GitHub 传送门： https://github.com/Eleven-M/flowmind

觉得不错的话，点个 Star 支持一下！

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前言

作为开发者，你有没有遇到过这些场景？

❌ 每次查日志都要重复："用顺序列表格式，显示 URL、入参、响应..."
❌ 每次代码审查都要强调："先检查安全漏洞，再检查代码质量..."
❌ 排查问题时：SLS 查日志 → RDS 查数据 → 代码库定位 → YApi 查接口...
❌ 宝贵的调试经验，项目结束就丢了...

每天浪费 20-30% 的时间在重复的事情上，这让我很不爽。

于是，我开发了 FlowMind —— 一个能学习你工作方式的 AI Agent。

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FlowMind 是什么？

简单来说：你教它一次，它记住一辈子。

第一次：你告诉 FlowMind "查询日志用顺序列表格式"
之后每次：FlowMind 自动使用顺序列表格式，不用你再说

但这只是冰山一角。FlowMind 的核心能力远不止于此：

🔌 深度集成主流开发平台

平台	集成能力
📖 语雀	设计文档同步、知识库管理
📊 阿里云 SLS	日志实时查询、TraceID 链路追踪
🗄️ 阿里云 RDS	数据库连接、数据读取验证
📋 YApi	API 文档同步、接口测试
🐙 GitHub	代码仓库管理、PR 审查

🚀 一站式问题解决流程

以前排查一个线上问题需要 10+ 步骤：

登录 SLS → 查日志 → 找 traceId → 查链路 → 连 RDS → 查数据 → 定位代码 → 修改 → 部署 → 写文档

现在只需要 1 个命令：

flowmind "排查线上问题 traceId abc123"

FlowMind 自动完成：SLS 查询 → 链路追踪 → RDS 数据验证 → 代码定位 → 修复建议

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核心特性

1. 多源代码定位

支持三种模式，自动读取和定位代码：

• 📁 本地模式 - 直接读取本地代码库

• 🔌 MCP 模式 - 通过 MCP 协议连接远程仓库

• 🔐 SSH 模式 - SSH 连接服务器读取代码

2. RAG 智能检索

基于历史数据的智能匹配，越用越懂你：

历史数据收集 → 知识库构建 → 智能检索匹配 → 上下文生成 → 自动应用

3. 学习反馈机制（自我进化）

Syntax error in graphmermaid version 8.8.3

ERROR: [Mermaid] Lexical error on line 3. Unrecognized text. ...执行] B --> C{你纠正了？} C -->|是| D[记录 ----------------------^

三种学习方式：

• 纠正学习："不对，用表格格式" → 自动记住

• 场景学习："排查问题先查错误再查链路" → 记录工作流

• 偏好学习："用中文回复" → 记录语言偏好

4. 全局配置初始化

一次配置，永久生效：

flowmind init
# 配置资源连接、学习偏好、输出格式
# 之后再也不用重复设置

5. Token 优化

通过映射文件减少 token 消耗，降低 AI 调用成本 60%+。

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11 个核心技能

FlowMind 内置了 11 个专业技能，覆盖开发全流程：

📊 分析类

• log-audit - 日志审计、TraceID 链路追踪、性能分析

• project-review - 项目审查、依赖分析、安全审计、技术债务评估

• git-review - Git 审查、提交质量分析、风险评估

🔌 集成类

• resource-bind - 数据库/Redis/API 连接管理

• api-sync - API 文档生成、OpenAPI/Swagger 规范、SDK 生成

• data-validation - 数据验证、业务逻辑验证、状态机验证

🛠️ 质量类

• code-review - 代码审查、SQL 注入检测、XSS 漏洞扫描

• archive-change - 变更归档、自动生成变更摘要、知识库条目

⚡ 自动化

• auto-flow - 工作流自动化、并行执行、条件分支、团队共享

🧠 智能类

• learning-engine - 学习引擎、纠正学习、场景学习、知识图谱构建

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使用场景

场景 1：线上问题排查

# 传统方式：10+ 步骤，30+ 分钟
# FlowMind 方式：1 个命令，5 分钟
​
flowmind "排查线上问题 traceId abc123"
# → SLS 查询 → 链路追踪 → RDS 数据验证 → 代码定位 → 修复建议

场景 2：代码审查

# 设置标准（只需一次）
flowmind "代码审查先检查安全漏洞，再检查代码质量，最后检查性能"

# 每次审查都遵循你的标准
flowmind "审查这个 PR"

场景 3：API 文档同步

flowmind "从代码注释生成 API 文档"
flowmind "同步接口到 YApi"
flowmind "同步 API 文档到语雀"

场景 4：数据验证

flowmind "验证订单表数据完整性"
# → 引用完整性 → 数据类型 → 业务逻辑 → 状态机

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快速开始

安装

npm install -g flowmind

初始化

flowmind init

开始使用

# 第一次 - 教 FlowMind 你的偏好
flowmind "查询 traceId 日志，用顺序列表格式"

# 下次 - FlowMind 自动记住！
flowmind "查询 traceId abc123 的日志"
# → 自动使用顺序列表格式 ✓

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架构设计

FlowMind 采用分层架构设计：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      FlowMind Agent                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  场景匹配器  │  学习引擎  │  技能加载器  │  配置管理器     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    技能系统（11 个核心技能）                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│              MCP 集成层（语雀/SLS/RDS/YApi/GitHub）         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│              数据持久层（学习记录/场景映射/配置信息）          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心模块：

• core/ - 核心引擎（学习引擎、场景匹配、技能加载、配置管理）

• skills/ - 11 个核心技能模块

• learning/ - 学习存储（记录、场景映射）

• templates/ - 输出模板

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为什么选择 FlowMind？

特性	FlowMind	其他 AI 工具
学习能力	✅ 从纠正中学习，自我进化	❌ 每次都要重复指令
工具集成	✅ 深度集成 5 大平台	⚠️ 有限集成
问题解决	✅ 一站式解决	❌ 需要手动切换
数据持久化	✅ 本地永久存储	❌ 会话结束即丢失
Token 优化	✅ 映射文件优化	❌ 消耗高
经验沉淀	✅ 永久保留复用	❌ 无法保留

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越用越智能

FlowMind 的核心理念：越多人使用，越智能！

每个人的工作习惯 → 汇聚成智能知识库
你的每一次使用 → 让 FlowMind 更懂开发者
你的每一次纠正 → 帮助所有人提升效率

参与共建

1. 使用并反馈 - 用 FlowMind 完成日常工作

2. 分享工作流 - 将你定义的工作流分享给团队

3. 贡献代码 - 添加新技能、改进学习算法

4. 传播理念 - 让更多开发者知道 FlowMind

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开源地址

GitHub： https://github.com/Eleven-M/flowmind

邮箱： 13060993305@163.com

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总结

FlowMind 不仅仅是一个 AI 工具，它是一个能学习、能进化、能协作的智能开发伙伴。

它解决的核心问题是：让 AI 适应你，而不是你适应 AI。

如果你也厌倦了重复指令，欢迎试用 FlowMind。

学习一次，永远流畅。

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GitHub 传送门： https://github.com/Eleven-M/flowmind

如果觉得不错，点个 Star 支持一下！也欢迎提交 Issue 和 PR。