遗留流程组件

遗留组件已不再作为当前受支持能力的一部分，未来版本中可能会被移除。你仍然可以在已有流程中继续使用它们，但建议尽快替换为当前受支持的组件。若存在明确替代项，通常会在流程中组件卡片上的遗留标记、发布说明或 SkillFlaw 文档中给出说明。

如果你暂时不确定该如何替换某个遗留组件，可以先通过 Search 按提供商、服务或组件名称查找。某些组件可能已经被全新的组件、相似组件，或其他分类下的同类新版本替代。

如果没有直接可见的替代项，也可以判断是否能用其他组件适配你的场景。例如，许多 流程组件 提供的是可复用于多种提供商和业务场景的通用能力，例如 API Request 组件。

如果上述方式都不适用，你也可以参考遗留组件的实现代码自行封装自定义组件，或前往发起讨论反馈该遗留组件的替代需求。

为了避免在新流程中继续使用这些组件，系统默认会隐藏遗留组件。在可视化编辑器中，你可以点击 组件设置，切换遗留过滤项的显示状态。

遗留 Data 组件

以下 Data 组件当前处于遗留状态：

建议改用 Read File 组件，它不仅支持 CSV 与 JSON，也支持更多文件类型。

以下 Helper 组件当前处于遗留状态：

其中 Output Parser 过去常用于把 LLM 输出转成 CSV 风格列表，而新的 Structured Output 更适合需要自定义 schema 或更复杂解析的场景。

注意：解析类组件本身只负责格式说明与解析，不会自动生成 Prompt；通常需要与 Prompt Template 组件配合使用。

以下 Logic 组件当前处于遗留状态：

以下 Processing 组件当前处于遗留状态，建议替换如下：

Alter Metadata → Data Operations
Combine Data → Data Operations 或 Loop
Combine Text → Data Operations
Create Data → Dynamic Create Data
Data to DataFrame / Data to Message → Data Operations / Type Convert
Extract Key → Data Operations
Filter Data → Data Operations
Filter Values → Data Operations
JSON Cleaner → Parser
Message to Data → Type Convert
Parse DataFrame → DataFrame Operations 或 Parser
Parse JSON → Parser
Regex Extractor → Parser
Select Data → Data Operations
Update Data → Data Operations

这些旧组件大多已经被更通用、维护更活跃的新处理组件取代。

以下 Tools 组件当前处于遗留状态：