内容涵盖了平台整体故障（SEV1）、单个智能体失败、集成认证失效、信用点耗尽以及Webhook端点失败等关键场景。旨在提供结构化的诊断步骤和故障恢复策略，确保业务的连续性。

配置Lindy AI API和Webhooks

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本指南详细介绍了Lindy AI平台的完整配置流程。它涵盖了从获取和管理API密钥、使用SDK（Python/Node.js）进行编程集成，到设置和验证Webhook认证的全步骤。确保您的外部应用能够安全、可靠地调用AI代理功能。

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