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Agent工作流

门户JS

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：portaljs

⭐ 2.3k Stars 🍴 332 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

aitypescriptdata-management

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，门户JS 获评「强烈推荐」。已获得 2.3k 颗 GitHub Star，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 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

门户JS 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。

门户JS 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

门户JS 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

⭐ 2.3k

开发语言

TypeScript

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

持续维护，定期更新

开源协议

MIT

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

Agent工作流

Forks

332

📖 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

# 方式一：npm 全局安装
npm install -g portaljs

# 方式二：npx 直接运行（无需安装）
npx portaljs --help

# 方式三：项目依赖安装
npm install portaljs

# 方式四：从源码运行
git clone https://github.com/datopian/portaljs
cd portaljs
npm install
npm start

📋 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

# 命令行使用
portaljs --help

# 基本用法
portaljs [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const portaljs = require('portaljs');

const result = await portaljs.run(options);
console.log(result);

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

# portaljs 配置说明
# 查看配置选项
portaljs --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 PORTALJS_CONFIG="/path/to/config.yml"

📑 README 深度解析真实文档完整度 32/100 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。

简介

<img src="assets/portaljs-logo.svg" alt="PortalJS" width="96" height="96" /> <h1 align="center">PortalJS</h1> The AI-native framework for building data portals. Describe the portal you want — your agent scaffolds it and loads your data in minutes. <a href="https://www.portaljs.com/opensource">Docs</a> · <a href="https://github.com/datopian/portaljs/discussions">Discussions</a> · <a href="https://github.com/datopian/portaljs/issues/new">Report a bug</a> <a href="https://discord.gg/krmj5HM6He"><img src="https://dcbadge.limes.pink/api/server/krmj5HM6He" alt="Join our Discord server"/></a> <img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg" alt="MIT License"/>

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PortalJS is an open-source framework for building data portals and catalogs. It pairs a lightweight, customizable site with a set of agentic skills — commands your AI assistant runs to scaffold a portal, add datasets, and wire up a backend, without you writing boilerplate.

Built and maintained in the open by Datopian and the PortalJS community.

Build a portal with your AI assistant

PortalJS ships Claude Code skills that turn a brief into a working portal.

Setup

The skills live in this repo under .claude/commands/. The quickest way to try them is from a clone of the repo:

```bash

Examples

Reference implementations live in examples/:

Example	Backend
[`portaljs-template`](examples/portaljs-template/)	Static / local files — the canonical starting point
[`ckan`](examples/ckan/) · [`ckan-ssg`](examples/ckan-ssg/)	CKAN
[`github-backed-catalog`](examples/github-backed-catalog/)	GitHub
[`dataset-frictionless`](examples/dataset-frictionless/)	Frictionless Data Package
[`fivethirtyeight`](examples/fivethirtyeight/) · [`openspending`](examples/openspending/) · [`turing`](examples/turing/)	Real-world portals