Pipedream中Todoist组件对循环任务的支持优化
2025-05-24 08:32:53作者:幸俭卉
背景介绍
Pipedream是一个流行的集成平台,允许用户连接不同的应用程序和服务。Todoist作为知名的任务管理工具,在Pipedream中提供了多种组件支持。近期,Pipedream团队对Todoist组件进行了重要更新,特别是针对循环任务(recurring tasks)的处理能力进行了增强。
循环任务的技术实现
在Todoist API中,循环任务的创建有其特殊性。开发团队经过深入研究后发现:
- 创建循环任务不能直接通过设置
is_recurring属性来实现 - 必须通过在
due_string属性中指定循环模式(如"every week")来创建循环任务 - 这与许多用户直觉上的API使用方式有所不同
基于这一发现,Pipedream团队在Todoist的"创建任务"组件中添加了明确的说明标签,指导用户正确使用循环任务功能。
已完成任务的触发机制优化
用户反馈的一个重要问题是:当循环任务被标记为完成时,Pipedream的"新完成任务"触发器不会触发。经过技术调查,团队发现:
- 原实现使用的是Todoist v9同步API进行轮询
- 该API对循环任务完成事件的支持有限
- Todoist最近发布了支持webhooks的新API
技术解决方案
虽然Todoist的新webhook API看起来是理想的解决方案,但团队发现:
- Todoist不允许通过API创建webhook
- Webhook必须在Todoist应用界面手动设置
- 这使得无法构建专门的Pipedream触发器
因此,团队决定改进现有的轮询触发器:
- 改为轮询"已完成任务"端点
- 调整事件结构以包含循环任务信息
- 确保触发器能够捕获循环任务的完成事件
更新后的数据结构
新实现中,事件结构有所变化:
- 直接发射已完成任务对象
- 大部分原根级数据现在位于
item_object中 item_object引用循环项本身- 根对象表示被完成的特定实例
这种结构调整更好地反映了Todoist中循环任务的技术实现方式,使开发者能够更准确地处理任务数据。
总结
Pipedream对Todoist组件的这次更新,显著提升了对循环任务的支持能力。通过深入理解Todoist API的工作机制,团队解决了用户在实际使用中遇到的痛点问题。这一改进使得自动化工作流能够更可靠地响应各种类型的任务完成事件,包括循环任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
200
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
129
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100