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roach-code
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Agent工作流

roach-code

基于 Go · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
⭐ 22 Stars 🍴 2 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
AI工作流Go
✦ AI Skill Hub 推荐

roach-code 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

roach-code 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。

roach-code 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

roach-code 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
⭐ 22
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
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」。

roach-code 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:go install(推荐)
go install github.com/tmdgusya/roach-code@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/tmdgusya/roach-code
cd roach-code
go build -o roach-code .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/tmdgusya/roach-code/releases
📋 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
# 查看帮助
roach-code --help

# 基本运行
roach-code [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/tmdgusya/roach-code
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
# roach-code 配置说明
# 查看配置选项
roach-code --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 ROACH_CODE_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 76/100 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"> <img src="docs/mascot.png" alt="Roach Code mascot" width="200"/> </p> <p align="center"> <img src="docs/logo.svg" alt="Roach Code" width="440"/> </p>

<p align="center"> <strong>English</strong> &nbsp;·&nbsp; <a href="./README.zh-CN.md">简体中文</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="./README.ko.md">한국어</a> &nbsp;·&nbsp; <a href="./docs/SPEC.md">Spec</a> </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/tmdgusya/roach-code/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/tmdgusya/roach-code/ci.yml?style=flat-square&label=ci&labelColor=161b22&logo=githubactions&logoColor=white" alt="CI"/></a> <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/tmdgusya/roach-code?style=flat-square&color=8b949e&labelColor=161b22" alt="license"/></a> <a href="https://github.com/tmdgusya/roach-code/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/tmdgusya/roach-code.svg?style=flat-square&color=dbab09&labelColor=161b22&logo=github&logoColor=white" alt="GitHub stars"/></a> <a href="https://github.com/tmdgusya/roach-code/graphs/contributors"><img src="https://img.shields.io/github/contributors/tmdgusya/roach-code.svg?style=flat-square&color=bc8cff&labelColor=161b22&logo=github&logoColor=white" alt="contributors"/></a> <a href="https://github.com/tmdgusya/roach-code/discussions"><img src="https://img.shields.io/github/discussions/tmdgusya/roach-code.svg?style=flat-square&color=58a6ff&labelColor=161b22&logo=github&logoColor=white" alt="Discussions"/></a> </p>

<br/>

An AI coding agent for your terminal.

A config- and plugin-driven harness — a single static Go binary, tuned around prefix caching so token costs stay low across long sessions.

<br/>

Roach Code is a multi-model rewrite of deepseek-reasonix (by @esengine). It keeps the Reasonix harness and generalizes it from DeepSeek-only to any provider — Codex/OpenAI (Responses API + ChatGPT OAuth), MiniMax, GLM (Z.ai), Anthropic, and any OpenAI-compatible endpoint. Not a from-scratch project: a rebrand + multi-provider extension of upstream's work.

<br/>

Features

- Config-driven. Providers, the agent, enabled tools, and plugins are all declared in roach-code.toml. No hardcoded models. - Multi-model & composable. Any OpenAI-compatible endpoint is a config entry, not new code. Optionally run two models together (executor + planner) in separate, cache-stable sessions. - Plugin-driven. External tools run as subprocesses over stdio JSON-RPC (MCP-compatible). Built-in tools self-register at compile time. - Zero-friction distribution. CGO_ENABLED=0 single binary; cross-compile to six targets with one command. The only dependency is a TOML parser.

Install

Prebuilt binary (no Go toolchain required) — installs from the latest GitHub release:

```sh

Build from source

make build      # -> bin/roach-code
make cross      # -> dist/ (darwin|linux|windows × amd64|arm64)

Quick start

roach-code setup                      # config wizard → ./roach-code.toml
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...  # or put it in ~/.env (see .env.example)
roach-code chat                       # then run /init to generate AGENTS.md (project memory)
roach-code run "implement the TODOs in main.go"
roach-code run --model mimo-pro "add unit tests for this function"
echo "explain this code" | roach-code run

Installed binaries also answer to the short alias roach (e.g. roach chat). A few more commands:

roach-code models                 # list configured providers / models
roach-code models refresh         # re-fetch each provider's model list from its /models API
roach-code codex login            # sign in to Codex with a ChatGPT subscription (OAuth)
roach-code update                 # self-update to the latest release

Configuration

Resolution order: flag > ./roach-code.toml > ~/.config/roach-code/config.toml > built-in defaults. Secrets come from the environment via api_key_env and are never stored in config files.

```toml default_model = "deepseek-flash" # executor; set [agent].planner_model to add a planner

planner_model = "mimo-pro" # optional low-frequency planner

subagent_model = "deepseek-pro" # optional default for runAs=subagent skills

Two-model collaboration (optional)

roach-code setup keeps first-run minimal: pick provider → keys (every SKU of a chosen provider is enabled). Running two models together (executor + planner, separate cache-stable sessions) is a one-line edit afterwards — set planner_model to any other enabled provider:

[agent]
planner_model = "deepseek-pro"   # used as the low-frequency planner

Subagent skills inherit the executor model by default. Set subagent_model to run them on another configured model, or use subagent_models to override only specific skills such as review or security_review.

@ references

Embed @ references in a message and Roach Code resolves them before sending, as tagged context blocks: @path/to/file (or @dir) injects a local file's contents (or a directory listing), and @<server>:<uri> injects an MCP resource. A local path is only treated as a reference when it actually exists, so ordinary @mentions stay literal. Typing / or @ opens an autocomplete menu — slash commands, or hierarchical file navigation (one directory level at a time, descend into folders) plus MCP resources.

Plugins (MCP)

Roach Code is an MCP client. A [[plugins]] entry's type selects the transport: stdio (default) launches a local subprocess (command/args/env); http (Streamable HTTP) connects to a remote url with optional static headers (${VAR} / ${VAR:-default} expanded from the environment, so tokens stay out of the file). Tools surface to the model as mcp__<server>__<tool>; a tool declaring MCP's readOnlyHint: true joins parallel dispatch and the permission reader-default.

A server's prompts surface as /mcp__<server>__<prompt> slash commands (positional args after the command); its resources are pulled in by writing @<server>:<uri> in a message; /mcp lists connected servers and what each exposes. make build also produces bin/roach-code-plugin-example — a runnable reference stdio server (echo, wordcount, a review prompt, a style-guide resource) you can copy.

[[plugins]]                       # local stdio server
name    = "example"
command = "roach-code-plugin-example"

[[plugins]]                       # remote server over Streamable HTTP
name    = "stripe"
type    = "http"
url     = "https://mcp.stripe.com"
headers = { Authorization = "Bearer ${STRIPE_KEY}" }

Already have an .mcp.json? Drop it in the project root and Roach Code reads it as-is — the mcpServers spec (command/args/env, type/url/ headers, ${VAR} expansion) maps field-for-field onto [[plugins]]. Both sources are merged; on a name collision roach-code.toml wins.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path"] },
    "stripe": { "type": "http", "url": "https://mcp.stripe.com", "headers": { "Authorization": "Bearer ${STRIPE_KEY}" } }
  }
}
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-07
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

中文项目简介

⚡ 功能介绍

Roach Code 支持配置驱动、多模型和可组合的特性。任何 OpenAI 兼容的端点都可以通过配置文件来声明,而不需要编写新代码。Roach Code 还支持插件驱动,外部工具可以作为子进程通过 stdio JSON-RPC 运行。

📋 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)

Roach Code 可以通过预编译二进制文件(无需 Go 工具链)或从源代码编译来安装。预编译二进制文件从最新的 GitHub 发布版本安装: ```sh # 预编译二进制文件(无需 Go 工具链) # 从最新的 GitHub 发布版本安装 # 从源代码编译 make build # -> bin/roach-code make cross # -> dist/ (darwin|linux|windows × amd64|arm64) ```

🚀 使用教程

快速入门 ```sh roach-code setup # config wizard → ./roach-code.toml export DEEPSEEK_API_KEY=sk-... # 或者将其放入 ~/.env (参见 .env.example) roach-code chat # 然后运行 /init 来生成 AGENTS.md (项目内存) roach-code run "implement the TODOs in main.go" roach-code run --model mimo-pro "add unit tests for this function" echo "explain this code" | roach-code run ```

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置说明 配置解析顺序:**flag > ./roach-code.toml > ~/.config/roach-code/config.toml > 内置默认值**。密钥来自环境变量通过 api_key_env,并且永远不会存储在配置文件中。 ```toml default_model = "deepseek-flash" # executor; set [agent].planner_model 来添加一个规划器 planner_model = "mimo-pro" # 可选低频率 subagent_model = "deepseek-pro" # 可选默认值 ```

🔌 API 说明

API/接口说明

🔄 工作流/模块

Roach Code 是一个 MCP 客户端。[[plugins]] 条目中的 type 选择传输:stdio (默认) 启动一个本地子进程(command / args / env);http (Streamable HTTP) 连接到一个远程 url(url)并且可选的静态 headers(${VAR} / ${VAR:-default})从环境中扩展。 ```toml [[plugins]] type = "stdio" cmd = "roach-plugin" [[plugins]] type = "http" url = "https://example.com" headers = {\n \"Authorization\" = \"Bearer ${TOKEN}\"\n} ```

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-07

roach-code是一个有趣的AI工作流项目,值得关注

📚 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
  • +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
⚠️ 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

✅ 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

roach-code 是一款Go开发的AI辅助工具。开源AI工作流:A config- and plugin-driven terminal AI coding agent (multi-model: DeepSeek, Cod。⭐22 · Go 主要应用场景包括:自动化编码和工作流管理。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,roach-code 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。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 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 roach-code
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 roach-code
原始描述 开源AI工作流:A config- and plugin-driven terminal AI coding agent (multi-model: DeepSeek, Cod。⭐22 · Go
Topics AI工作流Go
GitHub https://github.com/tmdgusya/roach-code
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/tmdgusya/roach-code

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。