开源项目启动和配置教程

1. 项目目录结构及介绍

开源项目 workflow-use 的目录结构如下：

workflow-use/
├── extension/            # 存放扩展程序的代码
│   ├── ...
│   └── ...
├── workflows/           # 存放工作流相关的文件
│   ├── ...
│   └── ...
├── .github/             # 存放GitHub Actions工作流文件
│   └── workflows/
├── LICENSE              # 开源许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
└── ...

• extension/ 目录包含了构建浏览器扩展所需的代码。
• workflows/ 目录包含了定义工作流的JSON文件。
• .github/workflows/ 目录包含了用于自动化项目任务的GitHub Actions工作流。
• LICENSE 文件说明了项目的开源协议。
• README.md 文件包含了项目的详细说明和基本使用方法。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过命令行界面（CLI）进行的。以下是几个主要的启动命令：

• python cli.py record-workflow：开始记录浏览器工作流。
• python cli.py run-workflow <workflow_file>：运行指定的工作流文件。
• python cli.py run-as-tool <workflow_file> --prompt "<prompt_message>"：以工具的形式运行工作流，并可以通过提示信息来指导工作流。

在运行这些命令之前，确保你已经按照项目说明安装了所有必要的依赖。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 .env.example 文件来管理，你需要将其复制为 .env 文件并进行编辑。

.env.example 文件可能包含如下内容：

# .env.example
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

你需要将 your_openai_api_key 替换为你的 OpenAI API 密钥。此密钥用于工作流中可能涉及的机器学习模型。

确保在运行任何工作流之前，你已经正确配置了所有必要的环境变量。

以上就是 workflow-use 项目的启动和配置的基本教程，按照这些步骤，你将能够顺利地开始使用这个项目。