Pro Workflow
让编码助手通过持久记忆、研究维基和质量关卡减少重复纠正。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Pro Workflow 是面向 Claude Code 的工作流插件与跨代理技能包，核心是一个保存学习规则、会话和维基数据的 SQLite 存储。它提供 41 个技能、8 个专用代理、23 个斜杠命令，以及覆盖 24 类事件的 37 个钩子脚本。其知识平面可创建带 FTS5 索引的持久化维基，支持 BM25 检索、可选向量检索、预算上限的研究循环和多模型评议。工作流以命令、代理和技能分层运行，包含开发、提交、会话收尾、上下文管理及工作树并行协作。原生插件安装面向 Claude Code；Cursor、Codex 等工具可通过 skills add 安装技能和命令包。
/learn-rule 将用户修正保存为可检索规则，SessionStart 通过 session-start.js 载入学习记录并列出已注册维基。/wiki init 创建维基，/wiki page 写入页面，/wiki ask 执行 BM25 查询；prompt-submit.js 会在 UserPromptSubmit 时按提示词注入排名靠前的维基命中。可选的 /wiki embed 使用 OPENAI_API_KEY 或 VOYAGE_API_KEY 建立嵌入，/wiki hybrid 结合 BM25、向量和 RRF；/wiki research 以预算和页数上限运行 web、arXiv、GitHub 或自定义抓取器的 BFS。/wiki council 使用 Anthropic、OpenAI、OpenRouter、Fireworks 或自定义端点进行三阶段评议，并将记录持久化为维基页面；失败的单个供应商不会中止整次运行。/develop 按 Research → Plan → Implement → Review 推进并设置验证关卡，/smart-commit、秘密扫描、破坏性 Git 操作防护和 PreCompact/PostCompact 钩子则覆盖提交与上下文压缩环节。
- 使用 Claude Code 反复被同一代码规范或测试要求纠正的开发者，可用 `/learn-rule` 保存规则，并在后续会话自动载入。
- 需要长期研究某个技术主题的工程师，可用 `/wiki init`、`/wiki seed` 和 `/wiki research --max-pages 5 --budget-usd 0.50` 建立有检索功能的本地知识库。
- 准备实现复杂功能的团队，可用 `/develop` 让研究、规划、实现和审查按顺序经过验证关卡。
- 需要同时处理多个互不冲突改动的 Git 用户，可使用 `/parallel`、`parallel-worktrees` 和 `batch-orchestration` 组织工作树中的并行任务。
- 在提交或推送前需要审查变更、检查机密信息并生成 conventional commit 的开发者，可使用 `/commit` 或 `/smart-commit`。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 将学习规则、会话数据和维基索引集中在同一 SQLite 存储中，并使用 FTS5 支持跨会话检索。
- 知识平面不仅能手动建页和查询，还提供预算受限的 BFS 研究循环、可选嵌入检索和可分享的单文件 HTML 维基查看器。
- `/develop` 将研究、计划、实现和审查串成有验证关卡的流程，配合提交、秘密扫描、压缩保护等钩子覆盖具体开发环节。
- 原生支持 Claude Code，同时明确提供 `skills add` 路径给 Codex、Cursor 和其他列出的代理。
- 原生插件和大量事件钩子围绕 Claude Code 设计；其他代理依赖 skills add 写入各自的原生技能目录，功能一致性需要自行验证。
- SQLite 组件需要构建；文档明确指出部分插件市场会跳过该步骤，`/doctor` 若显示 `KB: missing` 时需要执行 npm 构建。
- 自动研究、嵌入和多模型评议会引入网络、API 凭证及可能的模型费用；研究循环虽可设美元预算，具体费用仍取决于供应商。
- README 同时出现 41 项技能与对比表中的 34 项技能等不同统计口径，采用前应以实际安装内容核对清单。
如何安装或部署这个 Agent？
Claude Code 原生安装：/plugin marketplace add rohitg00/pro-workflow/plugin install pro-workflow@pro-workflow
Cursor、Codex、Copilot CLI、Gemini CLI 等已列出的代理可运行：npx skills add rohitg00/pro-workflow
随后运行 skills sync，将技能注册到目标代理配置。首次可运行 /doctor 检查 SQLite、钩子和技能是否加载，再运行 /wrap-up。手动安装路径需要克隆仓库，并执行 npm install && npm run build 后复制技能、命令、模板和钩子配置；因此需要 Node.js 与 npm。
如何使用这个 Agent？
先运行 /doctor。当需要保存纠正时使用 /learn-rule；结束会话时运行 /wrap-up。研究主题可依次执行 /wiki init <slug>、/wiki page <slug> <path> --type concept 与 /wiki ask "<问题>" --wiki <slug>。自动研究是选择性功能，可用 /wiki seed <slug> "<主题>" 后运行 /wiki research <slug> --max-pages 5 --budget-usd 0.50；创建 ~/.pro-workflow/STOP 可停止所有研究循环。混合检索需设置 OPENAI_API_KEY 或 VOYAGE_API_KEY，多模型评议需设置一个受支持的供应商凭证或自定义端点凭证。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
仓库的对比表将 Pro Workflow 与 Superpowers、everything-claude-code（ECC）、gstack 和 Get Shit Done（GSD）并列。表中将其差异定位为 SQLite+FTS5 自纠正记忆、持久研究维基、预算受限自动研究、混合检索、多供应商评议及 LLM 钩子；同时列出的技能、代理和命令数量并不完全相同。