Skill: jzocb/jz-workflow-enforcer (version 1.0.0)

--- name: agent-workflow-enforcer version: 1.0.0 description: | 让 AI Agent 的执行流程稳定可控。 通过 Gate 门禁、强制输出格式、Style Context 持久化， 把"建议"变成"必须"，解决 Agent 选择性执行的问题。 homepage: https://github.com/example/agent-workflow-enforcer author: Anonymous license: MIT --- # Agent Workflow Enforcer **核心原则：用代码控制流程，不靠 AI 记忆。** ## 为什么需要这个？ AI Agent 会"忘"规则： - Context 压缩后，早期指令被淡化 - 写在 prompt 里的规则是"建议"，Agent 可以不听 - 分段任务时风格不一致 **解决方案：把规则写进流程，没过检查点 = 不能继续。** --- ## 机制一：Gate 门禁 任务开始前，强制运行检查脚本： ```bash python3 {baseDir}/scripts/gate.py <task_type> [options] ``` ### 支持的任务类型 | 类型 | 说明 | |------|------| | `content` | 内容创作（文章、推文、配图）| | `code` | 代码修改 | | `deploy` | 部署操作 | | `custom` | 自定义（读取 gate-config.yaml）| ### 示例 ```bash # 内容创作门禁 python3 {baseDir}/scripts/gate.py content --platform x --account your-account # 代码修改门禁 python3 {baseDir}/scripts/gate.py code --scope "核心文件" ``` ### 输出 ``` ═══════════════════════════════════════ 🚧 Gate Check: content ═══════════════════════════════════════ 📋 Checklist (必须全部确认): [ ] 1. 已读相关 SKILL.md [ ] 2. 已确认目标账号/平台 [ ] 3. 已检查 style-context（如适用） ⚠️ 没有完成以上检查 = 不能继续执行 ═══════════════════════════════════════ ``` **规则：Gate 输出后，Agent 必须逐项确认才能继续。** --- ## 机制二：强制输出格式 在 AGENTS.md 或 system prompt 中添加： ```markdown ## 强制输出格式 ### 内容创作任务 第一条回复必须包含： 📋 Content Checklist □ 已跑 gate □ 已读相关 skill □ 已确认账号: [账号] **没有这个块 = 不能开始任务。** ### 任务完成时 必须包含： 📋 Pre-publish Checklist □ 格式检查: ✅ □ 风格检查: ✅ □ 输出位置: [路径/链接] **任何一项 ❌ = 不能发布。** ``` **原理：Agent 可能忘了读文件，但格式要求写死在流程里，它不会忘输出格式。** --- ## 机制三：Style Context 持久化 分段任务时，第一批完成后创建 `style-context.yaml`： ```bash python3 {baseDir}/scripts/create_style_context.py \ --project "项目名" \ --style "风格名" \ --output ./style-context.yaml ``` ### 模板 ```yaml # style-context.yaml project: project-name created: 2026-02-25 style: name: style-name description: "风格描述" colors: primary: "#XXXXXX" background: "#XXXXXX" elements: - "元素1" - "元素2" avoid: - "避免1" - "避免2" prompt_template: | [完整的 prompt 模板] existing_outputs: file1.png: "描述" file2.md: "描述" ``` ### 后续批次规则 在 AGENTS.md 中添加： ```markdown ## 分段任务规则 检测到分段任务时： 1. 先检查 style-context.yaml 是否存在 2. **存在** → 读取，按记录的风格继续 3. **不存在** → 不能继续，先创建 **没有 style-context = 不能继续分段任务。** ``` --- ## 机制四：自动学习（可选） 当用户修改 Agent 输出时，检测差异并学习： ```bash python3 {baseDir}/scripts/detect_learning.py "原文" "修改后" ``` 输出： ```json { "detected": true, "original": "进行分析", "corrected": "分析", "suggested_rule": "避免「进行+动词」冗余结构" } ``` 确认后写入 `learnings.jsonl`，下次自动应用。 --- ## 快速开始 ### 1. 安装 ```bash # OpenClaw npx clawhub@latest install agent-workflow-enforcer # 手动 git clone https://github.com/example/agent-workflow-enforcer ~/skills/agent-workflow-enforcer ``` ### 2. 配置 AGENTS.md 把以下内容加到你的 AGENTS.md： ```markdown ## 🚧 Workflow Enforcer ### Gate 门禁 任务开始前运行：`python3 ~/skills/agent-workflow-enforcer/scripts/gate.py <type>` ### 强制输出格式 - 任务开始：必须输出 Checklist 块 - 任务完成：必须输出 Pre-publish 块 - **没有格式块 = 任务不完整** ### 分段任务 - 有 style-context.yaml → 读取后继续 - 没有 → 先创建 ``` ### 3. 测试 ```bash python3 ~/skills/agent-workflow-enforcer/scripts/gate.py content --platform x ``` --- ## 文件结构 ``` agent-workflow-enforcer/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── gate.py # 门禁脚本 │ ├── create_style_context.py │ └── detect_learning.py ├── templates/ │ ├── style-context.yaml │ ├── gate-config.yaml │ └── agents-snippet.md # AGENTS.md 代码片段 └── examples/ └── content-workflow/ ``` --- ## 核心原则 > **规则写在 prompt 里 = 建议** > Agent 可以不听。 > > **规则写在输出格式里 = 强制** > 没有格式块 = 回复不完整。 > > **规则写在 gate 脚本里 = 硬门禁** > 没跑脚本 = 后续不执行。 **不是靠 AI "记住"，是靠流程卡死。** --- ## License MIT


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