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agent-loops智能体循环

Multi-agent workflow orchestrator. Use when the user asks to build, create, make, ship, develop, or launch any software (apps, webapps, websites, mobile apps, APIs, tools, bots, dashboards, SaaS, MVPs); fix or debug bugs; review or audit code; research topics; refactor code; or publish skills.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 2.1.0
安全检测
已通过
329
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概述
安装方式
版本历史

agent-loops

Agent Loops

预构建的多智能体工作流,可串联顺序步骤和并行步骤,并在智能体之间传递真实输出。

描述

Agent Loops 编排多步骤的智能体流水线。每个工作流定义了一系列步骤;每个步骤通过 claude -p 运行,并配有特定角色的系统提示和智能体群模型路由。输出在步骤之间串联,使每个智能体都能基于前一个智能体的工作成果继续推进。

当用户想要以下操作时使用:

  • - 构建、创建或交付任何内容——应用、网页应用、网站、移动应用(iPhone/Android)、桌面应用、API、CLI、机器人、仪表盘、落地页、SaaS 产品、MVP、原型、插件、扩展、微服务
  • 修复、调试、排查或诊断错误、故障、崩溃或失败的测试
  • 审查、审计或检查代码中的错误、安全漏洞或质量问题
  • 研究、调查、比较或撰写任何主题的报告
  • 重构、重组、清理、优化或现代化代码
  • 测试、审查并将技能发布到 ClawHub

安装

bash
clawhub install agent-loops

或者克隆到你的技能目录:

bash
git clone https://github.com/OpenClaw/agent-loops.git workspace/skills/agent-loops

需要 PyYAML 来支持 YAML 工作流:

bash
pip install pyyaml

使用

工作流选择——将用户意图匹配到对应工作流:

用户说类似这样的话...工作流
给我构建一个应用、创建一个网页应用、做一个网站、交付这个功能、开发一个移动应用、启动一个 SaaS、做一个 iPhone 应用、构建一个 Android 应用、创建一个桌面应用、做一个 CLI 工具、构建一个 API、创建一个机器人、做一个仪表盘、构建一个落地页、创建一个 MVP、原型化 X、添加深色模式、实现 Y、构建一个插件、做一个扩展、创建一个服务、启动一个微服务、搭建一个项目shipfeature
修复这个 bug、调试 X、为什么 Y 坏了、排查这个错误、诊断崩溃、这个不工作、X 出了问题、当...时出现错误、它在...上崩溃、构建失败、测试坏了、修补这个问题、X 的热修复
bugfix |
| 审查这段代码、审计代码库、检查安全问题、审查这个 PR、在 X 中找 bug、分析这个模块、这段代码安全吗、检查漏洞、查看我的更改、做安全审查、扫描问题、评估代码质量 | code_review |
| 研究 X、比较 A 和 B、写一份关于...的报告、调查 Y、探索...的选项、...的最佳实践是什么、研究...的格局、深入探讨、总结...的状态、...的优缺点、分析...的市场、撰写...的发现 | research_report |
| 重构 X、清理这段代码、重组 Y、重新组织代码库、优化这个模块、现代化架构、减少技术债务、简化这个、提取一个服务、解耦 X 和 Y、改进代码结构、让这个更易维护 | refactor |
| 发布这个技能、推送到 ClawHub、发布这个技能、部署到 ClawHub、交付这个技能、让这个技能准备好发布 | skill_publish |

命令模式:
bash
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py <用户的请求> --apply

将用户的自然语言请求作为输入传入。工作流会自动处理范围界定、任务委派和输出串联。

示例

示例 1:交付一个功能
场景: 你想要界定范围、实现并文档化一个新功能。
操作: python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/runworkflow.py shipfeature 在设置中添加深色模式切换 --apply
结果: PM 界定任务范围,开发者实现并附带测试,编辑者编写文档和变更日志。

示例 2:修复一个 bug
场景: 一个 bug 需要诊断、修复和回归测试。
操作: python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/runworkflow.py bugfix 登录页面在密码为空时崩溃 --apply
结果: 开发者诊断根本原因,开发者实施修复,测试者编写回归测试,编辑者记录变更。

示例 3:并行代码审查
场景: 你想要同时进行代码审查和安全审计。
操作: python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/runworkflow.py codereview 审查认证模块 --apply
结果: 审查者和安全审计者并行运行,然后编辑者综合生成统一的总结。

示例 4:覆盖模型
场景: 你想要所有步骤使用特定模型。
操作: python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/runworkflow.py researchreport 比较 REST 与 GraphQL --apply --model sonnet
结果: 所有步骤使用指定模型运行,而非智能体群路由。

命令

bash
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py # 试运行工作流
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py --apply # 实际运行智能体
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py --list # 列出可用工作流
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py --list --json # 以 JSON 格式列出工作流
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py --apply --json # 以 JSON 格式输出结果
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py --model sonnet # 为所有步骤覆盖模型
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py --timeout 900 # 设置每步超时时间(秒)
python3 workspace/skills/agent-loops/scripts/run_workflow.py -v # 详细输出

  • - — 工作流 ID:shipfeature、bugfix、codereview、researchreport、refactor、skill_publish
  • --apply — 实际生成智能体(默认为试运行)
  • --list — 列出所有可用工作流
  • --json — 以 JSON 格式输出结果,便于程序化使用
  • --model — 用特定模型覆盖智能体群路由
  • --timeout — 每步超时时间(秒,默认:600)
  • -v — 显示每步的完整任务文本

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 agent-loops-1776191176 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 agent-loops-1776191176 技能

通过命令行安装

skillhub install agent-loops-1776191176

下载

⬇ 下载 agent-loops v2.1.0(免费)

文件大小: 13.74 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:10

v2.1.0 最新 2026-4-15 12:10
- Expanded and clarified skill description to better cover all major supported workflow types and user requests.
- Added a workflow intent table to help match common user requests to the appropriate workflow for faster onboarding.
- Updated examples and usage guidance for stronger real-world applicability.
- No changes to commands or arguments.

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