Refly — 基于 Vibe Workflow 的智能体技能构建工具

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面向 Lovable 的 API · 面向飞书/Lark 的 Webhook · 面向 Claude Code 的技能 · 构建 Clawdbot

技能并非提示词，而是持久的基础设施。

Refly 是首个用于构建稳定、原子化且可版本控制的智能体技能的开源平台。

立即体验

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Refly Skills

Refly Skills 是 Refly 官方的可执行技能注册表。

• ⚡ 即时运行：只需点击一下即可在 Refly 中执行技能
• 🧩 可复用的基础设施：版本化的技能，而非一次性提示
• 🔌 随处导出：将技能部署到 Claude Code 或作为 API 部署
• 🌍 社区驱动：导入、分叉并发布您自己的技能

探索注册表： Refly Skills 仓库

技能是确定性的智能体能力——可在不同工作流、团队和运行时中重复使用。

简而言之：Refly 可以将您的企业 SOP 编译成可执行的智能体技能。只需 3 分钟即可完成构建，并可部署到任何地方。

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快速入门

部署 Refly

• 📘 自部署指南
  (推荐给开发者) 使用 Docker 在您自己的服务器上部署 Refly 的分步指南。

• 🔌 API 参考
  将 Refly 集成到您的应用程序中的完整 API 文档。

[!TIP] 想立即体验吗？打开托管的工作空间： Refly 工作空间

接下来呢？

部署完成后，根据您的使用场景选择相应的路径：

我想...	从这里开始	时间
🔧 构建我的第一个工作流	创建第一个工作流	5 分钟
🔌 通过 API 调用工作流	API 集成	10 分钟
💬 连接到飞书/Lark	Webhook 设置	15 分钟
🤖 导出到 Claude Code	导出技能	15 分钟
🦞 构建 Clawdbot	构建 Clawdbot	20 分钟

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为什么选择 Refly？

大多数 AI 智能体在生产环境中失败，是因为它们依赖于“Vibe 编码”的脚本以及脆弱的黑盒逻辑。随着生态系统向 Claude Code、AutoGen 和 MCP 等智能体框架发展，瓶颈不再是大语言模型，而是缺乏标准化、可靠的行动。

Refly 弥合了原始 API 与智能体之间的鸿沟。我们允许您将混乱的业务逻辑编纂成结构化、可版本控制的智能体技能，任何智能体都可以以 100% 的可靠性调用这些技能。

停止硬编码工具。 在 Refly 的可视化 IDE 中一次性构建模块化技能，并将其部署为 MCP 服务器、标准 API 或便携式 SDK，以适应任何智能体框架。 立即体验

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核心能力

🎯 使用 Vibe 构建（Copilot 引导的构建器）

用自然语言描述您的业务逻辑，Refly 的模型原生 DSL 会将您的意图编译成高性能技能。

• 意图驱动的构建：只需描述一次工作内容；Refly 将意图转化为确定性、可重用且可组合的技能。
• 规模化效率：针对大语言模型优化的精简 DSL，确保快速执行并显著降低 token 成本。
• 3 分钟部署：在不到 3 分钟内，将静态的企业 SOP 转变为可用于生产的智能体技能。

⚡ 带有控制的执行（可干预的运行时）

打破 AI 执行的“黑箱”，采用专为确定性可靠性设计的有状态运行时。

• 可干预的运行时：可以在运行过程中暂停、审计并重新调整智能体逻辑，以确保 100% 的操作合规性。
• 确定性保证：强制执行严格的业务规则，最大限度减少幻觉并处理故障恢复。

🚀 部署到生产环境（统一的智能体栈）

将 MCP 集成、工具、模型和可重用技能统一到一个执行层中。

• 通用交付：可以导出为 Lovable 的 API、Slack 或飞书/Lark 的 Webhook，或直接作为原生工具用于 Claude Code 和 Cursor。
• 稳定的调度：通过管理式执行，可靠地按计划运行工作流。

🏛️ 作为资产进行治理（技能注册表）

将脆弱的脚本转变为在整个组织内受控、共享的基础设施。

• 中央技能注册表：安全地管理、版本化并共享智能体能力。
• 团队协作工作区：借助原生版本控制和审计日志，共同构建。

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生态系统

Refly 旨在成为您现有企业工具链与下一代智能体运行时之间的通用桥梁。

工具与协议（输入）

无需任何摩擦，即可将您自己的数据和逻辑引入 Refly。

• 3,000+ 原生工具：无缝集成 Stripe、Slack、Salesforce、GitHub 等。

支持的模型和工具提供商的完整列表可在 provider-catalog.json 中找到。

• MCP 支持：完全兼容 Model Context Protocol 服务器
• 私有技能连接器：连接到您的数据库、脚本和内部系统

代理运行时与平台（输出）

将您的确定性技能导出到任何工作发生的环境。

• AI 编码工具：原生导出至 Claude Code 和 Cursor（即将推出）
• 应用构建工具：通过有状态 API 驱动 Lovable 或自定义前端
• 自动化中心：部署为 Slack、Lark/Feishu 或 Microsoft Teams 的 Webhook
• 代理框架：兼容 AutoGen、Manus、LangChain 以及自定义 Python 栈

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为什么团队选择 Refly

对于开发者：从灵感到生产

如今大多数代理工具可分为两类：

• 工作流构建工具（n8n、Dify）：非常适合编排，但工作流脆弱、仅能触发的“黑盒”，且难以复用。
• 代理框架（LangChain）：功能强大的基础组件，但需要大量工程开发、手动样板代码，并且维护成本高。

Refly 消除了手动配置的摩擦，让您从“灵感”到可用的代理工具之间拥有最快的路径。通过使用我们的简化 DSL，您可以获得 GUI 的速度和代码的精确性。

维度	传统自动化 (n8n、Dify)	以代码为中心的 SDKs (LangChain)	Refly 技能
交互深度	仅触发 黑盒	程序化 代码更改	可干预的运行时 在运行中调整逻辑
构建方式	手动 API 接线及 JSON	手动 Python/TS 样板代码	Copilot 引导 描述意图 → 生成技能
恢复能力	失败 = 从头开始	调试 → 重新部署 → 重跑	热修复 在执行过程中修复工作流
可移植性	难以跨环境复用	框架特定	随处导出 到 Claude Code、Cursor、Manus
部署	功能有限的工具	自定义微服务	生产就绪 有状态、经过验证的 API

对于企业：可扩展的技能治理

像 n8n 这样的工作流工具非常适合基本的连接，而 LangChain 等框架则提供了强大的原语——但两者都无法提供企业级代理基础设施所需的受控、生产就绪的能力层。

Refly 充当代理技能构建者，提供部署 AI 到整个组织所需的治理和可靠性基础设施。

企业需求	传统工具 (以工作流为主)	SDKs (以代码为主)	Refly (Skill OS)
治理与复用	模板被复制并 按实例重新配置	无原生注册表 用于共享逻辑	中央技能注册表 版本化、可共享的能力资产
运行可靠性	基于触发器 恢复能力有限	需要自定义处理	有状态运行时 带有验证 + 故障恢复
SOP 强制执行	工作流在不同副本间漂移 across copies	取决于人工 工程纪律	SOP 级别的确定性技能 具有受控执行
部署	与实例绑定的工作流	代码由各团队手动维护 per team	本地优先、适合本地部署 开源基础设施
总拥有成本 (TCO)	开销随 工作流复杂度增加	高昂的工程 维护成本	极简 DSL 减少 token 消耗

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创建您的第一个工作流

[!NOTE] 本节假定您已完成 自助部署 并可访问 http://localhost:5700 上的 Refly

步骤 1：注册并登录

1. 在浏览器中打开 http://localhost:5700
2. 使用您的电子邮件和密码注册
3. 配置您的第一个模型提供商：
   • 点击右上角的账户图标 → 设置
   • 添加提供商（例如 OpenAI、Anthropic）
   • 添加您的第一个聊天模型
   • 将其设置为默认

📖 附带截图的详细设置：自助部署指南

步骤 2：创建工作流

1. 在主页上点击“新建工作流”
2. 选择模板或从头开始：
   • 空白画布：使用可视化节点构建
   • Vibe 模式：用自然语言描述您的工作流

示例 - 产品研究工作流：

1. 添加“网络搜索”节点 - 搜索产品信息
2. 添加“LLM”节点 - 分析搜索结果
3. 添加“输出”节点 - 格式化报告
4. 连接这些节点
5. 点击“保存”

[!TIP] 如果您想要最快的路径，可以从 Vibe 模式开始，并基于模板进行迭代。

步骤 3：测试您的工作流

1. 点击“运行”按钮
2. 输入测试数据（例如产品 URL）
3. 实时查看执行结果
4. 如果出现问题，请检查日志

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使用场景

场景 1：API 集成

目标：通过 REST API 从您的应用程序调用您的工作流

获取您的 API 凭证

1. 前往设置 → API 密钥
2. 点击“生成新密钥”
3. 复制您的 API 密钥（请妥善保管！）

发出您的第一个 API 调用

curl -X POST https://your-refly-instance.com/api/v1/workflows/{WORKFLOW_ID}/execute \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "product_url": "https://example.com/product"
    }
  }'

响应：

{
  "execution_id": "exec_abc123",
  "status": "running"
}

检查执行状态

curl https://your-refly-instance.com/api/v1/executions/{execution_id} \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

📖 完整的 API 文档：API 参考

用例 2：飞书 Webhook

目标：当有人在飞书中发送消息时触发您的工作流

前提条件

• 拥有管理员权限的飞书工作空间
• 在 Refly 中创建的工作流

设置步骤

1. 在 Refly 中：

   • 打开您的工作流
   • 点击“设置”→“触发器”
   • 启用“Webhook 触发器”
   • 复制 Webhook URL

2. 在飞书中：

   • 访问 api.feishu.com/apps
   • 创建一个“自定义应用”
   • 进入“事件订阅”
   • 将 Refly 的 Webhook URL 粘贴到“请求 URL”中
   • 点击“添加事件”，选择“接收消息”
   • 进入“版本管理”并发布该应用

3. 测试：

   • 在飞书中，通过搜索栏找到您的机器人并发送一条消息（例如 analyze report.pdf）
   • 您的工作流将被执行，并通过 Webhook 返回结果

⚠️ 注意：详细的飞书集成指南即将推出。目前，请参阅 API 参考文档 以了解 Webhook 的配置方法。

用例 3：Claude Code 技能

目标：将您的 Refly 工作流发布为 Claude Code 技能

快速入门

1. 安装 Refly CLI

npm install -g @powerformer/refly-cli

2. 安装技能

# 通过 Refly CLI
refly skill install <skill-id>

# 通过 npx
npx skills add refly-ai/<skill-name>

3. 发布技能

refly skill publish <skill-id>

发布后，该技能即可在 Claude Code、Cursor 和基于 MCP 的工作流中使用。智能体可以将您的工作流作为工具调用！

📖 文档：Refly 技能

用例 4：构建 Clawdbot

📖 教程：构建 Clawdbot 教程

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社区与支持

• 🌟 在 GitHub 上给 Refly 加星：这有助于我们持续开发！
• 💬 Discord：加入我们的社区
• 🐦 Twitter：关注我们获取最新动态
• 📖 文档：完整的指南和教程
• 🐛 问题：报告 bug 或提出功能需求

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加入我们

加入我们的社区，获取帮助、分享经验并与其他 Refly 用户交流： Refly 社区

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贡献

如果您希望贡献代码，请参阅我们的 贡献指南。同时，也欢迎您通过社交媒体以及各类活动和会议来推广 Refly。

我们正在寻找志愿者，帮助将 Refly 翻译成除中文和英文之外的其他语言。如果您有兴趣参与，请查看 贡献指南，了解更多详情。

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星标历史

许可证

本仓库采用 ReflyAI 开源许可证 授权，该许可证本质上是 Apache 2.0 许可证，并附加了一些限制条款。

Refly 快速上手指南

环境准备

系统要求

• 操作系统：Linux / macOS / Windows (需支持 Docker)
• 内存：至少 4GB RAM
• 存储：至少 10GB 可用空间

前置依赖

• Docker（用于本地部署）
• Docker Compose（用于容器编排）

📌 推荐使用国内镜像加速 Docker 拉取，例如：

export DOCKER_REGISTRY=https://hub-mirror.c.163.com

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安装步骤

自托管部署（推荐开发者使用）

1. 克隆项目到本地

git clone https://github.com/refly-ai/refly.git
cd refly

2. 启动服务

docker-compose up -d

3. 访问 Refly 工作台 打开浏览器访问 http://localhost:5700 并注册账号。

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基本使用

创建第一个工作流

1. 登录后点击 "New Workflow" 创建新流程
2. 选择模板或从零开始
3. 在可视化编辑器中配置逻辑
4. 保存并运行工作流

调用 API（示例）

curl -X POST "http://localhost:5700/api/workflow/run" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "workflow_id": "your_workflow_id",
           "input": {"key": "value"}
         }'

连接 Lark/Feishu（Webhook）

1. 在 Refly 中创建 Webhook 服务
2. 配置 Lark/Feishu 的回调地址
3. 测试消息触发工作流执行

📚 更多用法请参考官方文档：Refly 文档