📄 工具详情 ⚙️ 安装教程 📚 使用教程

能力标签

🤖 Agent 🔄 工作流 🐳 Docker 🔗 REST API 🧬 Embedding 📚 RAG 🧠 Claude ✨ GPT ⛓ LangChain

⚙️

Agent工作流

MindGeniusAI

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

⭐ 278 Stars 🍴 59 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

ai-agenttypescriptmind-map

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

MindGeniusAI 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

MindGeniusAI 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。

MindGeniusAI 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智能工作流：读取PDF并生成可编辑思维导图

MindGeniusAI 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

⭐ 278

开发语言

TypeScript

支持平台

Windows / 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」。

AI智能工作流：读取PDF并生成可编辑思维导图

📌 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 mindgeniusai

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

# 方式三：项目依赖安装
npm install mindgeniusai

# 方式四：从源码运行
git clone https://github.com/xianjianlf2/MindGeniusAI
cd MindGeniusAI
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
mindgeniusai --help

# 基本用法
mindgeniusai [options] <input>

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

const result = await mindgeniusai.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

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

📑 README 深度解析真实文档完整度 56/100 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。

MindGenius AI

English · 简体中文

Chat with Hermas, an AI agent that plans, reads your PDFs, and draws editable mind maps live — every tool call visible as it works.

🔗 Try the live demo → · bring your own API key (stays in your browser). First load may take ~30s to wake.

MindGenius AI — Hermas plans, then draws an editable mind map live

✨ Features

🤖 Real agent, not a prompt wrapper — multi-step tool loop (Vercel AI SDK v5) that decides when to search docs, generate the map, and expand branches, each shown as a live tool card.
✏️ Surgical edits — "rename the pricing branch" patches exact nodes by id, so your manual tweaks survive (no full re-render).
📄 Reads your PDFs — attach one or more PDFs (📎): chunk → embed → in-memory retrieval (~100 lines, no LangChain). rag_query searches across all attached docs at once.
⌨️ Keyboard-first canvas — Tab child · Enter sibling · F2 rename · Del delete · ⌘Z undo · drag a node onto another to re-parent it.
⌘ Command palette (⌘K) — Cursor-style overlay to fuzzy-search your saved maps + uploaded docs; ↵ opens a map or attaches a doc.
🔁 Import / export — import Markdown / OPML, export PNG · SVG · Markdown · OPML · Mermaid.
🔑 Bring your own key — OpenAI / Claude / DeepSeek / Kimi, or any OpenAI-compatible endpoint. Keys never touch the server's disk.
🎨 One focused workbench — chat + canvas + doc drawer; persists across refresh; bilingual (EN / 中文); dark, dependency-free UI.

🚀 Docker

The whole app ships as one image (server serves the web bundle + API):

```bash docker run -p 3000:3000 -e OPENAI_API_KEY=sk-... ghcr.io/xianjianlf2/mindgeniusai

⚡️ Quick Start

pnpm install
pnpm setup     # pick a provider, paste a key → writes apps/server/.env
pnpm dev       # web on :5173, api on :3000

No key at setup? Skip it and paste one later in the app's Settings (top-right) — it stays in your browser only.

🔧 Configure

pnpm setup writes apps/server/.env for you. To edit by hand, copy apps/server/.env.example → apps/server/.env.

Provider	Embeddings (RAG)
OpenAI · Claude	✅ full RAG
DeepSeek · Kimi	⚠️ no embeddings — RAG auto-degrades; set `EMBEDDING_API_KEY` to any OpenAI-compatible endpoint to keep it on

Analytics (optional)

Cookieless, count-only (page views + an agent_run event) via Umami / GoatCounter / Cloudflare. Never sends chat, PDFs, or keys. See apps/web/.env.example.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-27

高质量的AI工作流项目，自动化思维导图生成