针对你的需求——把YAML文件传递到Argo工作流的test步骤中，结合你使用的Argo v2.4.2、K8s 1.13.12-gke.25以及Golang客户端的场景，这里有几个可行的方案，按推荐程度排序：

这个方法完美匹配你的Python脚本对文件路径的需求：把YAML内容存入ConfigMap，再将ConfigMap挂载到容器的指定目录，脚本就能直接通过路径访问文件了。

步骤1：用Golang创建存储YAML的ConfigMap #

在提交Workflow前，先通过K8s客户端创建ConfigMap（你需要提前初始化好K8s客户端实例）：

import (
    "context"
    corev1 "k8s.io/api/core/v1"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
)

func createConfigMap(k8sClient *kubernetes.Clientset, namespace, cmName string, yamlContent string) error {
    configMap := &corev1.ConfigMap{
        ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
            Name:      cmName,
            Namespace: namespace,
        },
        Data: map[string]string{
            "config.yaml": yamlContent, // key对应挂载后的文件名
        },
    }
    _, err := k8sClient.CoreV1().ConfigMaps(namespace).Create(context.TODO(), configMap, metav1.CreateOptions{})
    return err
}

步骤2：修改Workflow模板挂载ConfigMap #

更新你的Workflow模板，添加卷挂载配置：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: test-
spec:
  entrypoint: test
  templates:
  - name: test
    container:
      image: gcr.io/testproj/test:latest
      command: [bash]
      args: ["-c", "python test.py --config_file_path=/path/to/config.yaml"]
      volumeMounts:
      - name: config-volume
        mountPath: /path/to/  # 挂载到目标目录，文件名就是ConfigMap里的key
    volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        name: your-config-map-name  # 替换成你创建的ConfigMap名称

步骤3：用Argo客户端提交Workflow #

结合Argo的SDK构建并提交Workflow：

import (
    "context"
    argov1alpha1 "github.com/argoproj/argo-workflows/pkg/apis/workflow/v1alpha1"
    argoclient "github.com/argoproj/argo-workflows/pkg/client/clientset/versioned"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
)

func submitWorkflow(argoClient *argoclient.Clientset, namespace string, workflow *argov1alpha1.Workflow) (*argov1alpha1.Workflow, error) {
    return argoClient.ArgoprojV1alpha1().Workflows(namespace).Create(context.TODO(), workflow, metav1.CreateOptions{})
}

小贴士：如果Workflow是临时任务，可以给ConfigMap设置OwnerReference关联到Workflow，这样Workflow删除时会自动清理ConfigMap，避免资源残留。

如果YAML包含敏感信息（比如密钥、密码），可以用Secret替代ConfigMap，用法几乎一致：

步骤1：创建存储YAML的Secret #

func createSecret(k8sClient *kubernetes.Clientset, namespace, secretName string, yamlContent string) error {
    secret := &corev1.Secret{
        ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
            Name:      secretName,
            Namespace: namespace,
        },
        Data: map[string][]byte{
            "config.yaml": []byte(yamlContent),
        },
    }
    _, err := k8sClient.CoreV1().Secrets(namespace).Create(context.TODO(), secret, metav1.CreateOptions{})
    return err
}

步骤2：修改Workflow模板的卷配置 #

volumes:
- name: config-volume
  secret:
    secretName: your-secret-name  # 替换成你创建的Secret名称

如果YAML内容很小，可以把它作为环境变量传递给容器，再在启动脚本里写入文件：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: test-
spec:
  entrypoint: test
  templates:
  - name: test
    container:
      image: gcr.io/testproj/test:latest
      command: [bash]
      args: ["-c", "echo \"$CONFIG_YAML\" > /path/to/config.yaml && python test.py --config_file_path=/path/to/config.yaml"]
      env:
      - name: CONFIG_YAML
        value: |
          # 这里直接填入YAML内容，或在Golang中动态填充
          database:
            host: db.example.com
            port: 3306

注意：如果YAML包含特殊字符（比如引号、换行），需要做转义处理，否则可能导致脚本执行失败。

如果YAML文件很大，或者需要在多个工作流步骤间共享，可以用Argo的Artifact功能（GKE环境推荐搭配GCS存储）：

步骤1：配置ArtifactRepository #

先在Workflow spec中指定GCS作为Artifact仓库（需要提前创建GCS bucket和对应的密钥Secret）：

spec:
  artifactRepository:
    s3:
      endpoint: storage.googleapis.com
      bucket: your-gcs-bucket-name
      accessKeySecret:
        name: gcs-secret
        key: access_id
      secretKeySecret:
        name: gcs-secret
        key: access_key

步骤2：在模板中挂载Artifact #

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: test-
spec:
  entrypoint: test
  templates:
  - name: test
    inputs:
      artifacts:
      - name: config
        path: /path/to/config.yaml  # 直接挂载到目标路径
        s3:
          bucket: your-gcs-bucket-name
          key: path/to/your/config.yaml  # YAML文件在GCS中的路径
    container:
      image: gcr.io/testproj/test:latest
      command: [bash]
      args: ["python test.py --config_file_path=/path/to/config.yaml"]

提交前需要先把YAML文件上传到GCS，再通过Argo客户端提交Workflow。

根据你的场景，**方案1（ConfigMap挂载）**是最直接且无额外依赖的选择，完全匹配你的Python脚本对文件路径的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ash