Pipedream中Todoist组件对循环任务的支持优化
2025-05-24 22:16:14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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660