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Agent Skill · 开发

sf-flow(SF 流量)

sf-flow 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

sf-flow 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,944。

总安装 784周安装 33GitHub Stars 225下载 275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
unknown

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:sf-flow(SF 流量)
来源仓库:https://github.com/jaganpro/claude-code-sfskills
仓库路径:skills/sf-flow
安装命令:
npx skills add https://github.com/jaganpro/claude-code-sfskills --skill sf-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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jaganpro/claude-code-sfskills --skill sf-flow

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

sf-flow 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境。通过 npx skills add 从 GitHub 仓库安装使用。

建议核实权限和维护状态,避免触发不必要网络或文件操作。

来源仓库内路径:skills/sf-flow

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/jaganpro/claude-code-sfskills --skill sf-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

    它需要需要联网,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

sf-flow 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/jaganpro/claude-code-sfskills --skill sf-flow。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

sf-flow 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

sf-flow 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

sf-flow 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

sf-flow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 784 次,近一周安装 33 次,下载 275 次,GitHub 225 星。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。

sf-flow 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
sf-flow

SF 流量 · 本页

784225需要联网未明确通过

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

sf-flow: Salesforce Flow Creation and Validation

Use this skill when the user needs Flow design or Flow XML work: record-triggered, screen, autolaunched, scheduled, or platform-event Flows, including validation, architecture choices, and safe deployment sequencing.

When This Skill Owns the Task

Use sf-flow when the work involves:

  • .flow-meta.xml files
  • Flow Builder architecture and XML generation
  • record-triggered, screen, scheduled, autolaunched, or platform-event flows
  • Flow-specific bulk safety, fault paths, and subflow orchestration

Delegate elsewhere when the user is:


Required Context to Gather First

Ask for or infer:

  • flow type
  • trigger object / entry conditions
  • core business goal
  • whether this is new, refactor, or repair
  • target org alias if deployment or validation is needed
  • whether related objects / fields already exist

Recommended Workflow

1. Choose the right automation tool

Before building, confirm Flow is the right answer rather than:

  • formula field
  • validation rule
  • roll-up summary
  • Apex

2. Choose the right Flow type

NeedDefault flow type
same-record update before savebefore-save record-triggered
related-record work / emails / calloutsafter-save record-triggered
guided UIscreen flow
reusable background logicautolaunched / subflow
scheduled processingscheduled flow
event-driven declarative responseplatform-event flow
AI-evaluated routing (sentiment, intent, tone)autolaunched with AI Decision element

3. Start from a template

Prefer the provided assets:

  • assets/record-triggered-before-save.xml
  • assets/record-triggered-after-save.xml
  • assets/screen-flow-template.xml
  • assets/autolaunched-flow-template.xml
  • assets/scheduled-flow-template.xml
  • assets/platform-event-flow-template.xml
  • assets/ai-decision-template.xml
  • assets/subflows/

4. Validate against Flow guardrails

Focus on:

  • no DML in loops
  • no Get Records inside loops
  • proper fault paths
  • correct trigger conditions
  • safe subflow composition
  • AI Decision elements not placed inside loops (credit cost per iteration)
  • AI Decision prompts include merge field references for data context

5. Hand off deployment and testing

Use:


High-Signal Rules

Flow architecture

  • before-save for same-record field updates
  • after-save for related records, emails, and callouts
  • do not loop over $Record
  • use subflows when logic becomes wide or repetitive

Bulk safety

  • no DML in loops
  • no Get Records in loops
  • test with 251+ records when bulk behavior matters
  • prefer Transform when the job is shaping data, not per-record branching

Error handling

  • every data-changing path should have fault handling
  • avoid self-referencing fault connectors
  • deploy Flows as Draft first when activation risk is non-trivial

Output Format

When finishing, report in this order:

  1. Flow type and goal
  2. Files created or updated
  3. Architecture choices
  4. Bulk/error-handling notes
  5. Deploy/testing next steps

Suggested shape:

Flow: <name>
Type: <flow type>
Files: <paths>
Design: <trigger choice, subflows, key decisions>
Risks: <bulk safety, fault paths, dependencies>
Next step: <dry-run deploy, activate, or test>

Flow Testing (CLI)

Run Flow tests from the command line without VS Code:

# Run all flow tests
sf flow run test --target-org <alias> --json

# Run tests for a specific flow
sf flow run test --class-names MyFlow --target-org <alias> --json

# Get results for an asynchronous run
sf flow get test --test-run-id <id> --target-org <alias> --json

Flow tests execute in the org and can take 1-5 minutes. sf flow run test returns a test run ID for asynchronous runs; use sf flow get test to retrieve results later. Always run with --json and use background execution for longer runs.


Cross-Skill Integration

NeedDelegate toReason
create objects / fields firstsf-metadataschema readiness
deploy / activate flowsf-deploysafe deployment sequence
create realistic bulk test datasf-datapost-deploy verification
create Apex actions / invocablessf-apeximperative logic
embed LWC in a screen flowsf-lwccustom UI components
expose Flow to Agentforcesf-ai-agentscriptagent action orchestration

Reference Map

Start here

Design / orchestration

AI Decision

Screen / integration / troubleshooting


Score Guide

ScoreMeaning
88+production-ready Flow
75–87good Flow with some review items
60–74functional but needs stronger guardrails
< 60unsafe / incomplete for deployment

平台分布

Codex

35.53%
按下载量换算98

Claude

31.79%
按下载量换算87

Cursor

16.98%
按下载量换算47

Gemini CLI

9.39%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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