Crewplane
用 Markdown 定义可审查、可续跑的编程代理工作流，Crewplane 负责调度执行，Claude Code、Codex、Gemini 等代理干活，每次交接都落盘留痕。
- Star 数
- ★ 44
- 最近更新
- 今天
- License
- Apache-2.0
- 主语言
- Python
- FA 评分
- 73/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台Codex · Claude Code
- 费用
- 软件免费，模型调用费用自付
- 上手难度
- 低 · 几分钟可跑通
- 开始前需要
- 典型场景
- 团队把"简报→计划→实现→测试→审查→交接"的流程从终端习惯固化为仓库中的版本化工作流
- 不适合
- 使用原生 Windows 而无 WSL 的开发者（官方不支持）
- 不想在仓库中引入工作流编排层的用户
- 需要托管服务或图形界面的团队
- 源码审查
- 73/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Crewplane 是一个开源工作流执行器（Apache-2.0，Python 3.13+），把你围绕编程代理 CLI 的手工协调过程变成仓库里的一份 Markdown 工作流。YAML frontmatter 声明执行图（节点、依赖、并行/顺序模式），普通 Markdown 写每阶段的指令，{{plan.output}} 这样的占位符构成显式交接。它调用你已安装的代理 CLI——Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI、Kilo Code、Pi、DeepSeek Harness、OpenCode 等——不接管它们的模型、工具或权限。审查可以作为顺序节点中的门禁：执行者与审查者角色之间可批准或触发有界修复循环。每次运行都会在 .crewplane/ 下留下完整的运行记录（execution-results 和 execution-stages），包括输入、输出、日志、事件与用量统计，失败的后续阶段可以从已完成的阶段续跑。首次运行可用确定性 mock 提供者，无需 API 密钥即可看到完整工作流机制。
通过 crewplane init 在项目中生成 .crewplane/config.yml 和默认工作流；crewplane validate 校验工作流图；crewplane run 编译执行计划并按 DAG 调度各节点，把渲染后的指令交给配置的代理 CLI 执行。节点支持 parallel 与 sequential 模式，needs 声明上游依赖，providers 可按阶段指定不同 CLI，并在 sequential 节点中定义 executor 与 reviewer 角色（reviewer 可阻塞并触发有界修复）。crewplane onboarding 扫描本机已装的受支持 CLI 并完成接线（含 Ollama 本地模型发现），但不会替你安装或认证任何提供者。运行产物写入 .crewplane/execution-results/<run-key>/ 与 .crewplane/execution-stages/<run-key>/，含渲染输入、输出、events.ndjson 日志、清单和 provider 报告的 token 用量。有 tmux 时可打开实时 DAG 仪表盘（--no-live 可关闭）；相同输入的重复运行会提示 "Identical context detected" 并复用结果，--force 可强制重跑。
- 团队把"简报→计划→实现→测试→审查→交接"的流程从终端习惯固化为仓库中的版本化工作流
- 需要多个代理并行探索方案、再汇入统一比较与审批阶段的工程师
- 想从安全、性能、架构、可维护性多角度审计代码库并合并成一份结论的开发者
- 在后期阶段失败时，希望复用已通过校验的早期成果而不从头重跑的人
- 负责复杂迁移、需要受控检查点（盘点→设计→迁移→验证→报告）的工程负责人
- 想先用零成本的 mock 运行评估工作流机制、再接真实提供者的试用者
如何安装或部署这个 Agent？
推荐用 uv 安装，要求 Python 3.13 及以上，支持 Linux、macOS 和 WSL（原生 Windows 不支持）：
uv tool install crewplane也支持 pip、pipx、Homebrew、安装脚本、npm 包装和本地源码安装。更新并确认版本：
crewplane --update
crewplane --version如何使用这个 Agent？
在任意项目里初始化并首次运行（首次运行使用确定性 mock 提供者：无需代理 CLI、无需 API 密钥、不花 token、不改配置）：
cd path/to/your-project
crewplane init
crewplane validate
crewplane run检查运行记录：
.crewplane/
├── execution-results/<run-key>/ # 发现与最终结果
└── execution-stages/<run-key>/ # 输入、输出、日志、事件、清单接入本机已装的真实代理 CLI：
crewplane onboarding
crewplane run需要实时仪表盘时安装 tmux（macOS：brew install tmux；Ubuntu/Debian：sudo apt install tmux）；不需要时用 crewplane run --no-live。强制重新运行用 crewplane run --force。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 工作流是仓库中可读、可代码评审的版本化 Markdown，而不是散落在终端会话里的隐性流程
- 审查是结构化门禁：executor/reviewer 角色可批准或触发有界修复循环，而非提示词里的口头承诺
- 每次运行留下完整落盘记录（输入、输出、日志、事件、token 用量），失败可从已完成的阶段续跑
- 首次可用零成本 mock 提供者体验完整工作流机制；Crewplane Lab 还发布了带全套产物的可复现实验记录
- 要求 Python 3.13+ 且仅支持 Linux、macOS、WSL，原生 Windows 当前不支持
- 不安装、不认证、不沙箱提供者 CLI——各代理以你环境中已有的配置和权限运行，安全边界需自行管理
- 价值依赖多阶段、多代理的使用场景；单次快速提问或一次性补丁，直接用编程代理或 shell 脚本更轻
- 接入真实提供者前需要各自完成其 CLI 的安装与认证，Crewplane 不代管凭据
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将其定位为"编程代理 CLI 周围的控制平面"，并建议自行取舍：快速问题或一次性补丁直接用编程代理；简单实验用 shell 脚本；需要可靠、可审查、可复用的多阶段代理工作流时用 Crewplane。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Crewplane 当前 | 73 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 44 | 今天 | Python | Codex · Claude Code |
| Agentic Plugin Marketplace | 66 · 存在缺口 | Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 | ★ 42k | 1 天前 | Python | Codex · Claude Code |
| Delegatus 开发代理编排台 | 55 · 缺口较多 | 命令行工具 | ★ 33 | 今天 | TypeScript | Codex · Claude Code |
| Plannotator | 78 · 表现良好 | 命令行工具免费版 + 付费版 | ★ 9.6k | 今天 | TypeScript | Codex · Claude Code |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示权限设计较克制：{{file:}} 默认限定项目根、符号链接先解析再校验、外部路径需显式白名单、工作区隔离默认关闭且需显式启用、运行记录中对已识别的秘密参数脱敏；扣分点：Crewplane 明确声明不沙箱 provider CLI，代理以本机原生权限运行，且未见用户在真实 provider 运行前的显式确认门，故 least_privilege、user_confirmation、external_effects 只能得 2。依赖清单（pyproject 具体内容）未在证据中，安装脚本仅对 uv 做校验和验证，dependency_security 无从证实只得 1。数据流透明度高：每个 handoff、日志、manifest 均落盘，data_flow_transparency 满 3。回滚体现为断点续跑与工作区血缘/清理，而非对代理已做修改的回滚，rollback 得 2。
文档内部一致（mock 默认、签名复用、锁机制、resume 语义互相吻合），troubleshooting 文档精确列出预期输出短语和逐症状处理路径，failure_messages 满 3；self_consistency 与 dependency_availability 因缺少源码/测试佐证且依赖 Python 3.13 等较新运行时而只给 2。
受众（需要可审查、可复用多代理工作流的开发者）与使用场景（审查门、并行比较、审计、组合）描述清楚，capability_boundaries 以'Where Crewplane fits'一节明确划界（不替代模型/权限/凭据，不做沙箱），均得高分；触发精度按工作流发现规则推断只得 2；环境适配明确列出 Linux/macOS/WSL 并声明不支持原生 Windows，environment_fit 得 2。
信息架构优秀：getting-started/guides/reference 分层清晰，安装文档覆盖 uv/pipx/pip/npm/Homebrew/脚本及卸载与更新恢复，install_notes 与 information_architecture 满 3；许可证为完整 Apache-2.0 文本，license 满 3。扣分点：证据中无 CHANGELOG，仅见 schema_version 与 --version 命令，versioning_changelog 得 1；维护者身份与更新承诺未在证据中体现（发布者未经验证），maintenance_responsibility 得 1；命名稳定但有大量重复表述，examples_and_faq、known_limitations、naming_stability 得 2。
产出以普通磁盘文件（results/stages/logs/manifests）呈现，可 diff、可归档，output_usability 满 3；边际价值论证（对比直接用代理或 shell 脚本）成立但含营销成分，marginal_value 得 2；成本控制有 token 预算阈值与用量上报，但仅字符级估算且未见实际成本收益数据，cost_benefit 得 2。
关键主张（8 代理实验、产物结构）外链到 crewplane-lab 的具体产物文件，claim_traceability 得 2；README 与 docs/reference 的配置字段、错误短语多处互相印证，cross_source_corroboration 得 2；文档大体区分事实与建议，但带星标/推广性语言与'确定性 mock'等断言未经执行验证，fact_inference_separation 得 2。
- Crewplane 不沙箱 provider CLI：代理以你环境的原生文件系统、网络与凭据权限运行，实际代理行为的权限取决于各 CLI 自身配置，请自行收紧。
- 本文为静态源码审查，置信度低；'确定性 mock'、断点续跑等运行时断言未经执行验证。
- 证据中不含依赖清单与 CHANGELOG，依赖漏洞状况与版本演进轨迹无法核实。
- 不支持原生 Windows，依赖 Python 3.13+；锁恢复在崩溃后可能需手动删除锁目录。
- 发布者身份未经企业注册库验证，维护责任与长期更新路径不明。