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Agent Skill · 研究检索

catfee-agent-flow(catfeAgent 流程)

catfee-agent-flow 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

catfee-agent-flow 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 25,156。

总安装 3,834周安装 163GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,343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
1.9.0

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:catfee-agent-flow(catfeAgent 流程)
来源仓库:https://github.com/glory904649854/catfee-agent-flow
安装命令:
openclaw skills install catfee-agent-flow
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 catfee-agent-flow

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

AgentFlow 工作流管理系统 MCP 技能。当用户说"创建项目"、"添加需求"、"查看任务"、"更新状态"、"项目列表"、"需求列表"、"上传附件"等时触发。用于管理项目和任务的完整生命周期(创建→需求→任务→状态流转),以及为实体上传附件文件。

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 catfee-agent-flow;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

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

catfee-agent-flow 怎么安装?

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

catfee-agent-flow 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。

catfee-agent-flow 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

catfee-agent-flow 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。

catfee-agent-flow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,834 次,近一周安装 163 次,下载 1,343 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。

catfee-agent-flow 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
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灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
catfee-agent-flow

catfeAgent 流程 · 本页

3,834—调用外部服务MIT-0有提醒

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
catfee-agent-flow
description
AgentFlow 工作流管理系统 MCP 技能。当用户说"创建项目"、"添加需求"、"查看任务"、"更新状态"、"项目列表"、"需求列表"、"上传附件"等时触发。用于管理项目和任务的完整生命周期(创建→需求→任务→状态流转),以及为实体上传附件文件。

AgentFlow 工作流管理系统

MCP 地址

  • 默认地址: http://182.42.153.28:18900/api/mcp/sse

调用脚本(推荐)

使用 scripts/agentflow.py 调用工具(已封装好 SSE/POST 逻辑):

python scripts/agentflow.py <tool_name> [args...]

项目管理

python scripts/agentflow.py list_projects
python scripts/agentflow.py create_project "我的项目" "项目描述"
python scripts/agentflow.py get_project <projectId>
python scripts/agentflow.py update_project <projectId> <status>
python scripts/agentflow.py delete_project <projectId>
python scripts/agentflow.py get_project_status <projectId>

需求管理

python scripts/agentflow.py create_requirement <projectId> "需求标题" "P1" ["描述"]
python scripts/agentflow.py list_requirements <projectId>
python scripts/agentflow.py get_requirement <requirementId>
python scripts/agentflow.py update_requirement <requirementId> <field> <value>
python scripts/agentflow.py delete_requirement <requirementId>

任务管理

python scripts/agentflow.py create_task <requirementId> "任务标题" "P1" ["负责人"]
python scripts/agentflow.py list_tasks [requirementId]
python scripts/agentflow.py get_task <taskId>
python scripts/agentflow.py transition <taskId/requirementId> <fromStatus> <toStatus> ["操作人"] ["备注"]
python scripts/agentflow.py get_timeline <taskId>

文件上传 ⚠️ 重要

python scripts/agentflow.py upload_file <entityType> <entityId> <filepath>

entityType 说明:

  • project - 项目附件
  • requirement - 需求附件
  • task - 任务附件(最常用)
⚠️ 上传附件时,entityType 必须根据目标实体选择对应的类型。 如果要给任务上传附件,entityType 填 task,不是 requirement!

上传流程:

  1. 调用 get_upload_url 获取上传地址和字段
  2. 将文件 POST 为 multipart/form-data 完成上传

搜索

python scripts/agentflow.py search "关键词"

完整工具列表

类别工具功能
项目create_project创建项目
项目get_project获取项目详情
项目list_projects列出项目列表
项目update_project更新项目状态
项目get_project_status项目整体状态摘要
项目delete_project删除项目
需求create_requirement创建需求(关联到项目)
需求get_requirement获取需求详情
需求list_requirements列出需求列表
需求update_requirement更新需求字段
需求delete_requirement删除需求
任务create_task创建任务(关联到需求)
任务get_task获取任务详情
任务list_tasks列出任务列表
任务transition任务/需求状态流转
任务get_timeline查看时间线
文件get_upload_url获取文件上传地址和字段
文件upload_file完整文件上传流程
辅助search搜索项目/需求/任务
辅助log_context / get_context / delete_context上下文数据管理

状态值说明

状态含义
pending待处理
in_review审核中
in_progress进行中
completed已完成
paused已暂停
cancelled已取消

📋 需求全流程开发工作流

标准流程:需求文档 → 任务拆解 → 附件挂载

当收到需求文档时,按以下步骤操作:

Step 1:创建项目和需求(如果尚未创建)

# 创建项目
python scripts/agentflow.py create_project "项目名称" "项目描述"

# 创建需求(关联到项目)
python scripts/agentflow.py create_requirement <projectId> "需求标题" "P1"

Step 2:进行需求拆解,生成任务文件

将需求文档按维度拆解,每个任务生成一个独立的 md 文件。

  • 文件命名规范:{任务ID}-{任务名称}.md
  • 每个任务文件包含:任务概述、依赖、人天、相关上下文(数据库/接口/前端页面等)
  • 文件存放目录:documents/{项目名}/task_split/

Step 3:批量创建任务 + 附件挂载

⚠️ 关键原则:每个任务单独创建,附件挂载到对应任务,不要聚集上传。

批量创建任务的脚本示例:

tasks = [
    ('T01', '后端框架搭建', 'P0', 2, '基于clouddream-server初始化项目...'),
    ('T02', '数据库设计', 'P0', 3, '设计10张核心表结构...'),
    # ...更多任务
]

task_ids = {}  # 用于记录 taskId 映射

for task_id, name, priority, days, desc in tasks:
    title = f'{task_id}-{name}'
    # 1. 创建任务,获取 taskId
    result = call('create_task', {
        'requirementId': REQ_ID,
        'title': title,
        'priority': priority,
        'description': f'{desc} | {days}人天'
    })
    task_ids[task_id] = result['id']

    # 2. 等待一小段时间
    time.sleep(0.3)

# 3. 逐个上传附件到对应任务
for task_key, task_id in task_ids.items():
    filepath = f'documents/{项目名}/task_split/{task_key}-{任务名}.md'
    upload_file('task', task_id, filepath)  # entityType='task'!
    time.sleep(0.5)

Step 4:状态流转

# 任务开始时
python scripts/agentflow.py transition <taskId> pending in_progress "执行人"

# 任务完成时
python scripts/agentflow.py transition <taskId> in_progress completed "执行人"

# 需求全部完成
python scripts/agentflow.py transition <requirementId> in_progress completed "执行人"

常见错误避免

错误做法正确做法
把所有任务文件上传到一个任务附件每个任务单独创建+上传到自己的附件
entityType 填 requirement 上传任务附件entityType 填 task 上传任务附件
上传到需求附件而不是任务附件任务文档 → 任务附件;需求文档 → 需求附件

需求开发流程集成

每次接到需求文档时,必须自动同步到 AgentFlow:

阶段AgentFlow 操作状态值
开始拆解create_project + create_requirementpending
逐步完成create_task + transitionin_progress
全部完成requirement transitioncompleted

详见 MEMORY.md「需求开发流程 × AgentFlow 集成规范」章节。

平台分布

OpenClaw

95.96%
按下载量换算1,289

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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