开源AI工作流
经 AI Skill Hub 精选评估，开源AI工作流 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、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
开源AI工作流 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
AI-friendly project starter pack，支持多代理，堆栈中立，自动化。
开源AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
AI-friendly project starter pack，支持多代理，堆栈中立，自动化。
开源AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：npm 全局安装 npm install -g llm-project-mapper # 方式二：npx 直接运行（无需安装） npx llm-project-mapper --help # 方式三：项目依赖安装 npm install llm-project-mapper # 方式四：从源码运行 git clone https://github.com/wesleysimplicio/llm-project-mapper cd llm-project-mapper npm install npm start
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
llm-project-mapper --help
# 基本用法
llm-project-mapper [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const llm_project_mapper = require('llm-project-mapper');
const result = await llm_project_mapper.run(options);
console.log(result);
# llm-project-mapper 配置说明 # 查看配置选项 llm-project-mapper --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export LLM_PROJECT_MAPPER_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
simplicio-mapper
<p align="center"> <strong>Map any repository into AI-readable context: project map, precedent index, architecture inventory, symbol index, call graph, and docs.</strong><br /> <em>Commands stay in English so they can be copied exactly.</em><br /> <a href="https://wesleysimplicio.github.io/simplicio-mapper/">Live docs: wesleysimplicio.github.io/simplicio-mapper</a> </p>
<p align="center"> <a href="https://github.com/wesleysimplicio/simplicio-mapper/stargazers"><img alt="GitHub stars" src="https://img.shields.io/github/stars/wesleysimplicio/simplicio-mapper?style=flat-square" /></a> <a href="https://pypi.org/project/simplicio-mapper/"><img alt="PyPI" src="https://img.shields.io/pypi/v/simplicio-mapper.svg?style=flat-square" /></a> <a href="https://www.npmjs.com/package/@wesleysimplicio/llm-project-mapper"><img alt="npm" src="https://img.shields.io/npm/v/%40wesleysimplicio%2Fllm-project-mapper.svg?style=flat-square" /></a> <a href="LICENSE"><img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-yellow?style=flat-square" /></a> </p>
<p align="center"> <a href="README.md">English</a> | <a href="READMEs/README.pt-BR.md">Português</a> | <a href="READMEs/README.es-ES.md">Español</a> | <a href="READMEs/README.ja-JP.md">日本語</a> | <a href="READMEs/README.ko-KR.md">한국어</a> | <a href="READMEs/README.zh-CN.md">简体中文</a> | <a href="READMEs/README.it-IT.md">Italiano</a> | <a href="READMEs/README.fr-FR.md">Français</a> | <a href="READMEs/README.ru-RU.md">Русский</a> | <a href="READMEs/README.pl-PL.md">Polski</a> | <a href="READMEs/README.hi-IN.md">हिन्दी</a> | <a href="READMEs/README.ar-SA.md">العربية</a> | <a href="READMEs/README.he-IL.md">עברית</a> | <a href="READMEs/README.ms-MY.md">Bahasa Melayu</a> | <a href="READMEs/README.id-ID.md">Bahasa Indonesia</a> </p>
<p align="center"> <img src="assets/llm-project-mapper-hero.png" alt="simplicio-mapper preview" width="860" /> </p>
<p align="center"> <img src="assets/overlay-install.svg" alt="Overlay install flow" width="860" /> </p>
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Prerequisites
| Requirement | macOS | Linux | Windows |
|---|---|---|---|
**Node.js >= 16.7** (for npx) | brew install node | sudo apt install nodejs npm (Debian/Ubuntu) · sudo dnf install nodejs npm (Fedora) · or [nvm](https://github.com/nvm-sh/nvm) | [nodejs.org installer](https://nodejs.org) or winget install OpenJS.NodeJS.LTS |
| **Git** | preinstalled / brew install git | sudo apt install git / sudo dnf install git | [git-scm.com](https://git-scm.com) or winget install Git.Git |
**Bash 4+** (only if you use bootstrap.sh) | preinstalled (Bash 3.2 works too) | preinstalled | Git Bash (ships with Git for Windows) or WSL |
**PowerShell 5.1+ / pwsh 7+** (only for bootstrap.ps1) | brew install --cask powershell | sudo snap install powershell --classic | preinstalled |
Pick one runtime: npx works everywhere; bootstrap.sh for Unix shells; bootstrap.ps1 for native Windows.
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Install paths
A. npx — recommended, cross-platform, zero clone
```bash
append the "LLM Project Mapper (overlay privado)" block from INSTALL.md to your .gitignore FIRST
Quick Start
pip install -U simplicio-mapper
simplicio-mapper index . --json
simplicio-mapper docs . --json
simplicio-mapper endpoints ./web --against ./api --jsonOriginal Field Guide
The section below restores the project-specific README material that existed before the globalization pass. Keep this substance when refreshing the top-level narrative: add polish, do not erase operational memory.
🇺🇸 English. Leia em português: README.pt-BR.md. Live docs site: wesleysimplicio.github.io/simplicio-mapper The npm package name@wesleysimplicio/llm-project-mapperis intentionally retained for historical npm consumers; new releases ship assimplicio-mapperon PyPI only (see #87).
AI-friendly, stack-neutral repository scaffold. Drop it into any project — new or existing — and any agent CLI (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Aider with Deepseek/Kimi/MiniMax/GLM, Hermes, OpenClaw) gets the context it needs to ship work the same day.
Starter pack, not a framework. Ships structure, instructions, process. Stack is yours.
Visual summary: drop the starter into a messy software project and it turns scattered context into structure, reusable skills, tests, docs, and guardrails for AI coding agents.
Watch: why llm-project-mapper? (53s)
Click the cover to play. Direct link:video/assets/why-llm-project-mapper.mp4· English version:video/assets/why-llm-project-mapper-en.mp4· both renders now ship with narration plus burned-in captions.
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Quickstart for the agent (after `INIT.md`)
- Read
AGENTS.md(root). That is the contract. - Read
.specs/product/VISION.mdfor the why. - Read
.specs/architecture/DESIGN.mdandPATTERNS.mdfor the how. - Pull the next task from
.specs/sprints/sprint-XX/. - Run the mandatory loop: read task → plan → edit → lint → unit → e2e → fix → commit.
- Validate Definition of Done before opening a PR.
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Optional: clean up starter files
After the agent finishes INIT.md, the bootstrap files are no longer needed.
macOS / Linux / Git Bash / WSL:
rm _BOOTSTRAP.md INIT.md bootstrap.sh bootstrap.ps1
git add -A && git commit -m "chore: remove starter bootstrap files"Windows PowerShell:
Remove-Item _BOOTSTRAP.md, INIT.md, bootstrap.sh, bootstrap.ps1
git add -A; git commit -m "chore: remove starter bootstrap files".starter-meta.json stays as a reference for future re-runs.
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CLI handoff — supported agents
After scaffolding and auto-mapping, the bootstrap can optionally launch a CLI/LLM with INIT.md for a second-pass refinement. Detected installs get a [installed] mark in the menu.
| # | CLI / LLM | Native agent loop? | Install docs |
|---|---|---|---|
| 1 | **Claude Code** | yes | <https://docs.claude.com/claude-code> |
| 2 | **Codex CLI** | yes | <https://github.com/openai/codex> |
| 3 | **GitHub Copilot CLI** | no — paste prompt manually | gh extension install github/gh-copilot |
| 4 | **Cursor Agent** | yes | npm i -g cursor-agent (or Cursor IDE) |
| 5 | **Deepseek** (via Aider) | yes | pip install aider-chat |
| 6 | **Kimi K2.6** (via Aider, OpenRouter) | yes | pip install aider-chat |
| 7 | **MiniMax M2.7** (via Aider, OpenRouter) | yes | pip install aider-chat |
| 8 | **GLM 5.1** (via Aider, OpenRouter) | yes | pip install aider-chat |
| 9 | **Hermes Agent** (Nous Research) | yes | <https://github.com/NousResearch> |
| 10 | **OpenClaw** | yes | <https://github.com/openclaw> |
| 11 | **Aider** (pick model interactively) | yes | pip install aider-chat |
| 12 | Other / manual (clipboard) | — | — |
| 13 | Skip — run INIT.md later | — | — |
For Copilot CLI (no native agent loop), the bootstrap copies the prompt to your clipboard (pbcopy on macOS, xclip/wl-copy on Linux, clip.exe on Windows/WSL) and you paste it into Copilot Chat.
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--ignore-existing protects your host's package.json/README.md/etc from being overwritten
rsync -av --ignore-existing --exclude='.git' /tmp/llm-project-mapper-src/ ./ rm -rf /tmp/llm-project-mapper-src
Troubleshooting
macOS / Linux
| Symptom | Fix |
|---|---|
./bootstrap.sh: Permission denied | chmod +x ./bootstrap.sh |
command not found: npx | Install Node.js (see Prerequisites) |
Claude Code not installed after pick | Install Claude Code or pick [12] Other to copy the prompt to clipboard |
Old Bash on macOS (bash --version shows 3.2) | Works — script is Bash 3.2-compatible. If problems, brew install bash for Bash 5+ |
Windows
| Symptom | Fix |
|---|---|
bootstrap.ps1 cannot be loaded ... execution policy | Run with powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\bootstrap.ps1 (per-session bypass, no permanent change) |
Line endings broken when running .sh from Git Bash | git config --global core.autocrlf input then re-clone |
npx not found in cmd.exe | Open new terminal after Node install (refreshes PATH), or use full path C:\Program Files\nodejs\npx.cmd |
pwsh not found | You have PowerShell 5.1 (built-in) — use the powershell -ExecutionPolicy Bypass ... form. To install pwsh 7: winget install Microsoft.PowerShell |
Cross-platform
| Symptom | Fix |
|---|---|
Bootstrap exits with aborting: existing files would be overwritten | Re-run with --force (only overwrites starter template files, never your instruction files) |
git status shows package.json / source files modified after init | Stop. That is a read_only_globs violation. Open an issue with the file path |
.gitignore got rewritten | The starter never overwrites it — only appends if you said yes. If yours was replaced, you ran --force; restore from git |
Want to re-run INIT.md later | claude "$(cat INIT.md)" (or equivalent for your CLI). The handoff is just a launcher |
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这是一个 LLM 项目映射器（LLM Project Mapper），是一个友好的、栈中立的仓库骨架。您可以将其放入任何项目中，新建或现有项目中，并且任何 CLI 代理（Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Aider 等）都可以使用它。
环境依赖与系统要求： macOS：brew install node Linux：sudo apt install nodejs npm（Debian/Ubuntu） sudo dnf install nodejs npm（Fedora） 或使用 nvm
安装路径： append the "LLM Project Mapper (overlay privado)" block
使用教程： 1. 读取 AGENTS.md（根目录），这是合同。 2. 读取 .specs/product/VISION.md，了解为什么。 3. 读取 .specs/architecture/DESIGN.md 和 PATTERNS.md，了解如何。 4. 从 .specs/sprints/sprint-XX/ 中拉取下一个任务。 5. 运行强制性循环：读取任务 → 计划 → 编辑 → lint → 单元 → e2e → 修复 → 提交。 6. 在打开 PR 前验证 Definition of Done。
配置说明： 可选：清理起始文件 macOS / Linux / Git Bash / WSL： rm _BOOTSTRAP.md INIT.md bootstrap.sh bootstrap.ps1 git add -A && git commit -m "chore: remove starter bootstrap files" Windows PowerShell： Remove-Item _BOOTSTRAP.md, INIT.md, bootstrap.sh, bootstrap.ps1 git add -A && git commit -m "chore: remove starter bootstrap files"
CLI 手动交接 — 支持代理： | # | CLI / LLM | Native agent loop? | Install docs | |---|---|---|---| | 1 | **Claude Code** | yes | <https://docs.claude.ai/>
工作流 / 模块说明： --ignore-existing 保护主机的 package.json/README.mrsync -av --ignore-existing --exclude='.git' /tmp/llm-project-mapper-src/ ./ rm -rf /tmp/llm-project-mapper-src
常见问题： Troubleshooting
该项目提供了一个开源的AI工作流，支持多代理和堆栈中立，自动化。虽然star数较少，但项目结构清晰，易于使用。
- 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）
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 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）
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
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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。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：开源AI工作流 的核心功能完整，质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说，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 | llm-project-mapper |
| 原始描述 | 开源AI工作流：AI-friendly project starter pack — multi-agent ready, stack-neutral, with auto-m。⭐7 · TypeScript |
| Topics | workflowagenticagents-mdai-agentsai-friendlyaidertypescript |
| GitHub | https://github.com/wesleysimplicio/llm-project-mapper |
| License | MIT |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-05-22 · 更新时间：2026-05-30 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。