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Backlog-md
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Agent工作流

Backlog-md

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
⭐ 5.9k Stars 🍴 359 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
workflowagentagentic-aimanagementmarkdown
✦ AI Skill Hub 推荐

Backlog-md 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。已获得 5.9k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 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

Backlog-md 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。

Backlog-md 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 8.2 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

Backlog-md 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
⭐ 5.9k
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
8.2 分
工具类型
Agent工作流
Forks
359

📖 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」。

Backlog-md 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。

📌 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 backlog.md

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx backlog.md --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install backlog.md

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/MrLesk/Backlog.md
cd Backlog.md
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 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
backlog.md --help

# 基本用法
backlog.md [options] <input>

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

const result = await backlog.md.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
# backlog.md 配置说明
# 查看配置选项
backlog.md --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 BACKLOG.MD_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 84/100 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

<p align="center"> <img src="./.github/backlog-logo.png" alt="Backlog.md logo" width="120"> </p>

Backlog.md

Markdown‑native Task Manager & Kanban visualizer for any Git repository

AI agents write the code. You review the tasks: before, during, and after.

<p align="center"> <a href="https://www.npmjs.com/package/backlog.md"><img src="https://img.shields.io/npm/v/backlog.md?color=brightgreen" alt="npm version"></a> <a href="https://www.npmjs.com/package/backlog.md"><img src="https://img.shields.io/npm/dm/backlog.md" alt="npm downloads"></a> <a href="https://github.com/MrLesk/Backlog.md/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/MrLesk/Backlog.md" alt="MIT license"></a> <a href="https://github.com/MrLesk/Backlog.md"><img src="https://img.shields.io/github/stars/MrLesk/Backlog.md?style=social" alt="GitHub stars"></a> </p>

<p align="center"> <code>npm i -g backlog.md</code> </p>

Backlog demo GIF using: backlog board

---

Backlog.md turns any folder into a self‑contained project board powered by plain Markdown files and a zero‑config CLI.

Features

  • 🤖 AI-ready -- works with Claude Code, Gemini CLI, Codex, Kiro & any other MCP or CLI compatible AI assistant
  • 📝 Markdown-native tasks -- every task is a plain .md file in your repo
  • Acceptance criteria & Definition of Done -- verifiable scope per task, plus a reusable DoD checklist for every new task
  • 🎯 Milestones & dependencies -- structure bigger efforts and make execution order reviewable, with task detail showing what a task waits on and what waits on it
  • 📊 Terminal Kanban -- backlog board paints a live board in your shell; backlog board export creates shareable markdown reports
  • 🌐 Web UI -- backlog browser serves a local Kanban board with drag-and-drop and task editing forms
  • 🔍 Search -- fuzzy search across tasks, docs & decisions with backlog search
  • 🔒 Local-first -- no server, no account, no telemetry; tasks are plain files in your repo, and remote Git operations are optional
  • 💻 Cross-platform (macOS, Linux, Windows) · 🆓 MIT-licensed & open-source

---

<img src="./.github/5-minute-tour-256.png" alt="Getting started" width="28" height="28" align="center"> Getting started

```bash

Install

npm i -g backlog.md

or: brew install backlog-md

Client guides

<details> <summary><strong>Claude Code</strong></summary>

  claude mcp add backlog --scope user -- backlog mcp start
  

</details>

<details> <summary><strong>Codex</strong></summary>

  codex mcp add backlog -- backlog mcp start
  

</details>

<details> <summary><strong>Gemini CLI</strong></summary>

  gemini mcp add backlog -s user backlog mcp start
  

</details>

<details> <summary><strong>Kiro</strong></summary>

  kiro-cli mcp add --scope global --name backlog --command backlog --args mcp,start
  

</details>

<details> <summary><strong>Cursor / other MCP clients</strong></summary>

Use the manual JSON config below in your client's MCP settings.

</details>

Use the shared backlog server name everywhere. The server finds the active project from your client's MCP roots, and re-resolves when you switch workspace or worktree. A single user-scope server covers every repo.

<details> <summary><strong>Manual config</strong></summary>

{
  "mcpServers": {
    "backlog": {
      "command": "backlog",
      "args": ["mcp", "start"],
      "env": {
        "BACKLOG_CWD": "/absolute/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

Set BACKLOG_CWD to pin the server to one project and stop workspace following. Use it to always target the same backlog, or when your client can't report MCP roots. If your IDE supports custom args but not env vars, you can also use ["mcp", "start", "--cwd", "/absolute/path/to/your/project"]. Until the server finds an initialized project, it serves backlog://init-required.

</details>

[!IMPORTANT] When adding the MCP server manually, add a short instruction to your CLAUDE.md/AGENTS.md files telling agents to read backlog://workflow/overview. This step is not required when using backlog init as it adds these instructions automatically. For CLI-based setups, use backlog instructions overview to fetch the current workflow guidance.

Once connected, agents can read the Backlog.md workflow instructions via backlog://workflow/overview, with detailed guides at backlog://workflow/task-creation, backlog://workflow/task-execution, and backlog://workflow/task-finalization. Use /mcp command in your AI tool (Claude Code, Codex, Kiro) to verify if the connection is working.

---

<img src="./.github/configuration-256.png" alt="Configuration" width="28" height="28" align="center"> Configuration

Backlog.md works with zero configuration. Settings merge from CLI flags, then the project config file (backlog.config.yml when present, otherwise backlog/config.yml or .backlog/config.yml), then built‑in defaults.

Run backlog config with no arguments to launch the interactive wizard (the same experience triggered from backlog init advanced setup). It walks through cross-branch accuracy (checkActiveBranches, remoteOperations, activeBranchDays), Git workflow (autoCommit, bypassGitHooks), ID formatting (zeroPaddedIds), editor integration (defaultEditor), Definition of Done defaults, and Web UI defaults (defaultPort, autoOpenBrowser). Skipping the wizard applies the safe built-in defaults, and rerunning backlog init or backlog config pre-populates prompts with your current values.

For filesystem-only projects (backlog init --no-git), the saved config forces checkActiveBranches=false, remoteOperations=false, and autoCommit=false so CLI, Web, and MCP local-file workflows do not depend on a Git repository.

<img src="./.github/web-interface-256.png" alt="Web Interface" width="28" height="28" align="center"> Web Interface

Launch a web interface for visual task management on the local machine. The server listens on 127.0.0.1 and is not reachable from other devices on the LAN or VPN:

```bash

<img src="./.github/cli-reference-256.png" alt="CLI Reference" width="28" height="28" align="center"> CLI reference

Full command reference covering task management, search, board, docs, decisions, and more: CLI-INSTRUCTIONS.md

Quick examples: backlog, backlog instructions, backlog task create, backlog task list, backlog task edit, backlog milestone add, backlog milestone rename, backlog milestone remove, backlog search, backlog board, backlog browser.

Full help: backlog --help

---

🔧 MCP Integration (Model Context Protocol)

CLI instructions are the default AI setup. MCP remains supported for AI coding assistants like Claude Code, Codex, Gemini CLI and Kiro when you explicitly prefer an MCP connector. You can run backlog init (even if you already initialized Backlog.md) and choose MCP integration, or follow the manual steps below.

Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-07-01
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Backlog.md 是一款专为 Git 仓库设计的 Markdown 原生任务管理器与 Kanban 可视化工具。它允许开发者直接通过普通的 .md 文件来管理所有的 Issue,实现任务管理与代码仓库的高度统一。无论您使用 npm、bun、brew 还是 Nix,都可以轻松安装并开始使用这款轻量级、开发者友好的任务管理工具。

⚡ 功能介绍

Backlog.md 具备强大的 AI 就绪能力,完美支持 Claude Code、Gemini CLI、Codex 及任何兼容 MCP 或 CLI 的 AI 助手。它不仅支持在终端中通过 `backlog board` 实时渲染看板,还提供了一个现代化的 Web UI(`backlog browser`)进行可视化任务管理。此外,它还拥有强大的搜索功能,确保您的任务管理既符合 Markdown 原生习惯,又具备现代工具的效率。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以通过多种包管理器快速安装 Backlog.md。推荐使用 `bun i -g backlog.md` 进行全局安装;此外,也支持使用 `brew install backlog-md` (macOS) 或通过 `nix run github:MrLesk/Backlog.md` 直接运行。安装完成后,即可在您的 Git 项目中使用。

🚀 使用教程

Backlog.md 提供了灵活的客户端集成指南。如果您使用 Claude Code、Codex 或 Gemini CLI 等 AI 编程助手,可以通过简单的 MCP 命令将 Backlog 接入工作流,实现 AI 驱动的任务管理。通过执行相应的 `mcp add` 指令,您可以让 AI 直接读取并操作您的任务列表。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

Backlog.md 支持灵活的配置管理。您可以手动在配置文件中设置 `mcpServers`,并通过 `BACKLOG_CWD` 环境变量将服务器固定在特定项目路径,以解决客户端无法报告 MCP roots 的问题。配置优先级遵循:CLI 参数 > 项目配置文件(如 `backlog.config.yml`) > 内置默认设置。

🔌 API 说明

Backlog.md 提供了一个响应迅速的现代 Web 界面,通过 `backlog browser` 命令即可启动,实现直观的任务可视化管理。同时,它拥有完整的 CLI 命令集,涵盖了任务创建(task create)、列表查看(task list)、编辑(task edit)、里程碑管理(milestone)以及决策记录(decisions)等全方位功能。

🔄 工作流/模块

在工作流方面,Backlog.md 默认采用 CLI 指令进行 AI 设置。如果您更倾向于使用 MCP 连接器,可以针对 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 Kiro 等 AI 助手进行显式配置。您可以通过运行 `backlog init` 并选择 MCP 集成模式,或者按照手动配置指南来完成 AI 辅助开发环境的搭建。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-07-01

高质量的开源AI工作流管理工具

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 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
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 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

✅ 优点
  • +GitHub 5.9k Star,社区高度认可
  • +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
⚠️ 不足
  • 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
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

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。

📄 License 说明

✅ 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

Backlog-md 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Backlog.md - A tool for managing project collaboration between humans and AI Age。⭐5.9k · TypeScript 主要应用场景包括:项目协作管理。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Backlog-md 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Backlog-md
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 Backlog-md
原始描述 开源AI工作流:Backlog.md - A tool for managing project collaboration between humans and AI Age。⭐5.9k · TypeScript
Topics workflowagentagentic-aimanagementmarkdown
GitHub https://github.com/MrLesk/Backlog.md
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/MrLesk/Backlog.md 🌐 官方网站  https://backlog.md

收录时间:2026-07-01 · 更新时间:2026-07-03 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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