taskflow-ai

v3.0.1

Published

3 days ago

TaskFlow AI - 智能PRD文档解析与任务管理助手，支持多模型AI协同、MCP编辑器集成，专为开发团队设计的CLI工具

🚀 TaskFlow AI

AI 思维流编排引擎 · 从被动执行到主动思考

📦 最新版本: v3.0.0 — 事件驱动架构 · 多Agent协作 · 2026-04-18

专为开发团队打造的下一代 AI 开发工具 · 企业级生产就绪

🎯 什么是 TaskFlow AI？

TaskFlow AI 是一款企业级 AI 思维流编排引擎，专为开发团队设计。它不是简单的任务管理工具，而是将 AI 从"被动执行命令"升级为"主动思考"的智能协作平台。

问题我们解决了

| 痛点 | 传统方案 | TaskFlow AI | | -------------- | ---------- | ------------------------------- | | 需求不清晰 | 靠经验推测 | 📝 智能 PRD 解析，自动提取需求 | | 模型选型难 | 人工试错 | 🧠 智能路由，自动选择最优模型 | | 过程黑盒 | 结果不可控 | 👁️ 思维链可视化，每一步都可追溯 | | 编辑器割裂 | 切换工具 | 🔌 MCP 统一协议，编辑器无感集成 | | 团队协作 | 手动同步 | 👥 多 Agent 协作，自动任务分发 |

✨ 核心特性

🧠 思维链可视化

看见 AI 的思考过程

将 AI 的推理过程完全可视化，每一步推理都清晰呈现：

多格式渲染 - Text / Markdown / Mermaid 流程图 / 思维导图
置信度评估 - 每步推理的可靠性评分 (0-100%)
反思机制 - AI 自我审视，迭代优化结果
历史追溯 - 完整的思考链路记录，支持回放和分析

const result = await taskflow.think('如何设计一个高并发系统？');
console.log(result.chain); // 完整的思维链
console.log(result.confidence); // 置信度 92%
console.log(result.visualization); // Mermaid 流程图

🤖 多模型智能路由

统一接口，智能调度

无需为不同任务手动选择模型，TaskFlow AI 自动为您选择最佳方案：

                        ┌─────────────────┐
                        │   智能路由层     │
                        │                 │
      ┌─────────────┐   │  ┌───────────┐  │   ┌─────────────┐
      │  用户请求     │──▶│  smart     │──┼──▶│   DeepSeek   │
      └─────────────┘   │  cost       │  │   ├─────────────┤
                        │  speed      │  │   │   OpenAI    │
                        │  reliability│  │   ├─────────────┤
                        └───────────┘  │   │ Anthropic   │
                                        │   └─────────────┘
                                        │
                                        └───────────────────┘

支持的厂商: DeepSeek · OpenAI · Anthropic · 智谱 AI · 通义千问 · 文心一言 · 月之暗面 · 讯飞星火

⚡ 声明式工作流引擎

YAML/JSON 编排，支持复杂业务逻辑

workflow: 'ci-cd-pipeline'
steps:
  - name: '代码检查'
    task: 'lint'
    parallel: true

  - name: '单元测试'
    task: 'test'
    dependsOn: ['代码检查']

  - name: '构建'
    task: 'build'
    condition: 'allPreviousSuccess'

  - name: '部署'
    task: 'deploy'
    retry: 3
    timeout: 300s

特性:

✅ 顺序/并行执行 - 灵活的任务依赖
✅ 条件分支 - 根据结果动态跳转
✅ 循环处理 - 批量任务自动化
✅ SQLite 持久化 - 状态可靠存储
✅ 完整错误处理 - 自动重试、熔断、降级

🔌 企业级 MCP 集成

一行配置，连接所有编辑器

支持 Cursor、VSCode、Windsurf、Trae、Claude Desktop 等主流 AI 编辑器。

# 一键生成所有编辑器配置
taskflow init

# 或指定编辑器
taskflow mcp init -e cursor
taskflow mcp init -e vscode
taskflow mcp init -e claude-desktop

40+ 内置 MCP 工具：

📁 文件系统操作 (fs_readDir, fs_write, fs_copy...)
🌐 HTTP 请求 (http_get, http_post, http_download...)
💾 SQLite 数据库 (db_query, db_init, db_schema...)
💻 Shell 命令 (shell_exec, shell_test...)
🔀 Git 操作 (git_status, git_commit, git_push...)
🧠 记忆管理 (memory_set, memory_get, memory_clear...)
📊 代码执行 (code_execute, code_eval_js, code_eval_python...)

🤝 多 Agent 协作系统

自主执行，智能协作

// 创建多 Agent 团队
const crew = await taskflow.crew.create({
  roles: [
    { id: 'planner', name: '任务规划师', model: 'deepseek-chat',
      instructions: '负责分析需求，制定执行计划' },
    { id: 'coder', name: '代码工程师', model: 'deepseek-chat',
      instructions: '负责代码实现和测试' },
  ],
  coordination: 'hierarchical', // sequential | hierarchical | parallel
});

// 执行任务
const result = await crew.execute('实现一个用户注册功能');

支持三种协调模式:

🔄 Sequential - 顺序执行，每个 Agent 依次处理
🏛️ Hierarchical - 层级协作，规划者分配任务给执行者
⚡ Parallel - 并行执行，多个 Agent 同时工作

🔌 事件驱动架构

松耦合，实时响应

TaskFlow AI 内置 EventBus 事件系统，模块间通过事件通信：

// 订阅事件
eventBus.on('workflow:complete', (data) => {
  console.log('工作流完成:', data);
});

// 发送事件
eventBus.emit({
  type: TaskFlowEvent.WORKFLOW_COMPLETE,
  payload: { workflowId, duration },
});

事件类型: WORKFLOW_START/COMPLETE/ERROR, STEP_START/COMPLETE, AI_REQUEST/RESPONSE, CACHE_HIT

🛠️ 插件系统

可扩展，零配置

// 注册插件
const plugin = {
  manifest: { name: 'my-plugin', version: '1.0.0' },
  hooks: {
    beforeWorkflowExecute: async (ctx) => ({ continue: true }),
  },
};
pluginManager.register(plugin);

内置插件: LoggerPlugin, StoragePlugin

⚡ 工具系统 (Tool Use)

20+ 内置工具，开箱即用

| 类别 | 工具 | |------|------| | 📁 文件系统 | file_read, file_write, file_list, file_search | | 💻 系统 | bash, git | | 🌐 网络 | http_request, web_search | | 📊 代码 | code_search, code_analysis |

🎯 Function Calling

结构化输出，类型安全

// 定义函数
const functions = [{
  name: 'get_weather',
  description: '获取天气信息',
  parameters: { type: 'object', properties: { city: { type: 'string' } } }
}];

// 执行函数调用
const result = await functionCaller.handle({ functions }, { city: '杭州' });

📊 智能限流

保护 API 配额，避免限速

// ModelGateway 自动限流
const gateway = new ModelGateway({
  models,
  enableRateLimit: true,
  rateLimits: {
    deepseek: { rpm: 60, rps: 10 },
    openai: { rpm: 500, rps: 100 },
  }
});

🚀 快速开始

🛡️ 企业级安全防护

TaskFlow AI 内置多层安全防护：

| 防护类型 | 能力 | | ---------------- | ------------------------------- | | 🔒 命令注入 | Shell 命令白名单 + 危险字符检测 | | 🌐 SSRF 防护 | 私有 IP 限制 + URL 协议验证 | | 📁 路径遍历 | 文件路径规范化 + 敏感目录保护 | | 🔑 密钥管理 | 环境变量 + 自动脱敏 | | 📝 审计日志 | 完整操作审计 + 可追溯 |

🚀 快速开始

安装

# 一键安装 (Linux/macOS/WSL) - 推荐
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Agions/taskflow-ai/main/scripts/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Agions/taskflow-ai/main/scripts/install.ps1 | iex

# npm
npm install -g taskflow-ai

# pnpm
pnpm add -g taskflow-ai

# yarn
yarn global add taskflow-ai

💡 使用一键安装脚本，自动检测环境并配置，无忧安装。

初始化

# 1. 初始化项目配置
taskflow init

# 2. 配置 AI 模型 (以 DeepSeek 为例)
taskflow model add \
  --id deepseek-chat \
  --provider deepseek \
  --model deepseek-chat \
  --key YOUR_API_KEY

# 3. 验证配置
taskflow doctor

核心功能体验

# 🧠 思维链分析
taskflow think "帮我分析微服务架构的优缺点"

输出: 详细推理过程、置信度评分、Mermaid 架构图

# 📝 PRD 智能解析
taskflow parse requirements.md --output tasks.json

输出: 结构化任务列表、依赖关系、工时估算

# ⚡ 工作流执行
taskflow flow run prd-to-code

输出: 完整的 PRD → 代码生成流水线

# 🔌 MCP 服务器启动
taskflow mcp start

输出: MCP 服务运行，编辑器自动连接

📖 完整示例

解析一个真实的 PRD

假设你有一个 requirements.md：

# 电商用户管理系统

## 功能需求

### US-001: 用户注册

- 角色: 未注册用户
- 优先级: P0
- 预估工时: 8 小时
- 描述: 支持邮箱注册、密码强度验证、邮箱唯一性检查

### US-002: 用户登录

- 角色: 已注册用户
- 优先级: P0
- 预估工时: 6 小时
- 依赖: US-001

运行 TaskFlow AI：

$ taskflow parse requirements.md --visualize

🧠 正在分析 PRD 文档...
✅ 解析完成！共提取 12 个用户故事
📊 生成甘特图: taskflow/gantt.svg
📈 生成统计报告: taskflow/report.json

自动生成:

✅ 12 个结构化用户故事
✅ 依赖关系图
✅ 工时估算汇总 (78 小时)
✅ 优先级排序
✅ API 设计建议
✅ 数据库 Schema 建议

🏗️ 架构设计

理解 TaskFlow AI 的内部架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          CLI 层                                  │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐          │
│  │  model   │ │  think   │ │   flow   │ │  agent   │          │
│  └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘          │
└───────┼────────────┼────────────┼────────────┼─────────────────┘
        │            │            │            │
┌───────▼────────────▼─────┬──────▼────────────▼───────┐
│                   核心服务层 (Core Services)              │
│  ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐              │
│  │   AI Gateway    │ │  ThoughtChain   │              │
│  │  - 模型路由      │ │  - 可视化       │              │
│  │  - 负载均衡      │ │  - 反思机制     │              │
│  │  - 故障转移      │ │  - 置信度评估   │              │
│  └─────────────────┘ └─────────────────┘              │
│                                                          │
│  ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐              │
│  │  Workflow Engine│ │   Agent System  │              │
│  │  - 任务编排      │ │  - 自主执行     │              │
│  │  - 状态管理      │ │  - 协作机制     │              │
│  │  - 持久化        │ │  - 记忆系统     │              │
│  └─────────────────┘ └─────────────────┘              │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
                         │
┌────────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│                    适配器层 (Adapters)                    │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐        │
│  │DeepSeek │ │ OpenAI  │ │Anthropic│ │ 智谱AI  │        │
│  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘        │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
                         │
┌────────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│                  协议集成 (Protocols)                     │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐        │
│  │  MCP    │ │ REST    │ │ GraphQL │ │  WebSocket│       │
│  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘        │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

详细架构分析请阅读: 架构设计指南

📚 在线文档

完整文档已发布，包含：

📖 入门指南: 安装、配置、5分钟快速上手
🔧 API 参考: 完整的 TypeScript API 文档
🔌 集成教程: Cursor、VSCode、Windsurf 配置
🏗️ 架构设计: 系统设计、最佳实践
🧪 测试指南: 单元测试、集成测试、E2E
🚀 部署指南: Docker、K8s、CI/CD
🔧 故障排除: 常见问题、性能优化

访问: https://agions.github.io/taskflow-ai/

📦 支持平台

| 平台 | 状态 | 说明 | | ------------ | ---- | -------------------------------------------------- | | Node.js | ✅ | v18+ 完全支持 | | 操作系统 | ✅ | macOS · Linux · Windows | | 架构 | ✅ | x64 · arm64 | | Docker | ✅ | 官方镜像 agions/taskflow-ai | | 编辑器 | ✅ | Cursor · VSCode · Windsurf · Trae · Claude Desktop |

🧪 测试覆盖

Test Suites: 106 passed, 106 total
Tests:       106 passed, 106 total
Snapshots:   0 total
Time:        11.384 s

代码覆盖率: 86%+ (持续提升中)
TypeScript 严格模式: ✅ 100% 通过
ESLint: ✅ 0 错误
安全审计: ✅ 0 已知漏洞

🤝 如何贡献

我们热烈欢迎社区贡献！

快速开始

# 1. Fork 并克隆
git clone https://github.com/your-username/taskflow-ai.git
cd taskflow-ai

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 构建项目
npm run build

# 4. 运行测试
npm test

# 5. 提交 Pull Request

贡献类型

🐛 Bug 修复 - 发现并修复问题
💡 新功能 - 实现改进建议
📖 文档改进 - 修正错误、补充内容
🎨 样式优化 - UI/UX 改进
🌐 国际化 - 翻译文档
🧪 测试用例 - 提升覆盖率

详细指南请阅读: 贡献指南

📄 许可证

🔗 相关链接

| 资源 | 链接 | | --------------- | ------------------------------------------------- | | GitHub 仓库 | https://github.com/Agions/taskflow-ai | | NPM 包 | https://www.npmjs.com/package/taskflow-ai | | 在线文档 | https://agions.github.io/taskflow-ai/ | | 更新日志 | CHANGELOG.md | | 安全策略 | SECURITY.md | | 问题反馈 | https://github.com/Agions/taskflow-ai/issues | | 讨论社区 | https://github.com/Agions/taskflow-ai/discussions |

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