四种工作流程：准备界面自动化、验证计算机视觉操作、在操作录制中查找目标，以及 Industrial 和 UAV 的实验性任务。
描述界面元素、它们的特征、状态和关系，以供后续自动化使用。
Windows 屏幕或窗口、单个快照或操作记录。
标注元素和关系、添加描述，必要时运行 OCR 和图像比较，然后检查结果。
主项目，以及为 Automation Runtime 单独准备的脚本；所选数据也可传给 Screph Code。
边界： 运行自动化前，请准备脚本、检查坐标系并配置输入方式。项目文件本身不会执行操作。
为感兴趣区域选择操作和参数，检查结果并将其应用到标注。
图像、屏幕截图、视频或媒体文件夹。
运行单个操作、处理链或处理图，将原始数据与掩码、轮廓、识别文本和指标进行比较。
参数、运行日志和结果文件。对主标注的修改需经确认后保存。
边界： 带有模型的方法需要合适的模型文件和依赖项； Tesseract OCR 需要本地安装。
确定记录的击键或鼠标按钮的视觉目标。
操作录制，以及操作前、操作期间和操作后关联的帧。
语言模型可提出计划，计算机视觉操作在本地执行，结果由用户接受、修改或拒绝。
建议目标、来源信息，以及保存在原始录制旁的用户决定。
边界： 结果需要人工验证。原来的动作记录保持不变。
探索具有缺陷、测量、变化和轨迹领域数据类型的图像。
具有可用时间和空间数据的工业图像或无人机镜头。
选择模式、运行处理操作、将结果与原始数据比较，并确认受支持的标注修改。
所选模式的主标注和附加材料。
边界： 这些过程尚未完成，并且不控制设备、生产、任务或自动驾驶仪。