agentforce-adlc Cursor规则
经 AI Skill Hub 精选评估，agentforce-adlc Cursor规则 获评「推荐使用」。这款Cursor规则在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 7.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
使用 agentforce-adlc Cursor规则 的核心价值在于提升代码质量的一致性。在没有规则约束的情况下，AI 生成的代码风格可能随机变化；而有了精心设计的 Cursor Rules，AI 会严格遵守你制定的编码规范，例如始终使用函数式组件而非类组件、命名必须使用驼峰命名法、注释只用中文等。
对于团队协作而言，将 .cursorrules 文件纳入 Git 版本管理，可以确保团队所有成员在使用 AI 辅助编程时遵循统一的规范，避免代码审查中因 AI 生成风格不一致带来的额外成本。AI Skill Hub 推荐将 Cursor Rules 作为新项目启动的标配步骤之一。
📋 工具概览
Agentforce ADLC是一款开源的Cursor规则，用于Agent Development Life Cycle的建造、部署、测试和优化。它提供了一种高效的方式来管理Agentforce代理的整个生命周期。
agentforce-adlc Cursor规则 是一套专为 Cursor AI 代码编辑器定制的编程规范规则集。通过精心设计的规则约束，它能引导 AI 生成符合团队标准的高质量代码，减少人工审查成本，保障代码风格一致性。适合个人开发者快速提升代码质量，也适合团队统一 AI 辅助编程的规范。
📖 中文文档
Agentforce ADLC是一款开源的Cursor规则，用于Agent Development Life Cycle的建造、部署、测试和优化。它提供了一种高效的方式来管理Agentforce代理的整个生命周期。
agentforce-adlc Cursor规则 是一套专为 Cursor AI 代码编辑器定制的编程规范规则集。通过精心设计的规则约束，它能引导 AI 生成符合团队标准的高质量代码，减少人工审查成本，保障代码风格一致性。适合个人开发者快速提升代码质量，也适合团队统一 AI 辅助编程的规范。
- 深度定制 AI 代码助手在 Cursor 中的行为规范与输出风格
- 内置特定语言或框架的编码最佳实践约束
- 减少 AI 生成代码的人工审查成本，提升代码质量
- 支持团队统一 AI 辅助编程规范，降低协作成本
- 实时生效，无需重启 IDE，即改即用
- 为特定项目或技术栈指定 AI 代码风格和安全规范
- 在多人协作项目中统一 AI 辅助编程的代码质量标准
- 快速生成符合团队规范的代码，减少后期返工
# 在 Cursor 中安装规则 # 1. 打开 Cursor → Cmd+Shift+P # 2. 搜索 "Open Cursor Settings" 或直接进入 Settings # 3. 找到 "Rules for AI" / "Cursor Rules" 配置项 # 4. 粘贴本工具的规则内容 # 也可以克隆仓库后本地导入 git clone https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc # 按照 README 中的说明添加规则文件
- 打开 Cursor，进入 Settings（设置）
- 找到 Rules for AI 或 Cursor Rules 选项
- 将规则内容复制后粘贴到规则输入框中
- 保存设置，后续所有 AI 对话将自动应用此规则
# 命令行使用
agentforce-adlc --help
# 基本用法
agentforce-adlc input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import agentforce_adlc
# 示例
result = agentforce_adlc.process("input")
print(result)
# agentforce-adlc 配置文件示例（config.yml） app: name: "agentforce-adlc" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 agentforce-adlc --config config.yml # 或通过环境变量配置 export AGENTFORCE_ADLC_API_KEY="your-key" export AGENTFORCE_ADLC_OUTPUT_DIR="./output"
agentforce-adlc
Agent Development Life Cycle — Build, deploy, test, and optimize Agentforce agents using Claude Code skills and Agent Script DSL.
Prerequisites
- Python 3.9+ — check with
python3 --version. If older, upgrade:brew install python@3.13(macOS) /sudo apt install python3.13(Ubuntu) / python.org (Windows) - Salesforce CLI (
sf) v2.x — install guide - Claude Code (
~/.claude/) or Cursor (~/.cursor/) — at least one must be installed - Salesforce org with Agentforce enabled
Installation
Option B: Install via marketplace
claude plugin marketplace add SalesforceAIResearch/agentforce-adlc claude plugin install agentforce-adlc@agentforce-adlc ```
When installed as a plugin, skills are namespaced: /agentforce-adlc:agentforce-generate, /agentforce-adlc:agentforce-test, /agentforce-adlc:agentforce-observe, /agentforce-adlc:agentforce-secure.
File-copy install (Cursor or legacy Claude Code)
```bash
One-command install
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc/main/tools/install.sh | bash
Post-install management
```bash
What installs where
| Component | Plugin (Claude Code) | File-copy (~/.claude/) | File-copy (~/.cursor/) |
|---|---|---|---|
| Skills | Auto-discovered from skills/ | skills/agentforce-*/ | skills/agentforce-*/ |
| Agents | Auto-discovered from agents/ | agents/adlc-*.md | N/A |
| Hooks | Via hooks/hooks.json | hooks/scripts/adlc-*.py | N/A |
| Settings | settings.json (default agent) | settings.json entries | N/A |
Plugin installation is self-contained — no files are copied to ~/.claude/. The file-copy installer is for Cursor and legacy Claude Code setups.
1. Build and deploy (`/agentforce-generate`)
This single skill handles the full development workflow — authoring, discovery, scaffolding, and deployment:
/agentforce-generate
Build a service agent that helps customers check order status,
request returns, and track shipments. It should verify identity
before showing order details. Deploy to my-org.The skill will: 1. Author — Generate a .agent file with topics, actions, variables, and deterministic logic 2. Discover — Check which Flow/Apex/Retriever targets exist in the org 3. Scaffold — Generate stubs for missing targets (Flow XML, Apex classes, test classes, PermSets) 4. Deploy — Validate, publish the authoring bundle, and activate the agent
Each phase can also be triggered individually (e.g., "just discover targets for OrderService.agent").
Install from local clone (for development)
python3 tools/install.py --force ```
Quick start
Option A: Load directly (development)
claude --plugin-dir ./agentforce-adlc
Clone and set up dev environment
git clone https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc.git cd agentforce-adlc pip install -e ".[dev]"
Skills reference
Pipeline
User prompt
| /agentforce-generate
v
+--------------------------+
| Safety Review (Phase 0) |<-- LLM-driven, 7 categories
| .agent file generated |
+--------+-----------------+
| /agentforce-generate (discover)
v
+--------------------------+
| Check org for targets |--missing--> scaffold stubs
+--------+-----------------+
| /agentforce-generate (deploy)
v
+--------------------------+
| Safety Gate -> Validate |<-- Pre-publish check
| -> Publish -> Activate |
+--------+-----------------+
| /agentforce-test
v
+--------------------------+
| Preview + Batch tests |<-- Safety probe utterances (adversarial)
| + Action execution |
+--------+-----------------+
| /agentforce-observe
v
+--------------------------+
| STDM session analysis |<-- Safety issue detection in traces
| -> Reproduce -> Improve |
+--------------------------+Each skill can be invoked independently. Run /agentforce-test on an existing agent without touching the development steps. Run /agentforce-observe on production session data without redeploying.
Claude Code plugin (recommended)
```bash
Plugin management
claude plugin list # List installed plugins claude plugin update agentforce-adlc@agentforce-adlc # Update plugin claude plugin uninstall agentforce-adlc@agentforce-adlc # Remove plugin
agentforce-adlc 是一个专为 Agentforce Agent 设计的开发生命周期（Agent Development Life Cycle）工具集。它通过集成 Claude Code skills 和 Agent Script DSL，为开发者提供了一套完整的工具链，涵盖了 Agent 的构建、部署、测试及优化全流程，旨在提升 Agent 开发的自动化与标准化水平。
在使用本项目前，请确保您的开发环境已满足以下要求：首先，系统需安装 Python 3.9 或更高版本（可通过 `python3 --version` 查看）；其次，必须安装 Salesforce CLI (sf) v2.x 版本。对于 macOS 用户，建议通过 `brew` 进行 Python 版本升级，Windows 用户可直接从 python.org 下载安装。
本项目支持多种安装方式。推荐使用 Claude plugin marketplace 进行安装，通过执行特定命令将插件添加到 Claude 环境中，安装后技能将带有 `/agentforce-adlc` 前缀。此外，对于使用 Cursor 或旧版 Claude Code 的开发者，可以采用文件复制（File-copy）的方式进行安装。若需进行二次开发，建议通过 git clone 源码并使用 `pip install -e ".[dev]"` 进行安装。
安装完成后，您可以通过 Claude Code 插件模式直接调用相关技能。如果是通过插件市场安装，请使用带有命名空间的命令（如 `/agentforce-adlc:developing-agentforce`）来启动开发、测试或观察流程。对于插件的管理，您可以使用 `claude plugin list` 查看已安装列表，使用 `update` 进行更新，或使用 `uninstall` 进行卸载。
在开发模式下，您可以通过 `claude --plugin-dir ./agentforce-adlc` 命令直接加载本地插件目录进行调试。对于需要克隆源码的开发者，请务必在本地环境中完成环境搭建，确保开发依赖项已通过 pip 正确安装，以便在开发过程中能够顺利调用 Agent Script DSL 相关功能。
本章节提供了 Skills reference 详细参考文档，涵盖了所有可用的技能接口及其功能定义。开发者可以通过查阅 API 文档，了解如何通过 Claude Code 调用不同的 Agentforce 技能，从而实现对 Agent 的精准控制与自动化操作。
项目采用标准化的 Pipeline 工作流：首先，用户通过 `/developing-agentforce` 发起指令，系统会进入 Phase 0 进行基于 LLM 驱动的安全审查（涵盖 7 个类别）；随后，系统会自动生成 `.agent` 文件，并进入发现（discover）阶段，检查 Org 中的目标状态，若发现缺失则自动进行脚手架搭建（scaffold），实现从需求到实现的闭环。
Agentforce ADLC是一款开源的Cursor规则，提供了一种高效的方式来管理Agentforce代理的整个生命周期。它适用于需要管理Agentforce代理生命周期的场景，例如建造、部署、测试和优化代理。然而，项目的活跃度和维护情况需要进一步评估。
- 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- Cursor rules 控制在 80 行内，否则模型上下文成本会显著上升
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 深度定制 AI 代码助手在 Cursor 中的行为规范与输出风格
- 内置特定语言或框架的编码最佳实践约束
- 减少 AI 生成代码的人工审查成本，提升代码质量
- 支持团队统一 AI 辅助编程规范，降低协作成本
- 实时生效，无需重启 IDE，即改即用
- 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- Cursor rules 控制在 80 行内，否则模型上下文成本会显著上升
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 为特定项目或技术栈指定 AI 代码风格和安全规范
- 在多人协作项目中统一 AI 辅助编程的代码质量标准
- 快速生成符合团队规范的代码，减少后期返工
⚖️ 优点与不足
- +直接提升 AI 辅助编码质量
- +零学习成本，立即生效
- +高度可定制，适配各类项目
- −仅适用于 Cursor IDE，不支持其他编辑器
- −规则效果高度依赖模型的理解能力
- −需定期审查和维护规则内容
该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：agentforce-adlc Cursor规则 的核心功能完整，质量良好。对于Cursor IDE 日常用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | agentforce-adlc |
| 原始描述 | 开源Cursor规则：Agent Development Life Cycle — Build, deploy, test, and optimize Agentforce agen。⭐37 · Python |
| Topics | cursor_ruleagentforceclaude-skillcursor-rulespython |
| GitHub | https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc |
| License | NOASSERTION |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-13 · 更新时间：2026-05-16 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。