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 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。
部署 Refly
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 |
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
- 在浏览器中打开
http://localhost:5700 - 使用你的邮箱和密码注册
- 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
- 在首页点击 “New Workflow”
- 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
- 点击“Run”按钮
- 输入测试内容(例如:产品 URL)
- 实时查看执行结果
- 如果出现失败,查看日志排查问题
目标:通过 REST API 从你的应用中调用工作流
获取你的 API 凭证
- 前往Settings → API Keys
- 点击“Generate New Key”
- 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
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
-
在 Refly 中:
- 打开你的工作流
- 点击“Settings” → “Triggers”
- 启用“Webhook Trigger”
- 复制 Webhook URL
-
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
-
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
- 在飞书中,通过搜索找到你的机器人并发送消息(例如:
⚠️ 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。
目标:将你的 Refly 工作流导出为 Claude Code Skills
快速开始
- 安装 CLI
npm install -g @powerformer/refly-cli- 安装 Skill
# Via Refly CLI
refly skill install <skill-id>
# Via npx
npx skills add refly-ai/<skill-name>- 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
📖 使用教程:ClawdBot教程
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
- 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
将您确定的 Skills 导出到任何工作所需要的环境和平台
- 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
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 |
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 |
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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。