最近在浏览开源AI项目时，我注意到一个有趣的现象：大家讨论最多的不再是"哪个大模型更强"，而是"如何让AI真正把事情干好"。
在这个转变的背景下，我发现了Refly——一个针对Agent时代的开源技能构建平台。
它用6.3K+ Star的热度，提出了一个重要问题：当Claude Code、Cursor这些AI编程工具越来越强时，它们最缺的是什么？
答案可能就是——规范化、可复用、生产级的业务逻辑（Skills）。
核心定位：Agent时代的技能工厂
Refly的定位可以这样理解：
- 对非技术用户而言 → 工作流版的Canva
- 对开发者而言 → 开源的Agent Skills Builder
- 对企业而言 → 统一的技能资产管理中枢
与n8n、Zapier等传统自动化平台的关键差异在于：Refly不是在优化"流程图绘制"，而是在解决"意图到确定性程序"的转化问题。
核心功能：Vibe构建与意图编译
1. 自然语言驱动的技能生成
Refly的核心创新是"Vibe构建"——由AI Copilot主导的技能编译流程。用户无需了解节点设计、状态机、YAML等概念，只需用自然语言描述业务意图：
"每天抓取X上的AI开源项目，筛选Star数>500的项目，生成中文摘要并推送到飞书"
系统会自动完成三个关键步骤：
- 业务意图理解
- 意图编译为Model-Native DSL（领域特定语言）
- 生成确定性、可复用、可组合的Agent Skill
这种方式相比传统Prompt拼装的优势明显——执行速度快30%+、Token成本降低40%+、行为可预测。官方数据表明，从SOP到可上线Agent Skill仅需3分钟。
2. 企业级运行时与可控执行
Refly的运行时具有三个特性：
- 有状态执行 → 工作流状态可持久化
- 可中断性 → 在关键步骤暂停审核
- 可人工介入 → 支持中间结果审查和手动修正后继续
这个设计直接满足了企业级合规审计的要求，使AI自动化从"黑盒"变成"可审查"。
3. 技能资产化与复用机制
Refly将Skill设计为一等公民，而非一次性脚本：
- 版本管理 → 追踪技能演进
- 权限控制 → 组织级共享和访问控制
- 审计日志 → 完整的执行追溯
这个机制使团队能够沉淀业务能力为基础设施，而非单次使用的脚本。
跨平台导出与生态适配
构建的Skill可导出为多种格式运行：
| 输出形式 | 适用场景 | 示例 |
| 原生工具集成 | 编程环境 | Claude Code、Cursor的原生工具 |
| API接口 | 系统集成 | 前端调用、第三方系统 |
| Webhook | 企业IM | Slack、飞书、Teams通知 |
| Agent框架 | LLM应用 | AutoGen、LangChain、Manus |
工具生态覆盖
输入侧支持3000+原生工具集成（Stripe、Slack、Salesforce、GitHub等）及完整MCP协议支持，同时支持私有系统连接器（数据库、内部API、私有脚本）。
这个生态设计使Refly既不是封闭平台，而是真正的Agent技能中枢。
安装与快速开始
- 官方地址：https://refly.ai/
- GitHub仓库：https://github.com/refly-ai/refly
项目提供云端SaaS版和开源自部署版本，降低了用户的接入门槛。
对标产品与差异化对比
| 产品 | 定位 | 学习曲线 | Agent适配 |
| n8n | 通用自动化平台 | 中等 | 弱 |
| Zapier | 云端自动化SaaS | 低 | 弱 |
| Refly | Agent技能构建平台 | 低 | 强 |
Refly相比前两者的核心差异在于：它从Agent能力复用的角度出发，而非通用流程自动化，因此对LLM应用的适配度更高。
适用场景
根据使用复杂度和用户角色，Refly的典型应用场景包括：
- 内容创作者 → 自动化社媒监测、内容生成工作流
- 产品/运营/分析师 → 构建数据聚合、市场分析的Agent任务
- 开发团队 → 将企业SOP沉淀为可复用的AI能力
- 企业自动化中心 → 统一管理跨团队的AI技能资产
总结：从工具使用到工具创造
我认为Refly代表了AI工具链的一个重要演进方向——从"通过聊天框使用AI"到"制造AI能力"的转变。
过去，构建自动化工作流需要你"半个程序员"的水平。现在，只要你逻辑清晰、懂业务，就能成为Agent架构师。Refly把代码逻辑封装成可视化画布，把API复杂性转化为自然语言指令，这种设计哲学值得关注。
它让Claude Code、Cursor这些强大的AI编程助手有了"趁手的兵器"。如果你的团队一直在用n8n但被它的复杂度劝退，或者你需要快速构建、管理、复用大量Agent Skills给团队使用，Refly确实是目前较优的选择。在这个AI迭代加快的时代，掌握"制造工具"的能力永远比只是"使用工具"高一个维度。