AI Skill Hub 强烈推荐:raptor Agent工作流 是一款优质的Agent工作流。已获得 2.5k 颗 GitHub Star,AI 综合评分 8.2 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案,这是一个值得深入了解的选择。
基于Claude的开源AI安全工作流框架,支持攻防安全自动化任务编排。将代码转化为通用安全工具,适合安全研究人员、渗透测试人员和DevSecOps工程师进行自动化安全检测和防御。
raptor Agent工作流 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。
基于Claude的开源AI安全工作流框架,支持攻防安全自动化任务编排。将代码转化为通用安全工具,适合安全研究人员、渗透测试人员和DevSecOps工程师进行自动化安全检测和防御。
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# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install raptor
# 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 raptor
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/gadievron/raptor
cd raptor
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import raptor; print('安装成功')"
# 命令行使用
raptor --help
# 基本用法
raptor input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import raptor
# 示例
result = raptor.process("input")
print(result)
# raptor 配置文件示例(config.yml) app: name: "raptor" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 raptor --config config.yml # 或通过环境变量配置 export RAPTOR_API_KEY="your-key" export RAPTOR_OUTPUT_DIR="./output"
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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。
📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。
总体来看,raptor Agent工作流 是一款质量优秀的Agent工作流,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | raptor |
| 原始描述 | 开源AI工作流:Raptor turns Claude Code into a general-purpose AI offensive/defensive security 。⭐2.5k · Python |
| Topics | 安全工作流AI自动化攻防工具代码生成 |
| GitHub | https://github.com/gadievron/raptor |
| License | NOASSERTION |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-16 · 更新时间:2026-05-19 · 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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