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Agent工作流

AI工作流

基于 Shell · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：agent-guides

⭐ 15 Stars 🍴 3 Forks 💻 Shell 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

ai-agentsai-workflowsshell

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：AI工作流是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

AI工作流是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

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 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

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。

GitHub Stars

⭐ 15

开发语言

Shell

支持平台

macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

MIT

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

Agent工作流

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

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

🎯 主要使用场景

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

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 克隆仓库
git clone https://github.com/sawrus/agent-guides
cd agent-guides

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用

📋 安装步骤说明

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

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 查看帮助
agent-guides --help

# 基本运行
agent-guides [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/sawrus/agent-guides

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

# agent-guides 配置说明
# 查看配置选项
agent-guides --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 AGENT_GUIDES_CONFIG="/path/to/config.yml"

📑 README 深度解析真实文档完整度 50/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

Requirements

required commands: bash, python3, pip, pip3, or python3 -m pip, git
optional commands: fzf, node/npm, curl, agent binaries such as codex, opencode, claude, gemini

Install

npx @jetrabbits/agentic@latest

Alternative bootstrap (installs local binary):

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/sawrus/agent-guides/main/install | bash

What gets installed where

agentic installs shared guidance into .agent/ and selected IDE files into directories like .claude/, .opencode/, and .codex/. Generated runtime guidance goes to AGENTS.md; OpenCode also gets .opencode/AGENTS.md.

project/.agent/
├── rules/       ← constraints active for every task in this project
├── skills/      ← capabilities loaded on demand
├── workflows/   ← processes triggered by slash commands
└── prompts/     ← human-paste templates

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Agent IDE options (interactive install)

Why agent-guides is different

Most agent prompt libraries give you a smarter single agent. agent-guides gives you a coordinated team:

@product-owner → @team-lead → @developer → @qa → @devops-engineer

Each role has hard boundaries, explicit handoff criteria, and measurable success metrics. The Product Owner orchestrates the full SDLC; no other agent library ships this out of the box.

Works with Claude Code, opencode, Cursor, Codex, kilocode, antigravity and Gemini.

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Quick start

Agent Intelligence Configuration (agentic)

18 areas · 10 Software specs · 8 DevOps specs · 7 SDLC agents + 2 specialists · 105+ skills · 73+ workflows

A unified catalog of agentic specializations and the agentic CLI. Install orchestrator-ready rules, skills, workflows, and prompts into any project — and run a full SDLC agent team out of the box.

OpenCode Plugins

- telegram-opencode-notifier: sends Telegram notifications when an OpenCode session becomes idle, including the final response or an attachment for long output. - agent-model-mapper: maps .opencode/agents/*.md roles to main and fallback OpenCode models during interactive agentic install/agentic tui. OpenCode startup never prompts or writes project files.

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