众智混元，万法灵通
CLI • API • Actions • Skills Market
LingFlow 是一个AI 增强的软件工程流生态平台，覆盖 92% 的 SDLC，支持 4 种使用方式。
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 接入层：4 种使用方式 │
│ • CLI 工具 • REST API • GitHub Actions │
│ • 技能市场（社区扩展） │
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↓
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 编排层：工作流引擎 + 智能体协调 │
│ • 15+ 预置工作流 • 6 个专门 Agent │
│ • 可视化编排 • 并行执行 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 核心能力层：33 个专业技能 │
│ • 92% SDLC 覆盖 • 自优化系统 │
│ • 智能上下文管理 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 基础设施层：Metrics • Logs • Hooks │
│ • Prometheus 导出 • 结构化日志 │
│ • 可扩展插件系统 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
# 基础安装
pip install lingflow-core
# 完整功能（包含情报系统和优化器）
pip install lingflow-core[full]
# 仅开发工具
pip install lingflow-core[dev]
# 仅情报系统
pip install lingflow-core[intelligence]git clone https://github.com/guangda88/LingFlow.git
cd LingFlow
pip install -e .# 检查版本
python -c "import lingflow; print(lingflow.__version__)"
# 查看 CLI 帮助
lingflow --help
# 列出可用技能
lingflow list-skillsLingFlow v3.8.0 现在支持 4 种使用方式，满足不同场景需求：
pip install lingflow-core
# 列出所有技能
lingflow list-skills
# 执行单个技能
lingflow run code-generation --prompt "创建用户API"
# 运行工作流
lingflow workflow run feature-development# 使用 Docker 部署
docker run -p 8000:8000 guangda88/lingflow-api:latest
# 或使用 Railway 托管
# https://lingflow-api.up.railway.app# Python 客户端
import requests
response = requests.get(
"http://localhost:8000/api/v1/skills",
headers={"X-API-Key": "your-api-key"}
)
skills = response.json()# .github/workflows/quality.yml
name: Quality Gate
on: [pull_request]
jobs:
review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: guangda88/LingFlow/actions/quality-gate@v1
with:
command: review
path: ./src
fail_on_error: 'true'# 搜索技能
lingflow skill search fastapi
# 安装社区技能
lingflow skill install python-fastapi-validator
# 贡献技能
lingflow skill publish ./my-skill技能索引: https://github.com/lingflow/skills-index
| 痛点 | LingFlow解决方案 |
|---|---|
| AI生成代码质量差 | 自优化系统，持续改进，预期改进60% |
| 上下文窗口限制 | 智能压缩，会话延长2-3倍 |
| 工具碎片化 | 统一工作流，一站式平台，92%自动化 |
| 缺乏工程规范 | 内置最佳实践，100%规范执行 |
| 手动操作多 | 33个技能，全流程自动化 |
Token节省: 30-50%
会话延长: 2-3倍
代码质量: ↑60%
开发效率: ↑40%
规范执行率: 100%
完整的SDLC覆盖:
需求工程 (15%) → 开发 (40%) → 测试 (25%) → 部署 (12%)
15+预置工作流:
feature-development- 功能开发流程bug-fix-workflow- Bug修复流程code-review-workflow- 代码审查流程ci-quality-gate- CI质量门禁deploy-release- 部署发布流程- ...更多
工作流特点:
- 可视化编排
- 并行执行
- 检查点机制
- 质量门禁
基于LingMinOpt的参数优化:
# 自动检测代码质量问题
lingflow optimize check
# 运行结构优化
lingflow optimize structure --target ./my-project
# 运行性能优化
lingflow optimize performance --target ./my-project
# 运行简洁优化
lingflow optimize simplicity --target ./my-project3个优化目标:
- 结构优化 - 降低复杂度，减少违规
- 性能优化 - 提升执行效率
- 简洁优化 - 减少重复代码
自动触发:
- 代码审查得分 < 70
- 测试覆盖率下降 > 5%
- 执行时间增加 > 50%
- ...6类触发条件
实际效果:
项目: LingFlow自身 (192个类)
基线: 4个结构违规
优化后: 预期1个违规
改进: 60% ↓
6个专门Agent:
| Agent | 职责 | 技能数 |
|---|---|---|
| Implementation | 代码实现 | 8 |
| Review | 代码审查 | 5 |
| Testing | 测试生成 | 6 |
| Debugging | 问题诊断 | 4 |
| Architecture | 架构设计 | 3 |
| Documentation | 文档生成 | 2 |
协作模式:
- 任务自动分解
- 并行执行
- 结果聚合
- 质量保障
精确Token管理:
- 基于tiktoken的精确计数
- 多维度消息评分
- 5层智能压缩策略
- SQLite持久化存储
支持的工具:
- Claude Code
- Cursor
- Windsurf
- Copilot
并行工程流管理:
from lingflow.workflow.multi_workflow import (
MultiWorkflowCoordinator,
FastTrackWorkflow,
StableTrackWorkflow
)
# 创建双工程流
coordinator = MultiWorkflowCoordinator(max_parallel_workflows=2)
# 快速流（YOLO模式）
fast = FastTrackWorkflow("fast_dev")
# 稳定流（生产就绪）
stable = StableTrackWorkflow("production")
# 并行执行
results = await coordinator.execute_all()支持的工程流类型:
- FastTrack - YOLO模式，快速迭代（30%覆盖，快速提交）
- StableTrack - 生产就绪，严格审查（70%覆盖，需要审批）
- DevWorkflow - 功能开发，平衡速度和质量
- TestWorkflow - 全面测试，多种测试类型
- DocWorkflow - 文档生成，自动更新
- OptimizeWorkflow - 代码优化，性能改进
- ReviewWorkflow - 代码审查，安全检查
- DeployWorkflow - 生产部署，蓝绿发布
核心特性:
- ✅ 依赖关系自动管理
- ✅ 3种执行策略（并行/顺序/混合）
- ✅ 工程流提升机制（快速→稳定）
- ✅ 实时状态监控
- ✅ 自定义质量阈值
效率提升:
- 双工程流: 节省38%时间
- 多工程流: 节省50-80%时间
- 代码质量: 7.5 → 9.0+
# 从PyPI安装（推荐）
pip install lingflow-core
# 完整功能（包含所有可选依赖）
pip install lingflow-core[full]
# 从源码安装
git clone https://github.com/guangda88/LingFlow.git
cd LingFlow
pip install -e .# 创建新项目
lingflow init my-project
cd my-project
# 查看配置
cat .lingflow/config.yaml# 运行功能开发工作流
lingflow workflow run feature-development
# 查看可用工作流
lingflow workflow list# 运行代码审查
lingflow skill run code-review --target ./src
# 查看可用技能
lingflow skill list# 检查是否需要优化
lingflow optimize check
# 运行优化
lingflow optimize structure --target ./- 多工程流设计 - 完整设计文档（NEW!）
- 架构文档索引 - 所有架构文档导航
- Phase 4-5架构 - 自优化系统架构
背景: 使用Claude Code/Cursor的5-20人团队
使用LingFlow:
# 1. 初始化
lingflow init my-project
# 2. 质量检查
lingflow optimize check
# 3. 开发流程
lingflow workflow run feature-development
# 4. 自动优化
lingflow optimize structure效果:
- 代码质量↑60%
- 开发效率↑40%
- AI会话延长2-3倍
背景: 需要统一规范的多团队协作
使用LingFlow:
# .lingflow/workflows/standard-development.yaml
stages:
- name: "需求分析"
skills: [requirements-analysis]
- name: "开发"
skills: [code-generation, code-review]
quality_gate:
review_score: 80
- name: "测试"
skills: [test-generation, test-execution]
quality_gate:
coverage: 80效果:
- 规范执行率100%
- 代码一致性↑60%
- 交付周期↓30%
背景: 需要CI/CD集成的自动化部署
使用LingFlow:
# CI/CD Pipeline
- name: "质量检查"
run: lingflow optimize check
- name: "部署"
run: lingflow workflow run deploy-release效果:
- 92%流程自动化
- 部署失败率↓70%
- 交付速度↑3倍
技能数量: 33个
Agent数量: 6个
工作流数量: 15+
测试覆盖: 18/18测试通过
SDLC覆盖: 92%
P0问题: 6/6已修复 ✅
P1问题: 12个待修复
P2问题: 5个改进建议
优化速度: 2.9秒/192类
Token节省: 30-50%
会话延长: 2-3倍
欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md 了解详情。
- Fork项目
- 创建特性分支
- 提交更改
- 推送到分支
- 创建Pull Request
- GitHub: https://github.com/guangda88/LingFlow
- Issues: https://github.com/guangda88/LingFlow/issues
- Discussions: https://github.com/guangda88/LingFlow/discussions
LingFlow v3.8.0 - 让AI工具更好地为软件工程服务
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