Agent Workflow Enforcer

Agent Workflow Enforcer

核心原则：用代码控制流程，不靠 AI 记忆。

为什么需要这个？

AI Agent 会"忘"规则： Context 压缩后，早期指令被淡化 写在 prompt 里的规则是"建议"，Agent 可以不听 分段任务时风格不一致 解决方案：把规则写进流程，没过检查点 = 不能继续。

机制一：Gate 门禁

任务开始前，强制运行检查脚本： python3 {baseDir}/scripts/gate.py <task_type> [options]

支持的任务类型

类型说明content内容创作（文章、推文、配图）code代码修改deploy部署操作custom自定义（读取 gate-config.yaml）

示例

# 内容创作门禁 python3 {baseDir}/scripts/gate.py content --platform x --account your-account # 代码修改门禁 python3 {baseDir}/scripts/gate.py code --scope "核心文件"

输出

═══════════════════════════════════════ 🚧 Gate Check: content ═══════════════════════════════════════ 📋 Checklist (必须全部确认): [ ] 1. 已读相关 SKILL.md [ ] 2. 已确认目标账号/平台 [ ] 3. 已检查 style-context（如适用） ⚠️ 没有完成以上检查 = 不能继续执行 ═══════════════════════════════════════ 规则：Gate 输出后，Agent 必须逐项确认才能继续。

机制二：强制输出格式

在 AGENTS.md 或 system prompt 中添加： ## 强制输出格式 ### 内容创作任务 第一条回复必须包含： 📋 Content Checklist □ 已跑 gate □ 已读相关 skill □ 已确认账号: [账号] **没有这个块 = 不能开始任务。** ### 任务完成时 必须包含： 📋 Pre-publish Checklist □ 格式检查: ✅ □ 风格检查: ✅ □ 输出位置: [路径/链接] **任何一项 ❌ = 不能发布。** 原理：Agent 可能忘了读文件，但格式要求写死在流程里，它不会忘输出格式。

机制三：Style Context 持久化

分段任务时，第一批完成后创建 style-context.yaml： python3 {baseDir}/scripts/create_style_context.py \ --project "项目名" \ --style "风格名" \ --output ./style-context.yaml

模板

# style-context.yaml project: project-name created: 2026-02-25 style: name: style-name description: "风格描述" colors: primary: "#XXXXXX" background: "#XXXXXX" elements: - "元素1" - "元素2" avoid: - "避免1" - "避免2" prompt_template: | [完整的 prompt 模板] existing_outputs: file1.png: "描述" file2.md: "描述"

后续批次规则

在 AGENTS.md 中添加： ## 分段任务规则 检测到分段任务时： 1. 先检查 style-context.yaml 是否存在 2. **存在** → 读取，按记录的风格继续 3. **不存在** → 不能继续，先创建 **没有 style-context = 不能继续分段任务。**

机制四：自动学习（可选）

当用户修改 Agent 输出时，检测差异并学习： python3 {baseDir}/scripts/detect_learning.py "原文" "修改后" 输出： { "detected": true, "original": "进行分析", "corrected": "分析", "suggested_rule": "避免「进行+动词」冗余结构" } 确认后写入 learnings.jsonl，下次自动应用。

1. 安装

# OpenClaw npx clawhub@latest install agent-workflow-enforcer # 手动 git clone https://github.com/example/agent-workflow-enforcer ~/skills/agent-workflow-enforcer

2. 配置 AGENTS.md

• 把以下内容加到你的 AGENTS.md：
• ## 🚧 Workflow Enforcer
• ### Gate 门禁
• 任务开始前运行：`python3 ~/skills/agent-workflow-enforcer/scripts/gate.py <type>`
• ### 强制输出格式
• 任务开始：必须输出 Checklist 块
• 任务完成：必须输出 Pre-publish 块
• **没有格式块 = 任务不完整**
• ### 分段任务
• 有 style-context.yaml → 读取后继续
• 没有 → 先创建

3. 测试

python3 ~/skills/agent-workflow-enforcer/scripts/gate.py content --platform x

文件结构

agent-workflow-enforcer/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── gate.py # 门禁脚本 │ ├── create_style_context.py │ └── detect_learning.py ├── templates/ │ ├── style-context.yaml │ ├── gate-config.yaml │ └── agents-snippet.md # AGENTS.md 代码片段 └── examples/ └── content-workflow/

核心原则

规则写在 prompt 里 = 建议 Agent 可以不听。 规则写在输出格式里 = 强制 没有格式块 = 回复不完整。 规则写在 gate 脚本里 = 硬门禁 没跑脚本 = 后续不执行。 不是靠 AI "记住"，是靠流程卡死。

License

MIT