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Hawkeye Agent
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Hawkeye Agent

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:oss-hawkeye-agent
⭐ 6 Stars 🍴 2 Forks 💻 TypeScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowcvedependency-analysisdevsecopslicense-compliancenpmtypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Hawkeye Agent 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、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

Hawkeye Agent 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。

Hawkeye Agent 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

Hawkeye Agent 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
⭐ 6
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
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
2

📖 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」。

Hawkeye Agent 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 oss-hawkeye-agent

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx oss-hawkeye-agent --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install oss-hawkeye-agent

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/ryanHwH20/oss-hawkeye-agent
cd oss-hawkeye-agent
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
oss-hawkeye-agent --help

# 基本用法
oss-hawkeye-agent [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const oss_hawkeye_agent = require('oss-hawkeye-agent');

const result = await oss_hawkeye_agent.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
# oss-hawkeye-agent 配置说明
# 查看配置选项
oss-hawkeye-agent --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 OSS_HAWKEYE_AGENT_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 90/100 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"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="assets/banner-dark.svg"> <img src="assets/banner.svg" alt="Hawkeye — the high-precision line-judge for your software supply chain" width="100%"> </picture> </p>

✨ Features

  • 🎾 Millimeter-Accurate Line Calling — Blocks high-risk vulnerabilities and non-compliant licenses instantly, returning standard exit codes (0/1).
  • 🗣️ Ask-First Security Workflow — Developers ask in natural language, and Hawkeye returns one integrated audit report with policy verdict + remediation guidance.
  • 🔍 Deep SBOM Transitive Scanning — Analyzes full dependency graphs via deps.dev to catch "shadow vulnerabilities" that standard manifest scanners miss.
  • 💡 AI-Powered Remediation — When a package is blocked, Hawkeye generates upgrade snippets, overrides blocks, or delegates to your AI assistant to recommend compliant alternatives dynamically.
  • 🤖 Skill-Driven Workflow — Works with workspace skills and local CLI execution so your AI assistant can enforce security checks before install actions.
  • 🌐 7 Ecosystems — NPM, PyPI, Cargo, Go, RubyGems, NuGet, Maven — all from a single tool.
  • 🏛️ Policy-as-Code — Drop a .audit-agent.yaml into your repo to enforce organization-specific compliance rules.

---

✅ Requirements

Before setup, make sure your local environment meets the following:

  • Node.js 18+ (Node.js 20+ recommended)
  • npm 9+
  • Internet access to https://api.osv.dev
  • Internet access to https://api.deps.dev
  • Internet access to https://osv.dev
  • Internet access to https://deps.dev
  • VS Code with Copilot Chat (for conversational skill workflow)

---

1. Build from Source

Run Hawkeye from source by cloning the repository:

git clone https://github.com/ryanHwH20/oss-hawkeye-agent.git
cd oss-hawkeye-agent
npm install
npm run build

Gate AI-Agent Installs (PreToolUse hook)

check-command audits the package(s) a shell command would install, so an AI coding agent can be blocked before it adds a risky dependency:

hawkeye check-command "npm install express@4.16.0"   # exit 0 pass / 1 blocked / 2 error

Wire the shipped Claude Code hook into ~/.claude/settings.json and the agent literally can't run a blocked npm install — a true gate, not a prompt nudge. See docs/INTEGRATIONS.md (also covers a tool-agnostic shell shim).

🚀 Quick Start

Example Output

```

.github/workflows/security.yml (example)

- name: Audit a dependency with Hawkeye run: node dist/cli.js NPM express 4.16.0 --sarif > hawkeye.sarif - name: Upload to GitHub Code Scanning uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3 with: sarif_file: hawkeye.sarif ```

When a data source is unreachable, Hawkeye fails closed (exit 1) rather than reporting a package as clean — so a CI gate never green-lights an unverifiable package.

Example Conversation Flow

Developer: Is lodash safe for our project?
Hawkeye: [returns full integrated audit report]

Developer: npm install lodash
Hawkeye: Choose mode -> (1) Security report first (2) Direct install now

Developer: 1
Hawkeye: [returns full integrated audit report with policy verdict and remediation]

You can ask Hawkeye to: - Audit before install: npm install express - Check package security: "Is lodash safe?", "Are there any vulnerabilities in requests?" - Inquire about licensing: "What is the license of this package?", "Can we use GPL packages?" - Find secure alternatives: "What are the safe alternatives to moment?" - Check enterprise policy: "What is the company's open source policy?"

---

🏛️ Policy Configuration

Hawkeye uses a .audit-agent.yaml file in the working directory to enforce compliance. If none is found, it falls back to the built-in policy.json.

policy:
  organizationName: "Your Organization"
  blockedLicenses:
    - "GPL-2.0-only"
    - "GPL-3.0-only"
    - "AGPL-3.0-only"
    - "SSPL-1.0"
    - "BUSL-1.1"
  minScorecardScore: 4.0
  blockVulnerabilities: true
  minBlockingSeverity: "MEDIUM"   # CRITICAL | HIGH | MEDIUM | LOW — lowest severity that blocks (default MEDIUM)
  blockDeprecated: true
  blockTyposquats: true            # block names that look like a typosquat of a popular package (default true)
  exceptionFormUrl: "https://your-org.com/oss-exception-request"

---

Quick Reference

CategoryStatus
📜 License✅ MIT — Compliant
🐛 Vulnerabilities❌ 2 Vulns (1 High)
📊 OpenSSF Scorecard🟢 7.5/10

🤖 Skill + CLI Integration

Hawkeye is designed to run as a local CLI auditor while AI assistant behavior is controlled by workspace skill instructions.

CLI Commands

Use the built CLI directly for deterministic security checks:

node dist/cli.js NPM lodash
node dist/cli.js PYPI requests 2.31.0
node dist/cli.js GO github.com/gin-gonic/gin

3. Single Package Audit (CLI)

You can run the built CLI directly to get a full enterprise-grade security report:

node dist/cli.js NPM express 4.16.0
node dist/cli.js PYPI requests 2.31.0
node dist/cli.js MAVEN org.springframework.boot:spring-boot 3.5.8

Package Audit: express@4.16.0 (NPM)

### ❌ BLOCKED — Security Policy Violation

.github/workflows/hawkeye.yml

name: Hawkeye on: [pull_request] permissions: contents: read pull-requests: write # post the PR comment security-events: write # upload SARIF jobs: scan: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - uses: ryanHwH20/oss-hawkeye-agent@v1 with: path: . comment: 'true' # sticky PR comment (default true) upload-sarif: 'true' # GitHub code scanning (default true) fail-on-block: 'true' # fail the job when BLOCKED/UNVERIFIED (default true) ```

The comment renders as a scan summary — e.g. hawkeye scan . --comment locally produces the same Markdown.

---

Demo GIF (Question -> Integrated Report)

The demo below shows the signature experience: ask a question, get one integrated security report.

<img src="./docs/assets/hawkeye-conversation-demo.gif" alt="Hawkeye Conversational Demo" width="640" />

Hawkeye's primary interaction model is a two-step conversational guardrail built for real developer conversations:

  1. Step 1: Intercept & Audit: When you attempt to install a package or ask about it, Hawkeye intercepts the intent, runs the CLI audit flow, and returns a comprehensive security report. It will not install the package yet.
  2. Step 2: Approve & Execute: If the package is approved, simply repeat the command or tell Hawkeye to "go ahead." Hawkeye will recognize the package is safe and actually execute the installation.
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-30
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

oss-hawkeye-agent 是一个专为软件供应链设计的“高精度线审”工具。它能够像裁判员一样,实时拦截高风险漏洞和不合规的开源 License,并通过标准的 exit code(0 或 1)为自动化流程提供决策依据,确保软件供应链的安全与合规。

⚡ 功能介绍

Hawkeye 提供毫米级的精准判定能力,能够即时拦截风险漏洞与违规 License。其核心特色在于“先询问后执行”的安全工作流���开发者通过自然语言提问,Hawkeye 会整合审计报告、合规判定及修复建议。此外,它支持深度的 SBOM 传递性扫描,能够分析完整的依赖图谱。

📋 环境依赖

在开始安装前,请确保您的本地环境已安装 Node.js 18+(推荐使用 Node.js 20+)以及 npm 9+。此外,由于需要实时查询安全数据,您的环境必须能够正常访问 osv.dev、api.osv.dev 及 api.deps.dev 等相关 API 接口。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以通过克隆仓库进行源码构建:执行 `git clone` 后运行 `npm install` 和 `npm run build`。对于开发者,建议进行一次性的 Setup 配置,将 workspace skill 和指令文件保持在原位,并重新加载 VS Code 窗口,最后通过 `npm run check:setup` 完成环境校验。

🚀 使用教程

Hawkeye 支持多种使用场景。您可以直接通过 CLI 进行确定性的安全检查,例如使用 `node dist/cli.js` 审计 NPM、PYPI 或 GO 的包。同时,它还支持集成到 GitHub Actions 工作流中,通过生成 SARIF 文件并上传至 GitHub Code Scanning,实现自动化的 PR 安全审计。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

项目通过工作目录下的 `.audit-agent.yaml` 文件进行策略配置。您可以自定义组织名称、拦截的 License 列表(如 GPL-2.0、AGPL-3.0 等)、OpenSSF Scorecard 的最低���阈值以及是否拦截漏洞。若未找到配置文件,系统将回退使用内置的 `policy.json`。

🔌 API 说明

Hawkeye 采用 Skill 与 CLI 深度集成的设计模式。CLI 工具用于执行确定性的安全检查,而 AI Assistant 的行为则由 workspace skill 指令进行控制。通过 CLI,您可以针对不同生态(NPM/PYPI/MAVEN)的包进行详细的审计报告查询。

🔄 工作流/模块

Hawkeye 支持单包审计模块,通过 CLI 直接运行即可获得企业级的安全报告。在 CI/CD 工作流中,您可以配置 GitHub Actions 自动运行扫描任务,Hawkeye 会根据审计结果在 Pull Request 中自动发表评论,并利用 SARIF 格式将结果反馈至安全事件中心。

❓ FAQ 摘要

通过演示 Demo 可以看到,Hawkeye 的交互模型是专为开发者设计的“两步走对话护栏”:开发者提出疑问,Hawkeye 随即返回一份集成了安全状态、合规判定与修复指南的综合报告,实现安全与效率的平衡。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-30

Hawkeye Agent是一个企业级的AI-native安全守卫,评估代码安全风险和依赖库安全,具有高质量的自动发布特性,但其评分和趋势评分较低,需要进一步优化

📚 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
  • +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

oss-hawkeye-agent 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Hawkeye Agent is an enterprise-grade, AI-native security guardrail that evaluate。⭐6 · TypeScript 主要应用场景包括:用于企业级代码安全评估和依赖库安全管理。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Hawkeye Agent 的核心功能完整,质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说,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
⬇ 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 Hawkeye Agent
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 oss-hawkeye-agent
原始描述 开源AI工作流:Hawkeye Agent is an enterprise-grade, AI-native security guardrail that evaluate。⭐6 · TypeScript
Topics workflowcvedependency-analysisdevsecopslicense-compliancenpmtypescript
GitHub https://github.com/ryanHwH20/oss-hawkeye-agent
License Apache-2.0
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/ryanHwH20/oss-hawkeye-agent 🌐 官方网站  https://www.npmjs.com/package/oss-hawkeye-agent

收录时间:2026-06-30 · 更新时间:2026-07-04 · 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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