プロンプトからレビュー可能なLaiCai Flow草案を作り、Graph Viewで確認して安全に実行する方法を説明します。
Why prompt-to-workflow matters
LLMは自然言語の意図を構造化された手順に変えるのが得意です。QAやサポート担当者は、stagingアプリを開き、テストアカウントでログインし、検索し、スクリーンショットを保存し、OCRで確認して、期待画面が出なければ停止する、と書けます。
LaiCai Screen Mirroringでは、AIに草案作成を任せても、Flowグラフ、ノード名、スクリーンショット、OCR、ログ、停止条件を人間が見られる状態にします。
Define boundaries in the prompt
良いプロンプトは、開始状態、対象アプリ、アカウント種別、環境、保存する証拠、停止境界を明確にします。単に「ログインをテスト」ではなく、どの画面まで進み、どこで止まるかを書きます。
package id、画面テキスト、テンプレート、OCR領域、デバイス文脈が不明なら、Flowは推測せず未解決入力として扱うべきです。
Review the draft in Graph View
Graph Viewは生成されたFlowをレビュー可能にする場所です。入力、画面準備、状態観察、操作、待機、検証、証拠保存、停止という主経路を読める必要があります。
ノード名は「検索欄を見つける」「結果画面を保存」のように短く具体的にします。複雑な処理は小さな子Flowに分け、主Flowは業務段階として読めるようにします。
From prompt to Flow draft
実務では、まず人間が承認したプロンプトを書き、LLMがLaiCai Flow草案に変換します。草案は実際にサポートされるノードだけを使い、不明な値を勝手に埋めません。
初回実行はAndroid画面をPCとMacにミラーリングで画面を見ながら確認します。待機、OCR、クリック、停止条件を調整してから繰り返しチェックに使います。
What the LLM should not decide alone
LLMはpackage id、座標、テンプレート画像、OCR領域、検出クラス、マクロ名を推測すべきではありません。すべてのアプリや端末で動くと約束するべきでもありません。
信頼できるAI Android自動化ツールは、AIが下書きを助け、実行前にデバイス証拠、schema、Graph Viewで人間が確認するものです。
Evidence and safe stopping
スクリーンショット、OCR、ログ、停止状態が証拠になります。サポート担当者は画像を共有でき、QAは多言語表示を比較でき、開発者はどこで失敗したかを確認できます。
そのためLaiCai Flowガイドは、AIが作った活動をチームが信頼できるAndroid自動化に変えるレビュー面になります。
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