Airflow是一个用于编排和调度工作流的开源平台。文件夹传感器是Airflow中的一个传感器类型，用于监测指定文件夹中的文件变化。任务触发器是Airflow中的一个插件，用于触发指定任务的执行。

下面是使用Airflow、文件夹传感器和任务触发器的代码示例：

首先，安装Airflow和相关插件：

pip install apache-airflow
pip install airflow-sensors
pip install airflow-triggers

然后，创建一个Airflow的DAG（有向无环图）文件，例如my_dag.py：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.sensors import FolderSensor
from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

start_task = DummyOperator(task_id='start_task', dag=dag)

folder_sensor_task = FolderSensor(
    task_id='folder_sensor_task',
    folder_path='/path/to/folder',
    poke_interval=60,
    dag=dag,
)

trigger_task = TriggerDagRunOperator(
    task_id='trigger_task',
    trigger_dag_id='my_other_dag',
    dag=dag,
)

def process_folder():
    # 处理文件夹中的文件
    pass

process_folder_task = PythonOperator(
    task_id='process_folder_task',
    python_callable=process_folder,
    dag=dag,
)

end_task = DummyOperator(task_id='end_task', dag=dag)

start_task >> folder_sensor_task >> trigger_task >> process_folder_task >> end_task

在上述代码中，我们创建了一个名为my_dag的DAG，其中包含了以下几个任务：

1. start_task：一个DummyOperator任务，作为DAG的起始点。
2. folder_sensor_task：一个FolderSensor任务，用于监测/path/to/folder文件夹中的文件变化。
3. trigger_task：一个TriggerDagRunOperator任务，用于触发执行名为my_other_dag的另一个DAG。
4. process_folder_task：一个PythonOperator任务，用于执行处理文件夹中的文件的逻辑。
5. end_task：一个DummyOperator任务，作为DAG的结束点。

可以根据实际需求，调整和扩展上述代码示例。