别只盯着 n8n 了！Refly：首个能原生导出到 Cursor 的开源 Agent Skills 构建器
你的 AI 自动化工作流是不是卡在了这里？开放源代码的工具那么多，却始终找不到一款能兼顾简单、灵活与可控的选择？
市面上主流工具的痛点，相信很多做 AI 自动化、Agent 开发的朋友都深有体会：
❌ n8n/Dify：简单逻辑好用，但业务一复杂，连线就乱得像盘丝洞，后续维护成本极高，甚至没法追溯流程；
❌ LangChain：灵活度拉满，但全是样板代码（Boilerplate），哪怕只是写一个简单的 Demo，都要花费大量时间搭建基础框架；
❌ 不可控难题：很多 Agent 跑着跑着就出现“幻觉”，执行逻辑偏离预期，完全无法满足企业级合规审计的需求，没法落地核心业务。
👇 Refly 就是为了解决这个“中间地带”而生的——它不追求玄乎的“极致智能”，只专注于“把 AI 逻辑变成标准的、可复用的软件资产”，填补了从 Demo 到企业级落地的空白。
最近 AI 圈有个很火的新概念叫“Vibe Coding”（意念编程），由 OpenAI 联合创始人、特斯拉前 AI 总监安德烈·卡帕西于 2025 年初提出，其核心就是不用纠结代码细节，只需用自然语言描述需求意图，AI 就能自动帮你搞定代码开发，开发者更像“导演”，而非单纯的“程序员”。这种编程范式强调用平和的心态、清晰的表达引导代码生成，让复杂系统更易管理，但在落地实际业务时，想给团队打造一款稳定的自动化工具，目前的方案往往两头不讨好——要么不够灵活，要么过于复杂，要么无法可控。
而今天要推荐的 GitHub 开源项目 Refly，官方定位非常直白：首个开源 Agent Skills 构建器。它精准踩中“Vibe Coding”的落地痛点，让自然语言描述的需求，能直接转化为可复用、可审计的 Agent 技能，彻底解决 AI 自动化落地的核心难题。
Refly 到底解决了什么问题？
简单来说，Refly 的核心价值，就是让你用自然语言生成“技能（Skills）”，而不是脆弱、不可复用的 Prompt。
它会把复杂的业务逻辑，封装成一个个确定性、可复用、可审计的实体——这些“技能”就像微服务一样，能够被各种 Agent 反复调用，而不是跑一次就失效的临时脚本。
这对个人开发者和企业来说，意义完全不同：
对个人开发者：不用再重复写基础代码，打造的技能可以跨 Agent 复用，极大提升开发效率，不用再为重复需求浪费时间；
对企业：开发的不再是一次性代码，而是标准化的企业资产，重复需求无需重写，既能减少维护工时，也能降低团队协作的沟通成本，同时满足合规审计需求。
它的核心竞争力在哪里？（VS 市面竞品）
相比于 n8n、LangChain 等市面上的主流工作流工具，Refly 有几个直击痛点的特性，尤其是第一点，几乎是同类工具中独有的，非常吸引人：
1. 它是 Cursor 和 Claude Code 的“专属外挂”
这是 Refly 最亮眼的核心功能，也是很多开发者选择它的关键原因。你在 Refly 里构建好的任意“技能”（比如“查询生产数据库并生成合规周报”“抓取公开网页提取核心信息”“批量处理 Excel 数据并导出报表”），都可以直接导出为标准工具（MCP Tool / Function），供 Cursor 或 Claude Code 直接调用。
这意味着，你打造的不再是一个孤立的 Bot，而是能融入你开发流程的“得力助手”——写代码时，无需切换页面，直接唤醒这个技能，它就能严格按照你预设的标准逻辑干活，不用再反复调试 Prompt，也不用手动写重复代码，极大提升开发效率。
2. “确定性”优先（Deterministic Runtime），解决 Agent 不可控难题
很多 AI Agent 最大的痛点就是“不可控”——你不知道它中间哪一步会出现“幻觉”，执行逻辑会偏离预期，一旦出错，很难追溯问题根源，这也是它无法落地企业级应用的核心障碍。
而 Refly 从设计之初就主打“确定性”，专门设计了一个可干预的运行时（Intervenable Runtime）：在技能执行过程中，你可以随时暂停、审计每一步的执行逻辑，甚至在运行中途修正 Agent 的行为，确保执行结果符合预期。
对于需要合规审计（Compliance Audit）的企业级应用来说，这种“可控性”是刚需，也是 Refly 比 LangChain 更“工程化”、更适合落地实际业务的核心优势。
3. Vibe 构建模式（Intent-Driven），无需手动拖拽，小白也能快速上手
相比于 n8n 复杂的节点拖拽（业务复杂时连线乱如盘丝洞），Refly 采用了“Vibe Coding”的核心思路，推出了 Vibe Mode 构建模式——你不需要手动拖拽几百个节点，也不需要懂复杂的代码逻辑，只需用自然语言描述你的需求意图，比如“创建一个抓取公开网页并提取定价策略的工具”“生成一个批量发送合规邮件的技能”，它就会自动帮你生成对应的 DSL 代码和完整的逻辑结构。
这种模式既保留了自然语言的便捷性，又兼顾了逻辑的严谨性，哪怕是不懂复杂代码的新手，也能快速搭建出可用的 Agent 技能；而对于专业开发者，也能节省大量基础框架搭建的时间，专注于核心业务逻辑的优化。
部署与使用建议（详细说明，避坑指南）
Refly 是完全开源的工具，可免费部署和使用，但如果要用于商业环境，有几个关键注意点，提前了解能避免踩坑，以下是实操层面的详细建议：
💡 上手门槛说明
虽然 Refly 比手写代码（比如 LangChain）简单很多，且支持 Vibe 模式（自然语言生成技能），但它本质上依然是一个偏开发者向的基础设施工具。如果是完全不懂代码的纯小白，上手可能会有点懵，建议先从官方 Demo 入手，熟悉基本操作后再尝试搭建自己的技能；如果有基础的代码知识（哪怕是入门级），上手会非常快。
💡 部署方式推荐（新手首选）
初次体验 Refly，不建议手动搭建环境（步骤繁琐，容易出错），推荐使用官方提供的 Docker Compose 一键拉起，具体步骤简单易懂：
1. 先确保本地安装了 Docker 和 Docker Compose（如果未安装，可参考 Docker 官方文档完成安装）；
2. 访问 Refly 的 GitHub 仓库，下载官方提供的 docker-compose.yml 文件；
3. 打开终端，进入 docker-compose.yml 文件所在的目录，执行命令：docker-compose up -d；
4. 等待容器启动完成后，在浏览器中访问对应的本地地址（通常是 http://localhost:3000），即可进入 Refly 界面；
5. 首次使用建议先跑通自带的 Demo，感受一下“Skills”（技能）和“Workflow”（工作流）的区别，熟悉操作逻辑后，再尝试创建自己的技能。
💡 开源协议注意事项（商业使用必看）
Refly 采用的是 ReflyAI Open Source License，该协议基于 Apache 2.0 协议，但增加了额外的限制条款，核心注意点如下：
1. 非商业使用（个人学习、研究）：可自由部署、修改、使用，无需授权；
2. 商业使用（企业内部使用）：可部署使用，但需遵守协议中的限制，不得违反开源协议的核心条款；
3. SaaS 二次分发：如果打算基于 Refly 开发 SaaS 服务并对外提供，务必先仔细阅读协议中的限制条款，避免违规（协议详情可在 GitHub 仓库中查看）。
写在最后
如果说 n8n 是给自动化爱好者准备的“瑞士军刀”——灵活、便捷，适合处理简单的个人自动化需求；那么 Refly 更像是给 AI 工程师、企业团队准备的“标准化产线”——严谨、可控、可复用，专注于解决 Agent 从 Demo 到企业级落地的核心难题。
它不追求“炫技”，而是实实在在地解决 AI 自动化落地中的痛点：用 Vibe 模式降低开发门槛，用可干预运行时解决不可控问题，用原生导出功能融入现有开发流程，最终实现“把非结构化的 AI 灵感，变成结构化的、可治理的企业资产”。
项目地址与资源
本文介绍的是 Refly 开源技术架构，仅供技术研究与效率提升参考，不涉及任何违规使用建议。
✅ 项目地址：GitHub – refly-ai/refly（可直接访问仓库，下载源码、查看详细文档和 Demo 教程）
⚠️ 免责声明
本文介绍的是开源软件架构，仅供技术研究与学习使用。请在遵守相关开源协议及 API 服务商使用条款的前提下，进行部署与使用。本人不提供任何绕过 API 限制、违规抓取数据或违反相关法律法规的操作建议，由此产生的一切责任，由使用者自行承担。