johnlindquist/mdflow

解決的問題

mdflow 是一種面向智能體工作流程的 Git 原生控制平面。它透過允許使用者將特定任務（如程式碼審查或發行說明）定義為版本控制的 Markdown 檔案，解決了 AI 智能體任務不一致、不可重複的問題。這使得提示詞成為一等的 CLI 命令，可被串接、鏈結，並透過行為評估加以保護。

工作原理

• Markdown 作為命令：以特定模式命名的檔案（如 task.claude.md）會自動對應至 CLI 引擎（如 Claude、Codex 或 Gemini）。Markdown 正文作為提示詞，YAML 前置元資料則轉換為 CLI 標誌。
• 引擎解析：使用解析優先級鏈來決定執行哪個 AI 引擎，優先順序高於預設值：明確的 CLI 標誌、環境變數與檔案名稱。
• 上下文隔離：預設情況下會移除環境上下文（如使用者設定或會話持久化），以確保執行是隔離且可重複的，但可透過 _isolated: false 選項停用此行為。
• 生命週期鈎子：使用者可將 TypeScript 檔案（鈎子）附加至流程中，於特定事件（如 userPromptSubmit）期間注入上下文或阻止操作。
• 行為評估：內建 md eval 命令，可在隔離的工作區中執行行為測試案例，確保提示詞修改不會引入回歸問題。
• 演化協議：md evolve 命令允許使用者根據回饋提出並驗證提示詞改進方案，而無需立即覆蓋原始檔案。

適用對象

希望將 AI 智能體提示詞當作程式碼來處理的開發者與團隊，支援版本控制、回歸測試，並以標準化方式在不同 CLI 基礎的 LLM 引擎上執行 AI 任務。

核心亮點

• Git 原生：流程儲存在 ./flows 目錄中，可在拉取請求中進行差異比對。
• Unix 哲學：支援 stdin/stdout，允許將智能體透過管道串接（例如 git diff | md review.md）。
• 流程工作台：提供互動式 CLI 界面，用於搜尋與執行專案、全域及已安裝的流程。
• 引擎無關：支援多種引擎，包括 pi、claude、codex、copilot、gemini 和 agy。
• 模板變數：支援透過前置元資料變數、CLI 標誌與互動式表單提示實現動態輸入。