门户JS
经 AI Skill Hub 精选评估，门户JS 获评「强烈推荐」。已获得 2.3k 颗 GitHub Star，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 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
门户JS 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 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
门户JS 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。
📖 中文文档
门户JS 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。
- 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
- 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
# 方式一：npm 全局安装 npm install -g portaljs # 方式二：npx 直接运行（无需安装） npx portaljs --help # 方式三：项目依赖安装 npm install portaljs # 方式四：从源码运行 git clone https://github.com/datopian/portaljs cd portaljs npm install npm start
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 命令行使用
portaljs --help
# 基本用法
portaljs [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const portaljs = require('portaljs');
const result = await portaljs.run(options);
console.log(result);
# portaljs 配置说明 # 查看配置选项 portaljs --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 PORTALJS_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
<p align="center"> <img src="assets/portaljs-logo-spin.svg" alt="PortalJS" width="96" height="96" /> <h1 align="center">PortalJS</h1> <p align="center"> <b>The AI-native framework for building data portals.</b> <br /> Describe the portal you want — your agent helps you choose an architecture, scaffolds it, and loads your data. <br /> <br /> <a href="https://www.portaljs.com/docs">Docs</a> · <a href="https://github.com/datopian/portaljs/discussions">Discussions</a> · <a href="https://github.com/datopian/portaljs/issues/new">Report a bug</a> <br /> <br /> <a href="https://www.npmjs.com/package/create-portaljs"><img src="https://img.shields.io/npm/v/create-portaljs?logo=npm&logoColor=white&label=create-portaljs&color=cb3837" alt="npm version" /></a> <a href="https://github.com/datopian/portaljs/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/datopian/portaljs?logo=github&logoColor=white&label=Stars&color=blue" alt="GitHub stars" /></a> <a href="https://discord.gg/krmj5HM6He"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join-5865F2?logo=discord&logoColor=white" alt="Join our Discord" /></a> <a href="license"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue" alt="MIT License" /></a> </p> </p>
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What's in this repo
.claude/commands/ the agentic skills (slash commands)
examples/ reference portals — portaljs-catalog is the canonical template
packages/
core/ layout/UI components (@portaljs/core)
ckan/ CKAN catalog UI + React (@portaljs/ckan)
ckan-api-client-js/ pure CKAN API client (@portaljs/ckan-api-client-js)
site/ portaljs.com — the marketing site + docs
ROADMAP.md direction, the four contracts, sequencingThe canonical template, examples/portaljs-catalog, is where the three surfaces and the DataProvider seam live — read it before building.
Build a portal with your AI assistant
PortalJS ships Claude Code skills that turn a brief into a working portal.
Setup
Install the skills once into your personal scope so they're available from any directory:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/datopian/portaljs/main/scripts/install-portaljs-skills.sh | bashRestart Claude Code (or open a new session) and type / to see them. See .claude/INSTALL.md for other install options (versioned plugin, or running straight from a clone of this repo).
Quickstart
Create a portal — one command, nothing to install beyond Node 22+:
npm create portaljs@latest my-portal
cd my-portal
npm run dev # → http://localhost:3000You get the three surfaces — Home, a Catalog (/search), and a dataset Showcase (/@<namespace>/<slug>) — over sample data. Plain, editable Next.js, no lock-in. Add your own CSV/JSON to datasets.json and it renders automatically.
Build it with your AI assistant — PortalJS ships Claude Code skills that do the assembly. Install them once (into ~/.claude/commands):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/datopian/portaljs/main/scripts/install-portaljs-skills.sh | bashThen, in a Claude Code session from any directory:
/portaljs-architect not sure what stack you need? start here
/portaljs-new-portal "Auckland Council open data portal"
/portaljs-add-dataset ./data/air-quality.csv/portaljs-new-portal scaffolds the three surfaces; /portaljs-add-dataset (or /portaljs-add-resource) loads data; /portaljs-connect-ckan points it at a CKAN backend; /portaljs-deploy ships it. (All skills + install →)
Prefer the bare template — plain Next.js, no AI, no lock-in:
npx tiged datopian/portaljs/examples/portaljs-catalog my-portal
cd my-portal && npm install && npm run dev # → http://localhost:3000You get Home, a Catalog (/search), and a dataset Showcase (/@<namespace>/<slug>) over sample data. Add your own CSV/JSON to datasets.json and it renders automatically.
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Examples
Reference implementations live in examples/:
| Example | Backend |
|---|---|
[portaljs-catalog](examples/portaljs-catalog/) | **Canonical template** — Home + Catalog + Showcase over a static manifest |
[portaljs-template](examples/portaljs-template/) | Minimal single-page starter |
[ckan](examples/ckan/) · [ckan-ssg](examples/ckan-ssg/) | CKAN |
[github-backed-catalog](examples/github-backed-catalog/) | GitHub |
[dataset-frictionless](examples/dataset-frictionless/) | Frictionless Data Package |
[fivethirtyeight](examples/fivethirtyeight/) · [openspending](examples/openspending/) · [turing](examples/turing/) | Real-world portals |
高质量的AI工作流框架，易于使用
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 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
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
👥 适合人群
🎯 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
- +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
- −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
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。
✅ 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
AI Skill Hub 点评：门户JS 的核心功能完整，质量优秀。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。
| 原始名称 | portaljs |
| 原始描述 | 开源AI工作流：🌀 AI-native framework for building data portals. Scaffold a full portal from a 。⭐2.3k · TypeScript |
| Topics | aitypescriptdata-management |
| GitHub | https://github.com/datopian/portaljs |
| License | MIT |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-06-07 · 更新时间：2026-06-08 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。