【开源自荐】Osheep：一个用于Vibe Coding的可编排工作流工具

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

• 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是


• 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是


• 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是


• 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是


• 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

AI Coding Agent 已经越来越强，但“如何稳定地把 Agent 放进自己的开发流程里”仍然比较麻烦。

为了让Agent更加稳定、规范的产出，我制作了 Osheep。

Osheep 是轻量、本地优先的 AI 工作流工作台。把 Agent、终端命令、Git、文件、API 与 MCP 工具放到同一个workflow，连接它们的输出，审阅结果，并让项目始终留在自己的机器与仓库中。

Osheep主要功能：

1. 可视化工作流
   
   
   
   • 将 AI Agent、Shell、Git、测试等操作串联成工作流
   
   
   • 支持条件判断、人工确认、循环执行等流程控制
   
   
   
   


2. AI Coding Agent 集成
   
   
   
   • 支持 Codex、Claude Code 等 Coding Agent
   
   
   • 统一管理 Agent 的任务执行和状态
   
   
   
   


3. Agent Adapter
   
   
   
   • 为不同 Agent 提供统一接口
   
   
   
   


4. JSONL 事件检测
   
   
   
   • 直接读取 Agent 产生的结构化事件
   
   
   • 不依赖持续解析终端输出
   
   
   • 更低资源占用，也更容易准确判断 Agent 的执行状态
   
   
   
   


5. Workflow Template
   
   
   
   • 工作流可以保存为模板
   
   
   • 可以导入、导出和复用
   
   
   • 支持通过 Registry 分享模板
   
   
   
   


6. Skill 支持
   
   
   
   • 支持将 Skill 纳入工作流生态
   
   
   • 方便复用现有的 Agent 能力
   
   
   
   


7. Git 集成
   
   
   
   • 可以在工作流中执行 Git 操作
   
   
   • 例如测试通过后自动进入 Commit 流程
   
   
   • 可以加入人工确认，避免误提交
   
   
   
   


8. 自动化开发闭环
   
   
   
   • 可以将「Agent 执行 → 测试 → 人工审阅 → 修复 → Git Commit」组合成完整流程
   
   
   • 支持失败后重新执行，减少重复的手动操作
   
   
   
   

界面截图

项目目前基本是我 Vibe Coding 出来的，代码和架构可能还有不少不成熟的地方，佬们轻喷

欢迎佬友在评论区提建议 也欢迎提交Issue和PR

后续可能会添加Gemini CLI，Grok Build，或者其它的Agent/Harness

我也会制作更多模板

觉得项目有意思的话 求点一个star