by catlog22
Intent-driven workflow orchestration for multi-agent AI development — adaptive lifecycle engine, self-reinforcing knowledge graph, and visual dashboard for Claude Code, Gemini, Codex & more
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/catlog22/maestro-flowLast scanned: 6/22/2026
{
"issues": [
{
"type": "npm-audit",
"message": "@hono/node-server: @hono/node-server: Middleware bypass via repeated slashes in serveStatic",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "express-rate-limit: Vulnerability found",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "fast-uri: fast-uri vulnerable to path traversal via percent-encoded dot segments",
"severity": "high"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "hono: Hono missing validation of cookie name on write path in setCookie()",
"severity": "high"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "ip-address: ip-address has XSS in Address6 HTML-emitting methods",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "path-to-regexp: path-to-regexp vulnerable to Denial of Service via sequential optional groups",
"severity": "high"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "postcss: PostCSS has XSS via Unescaped </style> in its CSS Stringify Output",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "qs: qs has a remotely triggerable DoS: qs.stringify crashes with TypeError on null/undefined entries in comma-format arrays when encodeValuesOnly is set",
"severity": "medium"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "vite: launch-editor: NTLMv2 hash disclosure via UNC path handling on Windows",
"severity": "high"
},
{
"type": "npm-audit",
"message": "ws: ws: Uninitialized memory disclosure",
"severity": "high"
}
],
"status": "WARNING",
"scannedAt": "2026-06-22T09:48:40.890Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true,
"promptInjectionRan": true
}maestro-flow is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by catlog22. Intent-driven workflow orchestration for multi-agent AI development — adaptive lifecycle engine, self-reinforcing knowledge graph, and visual dashboard for Claude Code, Gemini, Codex & more. It has 464 GitHub stars.
maestro-flow returned warnings in SkillsLLM's automated security scan. It has no critical vulnerabilities, but review the flagged issues in the Security Report section before adding it to your workflow.
Clone the repository with "git clone https://github.com/catlog22/maestro-flow" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
maestro-flow is primarily written in TypeScript. It is open-source under catlog22 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh maestro-flow against similar tools.
No comments yet. Be the first to share your thoughts!
Requires a passing catalog security scan. Resolve the flagged issues and resubmit to enable featuring.
说出你要做什么,Maestro 自动规划、调度、执行、验证。
大多数 AI 编程工具只能让一个 Agent 做一件事。 Maestro-Flow 让多个 Agent 协同完成从头脑风暴到部署上线的全流程 — 自适应决策引擎根据实际结果动态调整策略,知识图谱将每次执行的经验自动积累到下一次。
自适应编排 — Ralph v2 引擎读取项目状态,将自然语言意图分类到 40+ 种命令链,在关键节点根据实际执行结果动态决策:继续、回退、还是插入修复循环。不写 YAML,不配置管线。
跨后端调度 — 同一工作流中混用 Claude、Codex、Gemini、Qwen、OpenCode,四种编排模式按需组合:Delegate(异步委派)、Team(角色协作)、Wave(依赖并行)、Swarm(蚁群探索)。
知识自增强 — Agent 执行中发现的模式、陷阱、决策,自动持久化为 Spec 和 Knowhow。Hook 系统将相关知识注入后续 Agent 的提示词 — 项目越用越聪明。
长周期自校正 — Odyssey 系列命令运行数小时级的自主循环,每个检查点自适应调整策略,直到满足验收标准。
npm install -g maestro-flow
maestro install # 交互式选择安装组件
需要 Node.js ≥ 18 和 Claude Code CLI。多 Agent 工作流可选装 Codex CLI、agy CLI。
主入口。说出目标,Ralph 自动判断开发阶段、构建命令链、在 decision 节点动态调整:
/maestro-ralph-v2 "实现 OAuth2 认证,支持 refresh token"
# Ralph 自动构建链:analyze → plan → execute → verify → review → test
# 遇到失败 → 自动插入 debug → fix → retry 循环
# 遇到新项目 → 自动前置 brainstorm → blueprint
/maestro-ralph-v2 status # 查看当前会话进度
/maestro-ralph-v2 continue # 从 decision 暂停点恢复
/maestro-ralph-v2 -y "..." # 全自动,无需确认
意图输入 → Ralph 分类(40+ 链类型)
│
▼
brainstorm → blueprint(opt) → analyze → plan → execute → verify
◆ decision
review ── ◆ ── test ── ◆ ── milestone
◆ → 下一里程碑
三种质量模式控制管线深度:
| 模式 | 管线 | 适用场景 |
|---|---|---|
full |
verify → business-test → review → test-gen → test | 生产环境、安全关键 |
standard |
verify → review → test | 默认平衡 |
quick |
verify → CLI-review | 原型、热修 |
/maestro "添加用户资料页" # 意图路由,自动选链
/maestro-quick "修复重定向 bug" # 最短链路:plan → execute → verify
适合大型调试、深度重构、UI 优化等需要持续迭代的场景:
| 命令 | 循环模式 |
|---|---|
/odyssey-debug |
考古分析 → 诊断 → 修复 → 确认 → 泛化 → 知识沉淀 |
/odyssey-planex |
需求解析 → 计划 → 执行 → 严格验证 → 修复循环 |
/odyssey-improve |
多维审计 → 深度诊断 → 定向修复 → 验证 → 泛化 |
/odyssey-review-test-fix |
多维审查 → 定向修复 → 测试 → 泛化 → 知识沉淀 |
/odyssey-ui |
视觉巡检 → 多维审计 → 发散探索 → 修复 → 验证 |
每个 Odyssey 命令持续运行直到验收标准达成,中间自适应调整策略,发现的知识自动持久化。
| 指南 | 说明 | |
|---|---|---|
| 01 | 快速开始 | 安装、第一个工作流、核心概念 |
| 02 | 安装指南 | 组件选择、工作空间配置 |
| 03 | Ralph 引擎 | 自适应决策、quality 模式、session 管理 |
| 04 | 命令大全 | 64 个命令的用法、流程图、管线衔接 |
| 指南 | 说明 |
|---|---|
| CLI 命令参考 | 35+ 终端命令速查 |
| 知识管理 | 知识图谱、Spec、Knowhow、Wiki 全景 |
| Spec 系统 | 项目规则的编写、加载与自动注入 |
| 质量管线 | verify → review → test 三级管线 |
| Hook 机制 | 17 个 Hook 的触发时机与上下文预算控制 |
| 指南 | 说明 |
|---|---|
| 工作流结构 | 四层命令拓扑、六条规范路径 |
| 多 Agent 协调 | Delegate / Team / Wave / Swarm 详解 |
| Delegate 异步执行 | 跨 CLI 委派、消息注入、链式调用 |
| Overlay 扩展 | 不改源码给命令加行为 |
| Worktree 并行开发 | 里程碑级分支隔离 |
| 跨项目共享 | 多项目 link/unlink 知识库 |
| MCP 工具 | 9 个 MCP 端点工具参考 |
| 团队协作 | 2–8 人 Collab 模式 |
| 搜索系统 | BM25F 全文搜索与 KG 集成 |
| 学习工具 | 复盘、跟读、拆解、探究四件套 |
| MaestroGraph 设计 | 统一知识图谱引擎架构 |
| 领域知识设计 | 语义词汇表与概念关系网络 |
333 个 TypeScript 源文件 / ~80k 行代码 / 64 斜杠命令 / 45 技能包 / 23 Agent 定义 / 35+ CLI 命令 / 92 模板
技术栈 Commander.js · MCP SDK · better-sqlite3 · web-tree-sitter · React 19 · Zustand · Tailwind CSS 4 · Hono · Vite 6
maestro/
├── src/ # 核心 CLI(Commander.js + MCP SDK)
│ ├── commands/ # 35+ CLI 命令
│ ├── mcp/ # MCP 服务器(stdio)
│ ├── graph/ # 知识图谱(SQLite + tree-sitter)
│ └── core/ # 工具注册、扩展加载
├── dashboard/ # Web 仪表盘(React 19)
├── .claude/
│ ├── commands/ # 64 斜杠命令
│ ├── agents/ # 23 Agent 定义
│ └── skills/ # 45 技能包
├── workflows/ # 115 工作流定义
└── templates/ # 92 JSON 模板
| Superpowers | OpenSpec | Trellis | Maestro-Flow | |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | Agent 技能框架 | 规格驱动开发 | 多平台 Agent 治具 | 意图驱动编排 |
| 架构 | 纯 .md,无运行时 |
CLI + Git | CLI + .trellis/ |
CLI + MCP + SQLite |
| 路由 | 手动选技能 | 手动命令序列 | 固定阶段 | AI 分类 40+ 链 |
| 多 Agent | 子 Agent 调度 | 单 Agent | Channel 模式 | 4 模式 × 5 后端 |
| 知识 | 仅 Git | Git 归档 | 文件日志 | SQLite KG + 自动注入 |
| 长时工作 | 上下文窗口 | 手动 continue | 日志恢复 | 有状态 Odyssey 循环 |
| 自校正 | review-fix 循环 | 手动重验 | 手动 | Decision 节点自动重试 |
各有所长:Superpowers 的 prompt 工程方法论最成熟;OpenSpec 的需求规格化最严谨;Trellis 的多平台统一做得最好;Maestro-Flow 聚焦全生命周期编排、跨后端调度和知识自增强。
@catlog22 — 创建者 & 维护者
加入微信群交流:
MIT License