@agwab/pi-workflow
为Pi智能体编排多步骤、可复用的复杂工作流
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@agwab/pi-workflow。 它的用途是：为Pi智能体编排多步骤、可复用的复杂工作流 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agwab-pi-workflow/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘使用 deep-research 工作流，研究这个开源项目的架构设计并总结其优缺点。’ 它会自动调度研究员（researcher）、侦察员（scout）等子智能体，从不同维度搜集和分析信息，最终合成一份全面的研究报告。你也可以说：‘/workflow run spec-review “对比API规范文档和当前代码实现的一致性。”’ 它会启动一个规范审查流程，自动检查代码与文档的匹配度。
介绍
这个Skill解决了在Pi中执行多步骤、需要协调多个子智能体（Subagent）的复杂任务时，流程难以标准化和复现的问题。在实际开发或研究场景中，用户经常需要手动串联多个AI调用，传递中间结果，并记录执行过程，这不仅效率低下，也容易出错。pi-workflow提供了命名工作流和动态工作流两种模式，将这类任务抽象为可编排、可监控、可中断/恢复的自动化流程。
使用方式很简单，你只需要通过自然语言指令或/workflow命令，指定一个工作流名称（如deep-research）并描述任务目标即可。之后，系统会自动调度合适的子智能体按步骤执行，并在Pi界面中通过“Active workflows”小部件展示进度。对于探索性任务，还可以使用/workflow dynamic指令，让系统自动规划、分发和汇总任务。
它非常适合需要重复执行代码审查、深度研究、规范检查、影响评估等复杂认知任务的团队或个人。尤其是那些已经使用Pi进行日常开发、写作或分析，并希望将最佳实践固化为自动化流程的用户。例如，开发团队可以创建标准的“代码审查工作流”，确保每次PR都从安全、性能、可维护性等多个角度被系统化检查。
建议在定义明确的团队常规任务或需要多角度分析的复杂研究时统一使用此工具。需要注意的是，它主要依赖@agwab/pi-subagent来管理和协调子智能体，因此需要确保子智能体环境已正确配置。此外，工作流的执行细节和自定义配置可以在项目目录下的.pi/workflows中进行管理和审查。
常见问题
如何查看正在运行的工作流状态？
启动工作流后，Pi编辑器下方会出现“Active workflows”小部件，实时显示进度。输入`/workflow`命令可以打开完整的管理面板。
可以自定义工作流的执行步骤吗？
可以。pi-workflow支持通过项目配置文件定义自定义工作流，指定步骤、使用的子智能体以及执行参数。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agwab-pi-workflow/raw/index.md 读取 @agwab/pi-workflow 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agwab-pi-workflow/raw/index.md（查看排版版本）