工作流
aufamubarak/plan-execute-verify-claude-code · Best AI Coding Workflow Plugin Pipeline 2026
NeuroStack Architect 是一个以 Plan-Execute-Verify 三阶段为核心的 LLM 编排框架,将计划拆解、受控执行与递归验证组织为带钩子注入点的流水线,用于构建多步骤、多模型、多代理工作流。项目强调验证契约、状态快照、漂移检测、插件化扩展与多语言语义校验,并声称支持执行步骤快照与钩子热替换。README 显示项目为 Beta 版本,主要面向 AI 应用开发者、研究工程师与产品团队。实际部署方式、运行环境要求和依赖条件未说明。
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程序员用于构建和编排多步骤、多模型的 LLM 代理流水线:将任务拆解为可验证单元,受控执行并保存状态快照,再通过递归验证钩子检查输出漂移与语义一致性,适合 AI 应用开发与调试。
★ 114 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-29
工作流
ult666666/motionx-studio · Next.js and TypeScript studio website with a separate Python outreach-validation workflow: motion-first UI, testable rules, and human approval.
该仓库包含两个系统:一是用 Next.js App Router、TypeScript、Tailwind CSS v4 和纯 CSS 动画构建的创意工作室营销网站,带 Playwright 端到端测试,可部署到 Vercel,联系流程不依赖后端;二是用 Python 编写的外联引擎,先调研潜在客户并起草冷邮件,再经过确定性校验栈,只有通过才允许发送,其中包含收件人身份确认、邮件回读校验、状态流转保护和发送上限。
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程序员作为可参考的工程化工作流:仓库包含 Next.js/TypeScript 网站与 Playwright 端到端测试、类型检查、lint、构建等质量门禁脚本,以及 Python 外联引擎的确定性校验栈与测试套件,可供程序员借鉴测试与校验流程设计。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-26
工作流
TateKhachatryan/govtech-trend-log2 · Daily AI agent that tracks low-code and AI trends in government software (eJustice, Social Protection, PFM, M&E) and posts a digest to Slack — built as an AI Product Management training project.
GovTech Trend Radar 是一个自调度的 AI 智能体训练项目,由 Claude Code 构建。它每天通过 cron 定时唤醒,读取自身历史日志避免重复报道,检索电子司法、社会保护、公共财政管理、监测与评估四个领域的政府软件厂商新闻、AI 功能发布、分析师评论及世界银行、联合国、亚行、欧盟等来源,过滤过时或已报道内容后生成简短摘要并通过 Slack webhook 推送,同时记录执行日志并自动提交回仓库。
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产品经理作为 AI 产品管理训练项目,每日自动检索电子司法、社会保护、公共财政管理、监测与评估四个政府软件领域的低代码平台趋势与 AI 功能发布,过滤重复与过时内容后生成简短摘要推送至 Slack,帮助产品经理持续跟踪竞品与行业动态。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-25
工作流
yshruzu-png/AI-Recruiting-Copilot · AI recruiting assistant on Azure: Content Understanding resume extraction, Agent Framework agent, bias-aware screening workflow, Terraform IaC, keyless security
AI Recruiting Copilot 是一个部署在 Azure 上的招聘辅助系统。它使用 Azure Content Understanding 从 PDF、Word 和扫描图片格式的简历中提取结构化候选人档案,并用 Azure AI Search 混合检索与透明评分公式把候选人与职位描述匹配。项目基于 Microsoft Agent Framework 构建招聘 Agent,让模型只看到匿名档案,只能依据代码计算的匹配得分作答,并拒绝基于年龄、婚姻状况等受保护属性的筛选请求。它还提供针对公共部门 Requests for Resumes 的核对流程:从 PDF 读取强制性与评分要求,按日期化工作经历核对证据,起草匿名响应表格和摘要,最后由招聘人员审批并导出 Word。仓库包含 Terraform 基础设施、合成数据集、离线测试与提取、搜索、Agent 和投标流程的评测脚本。
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HR招聘人员可用该系统从 PDF、Word 和扫描图片简历中提取结构化候选人档案,按职位描述进行混合检索与透明评分匹配,生成候选人排名并解释原因;还可针对公共部门 Requests for Resumes 核对强制性与评分要求、按日期化工作经历匹配证据、起草匿名响应表格和摘要,最后由招聘人员审批并导出 Word。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-23
工作流
QAMarcos/claude-qa-flow · QA workflow for AI coding agents: ticket → reviewed test plan → real-browser run with independent evidence review → bug tickets. Claude Code, OpenCode, any Agent Skills harness.
claude-qa-flow 是一个基于 Agent Skills 格式的 QA 工作流,把工单转化为可审阅的测试计划,再由执行代理用 Playwright 驱动真实浏览器运行,并由独立只读审查代理依据截图等证据复核判定,最后生成带证据的缺陷工单。项目强调人为审批、证据纪律、角色分离与最小误报的严重度门控,声称在 Claude Code 和 OpenCode 中测试过,并提供 Codex 实验性适配;支持通过 REST API 对接 Jira、Linear、GitHub Issues 等工单系统。
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程序员将工单转化为可审阅的测试计划,用 Playwright 驱动真实浏览器执行测试并截图取证,由独立只读审查代理复核判定,最后生成带证据的缺陷工单,用于软件测试与缺陷管理。
★ 9 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-21
工作流
hncpyj/research-agent-lab · Multi-agent research pipeline: arXiv retrieval to gap analysis to runnable experiments to AI-judge peer review
ResearchAgentLab 是一个本地优先的研究控制工作区与参考实现,按八个可追踪阶段组织科研流程:论文收集、文献综述、研究空白分析、研究问题与假设审批、冻结实验设计、受控执行、结果验收和报告审查。项目重点解决“静默科学目标漂移”问题,通过审批边界、版本化产物、哈希绑定、科学一致性与软件预检分离等机制,保持从已批准意图到实现产物、结果和报告主张之间的可审计对应关系,并提供来源追踪、多模型路由、用量与成本记录以及 Markdown、LaTeX、PDF 报告输出。
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程序员作为参考实现,用于构建和审查多阶段科研自动化流水线:组织论文收集、文献综述、研究空白分析、假设审批、冻结实验设计、受控执行、结果验收和报告审查八个可追踪阶段,并通过审批边界、版本化产物、哈希绑定和科学一致性与软件预检分离来保持从已批准意图到实现产物、结果和报告主张的可审计对应关系。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-20
工作流
J-T-McC/dev-team · A documentation-first development team for Claude Code - multiple agents move a feature from PRD to reviewed code.
dev-team 是一个以文档为先的 Claude Code 插件,将产品经理、设计师、首席工程师、高级开发者、评审者等六个角色与编排器串联起来,把功能从需求推进到经过评审的代码。它支持用一行配置选择监督、标准或自主的参与程度,并按规模和风险裁剪流程:小改动走快速路径,较大的功能走完整流水线。它包含按功能组织的任务工作区、可审计的审批记录、可选的 Orca 运行时和工单系统接入,并提供 bootstrap 与 sync 命令用于初始化。
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程序员在 Claude Code 中按文档优先的多角色流水线推进功能开发:从需求到评审代码,包含任务拆分、代码评审(含小改动的轻量评审层)、快速修复路径与测试记录,以及按功能组织的任务工作区。
产品经理由 product-manager 角色编写简短 brief 或 PRD(含可测试验收标准与计划路径),管理 backlog 优先级、回答需求问题,并将工单状态与产出同步到工单系统。
★ 1 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-20
工作流
LavishSphere/patchlane · Autonomous incident response for financial systems, powered by secure AI agent sandboxes.
Patchlane 是一个面向金融系统的自主事件响应项目:当转账等服务出现资金安全缺陷时,它按欺诈规则检测异常,在 Daytona 隔离沙箱中复现攻击,由 Factory Droid 在沙箱内分析并编写修复,再把补丁应用到第二个干净沙箱,用智能体未见过的留出测试和回归测试进行验证,最后等待人工审批。项目还提供 React 仪表盘、场景构建器和 Chalk 基准评测,并给出多组种子缺陷案例的运行结果。
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程序员用于金融系统缺陷的自动化事件响应:在隔离沙箱中复现攻击、由 AI 智能体分析并编写补丁,再在第二个干净沙箱中用留出测试和回归测试验证补丁,最后等待人工审批;可作为程序员排查资金安全类缺陷、验证修复的参考工作流。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-19
工作流
freecodecampsara93/AI-Recruitment-Assistant · AI-powered recruitment agent built with n8n, Google Gemini, PostgreSQL, and Gmail for candidate search, candidate management, and automated email actions.
该项目用 n8n 编排招聘助手智能体,接入 Google Gemini 对话模型、PostgreSQL(Supabase)候选人库与 Gmail,通过工具调用完成候选人搜索、详情查询,以及待审批的状态变更和邮件请求。智能体本身不具备改数据或发邮件的权限,所有写操作以 pending 记录进入待审批表,由独立工作流定时推送给 HR 经理,经 Gmail 审批后才执行;同时提供 Webhook Header Auth、参数化 SQL 与数据库约束等安全措施。
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程序员可参考该仓库的 n8n 工作流实现,了解工具调用型 AI Agent、在执行层强制人工审批、参数化 SQL 防注入、Webhook Header Auth 以及避免重复处理的编排方式。
HRHR 用户可用自然语言让招聘智能体按姓名、岗位、技能或状态搜索候选人、查询候选人详情,并创建待审批的候选人状态变更请求和面试邀请邮件请求;这些写操作需经 HR 经理通过 Gmail 审批后才执行。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-19
工作流
karpathy/autoresearch · AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically
autoresearch 提供一个可自主运行的 LLM 训练研究循环:给 AI Agent 一个精简版单 GPU nanochat 训练环境,Agent 自动修改 train.py、训练 5 分钟后以 val_bpb 评估结果并决定保留或丢弃,不断重复,从而在夜间无人干预地积累实验日志并可能得到更好的模型。仓库刻意保持精简,只有 prepare.py(数据准备与运行时工具,不改动)、train.py(Agent 修改的模型、优化器与训练循环)和 program.md(供人类为 Agent 编写研究指令)三个核心文件。
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程序员程序员可将该仓库作为自主 LLM 训练实验工作流:让 AI Agent 在单 GPU 的 nanochat 训练环境中自动修改 train.py、训练 5 分钟后以 val_bpb 评估并决定保留或丢弃,从而在夜间无人干预地积累实验日志并可能得到更好的模型。
★ 98027 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-17
工作流
syntropic137/syntropic137 · Agent work that compounds. Turn Claude Code and Codex into repeatable workflows: GitHub-triggered, fully observable, every run scored with evals. Open source and self-hosted.
Syntropic137 是一个自托管的智能体工程平台,用于把 Claude Code 和 Codex 组织成可重复的工作流:每个阶段可独立选择 harness 与模型,在隔离的 Docker 工作区中执行,并将每次工具调用、token、成本、对话与产物永久写入可查询的事件存储。它提供 GitHub 原生触发(自愈 CI、PR 驱动流程、评论自动响应)、工作流市场、阶段间产物流水线与跨模型委派,并支持通过 CLI(syn)管理、运行和观察执行。
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程序员将 Claude Code 和 Codex 组织成可重复的编码工作流(研究、计划、实现、审查),在隔离 Docker 工作区中执行,并通过 GitHub 原生触发实现自愈 CI、PR 驱动流程和评论自动响应;每次工具调用、token、成本和产物被永久记录以便观察和评估。
★ 5 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-15
工作流
LacerdaTraderCode/ai-data-evaluation · Evaluation pipeline for LLM outputs: an anchored rubric, a hand-labeled golden set, an LLM judge checked for agreement against it, and preference data generation for fine-tuning.
该项目提供一条面向 LLM 输出的完整评测流水线:手写标注的黄金集(golden set)、带评分锚点的多维度量规、自动打分的 LLM judge、judge 与人工标注的一致性校验,以及把分数转换为 DPO 风格偏好数据的转换器。示例任务为把短文档摘要到指定长度,量规涵盖事实准确、覆盖度、简洁性和格式遵循四个维度,每项 0–2 分并附带级别描述。方法说明指出 LLM judge 在通过黄金集一致性检验前不应被大规模信任。
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程序员作为程序员,可用该仓库的评测流水线对 LLM 输出进行基于评分量规的自动评测:使用手写黄金集、带锚点的多维度量规和 LLM judge 打分,并通过一致性校验比较 judge 与人工标注,最后将分数转换为 DPO 风格偏好数据用于微调。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-14
工作流
inkatze/planwright · Autopilot for spec-driven development on Claude Code: sign off a spec and a guardrailed agent fleet builds, reviews, and delivers draft PRs. Scales from one feature to an agentic software factory. You keep sign-off and merge.
planwright 是一个面向 Claude Code 的规格驱动开发框架:先把需求、设计、任务、测试写成四文件规格并人工签署,再由带护栏的 agent 依次完成测试先行的实现、完整 CI、自动化评审收敛,并提交草稿 PR;人工保留签署与合并两道控制。支持多规格并行执行的 fleet 模式,可通过 overlays 定制 linter、测试命令和评审严格度。
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程序员使用四文件规格(需求、设计、任务、测试)驱动 Claude Code 代理完成测试先行的实现、完整 CI、自动化评审收敛并提交草稿 PR,程序员保留规格签署与合并控制;也可用 fleet 模式并行执行多个规格。
★ 5 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-13
工作流
subashraja069-cmd/claude-code-boss-mode · Control Claude Code with a boss layer that checks ROI, scope, and cuts before work starts
该项目在 Claude Code 之上叠加一层“老板模式”决策过滤,通过 CEO(业务影响与成本)、EM(交付与技术风险)、PM(范围与用户价值)三种视角,对任务、计划和 Pull Request 做前置审查。提供 /boss、/boss-pr、/boss-plan、/boss-roast 等命令式流程,用于评审计划、削减范围、判断任务是否过大、发现产品风险并给出直接反馈。主要面向使用 Claude Code 的 Windows 用户,包括个人开发者和产品、工程、交付角色。
展开详情收起详情:claude-code-boss-mode:为 Claude Code 添加决策审查层,从业务、交付与产品视角评估计划与代码⌄
程序员在 Claude Code 中通过 /boss-pr 对 Pull Request 做前置审查,检查交付风险、技术风险与代码是否过度构建,并在合并前发现风险变更。
产品经理使用 PM 视角与 /boss-plan 在开发前审查计划,检查用户需求、范围、优先级与产品契合度,判断是否在解决正确的问题并削减范围。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-11
工作流
hl7321/aiops-agent-reproduction · 信息采集装置智能运维 Agent 系统:用 OpenSpec 规格驱动,从告警接入到诊断报告的完整链路。
该项目把“告警接入 → 拉取日志取证 → 输出诊断报告”的运维流程用 Agent 方式重新实现,涵盖认证与数据隔离、SSE 流式聊天、Milvus 知识库与 BM25L 加向量双路召回、LangGraph 编排的 Plan-Execute-Replan 智能诊断、以及官方腾讯云 CLS MCP 工具连接。项目采用 OpenSpec 规格驱动开发,提供 10 套 Java 电商故障 fixtures(日志、告警、SOP)用于完整重放演示诊断链路。示例日志、告警和知识库文档均为构造的演示数据。
展开详情收起详情:aiops-agent-reproduction:用规格驱动的智能运维 Agent 实现告警到诊断报告全链路⌄
程序员作为智能运维 Agent 的参考实现,程序员可复用其“告警接入 → 拉取日志取证 → 输出诊断报告”的 Agent 工作流,以及 LangGraph 编排的 Plan-Execute-Replan 诊断流程、SSE 流式聊天、Milvus 知识库与 BM25L 加向量双路召回等实现方式,用于构建或学习运维诊断类 Agent 系统。
★ 1 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-10
工作流
3xian/codekick · AI-powered workflows for understanding unfamiliar codebases and changing them safely.
CodeKick 是一套面向大型遗留业务系统二次开发的轻量 AI 工作流,通过 AGENTS.md、.ai/PROJECT.md 项目地图、KNOWLEDGE.md 知识沉淀和 skills 中的 bootstrap/understand/change/verify 流程,引导 AI 先定位再理解、找到最小正确修改点、基于真实 diff 推导回归风险,并以证据分级(FACT/INFERENCE/HYPOTHESIS/UNKNOWN)支撑结论。方案刻意保持简单,不依赖向量数据库、知识图谱、MCP 或专用索引服务,并提供安装脚本将工作流安装到已有项目。
展开详情收起详情:CodeKick:面向大型遗留系统二次开发的轻量 AI 工作流⌄
程序员在大型遗留业务系统二次开发中,使用 CodeKick 的 bootstrap/understand/change/verify 工作流引导 AI 先定位再理解、找到最小正确修改点、基于真实 diff 推导回归风险,并以证据分级支撑结论,辅助代码理解、修改与验证。
★ 1 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
工作流
simpletibr/simplicio-loop · 🔁 Finishes your entire backlog while you sleep. The AI orchestrator that DOES the work end-to-end on ANY LLM — discover → implement → verify → merge → 24/7 — behind safety gates, at up to 90% fewer tokens. 48 extension points. Not a chatbot. A worker.
simplicio-loop 是一个与运行时无关的自主循环编排器(以 /simplicio-loop 调用),配合六个卫星技能与加速器,可将 Claude、Codex、Copilot、Gemini、Cursor 或本地模型等强 LLM 变成自驱工作体。它从 GitHub Issues、Jira、Azure DevOps 等来源发现工作项,去重后按机器规模自动扩展智能体集群,经实现、验证(实际运行代码)、开 PR、处理 CI/评审反馈、合并并持续跟进,覆盖 discover → understand → decide → act → verify → correct → record → repeat 全生命周期。项目强调契约先行、隔离工作树并行执行、独立验证与可回滚、追加式事件与凭证账本、跨会话记忆与暂存检测,并提供多会话协调(coordinator.py)、PR Definition of Done 审查、缺陷去重记忆、多追踪器回写等能力。声明在基准 #17 中估算可减少约 90% token,并提供 35 个运行时(3 个保证 + 32 个尽力而为)与 50 个扩展点。
展开详情收起详情:simplicio-loop:跨 LLM 的自主循环编排器,端到端完成工作项⌄
程序员作为自主循环编排器,从 GitHub Issues、Jira、Azure DevOps 等来源发现工作项,自动实现、运行代码验证、开 PR、处理 CI/评审反馈并合并,覆盖 discover → understand → decide → act → verify → correct → record → repeat 全生命周期,帮助程序员端到端完成开发任务。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
工作流
brabos-ai/code-addiction · 📋 The Spec-Driven Development framework. Define the what, AI handles the how.
Code Addiction(ADD)是一个规范驱动开发(Spec-Driven Development)框架,用共享的 .codeadd/ 核心(命令、脚本、技能、模板)加各 AI 编程助手适配层(Claude Code、Codex、Google Antigravity、Cursor、OpenCode、ZCode)来统一 AI 编码流程。它通过 codeadd CLI 安装、更新、修改、校验与卸载,把开发流程组织为 brainstorm、new、plan、build、review、done 等命令步骤,并可根据任务复杂度选择 COMPLETE、STANDARD、LEAN、AUTOMATIC、EXPLORATION、EMERGENCY、TRIAGE、ANALYSIS 等流程。此外还提供知识图谱 MCP 服务器(--corpus 选择语料)、只读 backlog 看板以及可选插件(默认关闭)。
展开详情收起详情:Code Addiction (ADD):面向 AI 编程助手的规范驱动开发工作流框架⌄
程序员使用 ADD 的规范驱动开发流程(brainstorm、new、plan、build、review、done)来组织 AI 编程助手完成功能开发、代码审查和交付,并通过 codeadd CLI 安装、更新、校验工作流文件。
★ 9 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
工作流
s977043/river-review · レビューを、組織の判断資産へ。Review Judgment as Code for AI-assisted development — codify your team's review standards as repo-owned skills and run them across the SDLC.
River Review 是一个开源框架,把团队的评审判断标准写成版本化、仓库自有的 skill,可在 plan / diff / tests / JUnit / 既有评审结果等 SDLC 产物之间执行。它面向 Claude Code / Codex / Cursor 等 AI 辅助开发环境,作为团队自有的审计层检查实现代码是否符合团队规则,并提供 Skill Registry、评审用 agent 与并行观点评审角色(bug-hunter、security-scanner、test-gap 等)。项目不替代人类评审,而是输出 findings 与 verdict,GO/NO-GO 与自动合并仍由人或调用方决定。
展开详情收起详情:River Review:将团队评审标准代码化为可复用技能的 AI 代码评审框架⌄
程序员将团队的代码评审标准写成仓库内版本化的 skill,在 plan、diff、tests、JUnit、既有评审结果等 SDLC 产物上执行,检查实现是否符合团队规则;并通过 bug-hunter、security-scanner、test-gap 等并行评审角色输出 findings 与 verdict,供程序员在人工评审前聚焦高风险判断。
★ 4 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
工作流
Tomato-1101/XNewsBot · Collects news from X, has Claude pick and summarize it, and sends it on LINE.
XNewsBot 是一个 Python 项目,每天两次(早晚)从 X(Twitter)按预设关键词收集新闻,由 Claude Code 会话进行策展(区分大新闻并生成摘要),再通过 LINE Bot 推送。大新闻带摘要即时推送,其余以标题列表呈现、点击查看详情;用户可经由 LINE 对话设置或修改订阅的新闻类型与早晚推送时间。它由常驻 FastAPI + APScheduler 服务器(负责 LINE Webhook 与按时推送)和周期运行的 Claude Code 策展流程两部分组成。
展开详情收起详情:XNewsBot:从 X 收集新闻并用 Claude 策展后推送到 LINE 的机器人⌄
程序员作为可复用的 AI 策展工作流参考:用 Claude Code 会话读取采集到的原始数据(raw),按契约生成结构化策展 JSON(title/summary/importance/score/source_idxs),再通过 pipeline ingest 入库;程序员可借鉴其 collect→Claude 策展→ingest 的流水线设计、curator 的输入输出契约与 FastAPI+APScheduler 常驻服务架构。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08