Les Dynamic Workflows aident Happycapy à traiter un travail de Projet complexe comme une exécution par étapes, plutôt que comme une longue réponse unique. Utilisez-les quand une tâche demande de la planification, de la collecte de contexte, des subtasks, des subagents en parallèle, une revue et des fichiers enregistrés.Vous partez toujours d’un message normal dans un Projet. Activez d’abord Dynamic Workflows dans Settings, puis décrivez le résultat attendu et les fichiers finaux souhaités. Happycapy peut planifier l’exécution, diviser le travail en subtasks, utiliser des subagents quand c’est utile, vérifier les résultats intermédiaires et enregistrer les artefacts finaux dans le Projet.
Dynamic Workflows est une fonctionnalité expérimentale. Ouvrez Settings, allez dans Experimental, puis activez Dynamic workflows avant de les utiliser dans un Projet.
SettingsOuvrez Experimental et activez Dynamic workflows.
Dynamic Workflows peut consommer beaucoup de credits. Il peut exécuter plusieurs étapes, lire plus de contexte, appeler davantage d’outils, créer des artefacts intermédiaires et utiliser des subagents en parallèle. Réservez-le aux tâches complexes, en plusieurs étapes, où refaire le travail coûterait cher.
N’assignez pas chaque subagent vous-même. Dites à Happycapy quel travail doit être fait et quels fichiers vous voulez à la fin. Happycapy décide comment planifier, diviser, relire et enregistrer le travail.
Utilise Dynamic Workflows pour cette tâche.Je prépare le lancement d'un outil de scripts vidéo IA pour créateurs indépendants.Recherche et planifie le lancement selon ces angles :- utilisateurs cibles- concurrents- prix- canaux de contenu- premières fonctionnalités- risques de lancementCrée les fichiers suivants :- outputs/market-entry-brief.md- outputs/competitor-comparison.csv- outputs/two-week-launch-plan.xlsx- outputs/landing-page-outline.html- outputs/social-posts.json
Évitez Dynamic Workflows pour les questions simples, les petites retouches de texte, les traductions rapides et les petites modifications d’un seul fichier. Un message normal dans le Projet est plus rapide et moins coûteux.
Pendant une exécution, Happycapy transforme votre demande en plan, divise le travail en subtasks, utilise des subagents quand le travail en parallèle aide, vérifie les résultats intermédiaires et enregistre les fichiers finaux dans le Projet.C’est ce qui rend le processus dynamique : le chemin peut s’ajuster pendant l’exécution, au lieu de suivre un modèle fixe.
Commencez avec un périmètre ciblé avant de confier une tâche très large. Nommez les fichiers finaux, relisez la première exécution, puis élargissez le workflow quand le modèle est stable.Si vous répétez souvent le même workflow, demandez à Happycapy d’en faire une instruction de Projet réutilisable ou un Skill. S’il doit s’exécuter selon un calendrier, connectez le prompt stable à une Automatisation.
