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OpenAgentsControl Prompt模板
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AI工具

OpenAgentsControl Prompt模板

基于 TypeScript · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:OpenAgentsControl
⭐ 4.0k Stars 🍴 329 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
AI智能体工作流编排代码生成审批控制提示词模板
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,OpenAgentsControl Prompt模板 获评「强烈推荐」。已获得 4.0k 颗 GitHub Star,这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.2 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

OpenAgentsControl Prompt模板 是一款基于 TypeScript 的开源工具,在 GitHub 上收获 4k+ Star,是AI智能体、工作流编排、代码生成、审批控制领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
OpenAgentsControl Prompt模板 依赖 TypeScript 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 TypeScript 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 OpenAgentsControl Prompt模板 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

一个面向计划优先开发流程的开源AI智能体框架,强调审批执行机制。支持提示词模板、自动化代码生成、工作流编排等功能,适合需要可控AI执行的开发者和企业应用场景。

OpenAgentsControl Prompt模板 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 AI智能体、工作流编排、代码生成 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 4.0k
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
AI工具
Forks
329

📖 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」。

一个面向计划优先开发流程的开源AI智能体框架,强调审批执行机制。支持提示词模板、自动化代码生成、工作流编排等功能,适合需要可控AI执行的开发者和企业应用场景。

OpenAgentsControl Prompt模板 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 AI智能体、工作流编排、代码生成 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
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 openagentscontrol

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

# 方式三:项目依赖安装
npm install openagentscontrol

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/darrenhinde/OpenAgentsControl
cd OpenAgentsControl
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
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
openagentscontrol --help

# 基本用法
openagentscontrol [options] <input>

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

const result = await openagentscontrol.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
# openagentscontrol 配置说明
# 查看配置选项
openagentscontrol --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 OPENAGENTSCONTROL_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 77/100 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

OpenAgents Control Hero

🛠️ What's Included

🚀 Advanced Features

🗺️ Roadmap & What's Coming

This is only the beginning! We're actively developing new features and improvements every day.

🚀 See What's Coming Next

Check out our Project Board to see: - 🔨 In Progress - Features being built right now - 📋 Planned - What's coming soon - 💡 Ideas - Future enhancements under consideration - ✅ Recently Shipped - Latest improvements

Step 1: Install

One command:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/darrenhinde/OpenAgentsControl/main/install.sh | bash -s developer

<sub>The installer will set up OpenCode CLI if you don't have it yet.</sub>

Or interactive:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/darrenhinde/OpenAgentsControl/main/install.sh -o install.sh
bash install.sh

Step 2: Start Building

opencode --agent OpenAgent
> "Create a user authentication system"

Or: nano ~/.config/opencode/agent/core/opencoder.md # global install

SystemBuilder (Custom AI Systems)

Best for: Building complete custom AI systems tailored to your domain

opencode --agent SystemBuilder
> "Create a customer support AI system"

Interactive wizard generates orchestrators, subagents, context files, workflows, and commands.

Perfect for: Creating domain-specific AI systems

---

Or: nano ~/.config/opencode/agent/core/opencoder.md # global install

```

Change the model in the frontmatter:

System Builder

Build complete custom AI systems tailored to your domain in minutes. Interactive wizard generates orchestrators, subagents, context files, workflows, and commands.

---

Getting Started

Q: Does this work on Windows? A: Yes! Use Git Bash (recommended) or WSL.

Q: What languages are supported? A: Agents are language-agnostic and adapt based on your project files. Primarily tested with TypeScript/Node.js. C# / .NET is now supported with dedicated context files. Python, Go, Rust, and other languages are supported but less battle-tested. The context system works with any language.

Q: Do I need to add context? A: No, but it's highly recommended. Without context, agents write generic code. With context, they write YOUR code.

Q: Can I use this without customization? A: Yes, it works out of the box. But you'll get the most value after adding your patterns (10-15 minutes with /add-context).

Q: What models are supported? A: Any model from any provider (Claude, GPT, Gemini, MiniMax, local models). No vendor lock-in.

Setup

Q: What bash version do I need? A: Bash 3.2+ (macOS default works). Run bash scripts/tests/test-compatibility.sh to check.

Q: Do I need to install plugins/tools? A: No, they're optional. Only install if you want Telegram notifications or Gemini AI features.

Q: Where should I install - globally or per-project? A: Local (.opencode/ in your project) is recommended — patterns are committed to git and shared with your team. Global (~/.config/opencode/) is good for personal defaults across all projects. The installer asks you to choose. See OpenCode Config Docs for how configs merge.

---

🚀 Quick Start

Prerequisites: OpenCode CLI (free, open-source) • Bash 3.2+ • Git

💻 Example Workflow

opencode --agent OpenCoder
> "Create a user dashboard with authentication and profile settings"

What happens:

1. Discover (~1-2 min) - ContextScout finds relevant patterns - Your tech stack (Next.js + TypeScript + PostgreSQL) - Your API pattern (Zod validation, error handling) - Your component pattern (functional, TypeScript, Tailwind) - Your naming conventions (kebab-case files, PascalCase components)

2. Propose (~2-3 min) - Agent creates detailed implementation plan ```

⚙️ Advanced Configuration

Model Configuration (Optional)

By default, all agents use your OpenCode default model. Configure models per agent only if you want different agents to use different models.

When to configure: - You want faster agents to use cheaper models (e.g., Haiku/Flash) - You want complex agents to use smarter models (e.g., Opus/GPT-5) - You want to test different models for different tasks

How to configure:

Edit agent files directly: ```bash nano .opencode/agent/core/opencoder.md # local project install

The Workflow

1. Add Your Context (one time)
   ↓
2. ContextScout discovers relevant patterns
   ↓
3. Agent loads YOUR standards
   ↓
4. Agent proposes plan (using your patterns)
   ↓
5. You approve
   ↓
6. Agent implements (matches your project)
   ↓
7. Code ships (no refactoring needed)

Add project rules, change workflows, customize behavior

```

3. ExternalScout - Live Documentation 🆕 Working with external libraries? ExternalScout fetches current documentation: - Gets live docs from official sources (npm, GitHub, docs sites) - No outdated training data - always current - Automatically triggered when agents detect external dependencies - Supports frameworks, APIs, libraries, and more

4. Approval Gates - No Surprises Agents ALWAYS request approval before: - Writing/editing files - Running bash commands - Delegating to subagents - Making any changes

You stay in control. Review plans before execution.

5. MVI Principle - Token Efficiency Files designed for quick loading: - Concepts: <100 lines - Guides: <150 lines - Examples: <80 lines

Result: Lower token usage vs loading entire codebase.

6. Team Patterns - Repeatable Results Store patterns in .opencode/context/project/. Commit to repo. Entire team uses same standards. New developers inherit patterns automatically.

---

Frontend Design Workflow

The OpenFrontendSpecialist follows a structured 4-stage design workflow: 1. Layout - ASCII wireframe, responsive structure planning 2. Theme - Design system selection, OKLCH colors, typography 3. Animation - Micro-interactions, timing, accessibility 4. Implementation - Single HTML file, semantic markup

🆚 Quick Comparison

FeatureOpenAgentsControlCursor/CopilotAiderOh My OpenCode
**Learn Your Patterns**✅ Built-in context system❌ No pattern learning❌ No pattern learning⚠️ Manual setup
**Approval Gates**✅ Always required⚠️ Optional (default off)❌ Auto-executes❌ Fully autonomous
**Token Efficiency**✅ MVI principle (80% reduction)❌ Full context loaded❌ Full context loaded❌ High token usage
**Team Standards**✅ Shared context files❌ Per-user settings❌ No team support⚠️ Manual config per user
**Edit Agent Behavior**✅ Markdown files you edit❌ Proprietary/baked-in⚠️ Limited prompts✅ Config files
**Model Choice**✅ Any model, any provider⚠️ Limited options⚠️ OpenAI/Claude only✅ Multiple models
**Execution Speed**⚠️ Sequential with approvalFastFast✅ Parallel agents
**Error Recovery**✅ Human-guided validation⚠️ Auto-retry (can loop)⚠️ Auto-retry✅ Self-correcting
**Best For**Production code, teamsQuick prototypesSolo developersPower users, complex projects

Use OAC when: - ✅ You have established coding patterns - ✅ You want code that ships without refactoring - ✅ You need approval gates for quality control - ✅ You care about token efficiency and costs

Use others when: - Cursor/Copilot: Quick prototypes, don't care about patterns - Aider: Simple file edits, no team coordination - Oh My OpenCode: Need autonomous execution with parallel agents (speed over control)

Full comparison: Read detailed analysis →

---

Alternative: Claude Code Plugin (BETA)

Prefer Claude Code? OpenAgents Control is also available as a Claude Code plugin!

Installation:

1. Register the marketplace:

/plugin marketplace add darrenhinde/OpenAgentsControl

2. Install the plugin:

/plugin install oac

3. Download context files:

/oac:setup --core

4. Start building:

Add a login endpoint

Features: - ✅ 6-stage workflow with approval gates - ✅ Context-aware code generation - ✅ 7 specialized subagents (task-manager, context-scout, context-manager, coder-agent, test-engineer, code-reviewer, external-scout) - ✅ 9 workflow skills + 6 user commands - ✅ Flexible context discovery (.oac config, .claude/context, context, .opencode/context) - ✅ Add context from GitHub, worktrees, local files, or URLs - ✅ Easy feature planning with /oac:plan

Documentation: - Plugin README - Complete plugin documentation - First-Time Setup - Step-by-step guide - Quick Start - Quick reference

Status: BETA - Actively tested and ready for early adopters

---

Comparison

Q: How is this different from Cursor/Copilot? A: OAC has editable agents (not baked-in), approval gates (not auto-execute), context system (YOUR patterns), and MVI token efficiency.

Q: How is this different from Aider? A: OAC has team patterns, context system, approval workflow, and smart pattern discovery. Aider is file-based only.

Q: How does this compare to Oh My OpenCode? A: Both are built on OpenCode. OAC focuses on control & repeatability (approval gates, pattern control, team standards). Oh My OpenCode focuses on autonomy & speed (parallel agents, auto-execution). Read detailed comparison →

Q: When should I NOT use OAC? A: If you want fully autonomous execution without approval gates, or if you don't have established coding patterns yet.

Answers questions with team standards

❓ FAQ

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-04
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

OpenAgentsControl 是一个开源项目,旨在提供一个高级的控制台,帮助开发者快速创建和管理智能代理。它基于 OpenCode CLI 和 Bash 3.2+,并且支持 Git。

⚡ 功能介绍

OpenAgentsControl 提供了多种高级功能,包括智能代理、自动代码生成、项目规则管理等。它还支持定制化和扩展,方便开发者根据自己的需求进行调整。

📋 环境依赖

环境依赖与系统要求中文说明

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

安装 OpenAgentsControl 可以使用以下命令: ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/darrenhinde/OpenAgentsControl/main/install.sh | bash -s developer ```或使用交互式命令: ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/darrenhinde/OpenAgentsControl/main/install.sh -o install.sh bash install.sh ``` 安装完成后,开发者可以使用 OpenCode CLI 和 Bash 3.2+ 进行开发。

🚀 使用教程

使用 OpenAgentsControl 的步骤包括: 1. 安装 OpenCode CLI 和 Bash 3.2+。 2. 使用 `opencode` 命令创建一个智能代理。 3. 使用 `opencode` 命令生成代码。 4. 使用 `opencode` 命令管理项目规则和工作流。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置 OpenAgentsControl 可以通过以下方式进行: 1. 使用 `--agent` 选项指定智能代理。 2. 使用 `--model` 选项指定模型。 3. 使用 `--env` 选项指定环境变量。 4. 使用 `--key` 选项指定关键参数。

🔄 工作流/模块

OpenAgentsControl 的工作流包括以下步骤: 1. 添加项目规则。 2. 使用 ContextScout 发现相关模式。 3. 加载项目标准。 4. 提议计划。 5. 审批计划。 6. 实现代码。 7. 发布代码。

❓ FAQ 摘要

OpenAgentsControl 的 FAQ 包括以下问题和答案: 1. 什么是 OpenAgentsControl? 2. OpenAgentsControl 的功能是什么? 3. 如何安装 OpenAgentsControl? 4. 如何使用 OpenAgentsControl? 5. OpenAgentsControl 的配置如何进行?

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-21

aiskill88点评:架构思路先进,强调人工介入的可控执行范式。Stars接近4k,社区认可度高,TypeScript实现便于前端集成。适合企业级应用。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 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
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
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
  • 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
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 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

框架在执行前会等待人工审批,确保AI决策的可控性和安全性
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:OpenAgentsControl Prompt模板 的核心功能完整,质量优秀。对于AI爱好者来说,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。

📚 深入学习 OpenAgentsControl Prompt模板
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 OpenAgentsControl
原始描述 开源Prompt模板:AI agent framework for plan-first development workflows with approval-based exec。⭐4.0k · TypeScript
Topics AI智能体工作流编排代码生成审批控制提示词模板
GitHub https://github.com/darrenhinde/OpenAgentsControl
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/darrenhinde/OpenAgentsControl

收录时间:2026-05-14 · 更新时间:2026-05-16 · 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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