# Refly — 首个基于 Vibe Workflow 的开源 Agent Skills 构建器
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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
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## 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](https://docs.refly.ai/community-version/self-deploy/)**
*(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](https://github.com/refly-ai/refly/tree/main/docs/en/guide/api)**
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](#create-your-first-workflow) | 5 分钟 |
| 🔌 **通过 API 调用工作流** | [API 集成](#use-case-1-api-integration) | 10 分钟 |
| 💬 **连接到 Lark** | [Webhook 设置](#use-case-2-webhook-for-feishu) | 15 分钟 |
| 🤖 **导出到 Claude Code** | [导出技能](#use-case-3-skills-for-claude-code) | 15 分钟 |
| 🦞 **构建 ClawdBot** | [构建 ClawdBot](#build-a-clawdbot) | 20 分钟 |
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## 创建你的第一个工作流
> [!NOTE]
> 本节假设你已完成 [自部署](https://docs.refly.ai/community-version/self-deploy/)，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](https://docs.refly.ai/community-version/self-deploy/#start-using-refly)
**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**：
```text
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
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## 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**
```bash
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**:
```json
{
"execution_id": "exec_abc123",
"status": "running"
}
```
**查询执行状态**
```bash
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](https://github.com/refly-ai/refly/tree/main/docs/en/guide/api)
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### 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](https://open.feishu.cn/app)
- 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](https://github.com/refly-ai/refly/tree/main/docs/en/guide/api) 进行 Webhook 相关配置。
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### 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**
```bash
npm install -g @powerformer/refly-cli
```
2. **安装 Skill**
```bash
# Via Refly CLI
refly skill install
# Via npx
npx skills add refly-ai/
```
3. **发布Skill**
```bash
refly skill publish
```
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](https://github.com/refly-ai/refly-skills)
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### 使用场景 4：构建 ClawdBot
📖 **使用教程**：ClawdBot教程
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## 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](./config/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
### 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
- **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](CONTRIBUTING_CN.md)。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](CONTRIBUTING_CN.md) 了解更多信息。
## 社区
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- 📖 **[文档](https://docs.refly.ai)**: 完整指南和教程
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## 加入我们
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
## Star History
[](https://star-history.com/#refly-ai/refly&Date)
## 许可证
本仓库采用 [ReflyAI 开源许可证](LICENSE)，本质上是带有一些额外限制的 Apache 2.0 许可证。