核心用法
dlazy-execute 是 dLazy CLI 的工作流执行引擎，用于端到端运行扁平化的「shape」任务列表。每个 shape 通过 /api/ai/tool 按需调用，系统会自动解析 shape://name:<X> 或 shape://shape:<id> 引用，将上游输出注入下游输入，并将 promptRefs 文本前置到消费方的 prompt 中。
关键机制：只有 props.status 为 idle 的 shape 会实际运行；其他状态（completed/failed/processing）被视为已完成，直接复用现有的 props.url 作为产出。失败后可手动将受影响 shape 重置为 idle、调整输入后重新执行，实现断点续传。
显著优点
1. 依赖自动解析：内置引用解析器，无需手动拼接输入输出
2. 状态驱动执行：天然支持幂等重试和失败恢复，避免重复计算
3. 灵活控制：--dry-run 预估成本，--no-wait 异步提交，--timeout 自定义等待
4. 管道友好：支持 stdin 引用（-、@N、@N.path 等）便于链式集成
潜在缺点与局限
- 闭源 SaaS 依赖：核心推理在 dLazy 云端完成，需网络连接且消耗平台积分
- 调试透明度有限：复杂引用链出错时，定位具体 shape 失败点需人工核对
- 状态管理人工介入：失败后需手动重置状态，无法自动回滚依赖树
- 平台绑定：生成的媒体资源托管于
files.dlazy.com，迁移成本较高
适合人群
- 需要编排多步骤 AI 生成任务的技术团队
- 追求「配置即代码」工作流、厌恶手写胶水脚本的用户
- 已使用 dLazy 生态、希望统一账户与积分管理的组织
常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 凭证泄露 | API key 存储于本地 JSON，多用户系统需检查文件权限 |
| 成本失控 | 复杂管道可能快速消耗积分，建议 `--dry-run` 先行估算 |
| 内容安全 | 后端可能因提示词违规拒绝生成（错误码 504） |
| 供应商锁定 | 工作流定义与产物 URL 均深度绑定 dLazy 基础设施 |