使用 Flowith 的第一步是访问其官网并完成注册。目前支持邮箱注册及主流第三方账号（Google、GitHub）快速登录。注册后系统会自动引导你进入工作台。在设置页面中，你可以绑定个人 API Key（如 OpenAI、Anthropic 等），这是后续调用 AI 模型的基础。建议在开始创建工作流前，先完成基础密钥配置，避免运行时出现权限错误。
Flowith 的主界面采用典型的三栏式布局。左侧是节点面板，按功能分为「输入」「AI 模型」「逻辑」「工具」「输出」等类别。中间是画布区域，所有节点通过拖拽放置在此。右侧为属性面板，选中节点后可以调整参数、编写提示词或设置条件。顶部的工具栏提供撤销、重做、运行、调试等功能。你可以通过右下角的缩放滑块调整画布视图，也可以按住空格键拖动画布进行平移。
从左侧节点面板拖入一个「文本输入」节点到画布，双击将其内容改为你想要处理的原始文本。接着从「AI 模型」类别下拖入「ChatGPT」节点，用鼠标从文本输入节点的输出点拉出一根连线，连接到 ChatGPT 节点的输入点。选中 ChatGPT 节点，在右侧属性面板中选择模型版本（如 GPT-4o），并在系统提示词框中填写角色设定，例如“你是一位专业翻译，请将中文翻译成英文”。最后拖入一个「文本输出」节点，与 ChatGPT 节点的输出连接。点击工具栏的「运行」按钮，系统会执行整个流程并在输出节点显示结果。
每个节点都提供丰富的配置选项。以「HTTP 请求」节点为例，你可以设置请求方法、URL、请求头（Headers）、Body 格式（JSON/表单/文本）。对于 AI 节点，除了模型选择和提示词，还可以调整温度（Temperature）、最大 Token 数、Top P 等高级参数。逻辑类节点包含条件判断（If/Else）、循环、代码执行（支持 JavaScript/Python）等，允许你在工作流中嵌入自定义逻辑。配置完成后，节点会实时校验参数合法性，不正确的设置会以红色警告图标提示。
Flowith 提供了逐步调试模式。点击画布上方的「调试」按钮后，每个节点在执行后会显示中间数据预览，你可以检查输入输出是否符合预期。如果某个节点出错，错误信息会直接显示在节点下方，包括详细的堆栈跟踪。你也可以单独选中一个节点并点击「执行此节点」来测试其独立功能。对于复杂的多分支流程，建议先使用小规模数据进行测试，确认无误后再切换到正式数据。
完成构建并测试通过后，可以将工作流发布为 API 端点或定时任务。在「发布」选项卡中，选择「API」模式会生成一个唯一的 HTTPS 地址，你可以通过 POST 请求向该地址发送数据触发工作流，并获得 JSON 格式的返回结果。选择「定时任务」则可以设置 Cron 表达式或简单的固定间隔（如每小时、每天），系统会自动按计划执行。同时，你可以在「运行历史」中查看所有执行记录、耗时和输出，并支持导出为 CSV 或 JSON 文件。
Flowith 支持多用户协作。在工作流设置中点击「共享」按钮，输入成员的邮箱地址并赋予查看或编辑权限后，对方即可在自己的工作台看到该流程。你也可以生成公开链接（需注意数据安全），让未注册用户通过浏览器直接查看只读版本。对于团队内部使用的流程，建议使用组织空间（Team Workspace）进行统一管理，便于版本控制和权限隔离。
使用过程中若遇到节点无响应，先检查 API Key 是否有效、配额是否用尽。对于涉及大量数据的工作流，可在输入节点前添加「数据分片」节点，将大文件拆分为小块并行处理，再通过「合并」节点汇总结果。此外，Flowith 内置了缓存机制，相同输入的节点在短时间内不会重复执行，节省计算费用。建议在正式投入生产前，先利用内置的「模板库」快速创建常用模式（如文章摘要、数据清洗），避免从零开始搭建。
