Refly：3 分钟用自然语言构建Agent 工作流，告别手动编程！

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大家好，欢迎来到 术哥无界 | ShugeX ｜ 运维有术。 我是术哥，一名专注于 AI 编程、AI 智能体、Agent Skills、MCP、云原生、Milvus 向量数据库的技术实践者与开源布道者！ Talk is cheap, let's explore。无界探索，有术而行。

如果说 2025 年我们还在为"哪个大模型更聪明"争得面红耳赤，那么 2026 年的风向标已经彻底变了。

现在大家只关心一件事：谁能让 AI 真正把活干了？

你是不是也遇到过这种情况：手里握着最好的大模型，但让 AI 做个简单的事情还得自己手动调 API、写代码、调试半天？那些所谓的"智能体"要么跑不通，要么一跑就崩，要么改个提示词就得重新部署？

更狠的是，你花了一周时间调好的工作流，换个场景就废了。

直到我发现了这个全球首款开源 Agent Skills Builder 神器：Refly，它的出现几乎是冲着这些痛点正面开火：

一句话 → 生产级 Agent Workflow

GitHub 6.5k+ Star，短短几个月就火遍整个 AI 社区。今天就来聊聊，Refly 到底有什么炸裂的能力，为什么被称为：Agent 基础设施时代的操作系统。

信息图封面

图 1：Refly 核心价值可视化

Refly 是什么？

一句话介绍：Refly 是首个基于 Vibe Workflow 的开源 Agent Skills 构建器，能把你的意图编译成可执行的 Agent Skills。

这听起来有点抽象？换个说法：

Refly 就是把那些乱七八糟的业务逻辑，变成结构化、版本控制、可以复用的 Agent 能力。

官方的核心价值主张：

Skills 不是提示词，而是持久化的基础设施。

这个定位非常狠。它不是在做"工具集成"工具，而是在做"AI 时代的编程语言"。你写的不是一次性脚本，而是可以在工作流、团队和运行时之间复用的企业资产。

核心定位：将企业 SOP（标准操作流程）编译为可执行的 Agent Skills

TL;DR：3 分钟构建，立即部署

能干什么？

Refly 的功能覆盖了 AI 自动化的核心场景，基本能解决你 90% 的日常工作。

核心功能

工作流自动化

• 自动化研究、内容创作、发布、数据收集等任务
• 覆盖 90% 的日常工作内容
• 支持定时运行，像定时任务一样可靠

AI 驱动的构建器（Copilot）

• 使用自然语言描述工作流
• Copilot 自动将意图转化为结构化的工作流
• 支持从零开始构建或使用模板

应用集成

• 支持 3,000+ 工具的集成（Stripe、Slack、Salesforce、GitHub 等）
• MCP（Model Context Protocol）支持
• 私有 Skills 连接器，安全接入企业内部系统

文件库管理

• 存储、管理和重用文档、图像和资源
• 支持团队共享，打造企业知识库

社区模板

• 可直接使用的现成工作流模板
• 支持运行或自定义
• 创作者发布模板可获 20% 积分奖励

导出部署

• 导出为 API 接口
• 导出为 Slack/Lark Webhook
• 导出为 Claude Code Skills
• 导出为 MCP 服务器
• 导出为 Cursor 工具

定价

Free 计划：$0/月

• 每日新积分：100 点
• 适合初学者探索工作流自动化

Plus 计划：月（年付15.9/月）

• 每月积分：2,000 点
• 免积分工具：Nano Banana pro、Seedream 4.5、Fish Audio 等
• 高优先级支持

说实话，这个定价在 AI 工具里算良心的了。免费版足够你玩明白，高频使用的话 Plus 计划也不算贵。

有什么特点？

Refly 之所以能炸翻整个社区，是因为它有几个其他工具完全没有的特点。

特点一：Vibe Mode 自然语言构建

这是 Refly 最炸裂的功能。

你不需要懂什么节点、连线、数据流。你只需要用自然语言告诉它你想做什么：

"帮我监控 YouTube 上的热门视频，分析它们的标题、封面、脚本结构，然后把数据存到 Notion"

3 分钟。真的就 3 分钟。Refly 的 Copilot 就会把这个意图变成完整的工作流。

构建方式：

• Blank Canvas：使用可视化节点构建（适合喜欢拖拽的用户）
• Vibe Mode：用自然语言描述工作流（适合懒人）

Vibe Mode 示意图

图 2：自然语言自动生成工作流

特点二：可干预运行时

这个功能太神级了。

传统的自动化工具（n8n、Dify）执行任务时就像个黑盒：要么成功，要么失败，失败就得从头来。

Refly 不一样。它的运行时支持在任务执行过程中实时暂停、审计与重定向 Agent 决策逻辑。

比如你的工作流在执行时发现数据不对劲，你可以：

• 暂停当前任务
• 审计中间状态
• 重定向执行逻辑
• 热修复问题，然后继续执行

这跟你在调试代码时能打断点、改变量、继续运行是一样的体验。

特点三：版本化 Skills

Refly 最大的杀伤力在于它把"提示词"升级为了"Skills"。

传统的提示词：

• 存在个人笔记里，版本混乱
• 换个人就跑不通
• 改个字就可能失效

Refly 的 Skills：

• 中央 Skills 注册表
• 原生版本控制
• 支持回滚和对比
• 审计日志记录
• 团队工作空间协作

你可以把它想象成 Git，只不过管理的是 Agent 能力而不是代码。

特点四：Model-Native DSL

Refly 使用的模型原生 DSL（Domain Specific Language）是其核心技术之一：

• 专为 LLM 优化，确保快速执行
• 显著降低 token 成本
• 将自然语言意图编译为高性能技能

这意味着什么？同样的工作流，用 Refly 跑可能比用 LangChain 写的代码快 3 倍，成本**低 50%**。

特点五：统一交付

你用 Refly 构建的工作流，可以到处用：

• AI 编码工具：Claude Code、Cursor（原生导出）
• 应用构建器：Lovable 或自定义前端应用（通过 API）
• 自动化中心：Slack、Microsoft Teams（智能 Webhook）
• Agent 框架：AutoGen、Manus、LangChain/Python 技术栈

不像 n8n 导出个 JSON 别人都看不懂，Refly 导出的是标准化的 Agent Skills，可以在任何支持它的运行时中执行。

怎么用？

Refly 的使用门槛真的很低，不需要任何编程基础。

快速开始（5 分钟）

第一步：注册登录访问 https://refly.ai/workspace，用邮箱或 GitHub 账号注册。

第二步：配置模型添加 OpenAI、Anthropic 或其他 LLM 提供方的 API Key。Refly 支持多种模型，你可以自由选择。

第三步：创建工作流

• 选择 "Blank Canvas" 或 "Vibe Mode"
• 添加节点（Web Search、LLM、Output 等）
• 连接节点
• 如果用 Vibe Mode，直接用自然语言描述

第四步：测试运行点击 "Run"，输入测试内容，查看执行结果。支持实时预览和调试。

第五步：保存发布保存工作流或发布到模板市场。发布的工作流还能帮你赚取积分。

Refly 使用流程图

图 3：Refly 快速上手流程

CLI 安装技能

如果你是开发者，可以用 CLI 安装官方技能：

# 安装 Refly CLI
npm install -g @powerformer/refly-cli@0.1.25

# 安装技能
refly skill install <skill-id>

# 发布技能
refly skill publish <skill-id>

自部署

Refly 是开源的，你可以自部署：

# 使用 Docker 自部署
# 详细指南：https://docs.refly.ai/community-version/self-deploy/

说实话，自部署对个人用户来说意义不大，除非你有很多数据隐私要求。

使用实战

实战一：产品调研工作流

目标：自动调研竞品产品，生成分析报告

步骤：

1. 添加 "Web Search" 节点 —— 搜索产品信息
2. 添加 "LLM" 节点 —— 分析搜索结果
3. 添加 "Output" 节点 —— 格式化报告
4. 连接各节点并运行

结果：本来需要半天的人工调研，现在 5 分钟搞定。

实战二：社交媒体自动化

这是官方案例，来自内容创作者 Ava。

挑战：

• 每天需要 2 小时手动追踪顶级创作者的内容
• 需要检测新兴趋势
• 需要拆解爆款内容结构
• 需要打标签并保存到 Notion

解决方案： 用 Refly 构建完整的"Viral Radar + Smart Content Vault"工作流：

• 自动追踪顶级创作者的帖子
• 检测上升趋势
• 拆解爆款结构
• 标签化内容
• 保存到 Notion 库
• 生成 AI 辅助的后续主题创意

成果：

• 每天早上自动运行的灵感引擎
• 大幅节省手动保存和标记的时间

用户评价：

"Refly turned my inspiration hunt into an automated trend radar. I open Notion every morning and the ideas are already waiting."

实战三：电商营销自动化

另一个官方案例，来自 BloomTech CEO Emily。

成果：

• 60% 的 ROI 增长
• 45% 的客户个性化改善
• 品牌忠诚度显著提升

这些数据不是吹的，是真实的效果。

与竞品对比

vs n8n

n8n 优势：

• 更早进入市场，成熟度高
• 更大的社区和模板库
• 更便宜的自托管方案

Refly 优势：

• AI 驱动的构建器（Copilot） —— n8n 还在手动拖拽
• 可干预运行时 —— n8n 只能触发黑盒
• Skills 可复用和版本控制 —— n8n 的工作流难以复用
• 原生导出到 Claude Code 和 Cursor —— n8n 完全没有这个能力
• 针对 LLM 优化的 DSL —— n8n 的 token 成本更高

我的选择：如果你只是要做简单的工具集成，n8n 可能更合适。但如果你要构建 Agent Skills，Refly 完胜。

vs Dify

Dify 优势：

• 专注于 AI 应用构建
• RAG 能力更强
• 更完善的向量数据库支持

Refly 优势：

• 更广泛的工具集成（3,000+） —— Dify 集成有限
• 更灵活的导出选项 —— Dify 主要导出 API
• Vibe Mode 自然语言构建 —— Dify 还在写 YAML
• 创作者奖励机制 —— Dify 没有

我的选择：如果你专注于 RAG 和知识库，Dify 可能更好。但如果你要做工作流自动化，Refly 更合适。

vs LangChain

LangChain 优势：

• 最强大的原语和灵活性
• 最大的开发者社区
• 适用于复杂自定义场景

Refly 优势：

• 无需编程，降低门槛 —— LangChain 必须写代码
• 可视化界面，易于调试 —— LangChain 调试很痛苦
• 生产就绪的部署 —— LangChain 需要自己搞部署
• 更快的开发周期（3 分钟 vs 数小时） —— LangChain 需要写大量样板代码

我的选择：如果你是开发者，需要极高的定制化，LangChain 仍然是最好的选择。但如果你追求快速开发和可视化调试，Refly 是神级工具。

竞品对比图

图 4：Refly 与竞品多维度对比

适合谁用？

强烈推荐

内容创作者

• 自动化内容研究、发布、分析
• 像 Ava 一样打造灵感引擎
• 节省大量重复劳动时间

营销人员

• 自动化社交媒体、营销活动
• 多平台内容发布
• ROI 提升 60% 不是梦

运营人员

• 自动化数据处理、报告生成
• 飞书/Slack 消息自动化
• 工作流标准化

小型团队

• 快速构建自动化工作流
• 团队技能复用
• 降低技术门槛

AI 开发者

• 将 Skills 导出到 Claude Code、Cursor
• 构建自定义 Agent
• 快速原型验证

不太推荐

需要极高定制化的企业

• 可能需要更底层的 LangChain
• Refly 的 DSL 可能不够灵活

需要免费自托管的大规模部署

• n8n 的自托管更成熟
• Refly 的开源版本还在发展中

只需要简单连接工具的场景

• Zapier 可能更简单
• Refly 可能有点杀鸡用牛刀

上手建议

如果你和我一样懒，建议直接从 Vibe Mode 开始：

1. 用自然语言描述你想做什么
2. 让 Copilot 生成工作流
3. 运行测试，看看结果
4. 微调优化，发布使用

如果你喜欢可视化，可以用 Blank Canvas：

1. 拖拽节点，连接数据流
2. 实时预览执行结果
3. 调试日志，修复问题
4. 保存为模板

如果你是开发者，可以：

1. 用 CLI 安装官方技能
2. 修改和扩展现有技能
3. 发布自己的技能到市场
4. 导出为 Claude Code 或 Cursor 工具

总结

Refly 已经把锤子递到了你手里，接下来，看你想造什么了。

如果你一直眼馋 n8n 的强大但被它的复杂度劝退，或者你需要快速构建大量的 Agent Skills 给团队使用，Refly 绝对是目前最好的选择之一。

它的最大价值在于：它把"AI 自动化"从"技术工具"升级为"创作工具"。你不需要是程序员，也能构建复杂的 AI 工作流。

它的核心优势：

• AI 驱动的自然语言构建
• 可复用的版本化 Skills
• 与主流 AI 工具的深度集成
• 可干预运行时，支持热修复

适合你的场景：

• 内容创作者需要自动化内容生产
• 营销团队需要多平台自动化
• 开发者需要将工作流集成到 Claude Code 等工具
• 小型团队需要快速构建工作流

Refly 代表了 AI 自动化的一个重要方向：从"手动配置"到"意图驱动"，从"一次性脚本"到"可复用资产"。

对于希望在 AI 时代提升效率的创作者和团队来说，Refly 是一个值得关注和尝试的工具。

官方网站：https://refly.ai/GitHub 仓库：https://github.com/refly-ai/refly官方文档：https://docs.refly.ai/

如果你已经试过了 Refly，不妨在评论区分享一下你的使用体验。如果你还没试过，现在就去看看吧，反正免费版够你玩明白了。

好啦，谢谢你观看我的文章，如果喜欢可以点赞转发给需要的朋友，我们下一期再见！敬请期待！