johnlindquist/mdflow

解决的问题

mdflow 是一种面向智能体工作流的 Git 原生控制平面。它通过允许用户将特定任务（如代码审查或发布说明）定义为版本控制的 Markdown 文件，解决了 AI 智能体任务不一致、不可重复的问题。这使得提示词成为一等的 CLI 命令，可以被管道化、链式调用，并通过行为评估进行保护。

工作原理

• Markdown 作为命令：以特定模式命名的文件（如 task.claude.md）会自动映射到 CLI 引擎（如 Claude、Codex 或 Gemini）。Markdown 正文作为提示词，YAML 前置元数据则转换为 CLI 标志。
• 引擎解析：使用解析优先级链来确定运行哪个 AI 引擎，优先级高于默认值：显式 CLI 标志、环境变量和文件名。
• 上下文隔离：默认情况下，会移除环境上下文（如用户配置或会话持久化），以确保运行是隔离且可重复的，但可通过 _isolated: false 选项禁用此行为。
• 生命周期钩子：用户可将 TypeScript 文件（钩子）附加到流程中，以在特定事件（如 userPromptSubmit）期间注入上下文或阻止操作。
• 行为评估：包含 md eval 命令，可在隔离的工作区中运行行为测试用例，确保提示词修改不会引入回归问题。
• 演化协议：md evolve 命令允许用户基于反馈提出并验证提示词改进方案，而无需立即覆盖源文件。

适用人群

希望将 AI 智能体提示词当作代码来处理的开发者和团队，支持版本控制、回归测试，并以标准化方式在不同基于 CLI 的 LLM 引擎上执行 AI 任务。

核心亮点

• Git 原生：流程存储在 ./flows 目录中，可在拉取请求中进行差异对比。
• Unix 哲学：支持 stdin/stdout，允许将智能体通过管道连接（例如 git diff | md review.md）。
• 流程工作台：提供交互式 CLI 界面，用于搜索和运行项目、全局及已安装的流程。
• 引擎无关：支持多种引擎，包括 pi、claude、codex、copilot、gemini 和 agy。
• 模板变量：支持通过前置元数据变量、CLI 标志和交互式表单提示实现动态输入。