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agentforce-adlc Cursor规则
Cursor规则

agentforce-adlc Cursor规则

基于 Python · 提升 AI 辅助编程的代码质量与风格一致性
英文名:agentforce-adlc
⭐ 37 Stars 🍴 11 Forks 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
cursor_ruleagentforceclaude-skillcursor-rulespython
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,agentforce-adlc Cursor规则 获评「推荐使用」。这款Cursor规则在功能完整性、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

agentforce-adlc Cursor规则 是专为 Cursor AI 代码编辑器设计的规则配置文件。Cursor Rules 是 Cursor 提供的一项功能,允许开发者在项目根目录放置 .cursorrules 文件(或在 Cursor Settings 中配置 Rules for AI),从而定制 AI 代码助手在该项目中的行为规范和输出风格。

使用 agentforce-adlc Cursor规则 的核心价值在于提升代码质量的一致性。在没有规则约束的情况下,AI 生成的代码风格可能随机变化;而有了精心设计的 Cursor Rules,AI 会严格遵守你制定的编码规范,例如始终使用函数式组件而非类组件、命名必须使用驼峰命名法、注释只用中文等。

对于团队协作而言,将 .cursorrules 文件纳入 Git 版本管理,可以确保团队所有成员在使用 AI 辅助编程时遵循统一的规范,避免代码审查中因 AI 生成风格不一致带来的额外成本。AI Skill Hub 推荐将 Cursor Rules 作为新项目启动的标配步骤之一。

📋 工具概览

Agentforce ADLC是一款开源的Cursor规则,用于Agent Development Life Cycle的建造、部署、测试和优化。它提供了一种高效的方式来管理Agentforce代理的整个生命周期。

agentforce-adlc Cursor规则 是一套专为 Cursor AI 代码编辑器定制的编程规范规则集。通过精心设计的规则约束,它能引导 AI 生成符合团队标准的高质量代码,减少人工审查成本,保障代码风格一致性。适合个人开发者快速提升代码质量,也适合团队统一 AI 辅助编程的规范。

GitHub Stars
⭐ 37
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Cursor规则
Forks
11

📖 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」。

Agentforce ADLC是一款开源的Cursor规则,用于Agent Development Life Cycle的建造、部署、测试和优化。它提供了一种高效的方式来管理Agentforce代理的整个生命周期。

agentforce-adlc Cursor规则 是一套专为 Cursor AI 代码编辑器定制的编程规范规则集。通过精心设计的规则约束,它能引导 AI 生成符合团队标准的高质量代码,减少人工审查成本,保障代码风格一致性。适合个人开发者快速提升代码质量,也适合团队统一 AI 辅助编程的规范。

📌 核心特色
  • 深度定制 AI 代码助手在 Cursor 中的行为规范与输出风格
  • 内置特定语言或框架的编码最佳实践约束
  • 减少 AI 生成代码的人工审查成本,提升代码质量
  • 支持团队统一 AI 辅助编程规范,降低协作成本
  • 实时生效,无需重启 IDE,即改即用
🎯 主要使用场景
  • 为特定项目或技术栈指定 AI 代码风格和安全规范
  • 在多人协作项目中统一 AI 辅助编程的代码质量标准
  • 快速生成符合团队规范的代码,减少后期返工
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
# 在 Cursor 中安装规则
# 1. 打开 Cursor → Cmd+Shift+P
# 2. 搜索 "Open Cursor Settings" 或直接进入 Settings
# 3. 找到 "Rules for AI" / "Cursor Rules" 配置项
# 4. 粘贴本工具的规则内容

# 也可以克隆仓库后本地导入
git clone https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc
# 按照 README 中的说明添加规则文件
📋 安装步骤说明
  1. 打开 Cursor,进入 Settings(设置)
  2. 找到 Rules for AI 或 Cursor Rules 选项
  3. 将规则内容复制后粘贴到规则输入框中
  4. 保存设置,后续所有 AI 对话将自动应用此规则
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
agentforce-adlc --help

# 基本用法
agentforce-adlc input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import agentforce_adlc

# 示例
result = agentforce_adlc.process("input")
print(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
# agentforce-adlc 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "agentforce-adlc"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
agentforce-adlc --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export AGENTFORCE_ADLC_API_KEY="your-key"
export AGENTFORCE_ADLC_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 70/100 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。

agentforce-adlc

Agent Development Life Cycle — Build, deploy, test, and optimize Agentforce agents using Claude Code skills and Agent Script DSL.

Prerequisites

  • Python 3.9+ — check with python3 --version. If older, upgrade: brew install python@3.13 (macOS) / sudo apt install python3.13 (Ubuntu) / python.org (Windows)
  • Salesforce CLI (sf) v2.x — install guide
  • Claude Code (~/.claude/) or Cursor (~/.cursor/) — at least one must be installed
  • Salesforce org with Agentforce enabled

Installation

Option B: Install via marketplace

claude plugin marketplace add SalesforceAIResearch/agentforce-adlc claude plugin install agentforce-adlc@agentforce-adlc ```

When installed as a plugin, skills are namespaced: /agentforce-adlc:agentforce-generate, /agentforce-adlc:agentforce-test, /agentforce-adlc:agentforce-observe.

File-copy install (Cursor or legacy Claude Code)

```bash

One-command install

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc/main/tools/install.sh | bash

Post-install management

```bash

What installs where

ComponentPlugin (Claude Code)File-copy (~/.claude/)File-copy (~/.cursor/)
SkillsAuto-discovered from skills/skills/agentforce-*/skills/agentforce-*/
AgentsAuto-discovered from agents/agents/adlc-*.mdN/A
HooksVia hooks/hooks.jsonhooks/scripts/adlc-*.pyN/A
Settingssettings.json (default agent)settings.json entriesN/A

Plugin installation is self-contained — no files are copied to ~/.claude/. The file-copy installer is for Cursor and legacy Claude Code setups.

1. Build and deploy (`/agentforce-generate`)

This single skill handles the full development workflow — authoring, discovery, scaffolding, and deployment:

/agentforce-generate

Build a service agent that helps customers check order status,
request returns, and track shipments. It should verify identity
before showing order details. Deploy to my-org.

The skill will: 1. Author — Generate a .agent file with topics, actions, variables, and deterministic logic 2. Discover — Check which Flow/Apex/Retriever targets exist in the org 3. Scaffold — Generate stubs for missing targets (Flow XML, Apex classes, test classes, PermSets) 4. Deploy — Validate, publish the authoring bundle, and activate the agent

Each phase can also be triggered individually (e.g., "just discover targets for OrderService.agent").

If the package is unavailable or stale, build the pinned source and validate

node tests/validate_agent_assets_from_source.mjs \ skills/agentforce-generate/assets

Install from local clone (for development)

python3 tools/install.py --force ```

The SDK-backed validator rejects versions older than the minimum declared in tests/agentscript-toolchain.json. It uses the public @sf-agentscript/agentforce package without adding it to the repository or the installed skills. When that package is unavailable or stale, use the source command to clone and build the pinned salesforce/agentscript revision. CI uses that revision as the reproducible merge gate and checks main separately on a schedule. Update the pin and declared minimum together when AgentScript advances. Target-org compilers can differ, so run sf agent validate authoring-bundle against the deployment org before release. Installing or using the skills does not add a Node or AgentScript SDK runtime dependency.

Quick start

Option A: Load directly (development)

claude --plugin-dir ./agentforce-adlc

Clone and set up dev environment

git clone https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc.git cd agentforce-adlc pip install -e ".[dev]"

Skills reference

Validate shipped assets with the supported public AgentScript SDK

npx --yes --package=@sf-agentscript/agentforce@2.9.27 -- \ node tests/validate_agent_assets.mjs \ skills/agentforce-generate/assets

Pipeline

User prompt
  |  /agentforce-generate
  v
+--------------------------+
| Safety Review (Phase 0)  |<-- LLM-driven, 7 categories
| .agent file generated    |
+--------+-----------------+
         |  /agentforce-generate (discover)
         v
+--------------------------+
| Check org for targets    |--missing--> scaffold stubs
+--------+-----------------+
         |  /agentforce-generate (deploy)
         v
+--------------------------+
| Safety Gate -> Validate  |<-- Pre-publish check
| -> Publish -> Activate   |
+--------+-----------------+
         |  /agentforce-test
         v
+--------------------------+
| Preview + Batch tests    |<-- Safety probe utterances (adversarial)
| + Action execution       |
+--------+-----------------+
         |  /agentforce-observe
         v
+--------------------------+
| STDM session analysis    |<-- Safety issue detection in traces
| -> Reproduce -> Improve  |
+--------------------------+

Each skill can be invoked independently. Run /agentforce-test on an existing agent without touching the development steps. Run /agentforce-observe on production session data without redeploying.

Plugin management

claude plugin list # List installed plugins claude plugin update agentforce-adlc@agentforce-adlc # Update plugin claude plugin uninstall agentforce-adlc@agentforce-adlc # Remove plugin

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-28
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

agentforce-adlc 是一个专为 Agentforce Agent 设计的开发生命周期(Agent Development Life Cycle)工具集。它通过集成 Claude Code skills 和 Agent Script DSL,为开发者提供了一套完整的工具链,涵盖了 Agent 的构建、部署、测试及优化全流程,旨在提升 Agent 开发的自动化与标准化水平。

📋 环境依赖

在使用本项目前,请确保您的开发环境已满足以下要求:首先,系统需安装 Python 3.9 或更高版本(可通过 `python3 --version` 查看);其次,必须安装 Salesforce CLI (sf) v2.x 版本。对于 macOS 用户,建议通过 `brew` 进行 Python 版本升级,Windows 用户可直接从 python.org 下载安装。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

本项目支持多种安装方式。推荐使用 Claude plugin marketplace 进行安装,通过执行特定命令将插件添加到 Claude 环境中,安装后技能将带有 `/agentforce-adlc` 前缀。此外,对于使用 Cursor 或旧版 Claude Code 的开发者,可以采用文件复制(File-copy)的方式进行安装。若需进行二次开发,建议通过 git clone 源码并使用 `pip install -e ".[dev]"` 进行安装。

🚀 使用教程

安装完成后,您可以通过 Claude Code 插件模式直接调用相关技能。如果是通过插件市场安装,请使用带有命名空间的命令(如 `/agentforce-adlc:developing-agentforce`)来启动开发、测试或观察流程。对于插件的管理,您可以使用 `claude plugin list` 查看已安装列表,使用 `update` 进行更新,或使用 `uninstall` 进行卸载。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

在开发模式下,您可以通过 `claude --plugin-dir ./agentforce-adlc` 命令直接加载本地插件目录进行调试。对于需要克隆源码的开发者,请务必在本地环境中完成环境搭建,确保开发依赖项已通过 pip 正确安装,以便在开发过程中能够顺利调用 Agent Script DSL 相关功能。

🔌 API 说明

本章节提供了 Skills reference 详细参考文档,涵盖了所有可用的技能接口及其功能定义。开发者可以通过查阅 API 文档,了解如何通过 Claude Code 调用不同的 Agentforce 技能,从而实现对 Agent 的精准控制与自动化操作。

🔄 工作流/模块

项目采用标准化的 Pipeline 工作流:首先,用户通过 `/developing-agentforce` 发起指令,系统会进入 Phase 0 进行基于 LLM 驱动的安全审查(涵盖 7 个类别);随后,系统会自动生成 `.agent` 文件,并进入发现(discover)阶段,检查 Org 中的目标状态,若发现缺失则自动进行脚手架搭建(scaffold),实现从需求到实现的闭环。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-23

Agentforce ADLC是一款开源的Cursor规则,提供了一种高效的方式来管理Agentforce代理的整个生命周期。它适用于需要管理Agentforce代理生命周期的场景,例如建造、部署、测试和优化代理。然而,项目的活跃度和维护情况需要进一步评估。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 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
最佳实践
  • 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
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 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
  • 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
⭐ 最佳实践
  • 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
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Cursor IDE 日常用户前端 / 后端 / 全栈开发者AI 辅助编程爱好者技术团队负责人

🎯 使用场景

  • 为特定项目或技术栈指定 AI 代码风格和安全规范
  • 在多人协作项目中统一 AI 辅助编程的代码质量标准
  • 快速生成符合团队规范的代码,减少后期返工

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +直接提升 AI 辅助编码质量
  • +零学习成本,立即生效
  • +高度可定制,适配各类项目
⚠️ 不足
  • 仅适用于 Cursor IDE,不支持其他编辑器
  • 规则效果高度依赖模型的理解能力
  • 需定期审查和维护规则内容
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

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

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ

请参阅项目README
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:agentforce-adlc Cursor规则 的核心功能完整,质量良好。对于Cursor IDE 日常用户来说,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。

⬇️ 获取与下载
📚 深入学习 agentforce-adlc Cursor规则
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🌐 原始信息
原始名称 agentforce-adlc
原始描述 开源Cursor规则:Agent Development Life Cycle — Build, deploy, test, and optimize Agentforce agen。⭐37 · Python
Topics cursor_ruleagentforceclaude-skillcursor-rulespython
GitHub https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/SalesforceAIResearch/agentforce-adlc

收录时间:2026-05-13 · 更新时间:2026-05-16 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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