Kern-Trigger
Verwende den Start-Block für alles, was aus dem Editor, deploy-to-API oder deploy-to-chat Erfahrungen stammt. Andere Trigger bleiben für ereignisgesteuerte Workflows verfügbar:
Start
Einheitlicher Einstiegspunkt, der Editor-Ausführungen, API-Bereitstellungen und Chat-Bereitstellungen unterstützt
Webhook
Externe Webhook-Payloads empfangen
Schedule
Cron- oder intervallbasierte Ausführung
RSS Feed
RSS- und Atom-Feeds auf neue Inhalte überwachen
Schneller Vergleich
| Trigger | Startbedingung |
|---|---|
| Start | Editor-Ausführungen, Deploy-to-API-Anfragen oder Chat-Nachrichten |
| Schedule | Timer, der im Schedule-Block verwaltet wird |
| Webhook | Bei eingehender HTTP-Anfrage |
| RSS Feed | Neues Element im Feed veröffentlicht |
Der Start-Block stellt immer
input,conversationIdundfilesFelder bereit. Füge benutzerdefinierte Felder zum Eingabeformat für zusätzliche strukturierte Daten hinzu.
Verwendung von Triggern
- Platziere den Start-Block im Start-Slot (oder einen alternativen Trigger wie Webhook/Schedule).
- Konfiguriere alle erforderlichen Schema- oder Auth-Einstellungen.
- Verbinde den Block mit dem Rest des Workflows.
Bereitstellungen steuern jeden Trigger. Aktualisiere den Workflow, stelle ihn erneut bereit, und alle Trigger-Einstiegspunkte übernehmen den neuen Snapshot. Erfahre mehr unter Ausführung → Bereitstellungs-Snapshots.
Priorität bei manueller Ausführung
Wenn du im Editor auf Run klickst, wählt Kaizen automatisch aus, welcher Trigger basierend auf der folgenden Prioritätsreihenfolge ausgeführt wird:
- Start-Block (höchste Priorität)
- Schedule-Trigger
- Externe Trigger (Webhooks, Integrationen wie Slack, Gmail, Airtable usw.)
Wenn dein Workflow mehrere Trigger hat, wird der Trigger mit der höchsten Priorität ausgeführt. Wenn du beispielsweise sowohl einen Start-Block als auch einen Webhook-Trigger hast, wird beim Klicken auf Run der Start-Block ausgeführt.
Externe Auslöser mit Mock-Payloads: Wenn externe Auslöser (Webhooks und Integrationen) manuell ausgeführt werden, generiert Kaizen automatisch Mock-Payloads basierend auf der erwarteten Datenstruktur des Auslösers. Dies stellt sicher, dass nachgelagerte Blöcke während des Testens Variablen korrekt auflösen können.