YuanFlow CLI
把内容调研、创作、视觉、音视频制作与运营协作，带进你常用的 AI Agent。
YuanFlow 面向内容创作者、运营团队和 AI 工作流使用者，提供统一的命令入口、可复用技能与本地工作台。你可以在熟悉的 Agent 中发现能力、发起任务并持续跟踪执行进度。
当前发布线为 0.3.6。口播、情绪卡点与 Vlog 三条视频生产赛道均已正式启用；Vlog 使用独立多素材剪辑链、逐镜头技术校正、单一主 LUT 和成片复检，不会回退到旧滤镜或其它视频赛道。
核心能力
- 内容与账号调研：搜索作品、账号、评论和热门内容。
- 创作与运营：支持选题、文案、知识库、账号运营和私域场景。
- 图片与音视频：覆盖视觉理解、生图、语音、视频拆解与剪辑流程。
- 本地任务工作台：集中管理能力、任务记录、资源和设置。
- 多 Agent 接入：同一套 YuanFlow 能力可用于 Codex、Claude Code 和 Gemini CLI。
快速开始
要求 Node.js 20 或更高版本。
npm install -g yuanflow-cli
yuanflow-cli doctor
yuanflow-cli setup --agent "codex"也可以一次接入多个支持的 Agent：
yuanflow-cli setup --agent "codex,claude-code,gemini-cli"打开 YuanFlow 工作台
yuanflow-cli workbench open --target auto --workspace-root "<项目绝对路径>"查看当前可用能力：
yuanflow-cli capabilities --format json支持环境
| 环境 | 支持状态 |
|---|---|
| Codex Desktop / CLI | 正式支持 |
| Claude Code | 正式支持 |
| Gemini CLI | 正式支持 |
| Cursor | Preview |
安装、接入 Agent 和打开本地工作台不需要业务 Token。调用需要在线授权的 YuanFlow 能力时，再按提示完成配置。
视频 Runtime
口播、情绪卡点与 Vlog 共用版本化视频 Runtime。普通 npm 安装和 yuanflow-cli setup 不下载大型资源；首次制作视频前，在已配置 YuanFlow 业务令牌的环境中显式执行：
yuanflow-cli video runtime status --format json
yuanflow-cli video runtime setup --format json
yuanflow-cli video runtime history --format json
yuanflow-cli video runtime recover --format json
yuanflow-cli video runtime gc --dry-run --format jsonvideo runtime setup 只通过 YuanFlow 资源服务取得短期下载地址，校验压缩包与 175 项大型生产资源后安装到 YuanFlow 用户数据目录。4 个通用 Vlog LUT 与其授权、Hash 合同直接包含在 npm Runtime 中。该命令不接受本地资源源目录，也不依赖开发仓库、迁移目录、测试视频或缓存。
正常首次/升级安装只产生 1 次带 YuanFlow 业务令牌的资源授权请求；同一 bundle 已就绪时为 0 次。安装后的 Python Runtime、FFmpeg、Remotion、路由、批准、渲染和审计均在本机执行且不接触令牌。口播缺少时间戳稿时，Node 凭据层会通过 YuanFlow /v1/audio/transcriptions 调用并缓存 fun-asr；默认视觉由本地算法和 Agent 抽帧检查完成，只有 Agent 无法看图时才显式使用可能计费的 video vision analyze / qwen3-vl-plus。
资源下载按字节和百分比写入 Job 进度。安装、失败、取消、中断、重试和恢复记录保存在受管 Runtime 根目录的脱敏限长历史中；异常退出的 running 会自动归档为可重试 interrupted。runtime recover 深度校验并重建损坏版本，失败时只恢复 bundle 与 175 项资源均通过逐文件校验的备用版本。runtime gc 必须先 --dry-run 预览，实际删除需要 Workbench 或真实交互终端二次确认，且不会删除活动版本、默认保留的一个备用版本、未知目录或符号链接。
图片生成与编辑
图片能力已经注册为真实命令：
yuanflow-cli image generate --prompt "一只橘猫" --output "<输出图片路径>" --format json
yuanflow-cli image edit --prompt "改成水彩风格" --image-file "<本地原图路径>" --output "<输出图片路径>" --format json生成与编辑均先调用 gpt-image-2-c，只有主模型明确失败时才切换一次 gpt-image-2。生成使用标准 JSON generation 请求；编辑必须把本地 PNG/JPEG/WEBP/GIF 作为 multipart/form-data 文件上传，不接受用 JSON 路径或网络 URL 冒充原图。两项均为服务端鉴权和计费命令，实际执行前需要用户二次确认；CLI 只负责提交请求、接收 URL 或 b64_json、校验图片内容并原子写入本地文件。