Generate, visualize, and execute declarative AI pipelines using the comanda CLI. Use when creating LLM workflows from natural language, viewing workflow charts, editing YAML workflow files, or processing/running comanda workflows. Supports multi-model orchestration (OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, Claude Code, Gemini CLI, Codex).
🌐 网站: comanda.sh | 📦 GitHub: kris-hansen/comanda
Comanda 使用 YAML 定义 LLM 工作流,并通过命令行运行。工作流可以串联多个 AI 模型、并行执行步骤,以及通过处理阶段进行数据管道传输。
bash
然后配置 API 密钥:
bash
comanda configure
通过自然语言创建 YAML 工作流:
bash
comanda generate
显示工作流结构的 ASCII 图表:
bash
comanda chart
comanda chart workflow.yaml --verbose
显示步骤关系、使用的模型、输入/输出链以及有效性。
运行工作流文件:
bash
comanda process
工作流文件是 YAML 格式。直接读取即可理解或修改:
bash
cat workflow.yaml
yaml
step_name:
input: STDIN | NA | filename | $VARIABLE
model: gpt-4o | claude-sonnet-4-20250514 | gemini-pro | ollama/llama2 | claude-code | gemini-cli
action: 给模型的指令
output: STDOUT | filename | $VARIABLE
yaml
parallel-process:
analysis-one:
input: STDIN
model: claude-sonnet-4-20250514
action: 分析安全问题
output: $SECURITY
analysis-two:
input: STDIN
model: gpt-4o
action: 分析性能问题
output: $PERF
yaml
extract:
input: document.pdf
model: gpt-4o
action: 提取关键点
output: $POINTS
summarize:
input: $POINTS
model: claude-sonnet-4-20250514
action: 创建执行摘要
output: STDOUT
yaml
create_workflow:
input: NA
generate:
model: gpt-4o
action: 创建一个分析情感的工作流
output: generated.yaml
run_it:
input: NA
process:
workflow_file: generated.yaml
运行 comanda configure 设置 API 密钥。常见模型:
| 提供商 | 模型 |
|---|---|
| OpenAI | gpt-4o, gpt-4o-mini, o1, o1-mini |
| Anthropic |
查看 ~/clawd/comanda/examples/ 获取工作流示例:
该技能支持在以下平台通过对话安装:
帮我安装 SkillHub 和 comanda-1776380943 技能
设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 comanda-1776380943 技能
skillhub install comanda-1776380943
文件大小: 3.47 KB | 发布时间: 2026-4-17 13:46