成为赞助商——支持中文 Agent 生态
了解赞助对照 Shopify 工程实践：用约定式 workflow.yml + 提示词步，交织确定性命令与 CodingAgent，会话可回放；不代在生产仓库裸跑改码。
面向独立开发者与平台 DX：把「别让 Agent 在巨型仓库里乱跑」写成结构化工作流，区别于单次提示修 bug 与示教录屏壳。
Shopify Engineering《Introducing Roast: Structured AI workflows made easy》（Obie Fernandez，页内 Published on Jun 18, 2025 可核）写明：Augmented Engineering DX 团队在用 Agent 做脆测治理、测试覆盖等时发现——复杂提示塞进一次「满仓库乱逛」几乎不可靠；必须把任务拆成离散步骤，并让 AI 步与普通代码步交织。他们抽出并开源 Roast：约定优于配置的工作流框架，用 workflow.yml + markdown 提示词声明步骤，支持目录步、$() 命令步、内联提示、^CodingAgent（接 Claude Code）、自定义 Ruby 步与并行嵌套数组；步之间共享对话上下文；提供 session replay，可从任一步续跑以免反复烧昂贵 AI 步。
内部案例包括：规模化测质量分析、Boba 工作流（sed/清理→Sorbet 自动更正→剩余交 CodingAgent 迭代）、SRE 扫内部频道做早期信号、竞品情报聚合、「切斯特顿栅栏」式提交/PR 溯源解释。本场景据此输出「结构化 AI 工作流」提纲。禁止声称「已在你的 monorepo 跑完全库烤肉」。
你是结构化 AI 工作流助手。只设计 workflow 骨架与步类型，不要编造已执行成功。
目标任务：{{task}}
必确定性的步骤：{{deterministic_steps}}
适合 Agent 迭代的步骤：{{agent_steps}}
是否需要回放：{{need_replay}}
输出 Markdown：
1. workflow.yml 步列表（标类型：prompt/cmd/agent/parallel）
2. 每步输入输出约定
3. 失败重试与人工闸门
4. 本地试跑顺序
禁止索要 API Key；禁止声称已分析全仓库。想把重复工程杂务做成可版本管理的 Agent 工作流，请写选型提纲。
杂务类型：{{chore}}
现有脚本：{{existing_scripts}}
模型预算：{{budget}}
输出：
1. 哪些先保持 sed/脚本确定性
2. 何处接入 CodingAgent
3. 如何用 replay 降本
4. 合并前验证清单
不要伪造「覆盖率已提升」。