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猎豹爪
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Agent工作流

猎豹爪

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:cheetahclaws
⭐ 732 Stars 🍴 260 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
AI工作流智能代理
✦ AI Skill Hub 推荐

猎豹爪 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

猎豹爪 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。

猎豹爪 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 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

猎豹爪 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
⭐ 732
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
260

📖 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」。

猎豹爪 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:pip 安装(推荐)
pip install cheetahclaws

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install cheetahclaws

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws
cd cheetahclaws
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import cheetahclaws; print('安装成功')"
📋 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
cheetahclaws --help

# 基本用法
cheetahclaws input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import cheetahclaws

# 示例
result = cheetahclaws.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
# cheetahclaws 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "cheetahclaws"
  debug: false
  log_level: "INFO"

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

# 或通过环境变量配置
export CHEETAHCLAWS_API_KEY="your-key"
export CHEETAHCLAWS_OUTPUT_DIR="./output"
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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

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Logo

CheetahClaws: A Fast and Easy-to-Use Agent Harness Infrastructure for Long-Horizon, Multi-Model, and Tool-Using AI Systems

Website · Scaling the Harness · Issue

Features

FeatureDetails
Multi-providerAnthropic · OpenAI · Gemini · Kimi · Qwen · Zhipu · DeepSeek · MiniMax · Ollama · LM Studio · Custom endpoint
Agent loopStreaming API + automatic tool-use loop; the whole loop is in agent.py
27 built-in toolsRead · Write · Edit · Bash · Glob · Grep · WebFetch · WebSearch · NotebookEdit · GetDiagnostics · Memory* · Agent/SendMessage · Skill · AskUserQuestion · Task* · SleepTimer · EnterPlanMode/ExitPlanMode · *(MCP + plugin tools auto-added)*
MCP integrationConnect any MCP server (stdio/SSE/HTTP); tools auto-registered — see [extensions guide](docs/guides/extensions.md)
Plugin systemInstall/enable/update plugins from git URLs or local paths; multi-scope; recommendation engine
Task managementTaskCreate/Update/Get/List, sequential IDs, dependency edges, persisted to .cheetahclaws/tasks.json
Context compressionFour cooperating layers — dynamic max_tokens cap, per-model context-window registry, two-layer snip + AI summarize at 70%, and auto-fanout for oversized tool outputs. [Details](docs/guides/reference.md)
Persistent memoryDual-scope (user + project), 4 types, confidence/source metadata, conflict detection, recency-weighted search, /memory consolidate
Multi-agentSpawn typed sub-agents (coder/reviewer/researcher/…), git-worktree isolation, background mode
Permission systemauto / accept-all / manual / plan modes
Checkpoints & plan modeAuto-snapshot conversation + files each turn (/checkpoint, /rewind); /plan read-only analysis mode
Slash commands & themes50+ slash commands with Tab-complete; /theme offers 15 curated palettes
Brainstorm → Worker/brainstorm runs an N-persona debate → todo_list.txt; /worker auto-implements the pending tasks
SSJ Developer Mode/ssj — persistent power menu chaining Brainstorm, Worker, Review, Trading, Agent, Video/TTS, Monitor, etc.
Trading agent/trading multi-agent analysis, backtesting, paper-trade calibration, MV portfolios. [Guide](docs/guides/trading.md)
Monitor/monitor subscribes to AI-monitored topics on a schedule (arxiv / stock / crypto / news / custom), pushes reports to bridges/console
Research (multi-source)/research fans out to **20 sources** with attention heat table, entity extraction, trend sparkline, comparison mode. [Guide](docs/guides/research.md)
Autonomous agents/agent background loops from Markdown templates; iteration summaries pushed via bridge; stagnation-stop guard
Bridges + remote controlTelegram · WeChat · Slack · QQ — chat round-trip, slash passthrough, per-bridge job queue (!jobs/!retry/!cancel). [Guide](docs/guides/bridges.md)
Voice / Vision / Video / TTSOffline Whisper /voice; /image clipboard vision (local + cloud); /video + /tts content factories. [Guide](docs/guides/voice-and-video.md)
Web UI--web — multi-user browser chat + PTY terminal. [Guide](docs/guides/web-ui.md)
MoreTmux integration · !cmd shell escape · proactive monitoring · 3×Ctrl+C force-quit · session persistence · /cloudsave GitHub-Gist sync · cost tracking · --print non-interactive mode
Full feature reference — every row above with complete detail (context-compression layers, auto-fanout, 15 themes, the full Trading/Research/Agents writeups, …): docs/guides/features.md.

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Quick Install

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws/main/scripts/install.sh | bash

After installation:

```bash source ~/.zshrc # macOS

Installation

```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws/main/scripts/install.sh | bash

Usage: Closed-Source API Models

Every cloud provider follows the same pattern — export its API key (see the Supported Models table for the env-var name), then select a model:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...     # or OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY / …
cheetahclaws                            # default model
cheetahclaws --model gpt-4o             # pick any model
cheetahclaws --model deepseek-chat --thinking --verbose

Provider get-key pages: Anthropic · OpenAI · Gemini · Kimi · Qwen · Zhipu · DeepSeek · MiniMax.

AWS Bedrock / Azure / Vertex use the litellm/<provider>/<model> form (pip install ".[litellm]") — full env-var recipes in recipes.md.

Full per-provider guide — every provider's get-key page + example model commands, plus Bedrock/Azure/Vertex env-var recipes: docs/guides/usage.md.

---

Usage: Open-Source Models (Local)

Demos

Task execution in the terminal

<br/>

Web UI: browser chat — sidebar, tool cards, approval prompts, Markdown streaming

<br/>

Autonomous trading agent
More animated demos (code review, /research, /brainstorm, /lab, Telegram/WeChat/Slack bridges) live in docs/media/.

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Closed-Source (API)

ProviderExample modelsContextAPI Key Env
**Anthropic**claude-opus-4-6 · claude-sonnet-4-6 · claude-haiku-4-5-20251001200kANTHROPIC_API_KEY
**OpenAI**gpt-4o · gpt-4.1 · gpt-5 · o3 · o4-mini128–200kOPENAI_API_KEY
**Google**gemini-2.5-pro · gemini-2.0-flash · gemini-1.5-pro1–2MGEMINI_API_KEY
**Moonshot (Kimi)**moonshot-v1-8k / -32k / -128k8–128kMOONSHOT_API_KEY
**Alibaba (Qwen)**qwen-max · qwen-plus · qwen-turbo · qwq-32b32k–1MDASHSCOPE_API_KEY
**Zhipu (GLM)**glm-4-plus · glm-4 · glm-4-flash (free tier)128kZHIPU_API_KEY
**DeepSeek**deepseek-chat · deepseek-reasoner64kDEEPSEEK_API_KEY
**MiniMax**MiniMax-Text-01 · MiniMax-VL-01 · abab6.5s-chat256k–1MMINIMAX_API_KEY
**AWS Bedrock / Azure / Vertex** _(via litellm)_litellm/<provider>/<model>variesprovider-specific
litellm/ adapter: routes to 100+ providers behind one SDK — mainly for upstreams with awkward auth (Bedrock SigV4, Azure deployment routing, Vertex service-account JWTs). For plain OpenAI-shaped endpoints, prefer the zero-dependency custom/ adapter. Install with pip install ".[litellm]". See recipes.md.

Quick Reference

cheetahclaws [OPTIONS] [PROMPT]

  -p, --print          Non-interactive: run prompt and exit
  -m, --model MODEL    Override model (e.g. gpt-4o, ollama/llama3.3)
  --accept-all         Auto-approve all operations (no permission prompts)
  --verbose            Show thinking blocks and per-turn token counts
  --show-tools         Show each tool call instead of a per-turn summary
                       (alias: --no-quiet; compact summary is the default)
  --thinking           Enable Extended Thinking (Claude only)
  --web                Start web server (Chat UI + PTY terminal in browser)
  --port / --host      Web server port / host (default 8080 / 127.0.0.1)
  --no-auth            Disable web password (local use only)
  --version / -h       Print version / show help
cheetahclaws                                          # interactive REPL, default model
cheetahclaws -m ollama/deepseek-r1:32b                # pick a model
cheetahclaws -p "Write a Python fibonacci function"   # non-interactive
cheetahclaws --accept-all -p "Init a pyproject.toml"  # CI / automation
cheetahclaws --web --port 8008 --no-auth              # browser chat + terminal

See the Reference Guide for all 50+ slash commands, tools, and config options.

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Supported Models

CheetahClaws vs OpenClaw

OpenClaw is another popular open-source assistant (TypeScript/Node). The two have different primary goals — OpenClaw is a personal life-assistant across messaging channels; CheetahClaws is a developer/coding tool.

DimensionOpenClaw (TypeScript)CheetahClaws (Python)
Lines of code~245K (~10,349 files)~90K core (~315 files)
Primary focusPersonal assistant across channelsAI coding assistant / dev tool
ArchitectureAlways-on Gateway daemon + appsZero-install terminal REPL
Messaging channels20+ (WhatsApp · Signal · iMessage · Discord · Matrix · …)Terminal + Telegram · WeChat · Slack · QQ bridges
Local / offline modelsLimitedFull — Ollama · vLLM · LM Studio · any OpenAI-compatible
Code editing toolsBrowser control, CanvasRead · Write · Edit · Bash · Glob · Grep · NotebookEdit · GetDiagnostics
Mobile / Live CanvasYes (menu bar + iOS/Android, A2UI)
MCP supportYes (stdio/SSE/HTTP)
Hackability245K lines, harder to modify~90K lines — agent loop in one file
If you want…Use
A personal assistant on WhatsApp/Signal/Discord, mobile-first, browser automation + Canvas**OpenClaw**
An AI coding assistant in your terminal, full offline/local models, multi-provider switching, source you can read in an afternoon**CheetahClaws**
Full comparison — both sides' wins + key design differences (agent loop, tool registration, context compression, memory): docs/guides/comparison.md.

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Alternative: install with `pip`

git clone https://github.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws.git
cd cheetahclaws
pip install .                       # then: cheetahclaws
git pull && pip install --force-reinstall .   # to update

Optional extras

pip install ".[voice]"      # voice input (sounddevice + faster-whisper)
pip install ".[vision]"     # clipboard image capture (Pillow)
pip install ".[autosuggest]"# typing-time slash autosuggest (prompt_toolkit)
pip install ".[browser]"    # headless browser (playwright); then: playwright install chromium
pip install ".[files]"      # PDF + Excel reading (pymupdf, openpyxl)
pip install ".[ocr]"        # image OCR (pytesseract)
pip install ".[trading]"    # trading agent (yfinance, rank-bm25)
pip install ".[qq]"         # QQ bot bridge (qq-botpy)
pip install ".[litellm]"    # AWS Bedrock / Azure / Vertex auth via litellm
pip install ".[all]"        # everything above

Alternative: install with `uv`

git clone https://github.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws.git && cd cheetahclaws
uv tool install ".[all]"            # minimal: uv tool install .
uv tool install ".[all]" --reinstall   # update   ·   uv tool uninstall cheetahclaws

Alternative: run directly from source (no install)

git clone https://github.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws.git && cd cheetahclaws
pip install -r requirements.txt
python cheetahclaws.py              # changes take effect immediately

---

FAQ

A few common questions — the full FAQ is in docs/guides/faq.md.

Q: How do I add an MCP server?

/mcp add git uvx mcp-server-git          # or create .mcp.json in your project, then /mcp reload

Q: Tool calls don't work with my local Ollama model (it just keeps describing what it would do instead of doing it). CheetahClaws now auto-recovers tool calls that local models emit as text (<tool_call>…</tool_call>, [TOOL_CALLS]…) instead of in Ollama's structured field, so most function-calling models execute tools out of the box. For best reliability use a tool-calling model — qwen2.5-coder, llama3.3, mistral, or phi4. Small models are also weaker at agentic tool use than cloud models, so expect them to need clearer, more concrete prompts.

Q: After installing on macOS, cheetahclaws: command not found and no ~/.zshrc was created. Reload your shell first: source ~/.zshrc (zsh) or source ~/.bash_profile (bash). The installer creates ~/.zshrc if missing, symlinks the binary into ~/.local/bin, and adds it to PATH. If you installed an older version, either re-run the installer or add this line yourself: echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc.

Q: How do I connect to a remote GPU server running vLLM?

/config custom_base_url=http://your-server-ip:8000/v1
/config custom_api_key=your-token
/model custom/your-model-name

Q: How do I check my API cost? Run /cost (shows input/output tokens + estimated USD).

Q: Can I use multiple API keys in one session? Yes — set all keys upfront (env or /config), then switch models freely; each call uses the active provider's key.

Q: How do I set a default model across projects? Add keys to ~/.bashrc/~/.zshrc and set { "model": "claude-sonnet-4-6" } in ~/.cheetahclaws/config.json.

Q: Can I pipe input to cheetahclaws?

cat error.log | cheetahclaws -p "What is causing this error?"

Q: How do I set up voice input? pip install sounddevice faster-whisper numpy, then /voice in the REPL (downloads a ~150 MB Whisper model on first use). See the full FAQ for languages + keyterm tuning.

---

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-22
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

cheetahclaws 是一个功能强大的 AI Agent 框架,旨在为开发者提供灵活且高效的智能体交互体验。它支持多种主流大模型,能够通过自动化的工具调用循环(Agent loop)实现复杂的任务处理,是构建自动化工作流的理想选择。

⚡ 功能介绍

本项目具备强大的多供应商支持能力,兼容 Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek、Ollama 及 LM Studio 等多种 API 或本地端点。核心设计包含一个完整的 Agent loop,通过 Streaming API 实现自动化的 tool-use 逻辑。此外,内置了包括 Bash、WebSearch、NotebookEdit 及 Memory 在内的 27 种工具,极大扩展了 Agent 的行动能力。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以通过官方提供的快速安装脚本进行部署。在终端执行 `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws/main/scripts/install.sh | bash` 即可完成自动化安装。安装完成后,请根据您的 Shell 环境(如 macOS 使用 zsh)执行 `source ~/.zshrc` 以使配置生效。

🚀 使用教程

在使用闭源 API 模型时,您只需按照各供应商的标准格式导出对应的 API Key(例如 `export ANTHROPIC_API_KEY=...`),即可直接运行。若需指定特定模型,可以使用 `--model` 参数,例如 `cheetahclaws --model deepseek-chat`。对于本地运行的 Open-Source Models,系统同样提供了良好的兼容性支持。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

项目支持通过环境变量进行配置,开发者需根据使用的 Provider 设置相应的 API Key。此外,系统支持通过 `/mcp` 命令动态管理 MCP server,您可以通过 `uvx` 快速添加工具,或通过修改项目中的 `.mcp.json` 文件并执行 `/mcp reload` 来完成自定义配置。

🔌 API 说明

本项目支持广泛的闭源 API 供应��,包括 Anthropic(支持 Claude 系列模型)、OpenAI(支持 GPT 系列模型)以及 Google 等。每个 Provider 均有明确的 Context 窗口限制和对应的 API Key 环境变量要求,确保开发者能够安全、高效地调用不同能力的模型。

🔄 工作流/模块

cheetahclaws 的核心工作流基于 `agent.py` 中的自动工具调用循环。通过集成多种内置工具与 MCP 协议,Agent 能够根据用户的 Prompt 自动判断并执行 Read、Write、Edit 或 WebFetch 等操作,实现从感知到执行的完整闭环。

❓ FAQ 摘要

针对开发者在使用过程中可能遇到的问题,我们提供了详细的 FAQ 指南。常见问题包括如何添加 MCP server(例如使用 `uvx mcp-server-git`)以及如何解决本地 Ollama 模型在 Tool calls 时的表现问题。更多深度问题请查阅 `docs/guides/faq.md`。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-22

高质量的智能工作流项目

📚 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
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
  • 做语音类 AI 产品的开发者
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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:cheetahclaws 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 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
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 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
  • +Apache-2.0 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

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

dd keys to `~/.bashrc`/`~/.zshrc` and set `{ "model": "claude-sonnet-4-6" }` in `~/.cheetahclaws/config.json`.
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,猎豹爪 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量良好。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。

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⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 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 猎豹爪
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 cheetahclaws
原始描述 开源AI工作流:CheetahClaws: A Fast and Easy-to-Use Agent Harness Infrastructure for Long-Horiz。⭐732 · Python
Topics AI工作流智能代理
GitHub https://github.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/SafeRL-Lab/cheetahclaws 🌐 官方网站  https://cheetahclaws.github.io

收录时间:2026-06-22 · 更新时间:2026-06-22 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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