GraphyLoop

GraphyLoop 是一套一条命令即可安装的 Agent 工作流工具包，面向 AI 编码 Agent：它将 Claude Code、OpenCode、Codex、Cursor、Gemini CLI、Oh My Pi 和 DeepSeek Harness 接入 Workflow v3（优先内联、仅一轮并行、完成前提供证明）、一支由 25 个 Agent 组成的团队、持久记忆、Agent Skills 和 MCP 服务。它也以 Claude Code 插件和 MCP Registry 服务的形式发布。零依赖。

落地页 · npm · Harness 指南 · 参考文档 · llms.txt

快速开始

选择以下三种安装方式之一：

1. npx 安装程序（全部 7 种 Harness）

npx graphyloop        # a bare command installs — it wires every harness it detects
# restart your harness, open a real project, then ask your agent:
/chadi-init

需要 Node.js ≥ 20。如果是在一台尚未安装任何 Harness 的全新机器上，GraphyLoop 会接入全部七种，让你无论先打开哪一种都能立即使用。使用 --harness claude,omp 指定目标。不会向工作区写入任何内容——所有文件都位于主目录配置中（~/.graphyloop/，以及各 Harness 自己的目录）。

2. Claude Code 插件市场

在 Claude Code 中：

/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop
/plugin install graphyloop@graphyloop
# then start the workflow with:
/graphyloop:chadi-init

市场清单位于 .claude-plugin/marketplace.json，插件位于 integrations/claude-code/（15 个 /graphyloop:chadi-* 命令、26 个 Agent、3 个核心技能，以及 graphyloop MCP 服务）。Claude Code 请使用插件或 npx graphyloop --harness claude，不要同时使用二者（同时安装会注册重复的工具和 Agent）。

3. MCP Registry

服务名称：io.github.chadixearth/graphyloop（server.json）。任何可从官方 MCP Registry 解析服务的 MCP 客户端，都会通过以下方式经由 stdio 运行 graphyloop npm 包：

npx -y graphyloop mcp

支持的运行环境

运行环境	--harness	检测条件	GraphyLoop 的接入方式	启动工作流
OpenCode	opencode	~/.config/opencode/	插件（graphyloop_* 工具）+ 26 个 Agent + 15 个 /chadi-* 命令 + AGENTS.md	/chadi-init
Claude Code	claude	~/.claude/ 或 ~/.claude.json	MCP 服务 + 26 个 Agent + 15 个命令 + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md（也可改为安装 Claude Code 插件）	/chadi-init（插件：/graphyloop:chadi-init）
Codex	codex	~/.codex/	MCP 服务 + 15 个提示词 + ~/.agents/skills/ 中的内置技能 + AGENTS.md	/prompts:chadi-init
Cursor / Windsurf	cursor	~/.cursor/	MCP 服务 + ~/.agents/skills/ 中的内置技能（工作流从 graphyloop-workflow 技能加载；项目初始化会写入 <project>/AGENTS.md）	提出请求：“运行 graphyloop 工作流初始化”
DeepSeek Harness	dsh	~/.dsh/ 或 $DSH_HOME	MCP 服务 + 26 个角色提示词 + graphyloop-squad 技能 + AGENTS.md	加载 graphyloop-squad 技能
Oh My Pi	omp	~/.omp/	~/.omp/agent/mcp.json 中的 MCP 服务 + 26 个小组 Agent + 技能；仅在没有 AGENTS.md 时才会添加	提出请求：“运行 graphyloop 工作流初始化”
Gemini CLI	gemini	~/.gemini/	~/.gemini/settings.json 中的 MCP 服务 + /chadi-* TOML 命令 + ~/.gemini/skills/ 中的内置技能；仅在没有 GEMINI.md 时才会添加	/chadi-init

各运行环境的文件位置、验证方式、dsh 说明，以及 Gemini CLI 登录方式变更（个人 Google 账号登录已于 2026 年 6 月 18 日停止工作；API 密钥仍然有效）：docs/harnesses.md。

使用任何 AI 助手进行设置（复制并粘贴）

将下面的区块粘贴到你的 AI 运行环境中 — 它会自行安装、验证（GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK）并生成报告。原始文本：docs/SETUP-PROMPT.md。

You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.

Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.

Steps:
1. Prerequisites:
   - Run `node --version` — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.
   - Detect which harnesses exist on this machine (check for any of): ~/.config/opencode/  (OpenCode), ~/.claude.json or ~/.claude/  (Claude Code), ~/.codex/  (Codex), ~/.cursor/  (Cursor / Windsurf), ~/.dsh/ or $DSH_HOME  (DeepSeek Harness / `dsh`), ~/.omp/  (Oh My Pi / `omp`), ~/.gemini/  (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.
2. Install:
   - Run:  npx --yes graphyloop
     (a bare `graphyloop` is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)
   - To target specific harnesses:  npx --yes graphyloop --harness claude,omp   (names: opencode, claude, codex, cursor, dsh, omp, gemini)
   - Optional Claude Code plugin path (use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude`, not both): inside Claude Code run `/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop` then `/plugin install graphyloop@graphyloop`.
   - If npx asks "Ok to proceed?", answer yes. If npx is missing, stop and tell the user to install Node.js 20+ (npx ships with npm).
3. Verify — every applicable check must pass:
   - `npx --yes graphyloop doctor` prints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES <n>, run the `fix:` command it shows for each unwired row, then run doctor again.
   - Core engine files exist: ~/.graphyloop/graphyloop/cli.mjs , ~/.graphyloop/mcp-server.mjs , ~/.graphyloop/lib/mcp.mjs , ~/.graphyloop/lib/engine.mjs .
   - OpenCode (if present): ~/.config/opencode/opencode.json contains plugin entries "./plugins/graphyloop/plugin.js" and "./plugins/server-guard/plugin.js", and ~/.config/opencode/agents/ contains 26 .md files.
   - Claude Code (if present): ~/.claude.json has an mcpServers.graphyloop entry, ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md exists, and ~/.claude/agents/ is populated (unless using the Claude Code plugin instead).
   - Codex (if present): ~/.codex/config.toml contains a [mcp_servers.graphyloop] section, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists.
   - Cursor (if present): ~/.cursor/mcp.json has a "graphyloop" entry, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists (Cursor uses no home rules file; the workflow loads from ~/.agents/skills/graphyloop-workflow).
   - DeepSeek Harness (if present): ~/.dsh/cordis.patch.yml contains a row `id: graphyloop-mcp` naming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check: `dsh --profile headless --dump-config` prints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcp__graphyloop__<name> (e.g. mcp__graphyloop__swarm_state).
   - Oh My Pi (if present): ~/.omp/agent/mcp.json has mcpServers.graphyloop, and ~/.omp/agent/agents/ holds the squad .md files. An existing ~/.omp/agent/AGENTS.md is intentionally kept — the workflow then loads from the bundled skill graphyloop-workflow.
   - Gemini CLI (if present): ~/.gemini/settings.json has mcpServers.graphyloop, ~/.gemini/commands/chadi-init.toml exists, and graphyloop-workflow/SKILL.md exists in ~/.gemini/skills/ (or ~/.agents/skills/ when Codex/Cursor is also installed). An existing ~/.gemini/GEMINI.md is intentionally kept.
   - If any check fails: re-run the install with --force (automatic backups) and re-verify. Still failing? Report the exact error and stop.
4. Wrap up: tell the user to RESTART their harness (close/reopen the terminal or editor), open a real project (not their home directory), and start the workflow: ask for /chadi-init (OpenCode, Claude Code, Gemini CLI — or /graphyloop:chadi-init with the Claude Code plugin), /prompts:chadi-init (Codex), or "run the graphyloop workflow init" (Oh My Pi, Cursor, Windsurf). In the DeepSeek Harness there are no slash commands: ask the agent to load the `graphyloop-squad` skill instead. Give a one-line summary of what was installed.

Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.

工作流的运行方式

工作流 v3 不依赖特定运行框架：同一组 12 条规则适用于 OpenCode、Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、DeepSeek Harness、Oh My Pi 和 Gemini CLI。

flowchart LR
  A[Recall<br/>memory_search] --> G0[Goal + proof<br/>state what & check]
  G0 --> B{Size the work}
  B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit<br/>any mix of layers]
  B -- "2+ independent slices<br/>(~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract<br/>ctx-slug.md + contract-slug.md]
  C --> D[One wave<br/>1–3 lanes, driver keeps a slice]
  D --> E[Proof, not claims<br/>run it, real browser / URL]
  I --> E
  E --> F[Report<br/>Changed / Files / Verified / Skills / Blocked]
  F --> G[Record<br/>memory_store + why & commit/PR]

1. 先回忆，最后记录 — 规划前调用 memory_search；完成后调用 memory_store，用一行精炼内容记录，包括 原因 以及成果合入的 commit/PR。
2. 先明确目标和验证方式 — 说明最终状态、可衡量的验证方式，以及不得破坏的不变量（“提示词描述目标，而非实现方式”；绝不为通过测试而削弱测试）。
3. 优先内联处理（经衡量后） — 最多处理 8 个已知文件，可涉及任意层；适用于已知代码，或可通过一轮批量读取定位的代码。派发任务会让主驱动等待数分钟，而内联编辑只需几秒。
4. 仅当存在 2 个或更多各需约 5 分钟以上的独立部分时才并行 — 1–3 条工作线（最多 4 条），文件严格互不重叠；主驱动保留最大或耦合最紧密的部分，并在工作线运行时着手构建。
5. 派发前准备上下文包 — 编写 ctx-<slug>.md（包含 path:line、当前代码和可复用的模式），让工作线直接开始编辑，而不是重新摸索。
6. 冻结契约 — contract-<slug>.md 是唯一允许跨工作线依赖的内容。
7. 节省轮次 — 批量读取，第 5 轮前开始首次编辑，在约 20 轮内完成（40 轮以上说明任务划分不当）。
8. 隔离冲突因素 — 运行服务器、数据库或浏览器的工作线应使用独立的 worktree、端口和数据库名称。
9. 不轮询；安排后续检查 — 使用后台任务或工具的阻塞命令；部署后的检查通过运行框架的调度器/循环机制执行（例如 Claude Code 的 /loop 或 /schedule），绝不使用睡眠循环。
10. 提供证据，而非空口断言 — 提供先失败、后通过的测试；UI 提供真实浏览器截图；性能提供同一台机器上的前后数据；部署则确认线上 URL 能响应（不能只说“测试通过”，也不能只提供类型检查结果、“应该能用”或模拟运行）。
11. 按影响范围审查 — 仅在迁移、身份验证/RBAC、支付、密钥、租户边界、公共 API 契约及项目指定的核心文件变更时，安排审查/安全工作线；其他情况均以验证证据为准。
12. 报告以证据为先 — 变更 / 文件 / 已验证（命令 + 原样输出）/ 技能 / 阻塞项。

确保规则切实有效： 始终加载的规则要简短，详细流程则放在按需加载的技能中（渐进式披露）；通过对照组与实验组运行来检验工作流指南的效果，并删除无效规则；不要手动管理令牌（压缩机制可以正常工作），但要将压缩后仍需使用的内容持久化到文件（ctx-<slug>.md、contract-<slug>.md、记忆）中。对于海报、演示文稿、PDF 和视频，使用 Artifact wave 模式，先冻结 brief-<slug>.md，优先构建主视觉作品，再为每件产物分别安排一条工作线。

plan_feature MCP 工具会报告 inlineThreshold: 8，写入契约和上下文包，返回工作波次计划，并在每条构建工作线的任务说明末尾附上轮次节省说明。

功能

能力	描述
🐝 Swarm 编排	以分层 Swarm 拓扑启动、分配并跟踪 Agent——无需 API 密钥，状态存储在 <project>/.graphyloop/state.json
🧠 持久记忆	存储决策、模式、经验教训和事件；跨会话按关键词搜索。重启和压缩后仍然保留
🤖 25-Agent 小队	为探索、后端、前端、测试、安全、审查、重构、文档、数据、性能等领域提供专用 Agent（共 26 个 Agent 文件，包括驱动程序；参见小队成员）
🌊 Wave 规划器	一次调用即可将“我想要一个库存系统”转化为上下文包 + 合约 → 数据库 ∥ 后端 ∥ 前端 ∥ 测试 → 集成 → 测试 ∥ 类型检查 ∥ 安全 ∥ 性能 ∥ 审查 → 门控部署，并由引擎强制执行文件所有权和依赖关系
🔌 通用 MCP 桥接器	同一组 15 个 graphyloop 工具可在全部 7 种运行环境中使用——适用于任何支持 MCP 的运行环境
🧩 Claude Code 插件	使用 /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop 和 /plugin install graphyloop@graphyloop 从市场安装（integrations/claude-code/、.claude-plugin/marketplace.json）——包含 15 个 /graphyloop:chadi-* 命令、26 个 Agent、3 个核心技能和 MCP 服务
🗂️ MCP Registry	注册为 io.github.chadixearth/graphyloop（server.json），通过 GitHub OIDC 发布，并通过标准输入/输出运行 npx -y graphyloop mcp
📋 15 个斜杠命令	chadi-init · chadi-fast · chadi-review · chadi-plan · chadi-waves · chadi-db · chadi-deploy · chadi-audit · chadi-release · chadi-research · chadi-confusing · chadi-discuss · chadi-go · chadi-recall · chadi-skills
🔑 Supabase + Vercel 凭据	每个项目只需存储一次密钥（首次写入前执行 chmod 600，并加入 git 忽略），将其同步到框架读取的环境文件中，并在数据库/部署工作前进行预检。绝不会向模型返回值
📚 70 个内置技能（Agent Skills）	合约优先的 Wave、API 加固、前端安全、无障碍访问、Web 性能、依赖项审计、Supabase、Vercel、密钥、记忆、工作流本身，以及设计、研究、GSAP 和 three.js 技能包。安装到 ~/.agents/skills，供 Codex 和 Cursor 使用（跨工具的 Agent Skills 目录，GitHub Copilot/VS Code 和 Gemini CLI 也会读取）。绝不会覆盖已有技能（详情）
🔒 配置安全	每次写入前创建带时间戳的备份，绝不覆盖你的配置键，重复运行保持幂等，卸载时仅移除字节完全相同的副本
🪟 Windows 卡顿防护	在 Agent 会话中运行 npm run dev 不再冻结当前轮次：server-guard 启动服务时不会继承工具的标准输出管道，因此调用会在数毫秒内返回，而服务继续运行
⚡ 零依赖	纯 Node（≥ 20），运行时无需 npm 包，无 Shell 脚本——在所有平台上的安装方式相同。采用 MIT 许可证

仅使用运行环境 vs + GraphyLoop

能力	仅使用运行环境	+ GraphyLoop
Agent 协作	隔离会话	共享记忆的 Swarm
编排	手动	Workflow v3：内联处理 ≤ 8 个文件、上下文包、冻结合约、一个并行 Wave、25-Agent 小队
记忆	仅限会话	持久、可搜索，重启后仍然保留
多运行环境	一个工具、一份规则文件	在 7 种运行环境中使用同一工作流
交付规范	临时处理	以证据为先、以证明而非声称为准的报告
设置	为每种工具手写规则	npx graphyloop、Claude Code 插件或 MCP Registry
安全性	—	优先备份的配置合并、按内容匹配卸载

常见问题

什么是 GraphyLoop？

GraphyLoop 是一套面向 AI 编码 Agent 的一键式 Agent 工作流工具包。它会在你已有的运行环境中安装一支由 25 个 Agent 组成的小队、并行波次规划、持久化记忆和 MCP 服务。它采用开源 MIT 许可，且没有运行时依赖。

Workflow v3 有哪些变化？

Workflow v3（12 条规则）将经测量的内联阈值提高到最多 8 个已知文件（plan_feature 中的 inlineThreshold: 8）；只有在存在 2 个或更多各需约 5 分钟以上的独立切片时才会分派任务，同时由主执行者负责最大的切片或耦合度最高的切片；将轮次控制收紧至约 20 轮（第 5 轮前完成首次编辑）；新增关于预先明确目标和证明、隔离冲突资源（工作树、端口、数据库）、安排后续任务而非轮询、以证明而非声明为准，以及按影响范围审查的明确规则；并新增“让规则经得起检验”一节，涵盖渐进式披露、对照规则测试，以及可安全应对上下文压缩的文件持久化。

我可以将 GraphyLoop 安装为 Claude Code 插件吗？

可以。在 Claude Code 中运行 /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop，然后运行 /plugin install graphyloop@graphyloop。该插件（integrations/claude-code/）会安装 15 个 /graphyloop:chadi-* 命令、26 个 Agent、3 项核心技能（graphyloop-workflow、graphyloop-waves、swarm-memory）和 graphyloop MCP 服务。请使用该插件或运行 npx graphyloop --harness claude，不要同时使用，以免出现重复的工具和 Agent。

GraphyLoop 已加入 MCP Registry 吗？

是。它以 io.github.chadixearth/graphyloop 注册（定义于 server.json），并通过 npx -y graphyloop mcp 使用 stdio 运行 npm 包 graphyloop。任何可从 MCP Registry 解析服务的 MCP 客户端都可以通过该名称安装它。

GraphyLoop 符合 Agent Skills 标准吗？

是。每项内置技能都是包含 SKILL.md 清单的目录；--harness codex 和 --harness cursor 会将全部 70 项内置技能安装到 ~/.agents/skills，这是 Codex 和 Cursor 读取的跨工具用户技能目录（GitHub Copilot / VS Code 也能识别，并且 Gemini CLI 将其识别为别名）。更新时会刷新未修改的随附技能，保留你编辑过的技能；卸载时，只有在没有其他使用该目录（codex、cursor）的 GraphyLoop 运行环境仍处于安装状态时，才会从 ~/.agents/skills 中移除未修改的技能。

GraphyLoop 支持 Claude Code、Cursor 和 Gemini CLI 吗？

支持。对于 Claude Code，它会在 ~/.claude.json 中注册 MCP 服务，安装 26 个 Agent 文件、15 个 /chadi-* 斜杠命令、技能，以及位于 ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md 的工作流规则（也可以改用 Claude Code 插件安装——二选一，不要同时使用）。对于 Cursor 和 Windsurf，它会将 MCP 服务添加到 ~/.cursor/mcp.json，并将 70 项内置技能安装到 ~/.agents/skills/——Cursor 会忽略 .cursor/rules/ 中的纯 .md 文件，并在设置界面中管理全局用户规则，因此不会写入规则文件；工作流会从 ~/.agents/skills/ 中的 graphyloop-workflow 技能加载（在项目中运行工作流初始化则会写入 <project>/AGENTS.md）。对于 Gemini CLI，它会将 MCP 服务添加到 ~/.gemini/settings.json，将命令作为 TOML 文件安装到 ~/.gemini/commands/，并将内置技能安装到 ~/.gemini/skills/（如果存在 Codex/Cursor，则会改用 ~/.agents/skills/），且不会覆盖现有的 GEMINI.md。注意：自 2026 年 6 月 18 日起，Google 不再为 Gemini CLI 提供个人 Google 账号登录服务（“This client is no longer supported for Gemini Code Assist for individuals”）；使用 Gemini API 密钥、Vertex AI 或 Code Assist Standard/Enterprise 许可证仍可正常使用，但 Google 面向个人用户的后继产品 Antigravity CLI（agy）目前尚不受支持。

还支持哪些其他 harness？

总共支持 7 个：OpenCode、Claude Code、Codex、Cursor、DeepSeek Harness（dsh）、Oh My Pi（omp）和 Gemini CLI。对于 Codex，GraphyLoop 会在 ~/.codex/config.toml 中配置 [mcp_servers.graphyloop]，安装 15 个 /prompts:chadi-* 提示词、AGENTS.md，以及 ~/.agents/skills/ 中捆绑的 70 个技能。任何其他支持 MCP 的工具，都可以通过 npx graphyloop mcp 或 MCP Registry 中的 io.github.chadixearth/graphyloop 使用同一服务。请参阅 docs/harnesses.md，了解具体会写入哪些位置。

GraphyLoop 免费吗？

是的。它采用 MIT 许可证，可免费使用、分叉和修改。它使用你当前 harness 已有的模型；GraphyLoop 本身不收取订阅费或使用费。

GraphyLoop 需要 API 密钥吗？

不需要。群体、记忆和 MCP 工具都可在本地运行，无需 API 密钥。唯一可选的密钥是 DEEPSEEK_API_KEY，用于让引擎直接调用 DeepSeek；没有任何功能依赖它。

它与普通的 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 有什么不同？

规则文件是供单个工具读取的静态文本。GraphyLoop 则通过 MCP 服务添加了一个实时引擎（持久化记忆、用于编写契约和上下文包的波次规划器、任务和文件所有权跟踪）以及一个包含 25 个 Agent 的小队，并将相同的工作流安装到 7 个 harness 中，而不是只安装到一个。

如何卸载 GraphyLoop？

运行 npx graphyloop uninstall。它会移除自己添加的 MCP 条目，以及内容仍与所提供版本逐字节相同的 Agent、命令、技能和规则文件。当没有工具使用核心组件时，它会移除 ~/.graphyloop/ 中的核心文件；使用 --harness <name> 则只移除一个工具，其他工具不受影响。对于 ~/.agents/skills/，只有在没有 Codex、Cursor 或 Gemini CLI 安装仍在使用这些未修改副本时，才会移除它们。任何经你编辑的内容和所有备份都会保留。

GraphyLoop 会将我的数据发送到其他地方吗？它支持 Windows 吗？

不会向任何地方发送数据：状态和记忆以普通文件形式存储在 <project>/.graphyloop/ 中，MCP 服务通过 stdio 在本地运行，存储的凭据权限为 chmod 600，且绝不会返回给模型。它支持 Windows、macOS 和 Linux；CI 会在 Node 20、22 和 24 上测试这三种系统。在 Windows 上，服务守护程序会防止 npm run dev 卡住 Agent 会话。

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MCP 工具

安装后，任何兼容 MCP 的运行环境都可以调用：

工具	用途
agent_spawn	启动一个蜂群 Agent — coder、tester、reviewer、architect、explorer、security、coordinator、frontend、data
agent_list	列出蜂群 Agent
plan_feature	将功能请求转换为波次计划 — 契约 → 并行构建者 → 集成 → 并行验证者 → 门控部署，并为每条泳道指定文件所有权、验收检查和 dependsOn
task_distribute	在蜂群中分配任务。遵循 wave 和 dependsOn，并通过 dispatchNow（可安全分发）与 blocked（附带 waitingOn）说明当前状态
task_record	记录任务结果（更新 Agent 指标，并报告该结果解除了哪些阻塞）
swarm_state	蜂群状态 + 记忆数量 + 各波次中就绪/受阻任务
memory_store	持久化一条记忆 — decision、pattern、lesson、event、task
memory_search	按关键词搜索已存储的记忆 — 按匹配质量排序并偏重近期内容，可选 type 筛选器
memory_forget	按 ID 删除一条记忆，这样可以纠正错误经验，而不是让它被永远回忆起来
secrets_status	Supabase/Vercel 凭据的脱敏就绪情况报告 — 哪些密钥存在、各自来自哪里、缺少什么。绝不返回任何值
secrets_set	将一项凭据存储到 <project>/.graphyloop/secrets.json（权限设为 600，首次写入前加入 git 忽略）
env_sync	将已存储的凭据写入框架读取的环境文件，仅为公开密钥添加公开别名，刷新不含值的 .env.example，并检查 .gitignore
preflight	针对 db / deploy 的就绪检查和有序命令计划 — 阻塞项、警告，以及每个破坏性步骤的门控。不会执行任何操作
skills_status	实际已安装的技能（项目、OpenCode、Claude、~/.agents/skills、Oh My Pi、Gemini 和 dsh 根目录）、已提供的技能、以及缺失的已引用技能 — 让 Agent 如实说明技能缺口，而不是伪装成拥有某项技能
shutdown	正常停止蜂群

状态和性能详情：docs/reference.md。随时验证连接：

npx graphyloop doctor   # ends with GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK when every present harness is wired
claude mcp list         # look for: graphyloop ... √ Connected
codex mcp list          # look for: graphyloop ... enabled

小队（25 个 Agent）

角色	Agent
指挥	agent-chadi — 运行 5 道关卡工作流的主 Agent
探索	chadi-explorer · graphcrew-investigator
实现	chadi-backend · chadi-frontend · chadi-integrator · graphcrew-builder · graphcrew-fixer · chadi-refactor
验证	chadi-test · chadi-quality · chadi-reviewer · graphcrew-reviewer
安全	chadi-security
架构与规划	chadi-architect · chadi-think · chadi-council
数据与 DevOps	chadi-data · chadi-devops
文档与媒体	chadi-docs · chadi-vision · story-video-automator
记忆与元工作	chadi-memory · chadi-agent-writer · chadi-performance

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CLI 参考

npx graphyloop                      # same as: install — wires every detected harness
npx graphyloop install [--harness opencode|claude|codex|cursor|dsh|omp|gemini|all]   # comma list ok: --harness claude,omp
                       [--force] [--skip-agents] [--skip-workflow]
                       [--no-config-merge] [--config-dir DIR] [--graphyloop-dir DIR]
npx graphyloop update [--check]     # refresh an existing install in place
npx graphyloop doctor               # per harness: present / wired / fix: — ends GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK
npx graphyloop status [--json]      # swarm status via the graphyloop engine
npx graphyloop uninstall            # remove only what graphyloop added
npx graphyloop mcp                  # run the MCP server directly (stdio)

标志	含义
--harness	opencode / claude / codex / cursor / dsh / omp / gemini / all，或逗号分隔的列表 — 默认：所有检测到的 harness（全新机器上为全部七种）
--home DIR	安装到其他主目录（用于测试、容器）。优先级也高于 $DSH_HOME，因此沙盒运行无法访问真实的 harness 主目录
--force	覆盖现有的 graphyloop 文件（先将旧副本备份为 *.bak-<timestamp>）
--check	仅适用于 update：报告版本/文件差异并退出，不写入任何内容。install 不支持试运行 — install --check / --dry-run 会以状态码 1 退出；使用 graphyloop doctor 预览
--skip-agents / --skip-workflow	跳过 Agent/提示词或规则文件
--no-config-merge	绝不修改 opencode.json、.claude.json、config.toml、mcp.json、settings.json、cordis.patch.yml

不带命令时，裸安装标志（--home、--harness、--force 等）仍会执行安装；但任何其他标志（--check、--dry-run、--json，或像 --doctor 这样的拼写错误）都会以状态码 1 退出，并显示 unknown option … (no command given)，且不会写入任何内容；请指定命令（graphyloop doctor、graphyloop update --check）。在明确指定命令时，未知标志会被忽略。

安全保证（均由测试覆盖）：

• 绝不覆盖现有配置项 — 插件列表、命令、MCP 服务、default_agent 和模型均会原样保留。
• 每次写入前都会创建带时间戳的备份。
• 重复运行始终安全（幂等）。
• 卸载时只会删除与随附副本逐字节相同的文件 — 你编辑过的文件会保留。
• 即使使用 --force，也会保留现有的 Oh My Pi AGENTS.md 或 Gemini CLI GEMINI.md；此时工作流会从打包的 graphyloop-workflow 技能加载。

更新

npx -y graphyloop@latest update           # refresh the install in place
npx graphyloop update --check             # report the drift, write nothing
npx graphyloop doctor                     # installed core version vs this package

update 只会在已安装 graphyloop 的工具中刷新 graphyloop。你从未添加过它的工具会保持不变，而 --harness <name> 可用于添加一个工具。它会覆盖 graphyloop 自有文件（先创建带时间戳的备份）、修复缺少较新模块的核心目录树，并保留你的配置项、自有插件和已编辑文件。--check 会打印 up-to-date / update-available / incomplete / not-installed（添加 --json 可获取机器可读的结果），且不会修改任何内容。如果某个 harness 中的 graphyloop 工具“消失了”，但该 harness 的其他配置正常，请先运行 doctor 检查。

卸载

npx graphyloop uninstall                    # every tool
npx graphyloop uninstall --harness omp      # just one tool; the others keep working

删除已安装的 Agent/提示词/命令和添加的 MCP 条目，同时保留你的配置项、自有文件和所有备份。共享核心目录（~/.graphyloop/）会在最后一个使用它的工具卸载时一并删除。

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更多文档

文档	内容
docs/harnesses.md	各 Harness 的文件位置、后续步骤、验证和 dsh 说明
docs/reference.md	MCP 服务内部机制与基准测试、配置、技能、故障排查、开发、发布和完整版本历史
docs/SETUP-PROMPT.md	适用于任何 AI Harness 的复制粘贴式设置提示词
llms.txt	供 AI 答案引擎使用的机器可读站点摘要
CHANGELOG.md · CONTRIBUTING.md	发布说明 · 贡献指南

0.6.0 新增 — Workflow v3 + 新渠道： 12 条规则的 Workflow v3（inlineThreshold: 8，仅在存在 2 个或更多独立任务切片时进行分派，同时由主驱动者保留一个切片，约 20 轮的精简流程，隔离会发生冲突的部分，安排后续工作，以证据而非声明为准，按影响范围进行审查，让规则经得起检验）；Claude Code 插件市场（.claude-plugin/marketplace.json、integrations/claude-code/）；MCP Registry 服务 io.github.chadixearth/graphyloop（server.json）；以及 Agent Skills 标准（Codex 和 Cursor 使用 ~/.agents/skills）。发布说明见 CHANGELOG.md，版本历史见 docs/reference.md。

为何创建此项目

GraphyLoop 最初是个人配置——我每天使用的 Agent、规则和辅助脚本，用来规范 AI 编码会话；最初用于 OpenCode，后来也用于 Claude Code。它一直放在一个主目录里，由我手动复制到不同机器上，从未打算公开。

它变得足够实用后，继续私下使用就没什么意义了。这个仓库就是这套配置，我们将其打包好，让它可以通过一条命令安装到任何地方，而不必手动重新组装——相同的工作流、相同的团队、相同的记忆，现在与大家共享。欢迎使用、派生或挑选你喜欢的部分。欢迎提交 Issue 和 PR。

支持

资源	链接
源代码与 Issue	github.com/chadixearth/graphyloop
项目主页	chadixearth.github.io/graphyloop
软件包	npmjs.com/package/graphyloop
设置提示词（适用于任何 AI）	docs/SETUP-PROMPT.md
安装	npx graphyloop

许可证

MIT © 2026 Richard Legaspi (@chadixearth)