一、安装与卸载

1.1 系统要求

项目要求
Node.jsv22.0.0 或更高版本
内存4GB+
网络需要互联网连接

1.2 安装 Node.js

检查是否已安装:

node -v    # 需显示 v22.x 或更高
npm -v     # 需显示 10.x+

未安装时:

  • 访问 nodejs.org 下载 LTS 版本
  • 按默认设置安装,重启终端

1.3 安装 iFlow CLI

macOS / Linux(推荐一键安装)
# 一键安装脚本(自动处理所有依赖)
bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/iflow-ai/iflow-cli/raw/main/install.sh)"

或已有 Node.js 时使用 npm:

npm i -g @iflow-ai/iflow-cli@latest
Windows 安装
  1. 访问 nodejs.org 下载安装程序
  2. 运行安装程序,按默认设置完成
  3. 重启终端(CMD 或 PowerShell)
  4. 配置国内镜像(推荐):
    npm config set registry https://registry.npmmirror.com
    
  5. 安装 iFlow CLI:
    npm install -g @iflow-ai/iflow-cli
    

1.4 首次启动配置

iflow

认证方式选择:

选项说明适用场景
1. Login with iFlow (recommend)浏览器 OAuth 授权,自动获取 API Key推荐,大多数用户首选
2. Login with iFlow ApiKey手动粘贴已生成的 API Key多设备快速配置
3. OpenAI Compatible API接入第三方 OpenAI 格式 API企业用户、自建模型

推荐选择 1,按提示完成浏览器授权即可。

1.5 验证安装

iflow --version    # 查看版本
iflow              # 启动交互式终端

1.6 卸载

npm uninstall -g @iflow-ai/iflow-cli

# 清理配置(可选)
rm -rf ~/.iflow           # macOS/Linux
rmdir /s /q %USERPROFILE%\.iflow   # Windows

二、基础命令与快捷键

2.1 启动与退出

命令功能
iflow启动交互式 REPL
iflow "query"带初始提示启动
iflow -p "query"非交互模式执行
Ctrl+C退出 iFlow CLI

2.2 核心命令

命令功能示例
/helpAlt+G显示所有可用命令/help
/model <模型名>切换当前模型/model qwen3-coder
/config查看/修改配置/config
/logout退出当前账号/logout
/doctor检查安装环境/doctor
/init初始化项目,生成 IFLOW.md/init
/save保存当前会话/save
/load加载已保存会话/load
/restore撤销文件更改/restore
/demo启动研究工作流/demo

2.3 快捷操作符

符号功能示例
@文件名引用文件内容@src/main.js 帮我优化
!命令执行 Shell 命令!ls -la!npm test

2.4 MCP 相关命令

命令功能
/mcp查看 MCP 帮助
/mcp list列出已安装的 MCP 服务器
/mcp online在线浏览 MCP 市场
/mcp add <name>添加 MCP 服务器
/mcp remove <name>移除 MCP 服务器

三、模型配置与切换

3.1 首次选择模型

启动 iFlow 后,会提示选择模型:

Model Configuration
Please select the model you want to use.
Enter To Use Default selection: GLM 4.7

1. GLM-4.7 (recommend)
2. iFlow-ROME-30BA3B (Preview)
3. DeepSeek-V3.2
4. GLM-5
5. Qwen3-Coder-Plus
6. Kimi-K2-Thinking
7. MiniMax-M2.5
8. Kimi-K2.5
9. Kimi-K2-0905

推荐选择:

  • 通用场景:GLM-4.7(官方推荐,稳定均衡)
  • 编程开发:Qwen3-Coder-Plus 或 DeepSeek-V3.2
  • 长文本处理:Kimi-K2.5 或 Kimi-K2-Thinking

3.2 运行时切换模型

# 查看当前模型
>> /model

# 切换到指定模型
>> /model qwen3-coder
>> /model deepseek-v3.2
>> /model kimi-k2
>> /model glm-4.7

3.3 修改 API Key

方式 1:通过命令修改
>> /config
# 找到 apiKey 项,输入新值
方式 2:直接编辑配置文件

配置文件路径:

  • macOS/Linux:~/.iflow/settings.json
  • Windows:%USERPROFILE%\.iflow\settings.json

配置示例:

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "iflow",
  "apiKey": "your-new-api-key",
  "baseUrl": "https://apis.iflow.cn/v1",
  "modelName": "GLM-4.7"
}

3.4 完全重新配置

>> /logout    # 退出当前账号
# 然后重新启动 iflow,会再次显示认证选择界面

四、MCP 配置与使用

4.1 MCP 简介

MCP(Model Context Protocol)是 iFlow CLI 的扩展工具协议,用于连接外部服务和工具,让 AI 能够:

  • 调用本地命令和 API
  • 访问企业系统(飞书、云效、GitHub 等)
  • 实现端到端自动化(需求→代码→部署)

4.2 MCP 配置文件

编辑 ~/.iflow/settings.json,添加 mcpServers 字段:

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "iflow",
  "apiKey": "your-iflow-api-key",
  "baseUrl": "https://apis.iflow.cn/v1",
  "modelName": "GLM-4.7",
  "mcpServers": {
    "feishu": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@iflow-mcp/feishu-mcp", "--stdio"],
      "env": {
        "FEISHU_APP_ID": "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "FEISHU_APP_SECRET": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

4.3 飞书 MCP 完整配置

步骤 1:创建飞书应用
  1. 访问 飞书开放平台
  2. 创建企业自建应用
  3. 记录 App IDApp Secret
  4. 添加所需权限:
    • docs:document:read(读取文档)
    • docs:document:write(编辑文档)
    • im:message:send(发送消息)
    • calendar:calendar:read(读取日历)
  5. 发布应用并获取权限
步骤 2:配置 iFlow
{
  "mcpServers": {
    "feishu": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@iflow-mcp/feishu-mcp", "--stdio"],
      "env": {
        "FEISHU_APP_ID": "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "FEISHU_APP_SECRET": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "FEISHU_AUTH_TYPE": "tenant"
      }
    }
  }
}

环境变量说明:

变量名必填说明
FEISHU_APP_ID飞书应用 ID
FEISHU_APP_SECRET飞书应用密钥
FEISHU_AUTH_TYPEtenant(应用级)或 user(用户级)
步骤 3:验证连接
# 重启 iFlow
iflow

# 查看 MCP 状态
>> /mcp list
# 应显示 feishu 及相关工具
步骤 4:使用飞书功能
# 读取飞书文档
>> 读取飞书文档 https://xxx.feishu.cn/docx/xxx 并总结要点

# 发送群消息
>>"研发部"群发送消息:今日代码审查已完成

# 创建文档
>> 在飞书创建一个项目需求文档,包含背景、目标、排期

4.4 云效 MCP 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "yunxiao": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "alibabacloud-devops-mcp-server"],
      "env": {
        "YUNXIAO_ACCESS_TOKEN": "your-yunxiao-token"
      }
    }
  }
}

使用示例:

>> 查看当前云效组织下有哪些项目?
>> 在 bowen 项目下创建一个工作项:"实现用户登录功能"
>> 创建一条云效流水线并运行

五、Agent 配置与使用

5.1 Agent 简介

Agent 是 iFlow CLI 的专用智能体,针对特定场景优化,可以:

  • 封装特定领域知识
  • 绑定特定工具集(MCP)
  • 通过指令快速触发

5.2 创建自定义 Agent

目录结构
项目根目录/
├── .iflow/
│   ├── agents/                    # Agent 目录
│   │   └── feishu-bot/            # Agent 名称
│   │       └── agent.json         # Agent 配置
│   ├── commands/                  # 指令目录
│   │   └── feishu.md              # 触发指令
│   └── settings.json
└── IFLOW.md
Agent 配置文件

.iflow/agents/feishu-bot/agent.json

{
  "name": "feishu-bot",
  "description": "飞书办公助手,擅长文档处理、消息通知、日程管理",
  "tools": [
    "feishu_document_read",
    "feishu_document_write",
    "feishu_message_send",
    "feishu_calendar_query"
  ],
  "system_prompt": "你是飞书办公助手,可以帮助用户:\n1. 读取和编辑飞书文档\n2. 发送群消息和私聊\n3. 查询和创建日程\n4. 总结会议纪要和待办事项"
}
触发指令文件

.iflow/commands/feishu.md

---
name: feishu
description: "飞书办公助手,处理文档、消息、日程等飞书相关任务"
workflow_trigger: /feishu
agent_path: .iflow/agents/feishu-bot
---

5.3 使用 Agent

# 触发飞书 Agent
>> /feishu 查看我今天所有的飞书日程
>> /feishu 把这份代码审查报告发送到"后端开发">> /feishu 总结上周的会议纪要并提取待办事项

六、Skill / Workflow 配置与使用

6.1 Skill 与 Workflow 简介

概念说明
Skill具体的技能实现(如生成 PPT、分析代码)
Workflow触发 Skill 的指令和配置
Agent执行 Skill 的专用智能体

6.2 从市场安装 Workflow

iFlow 提供官方 Workflow 市场,一键安装:

# 基础语法
iflow workflow add "workflow-id"
常用 Workflow 安装
功能安装命令使用指令
PPT 生成iflow workflow add "pptx-rFQkrA"/pptx
Word 文档iflow workflow add "docx-rFQkrA"/docx
PDF 处理iflow workflow add "pdf-rFQkrA"/pdf
Excel 表格iflow workflow add "xlsx-rFQkrA"/xlsx
主题工厂iflow workflow add "theme-factory-rFQkrA"/theme-factory
算法艺术iflow workflow add "algorithmic-art-OTelrA"/algorithmic-art
Artifacts 构建iflow workflow add "artifacts-builder-OTelrA"/artifacts-builder
品牌规范iflow workflow add "brand-guidelines-OTelrA"/brand-guidelines
Canvas 设计iflow workflow add "canvas-design-OTelrA"/canvas-design

6.3 安装步骤

# 1. 安装 Workflow(以 PPT 为例)
iflow workflow add "pptx-rFQkrA"

# 2. 重启 iFlow CLI
# 按 Ctrl+C 退出,然后重新输入 iflow 启动

# 3. 使用工作流
>> /pptx 帮我创建一份产品介绍PPT,5页内容,包含市场分析

6.4 自定义 Skill 转 Workflow

将现有 Skill(如 Claude Code Skill)转换为 iFlow Workflow:

目录结构
项目根目录/
├── .iflow/
│   ├── agents/                    # Skill 核心文件
│   │   └── pptx/
│   │       ├── pptx.js
│   │       └── templates/
│   ├── commands/                  # 触发指令
│   │   └── pptx.md
│   └── settings.json
└── IFLOW.md
创建触发指令

.iflow/commands/pptx.md

---
name: pptx
description: "Presentation creation, editing, and analysis. When AI needs to work with presentations (.pptx files) for: (1) Creating new presentations, (2) Modifying content, (3) Working with layouts, (4) Adding speaker notes"
license: Proprietary
workflow_trigger: /pptx
agent_path: .iflow/agents/pptx
---
使用
>> /pptx 帮我生成一份季度汇报PPT

七、实用技巧速查

7.1 文件与上下文操作

技巧命令/用法说明
引用文件@文件名自动包含文件内容到提示词
多文件引用@file1 @file2一次分析多个文件
执行命令!命令直接运行 Shell 命令

7.2 项目管理

技巧命令说明
初始化项目/init创建 IFLOW.md 项目说明书
撤销更改/restore回滚 AI 做的文件修改
保存会话/save保存当前对话上下文
加载会话/load恢复历史对话

7.3 实战示例

# 示例 1:分析并优化代码
>> @src/app.js 帮我找出性能瓶颈并优化

# 示例 2:批量处理 + 分析
>> !find . -name "*.log" | head -5
>> 分析这些日志文件的错误模式

# 示例 3:初始化项目后开发
>> /init
>> 这是一个电商后台管理系统,使用 React + Node.js
>> @package.json 帮我检查依赖是否有漏洞

# 示例 4:研究新技术
>> /demo
>> 调研 2025 年前端性能优化最佳实践

# 示例 5:使用 PPT Workflow
>> /pptx 创建一份技术分享PPT,主题:AI 辅助编程实践

八、常见问题

Q1: iflow 命令未找到

解决: 重装后执行 npm link @iflow-ai/iflow-cli,或检查 Node.js 环境变量

Q2: API 密钥无效

解决: 检查 settings.jsonapiKey 是否有多余空格,或重新生成

Q3: MCP 未显示在列表中

解决:

  1. 检查 settings.json JSON 格式是否有效
  2. 确认 mcpServers 字段拼写正确
  3. 重启 iFlow CLI

Q4: 飞书认证失败

解决:

  1. 确认 App ID 和 App Secret 正确
  2. 检查应用是否已发布并可见
  3. 确认已添加所需权限

Q5: 连接超时

解决: 切换网络或配置代理

Q6: 权限拒绝(Windows)

解决: 以管理员身份启动终端


附录:配置文件完整示例

~/.iflow/settings.json

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "iflow",
  "apiKey": "iflow-your-api-key",
  "baseUrl": "https://apis.iflow.cn/v1",
  "modelName": "GLM-4.7",
  "mcpServers": {
    "feishu": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@iflow-mcp/feishu-mcp", "--stdio"],
      "env": {
        "FEISHU_APP_ID": "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "FEISHU_APP_SECRET": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "FEISHU_AUTH_TYPE": "tenant"
      }
    },
    "yunxiao": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "alibabacloud-devops-mcp-server"],
      "env": {
        "YUNXIAO_ACCESS_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

官方资源:

  • 文档中心:https://platform.iflow.cn/cli/quickstart
  • 开发者论坛:https://vibex.iflow.cn/t/topic/1057
  • Workflow 市场:https://platform.iflow.cn/cli/examples/

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