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这是什么？

Flow-Next 是一个 AI 代理编排插件。它集成了任务跟踪、依赖图、重新锚定以及跨模型评审等功能。所有内容都存储在您的代码库中——无需外部服务，也无需全局配置。卸载时只需删除 .flow/ 目录即可。

适用于 Claude Code、OpenAI Codex（CLI + 桌面版）、Factory Droid 和 OpenCode。

安装

/plugin marketplace add \
  https://github.com/gmickel/flow-next
/plugin install flow-next
/flow-next:setup

git clone https://github.com/gmickel/flow-next.git
cd flow-next && codex
# /plugins → 安装 Flow-Next
# 然后：$flow-next-setup

droid plugin marketplace add \
  https://github.com/gmickel/flow-next
# /plugins → 安装 flow-next

更新 Codex： cd flow-next && git pull，然后通过 /plugins 卸载再重新安装。

📖 完整文档 · Codex 安装指南 · OpenCode 移植版

为什么它有效？

命令

Ralph（自主模式）

可夜间运行。每次迭代都有全新上下文，配备多模型评审关卡，并能自动阻止卡住的任务。

/flow-next:ralph-init           # 一次性设置
scripts/ralph/ralph.sh          # 从终端运行

📖 Ralph 深度解析 · Ralph TUI (bun add -g @gmickel/flow-next-tui)

生态系统

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Flow-Next 快速上手指南

Flow-Next 是一款“规划优先”的 AI 工作流编排插件，专为 Claude Code、OpenAI Codex、Factory Droid 等工具设计。它通过任务追踪、依赖图谱和跨模型审查机制，确保 AI 在本地仓库中高效运行，无需任何外部服务或全局配置。

环境准备

• 操作系统：Linux, macOS, 或 Windows (WSL)
• 核心依赖：需已安装并配置好以下任一 AI 编程工具：
  • Claude Code
  • OpenAI Codex (CLI 或 Desktop 版)
  • Factory Droid
• 网络要求：需能访问 GitHub 以拉取插件源码（如遇网络问题，请自行配置代理或使用国内镜像加速 Git 操作）。
• 存储：插件数据将直接存储在项目根目录的 .flow/ 文件夹中，卸载只需删除该文件夹。

安装步骤

根据你的开发环境选择对应的安装方式：

1. Claude Code 用户

在终端中依次执行以下命令：

/plugin marketplace add \
  https://github.com/gmickel/flow-next
/plugin install flow-next
/flow-next:setup

2. OpenAI Codex 用户

先克隆仓库并进入目录，然后在 Codex 交互界面中安装：

git clone https://github.com/gmickel/flow-next.git
cd flow-next && codex
# 进入交互界面后执行：
# /plugins → 选择 install Flow-Next
# 初始化时运行：$flow-next-setup

更新提示：若需更新，请在目录下执行 git pull，然后在 /plugins 中先卸载再重新安装。

3. Factory Droid 用户

droid plugin marketplace add \
  https://github.com/gmickel/flow-next
# 进入插件菜单 (/plugins) 完成安装

基本使用

安装完成后，即可在项目中使用以下核心命令启动工作流：

1. 制定计划

让 AI 研究代码库并生成史诗（Epic）及具体任务列表：

/flow-next:plan

2. 执行任务

开始执行任务，系统会自动进行上下文重锚定（Re-anchoring），确保每次任务都基于最新的代码状态和规范：

/flow-next:work

3. 深度需求梳理（可选）

如果需要更细致的规格说明，可启动访谈模式（包含 40+ 个引导问题）：

/flow-next:interview

4. 自动化运行（Ralph 模式）

适合夜间无人值守运行，具备自动阻塞卡死任务和多重审查机制：

第一步：初始化

/flow-next:ralph-init

第二步：在终端运行脚本

scripts/ralph/ralph.sh

提示：所有生成的任务状态、依赖关系和证据记录均保存在本地 .flow/ 目录中，随时可查。