leeway
基于YAML决策树，用AI执行可重复、可审计的本地工作流。
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：leeway。 它的用途是：基于YAML决策树，用AI执行可重复、可审计的本地工作流。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/leeway/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
“请运行‘代码审查与合并’工作流。” 它会按照预定义的YAML流程，依次执行：1. 拉取最新代码分支并运行静态分析；2. 调用AI模型审查代码变更，生成报告；3. 如果审查通过，则自动运行测试套件；4. 测试通过后，执行合并操作并更新项目文档。整个过程步骤固定，结果可追溯。
介绍
Leeway解决了AI自动化任务中常见的不可重复、不可审计的问题。当您需要反复执行一个包含多个步骤的复杂任务时，单纯依赖AI的自主决策可能导致每次运行路径不一、结果难以追溯。Leeway通过YAML定义的工作流图强制执行节点顺序，确保每次执行流程一致，同时每个节点内部仍由AI自主调用工具完成具体工作，兼顾了确定性与灵活性。
使用Leeway时，您需要编写一个YAML文件来描述工作流图，定义节点、允许使用的工具、技能以及节点完成时发出的信号。然后通过命令行启动Leeway，它会按照您定义的图结构，在指定的节点内启动一个完整的AI代理循环，让模型调用工具（如读写文件、执行命令等）进行工作，并在达到目标后发出信号驱动图流转。
它非常适合需要将AI能力深度集成到个人开发环境或本地系统的工程师、数据分析师和研究者。例如，当您需要定期分析本地日志、处理代码库变更或运行自定义的数据处理流水线时，Leeway能确保流程标准化且结果可复现。
建议从简单的线性工作流开始，逐步熟悉节点定义、工具作用域和信号机制。注意，Leeway的核心是编排本地工具调用，而非连接大量外部SaaS服务，对于后者，专门的集成平台可能更合适。
核心特点
与n8n等通用工作流工具主要连接SaaS API不同，Leeway专为深度集成个人本地系统（文件、Shell、代码库）而设计，每个工作流节点都是一个完整的AI代理循环，允许模型在固定步骤内自主调用本地工具进行推理和操作，实现了“人类定义流程，AI执行细节”的可重复自动化。
注意事项
不适合主要依赖连接大量第三方SaaS API（如Slack、Stripe、Airtable）进行自动化的工作流场景。
常见问题
Leeway和AutoGPT有什么区别？
AutoGPT由LLM完全自主决定行动路径，适合探索性任务；Leeway则由YAML图固定执行顺序，每个节点内LLM自主行动，适合需要可重复、可审计结果的任务。
需要编程基础才能使用吗？
需要基本的YAML编写能力来定义工作流，并了解命令行操作。对于工具和技能的配置也需要一定的技术理解。
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/leeway/raw/index.md 读取 leeway 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/leeway/raw/index.md（查看排版版本）