WELクイックスタート ​

WEL（Workato Expression Language）はWorkatoの変換言語です。これは、インストールも接続も不要で、レシピの他の部分と並行してWorkatoのデータプレーンで実行されます。

このページでは、1つの例を使用して、WELを扱う3つの方法を紹介します。

• レシピ内: Workato Expression Languageコネクターでレシピデータピルを作成して、すばやく開始します。
• AIクライアントを使用: 外部AIクライアントでWELを作成します。
• バイナリを使用: レシピを実行せずに、式への変更をすばやくテストします。

例 ​

webhookが注文を配信します。宛先システムでは、正規化された名前とメール、カレンダー日付、正確な合計を含むフラットなレコードが必要です。

入力

{
  "order_id": "so-1001",
  "placed_at": "2026-03-15T09:30:00Z",
  "customer": {
    "first_name": "kalani",
    "last_name": "park",
    "email": " KALANI@Example.COM "
  },
  "line_items": [
    {"sku": "WID-1", "qty": 3, "unit_price": "12.50"},
    {"sku": "GAD-7", "qty": 1, "unit_price": "99.00"}
  ]
}

Formula

{
  order_id: upper(_.order_id),
  customer_name: f"{capitalize(_.customer.first_name)} {capitalize(_.customer.last_name)}",
  email: lower(trim(_.customer.email)),
  order_date: PlainDate(DateTime(_.placed_at)),
  item_count: count(_.line_items),
  total: _.line_items >> map_by(li ~> Decimal(li.unit_price) * li.qty) >> sum
}

この例では、次のコンポーネントを使用します。

• _は入力変数で、前のペイロードを含みます。 _.order_idは、そこからorder_idフィールドを読み取ります。詳細については、入力変数を参照してください。
• >>は値を関数にパイプするため、合計は左から右へ読み取られます。このパイプラインはラインアイテムを取得し、それぞれを価格に変換して合計します。
• Decimal(li.unit_price)は金額を正確に保持します。合計は136.5ではなく、136.50です。 Decimalは表示形式ではなく正確な型であるため、スケールが保持されます。
• PlainDate(...)はタイムゾーンのないカレンダー日付を生成するため、宛先に到達する途中で日付が1日ずれることはありません。

出力

{
  "order_id": "SO-1001",
  "customer_name": "Kalani Park",
  "email": "kalani@example.com",
  "order_date": "2026-03-15",
  "item_count": 2,
  "total": 136.50
}

レシピで開始 ​

レシピは、WELを扱う最も一般的な方法です。このコネクターにはコネクションの設定は必要ありません。レシピを作成するか既存のレシピを開き、次の手順を完了して前述の例を実行します。

{
  "order_id": "so-1001",
  "placed_at": "2026-03-15T09:30:00Z",
  "customer": {
    "first_name": "kalani",
    "last_name": "park",
    "email": " KALANI@Example.COM "
  },
  "line_items": [
    {"sku": "WID-1", "qty": 3, "unit_price": "12.50"},
    {"sku": "GAD-7", "qty": 1, "unit_price": "99.00"}
  ]
}

{
  "order_id": "SO-1001",
  "customer_name": "Kalani Park",
  "email": "kalani@example.com",
  "order_date": "2026-03-15",
  "item_count": 2,
  "total": 136.50
}

{
  order_id: upper(_.order_id),
  customer_name: f"{capitalize(_.customer.first_name)} {capitalize(_.customer.last_name)}",
  email: lower(trim(_.customer.email)),
  order_date: PlainDate(DateTime(_.placed_at)),
  item_count: count(_.line_items),
  total: _.line_items >> map_by(li ~> Decimal(li.unit_price) * li.qty) >> sum
}

外部AIクライアントで開始 ​

WELを知らない外部AIクライアントは、通常、別の言語のラムダ構文を流用して、もっともらしく見えるが実行できないものを作成します。 WELではラムダに~>を使用し、->または=>は解析エラーになります。

WELキットは、AIクライアントに言語リファレンスとプラットフォームバイナリを提供することで、この問題を解決します。これにより、AIは生成されたコードを実際のエンジンに対して確認し、確実に機能する式を作成できます。

WELキットを備えたAIクライアントは、自然言語の説明から変換を作成できます。サンプルペイロードと宛先で必要な内容を含めます。エンジンに対して式を検証し、アクションに直接貼り付けられるサンプル出力とFormulaを返すよう依頼します。

バイナリで開始 ​

レシピの実行で式をテストするには数分かかります。代わりにwelバイナリはエンジンをローカルで実行し、1秒未満で結果を返します。これは、式をまだ作成している段階で迅速に反復するための、より優れたワークフローです。

提供された例でwelバイナリを操作するには、次の手順を完了します。

{
  order_id: upper(_.order_id),
  customer_name: f"{capitalize(_.customer.first_name)} {capitalize(_.customer.last_name)}",
  email: lower(trim(_.customer.email)),
  order_date: PlainDate(DateTime(_.placed_at)),
  item_count: count(_.line_items),
  total: _.line_items >> map_by(li ~> Decimal(li.unit_price) * li.qty) >> sum
}

{
  "order_id": "so-1001",
  "placed_at": "2026-03-15T09:30:00Z",
  "customer": {
    "first_name": "kalani",
    "last_name": "park",
    "email": " KALANI@Example.COM "
  },
  "line_items": [
    {"sku": "WID-1", "qty": 3, "unit_price": "12.50"},
    {"sku": "GAD-7", "qty": 1, "unit_price": "99.00"}
  ]
}

wel eval -f order.wel -I order.json

{order_id: "SO-1001", customer_name: "Kalani Park", email: "kalani@example.com", order_date: 2026-03-15, item_count: 2, total: 136.50}

便利なフラグ ​

welバイナリは、テストと検証用の追加フラグを受け入れます。

welバイナリには、この2つ以外にもフラグとサブコマンドがありますが、これらは式をテストするレシピビルダーではなく、WELエンジンを埋め込むホストアプリケーションを構築する開発者を対象としています。

次のステップ ​

• Transform data: WELコネクターインテグレーションと、スキーマ推論では検出されない内容。
• 標準ライブラリ: すべてのWEL関数に関する情報。
• データ型: 前述の例でDecimalとPlainDateが適切な選択だった理由。
• Cookbook: 一般的な連携の問題の例。
• エラーコード: ジョブ失敗のトラブルシューティング。