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Refly — 首个基于 Vibe Workflow 的开源 Agent Skills 构建器

English · 中文

GitHub stars Website YouTube Discord Refly Skills
Docs Ask DeepWiki License X (formerly Twitter) Follow

可作为 Lovable 的 API · Lark/飞书 的 Webhook · Claude Code 的 Skills

Skills 不是提示词,而是持久化的基础设施

Refly 是首个用于构建稳定、原子化、版本化 Agent Skills 的开源平台。Skills 是确定性的 Agent 能力——可在工作流、团队和运行时之间复用


Refly Skills

Refly Skills 是 Refly 官方可执行技能仓库

  • 即开即用:一键在 Refly 中运行技能
  • 🧩 可复用基础设施:版本化 Skills,而不是一次性提示词
  • 🔌 随处交付:导出到 Claude Code 或部署为 API
  • 🌍 社区共建:导入、Fork 并发布你自己的技能

查看仓库:Refly技能仓库

TL;DR:Refly 将您的企业 SOP 编译为可执行的 Agent Skills;3 分钟构建完成,立即部署。

快速开始

部署 Refly

  • 📘 自部署指南
    (推荐给开发者) 使用 Docker 在你自己的服务器上部署 Refly 的分步指南。

  • 🔌 API 参考
    将 Refly 集成到你应用中的完整 API 文档。

Tip

想快速体验不部署?直接打开在线版:立即尝试 接下来做什么?

部署完成后,根据你的使用场景选择路径:

我想要… 从这里开始 时间
🔧 构建第一个工作流 创建工作流 5 分钟
🔌 通过 API 调用工作流 API 集成 10 分钟
💬 连接到 Lark Webhook 设置 15 分钟
🤖 导出到 Claude Code 导出技能 15 分钟
🦞 构建 ClawdBot 构建 ClawdBot 20 分钟

创建你的第一个工作流

Note

本节假设你已完成 自部署,并且可以通过 http://localhost:5700 访问 Refly

第一步:注册并登录

  1. 在浏览器中打开 http://localhost:5700
  2. 使用你的邮箱和密码注册
  3. 配置你的第一个模型提供方:
    • 点击右上角账号图标 → Settings
    • 添加一个 Provider(如 OpenAI、Anthropic)
    • 添加你的第一个对话模型
    • 将其设置为默认

📖 含截图的详细配置说明:自部署指南

第二步:创建工作流

  1. 在首页点击 “New Workflow”
  2. 选择一个模板或从零开始:
    • Blank Canvas:使用可视化节点构建
    • Vibe Mode:用自然语言描述你的工作流

示例 —— 产品调研工作流

1. 添加 “Web Search” 节点 —— 搜索产品信息
2. 添加 “LLM” 节点 —— 分析搜索结果
3. 添加 “Output” 节点 —— 格式化报告
4. 连接各节点
5. 点击 “Save”

Tip

想最快跑通流程,可以先用Vibe Mode,再从模板迭代完善。

第三步:测试你的工作流

  1. 点击“Run”按钮
  2. 输入测试内容(例如:产品 URL)
  3. 实时查看执行结果
  4. 如果出现失败,查看日志排查问题

使用场景

使用场景 1:API 集成

目标:通过 REST API 从你的应用中调用工作流

获取你的 API 凭证

  1. 前往Settings → API Keys
  2. 点击“Generate New Key”
  3. 复制你的 API Key(请妥善保管!)

发起你的第一次 API 调用

curl -X POST https://your-refly-instance.com/api/v1/workflows/{WORKFLOW_ID}/execute \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "product_url": "https://example.com/product"
    }
  }'

响应:

{
  "execution_id": "exec_abc123",
  "status": "running"
}

查询执行状态

curl https://your-refly-instance.com/api/v1/executions/{execution_id} \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

📖 完整API文档: API文档


使用场景 2:Lark Webhook

目标:当有人在 Lark 中发送消息时触发你的工作流

前置条件

  • 拥有管理员权限的 Lark 工作区
  • 已在 Refly 中创建工作流

配置步骤

  1. 在 Refly 中

    • 打开你的工作流
    • 点击“Settings” → “Triggers”
    • 启用“Webhook Trigger”
    • 复制 Webhook URL
  2. 在 飞书 / Lark 中

    • 前往 api.feishu.com/apps
    • 创建一个“自定义应用”
    • 进入“事件订阅(Event Subscriptions)”
    • 将 Refly 的 Webhook URL 粘贴到“请求地址(Request URL)”
    • 点击“添加事件(Add Event)”并选择“接收消息(Receive Message)”
    • 前往“版本管理(Version Management)”并发布应用
  3. 测试

    • 在飞书中,通过搜索找到你的机器人并发送消息(例如:analyze report.pdf
    • 工作流将被触发,并通过 Webhook 返回执行结果

⚠️ 注意:详细的 Slack / 飞书集成指南即将推出。目前可参考 API 参考 进行 Webhook 相关配置。


使用场景 3:Claude Code 技能

目标:将你的 Refly 工作流导出为 Claude Code Skills

快速开始

  1. 安装 CLI
npm install -g @powerformer/refly-cli
  1. 安装 Skill
# Via Refly CLI
refly skill install <skill-id>

# Via npx
npx skills add refly-ai/<skill-name>
  1. 发布Skill
refly skill publish <skill-id>

该技能已全面支持 Claude Code、Cursor 与 MCP 生态工作流,可作为标准化工具被 Agent 直接调用,实现生产级自动执行!

📖 Skills文档: Refly Skills


使用场景 4:构建 ClawdBot

📖 使用教程ClawdBot教程


为什么选择 Refly?

大多数 AI Agent 在生产环境中失败,是因为它们依赖"Vibe Coding" 的脚本和脆弱的黑盒逻辑。随着生态系统向 Claude Code、AutoGen 和 MCP 等智能体框架发展,瓶颈不再是 LLM 的能力——而是缺乏标准化、可靠的操作能力。

Refly 连接原始 API 和智能 Agent 之间的鸿沟。我们允许您将混乱的业务逻辑编码为结构化、版本控制的 Agent Skills,任何 Agent 都可以 100% 可靠地调用。

停止硬编码工具。在 Refly 的可视化 IDE 中一次性构建模块化Skills,并将其部署为 MCP 服务器、标准 API 或可移植的 SDK,供任何 Agent 框架使用。

核心基础设施

Refly 是首个用于创建生产就绪、确定性Skills的开源 Agent Skills 构建器——不仅仅是一次性工作流。

通过将自然语言意图转化为受治理的能力层,Refly 使团队能够在几分钟内交付可靠的 智能体基础设施。

使用 Vibe 构建(Copilot 引导的构建器)

用自然语言描述您的业务逻辑,Refly 的模型原生 DSL 将您的意图编译为高性能 Skills。

  • 意图驱动构建:描述一次工作,Refly 将意图转化为确定性、可复用、可组合的 Skills。
  • 大规模高效:我们精简的 DSL 针对 LLM 优化,确保快速执行,与传统工具相比大幅降低 token 成本。
  • 3 分钟部署:3分钟内将静态企业 SOP 快速转化为可上线运行的 Agent Skill。

可控执行(可干预运行时)

通过专为确定性可靠性和无限连接而设计的有状态运行时,打破 AI 执行的"黑盒"。

  • 可干预运行时执行:支持在任务执行过程中实时暂停、审计与重定向 Agent 决策逻辑,确保全流程符合企业级操作规范与合规要求。
  • 确定性执行保障:通过强约束业务规则显著降低幻觉风险,并提供完善的失败恢复与容错机制,保障关键流程稳定可靠运行。

交付生产(统一 Agent 堆栈)

将 MCP 集成、工具、模型和可复用 Skills 统一到单个执行层,可交付到任何平台。

  • 通用交付:支持导出为 Lovable 的 API 接口、Slack/Lark(飞书)Webhooks,或直接集成为 Claude Code 和 Cursor 的原生工具。
  • 定时运行:在全托管执行环境中,工作流可完成持续、可靠地按时运行。

作为资产治理(Skills 注册表)

将脆弱的脚本和手动剧本转化为组织范围内受治理的共享基础设施。

  • 中央 Skills 注册表:安全管理、版本控制和共享 Agent 能力作为可复用的企业资产。
  • 团队工作空间协作:在具有原生版本控制和审计日志的集中环境中共同构建和共享 SOP 剧本。

生态系统

Refly 旨在成为您现有企业工具链与下一代智能体运行时之间的通用桥梁。

工具与协议(输入)

零摩擦地将您自己的数据和逻辑引入 Refly。

  • 3,000+ 原生工具:与 Stripe、Slack、Salesforce、GitHub 等工业级 API 无缝集成 完整的支持模型和工具提供商列表可在此处找到:provider-catalog.json
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  • MCP 支持:与任何模型上下文协议服务器完全原生兼容,以扩展超越标准 API 的 Agent 能力
  • 私有 Skills 连接器:通过 Refly 安全接入企业数据库、脚本与内部系统

Agent 运行时与平台(输出)

将您确定的 Skills 导出到任何工作所需要的环境和平台

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  • AI 编码工具:原生导出到 Claude Code 和 Cursor,允许 Agent 使用您的版本化 Skills 作为标准化工具
  • 应用构建器:通过有状态、经过认证的 API 为 Lovable 或自定义前端应用提供逻辑支持
  • 自动化中心:部署为智能 webhook,从 Slack 或 Microsoft Teams 触发复杂的 SOP
  • Agent 框架:直接兼容 AutoGen、Manus 和自定义 LangChain/Python 技术栈

为什么团队选择 Refly

对于构建者:从 Vibe 到生产

当今大多数 Agent 工具分为两类:

  • 工作流构建器(n8n、Dify):非常适合编排,但工作流脆弱,仅触发"黑盒",难以复用。
  • Agent 框架(LangChain):强大的原语,但需要大量工程、手动样板代码和高维护成本才能保持运行。

Refly 消除了手动配置的摩擦,为您提供从"vibe"到可用 Agent 工具的最快路径。通过使用我们的精简 DSL,您可以获得 GUI 的速度和代码的精确性。

维度 传统自动化
(n8n, Dify)
代码优先 SDK
(LangChain)
Refly Skills
交互深度 仅触发
黑盒
程序化
代码更改
可干预运行时
运行中引导逻辑
构建方式 手动 API 接线和 JSON 手动 Python/TS 样板 Copilot 引导
描述意图 → 生成Skills
恢复机制 失败 = 从头重启 调试 → 重新部署 → 重新运行 热修复
执行期间修复工作流
可移植性 难以跨环境复用 框架特定 随处导出
到 Claude Code、Cursor、Manus
部署方式 有限的函数工具 自定义微服务 生产就绪
有状态、经过验证的 API

对于企业:可扩展的Skills治理

n8n 等工作流工具非常适合基本连接,LangChain 等框架提供强大的原语——但都无法提供企业 Agent 基础设施所需的受治理、生产就绪的能力层。

Refly 充当 Agent Skills 构建器,提供在整个组织中部署 AI 所需的治理和可靠性基础设施。

企业需求 传统工具
(工作流优先)
SDK
(代码优先)
Refly (Skills OS)
治理与复用 模板被复制并
针对每个实例重新配置
无原生注册表
用于共享逻辑
中央Skills 注册表
版本化、可共享的能力资产
运营可靠性 基于触发
有限恢复
需要自定义处理 有状态运行时
具有验证 + 故障恢复
SOP 执行 工作流在
副本间漂移
依赖手动
工程纪律
SOP 级确定性Skills
可控执行
部署方式 实例绑定工作流 代码由每个
团队手动维护
本地优先、可私有部署
开源基础设施
总拥有成本 (TCO) 开销随
工作流复杂性增长
高工程
维护成本
精简 DSL
降低 token 开销

贡献

对于希望贡献代码的人,请参阅我们的贡献指南。同时,请考虑通过在社交媒体、活动和会议上分享 Refly 来支持我们。

我们正在寻找贡献者帮助将 Refly 翻译成普通话或英语以外的语言。如果您有兴趣提供帮助,请参阅 贡献指南 了解更多信息。

社区

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加入社区获取支持、分享经验并与其他 Refly 用户交流: https://docs.refly.ai/community/contact-us

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许可证

本仓库采用 ReflyAI 开源许可证,本质上是带有一些额外限制的 Apache 2.0 许可证。