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Agent Skill · 运维

ai-dev-workflow(AI 开发工作流程)

ai-dev-workflow 用于补充运维相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接运维相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-dev-workflow 是运维类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在运维类的 954 个 Skill 里排第 588。

总安装 4,680周安装 199GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,640核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-dev-workflow(AI 开发工作流程)
来源仓库:https://github.com/wangjiaocheng/ai-dev-workflow
安装命令:
openclaw skills install ai-dev-workflow
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-dev-workflow

这个 Skill 是做什么的

运维类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源,多数需要较高的执行权限。

此技能提供一个标准化、可复现的AI辅助编程工作流,通过三个有序步骤将模糊想法转化为生产就绪的代码:需求转复杂功能描述、描述加技术栈转方法调用结构、结构转完整项目代码。当用户想要开发完整软件系统、从零构建应用程序,或遵循规范的AI-人协作编程流程时,应使用此技能。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ai-dev-workflow;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

ai-dev-workflow 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ai-dev-workflow。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-dev-workflow 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-dev-workflow 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

ai-dev-workflow 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ai-dev-workflow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,680 次,近一周安装 199 次,下载 1,640 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-dev-workflow 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理运维类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

运维类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
docker-essentials

Docker 基础 · OpenClaw

1,005,15130接触敏感数据MIT-0通过
playwright-scraper-skill

Playwright scraper 技能 · OpenClaw

923,55754接触敏感数据MIT-0有提醒
moltguard

moltguard 搜索 · OpenClaw

825,096110接触敏感数据MIT-0通过
finance-news

财经新闻 · OpenClaw

275,51210需要联网MIT-0有提醒
security-monitor

安全监视器 · OpenClaw

224,1695需要联网MIT-0有提醒
ai-dev-workflow

AI 开发工作流程 · 本页

4,680—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
AI Dev Workflow
author
王教成 Wang Jiaocheng (波动几何)
description
此技能提供一个标准化、可复现的AI辅助编程工作流,通过三个有序步骤将模糊想法转化为生产就绪的代码:需求转复杂功能描述、描述加技术栈转方法调用结构、结构转完整项目代码。当用户想要开发完整软件系统、从零构建应用程序,或遵循规范的AI-人协作编程流程时,应使用此技能。

AI Dev Workflow - 标准化AI辅助编程工作流

一个标准化、可复现的三步AI辅助编程工作流,通过"样本模仿"与"提示词驱动"的有机结合,实现从模糊需求到生产代码的确定性转换。

核心原则

  • 样本模仿:使用经过验证的文档样本引导需求扩展和技术设计,消除随机性。
  • 提示词驱动:提前建立元协议和架构提示词,确保所有生成物的一致性。
  • 渐进式展示:默认先交付架构蓝图,完整代码按需提供——让开发者掌控信息深度。

参考文档

本技能在 references/ 目录下捆绑三份参考文档:

文件角色
references/人工智能编程之复杂功能描述样本(待办任务).md样本1 — 展示如何编写结构化的复杂功能描述(需求点→功能点→执行点)。
references/人工智能编程之方法调用结构样本(待办任务).md样本2 — 展示如何编写跨平台的方法调用结构蓝图,涵盖客户端和服务端各层。
references/从灵感到实现:一个标准化、可复现的AI辅助编程工作流.md背景阅读 — 完整的方法论文档(原文为五步版本,本技能已简化为三步)。供人类或无程序能力的LLM阅读,用于理解背景原理和手动复制粘贴执行步骤。

使用方式:在执行对应工作流步骤时,将相关样本参考文档读入上下文。对于较大的参考文件,使用grep/搜索定位特定章节,而非加载整个文件。

工作流说明

本技能已将两份提示词内置,AI可一次性获取完整上下文。实际使用流程如下:

内置提示词

元协议(第一份提示词):

执行协议等待指令:复杂功能分拆成原子方法,原子方法生成完整代码,默认只展示方法调用结构但用户可以要求展示完整代码。

架构与技术栈提示词(第二份提示词):

做一个功能为{首次回复要求提供功能描述}的APP,使用{客户端(UI层→ViewModel→UseCase→Repository→数据源)→服务器(Controller→Service→Repository→Entity→Database)}的架构,采用{Android}客户端、{SpringBoot}服务器和{MySQL}数据库并统一使用{Kotlin}语言。

两份提示词定义了工作规则和技术路径,AI已知晓,无需用户单独发布。

实际执行步骤

第一步:需求 → 复杂功能描述

输入:用户提供的功能需求描述。

执行:

  1. 将 references/人工智能编程之复杂功能描述样本(待办任务).md 读入上下文。
  2. 参考样本格式,将需求扩展为结构化的复杂功能描述文档(需求点 → 功能点 → 执行点)。

输出:复杂功能描述文档。

可修改:用户可对输出的描述进行修改、补充、调整。


第二步:描述 + 技术栈 → 方法调用结构

输入:

  • 第一步输出的复杂功能描述(或修改后版本)
  • 用户填充第二份提示词中的所有变量:

- {功能描述} — 第一步输出的结构化需求文档 - {架构} — 前后端分层架构模式 - {客户端技术} — 客户端框架 - {服务端技术} — 服务端框架 - {数据库} — 数据库类型 - {编程语言} — 客户端/服务端编程语言(可统一或分开指定)

执行:

  1. 将 references/人工智能编程之方法调用结构样本(待办任务).md 读入上下文。
  2. 在两份内置提示词的基础上,结合确定的技术栈,为每个功能点生成跨平台方法调用结构。

输出:方法调用结构蓝图(涵盖客户端和服务端各层)。

可修改:用户可对输出的结构进行修改、调整方法签名、增删节点。


第三步:结构 → 项目完整代码

输入:第二步输出的方法调用结构(或修改后版本)。

执行: 根据方法调用结构,生成完整项目内容,包括:

  • 客户端各层代码(UI、ViewModel、UseCase、Repository等)
  • 服务端各层代码(Controller、Service、Repository、Entity等)
  • 数据库相关代码(表结构、迁移脚本、初始数据等)
  • 配置文件(环境配置、依赖管理、构建配置等)
  • 部署文件(Dockerfile、docker-compose、CI/CD配置等)
  • 项目结构文件(README、.gitignore等)

输出:可运行的完整项目(代码 + 配置 + 部署)。

可修改:用户可对生成的代码进行修改、优化、调整。


工作流总览

步骤输入内置提示词样本参考输出可修改
1功能需求—复杂功能描述样本复杂功能描述✅
2复杂功能描述 + 技术栈两份提示词方法调用结构样本方法调用结构✅
3方法调用结构两份提示词—完整项目✅

核心理念:每个阶段的输出都可被用户修改,下一阶段基于修改后的内容继续推进。用户始终保有控制权。

核心价值

  1. 消除模糊性:通过结构化样本,确保需求扩展和技术设计的深度与格式符合工程标准。
  2. 确保一致性:通过架构提示词,保证所有产出都遵循统一的最佳实践和技术栈。
  3. 提升可控性:通过元协议,将生成过程置于开发者的可控节奏之下,先蓝图后实现。
  4. 实现知识传承:将内化的架构经验沉淀为可复用的"样本"和"提示词",使最佳实践得以规模化复制。

平台分布

OpenClaw

94.75%
按下载量换算1,554

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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