一、主要功能

1. 可视化拖拽编辑：提供直观的画布界面，左侧节点面板分类包含基础节点（Prompt 模板、Sub-Agent、Skill、MCP 工具）、控制流节点（If/Else 二分支、Switch 多分支、Ask User Question 用户决策）等，支持拖拽节点、连接端口构建流程，节点属性可通过右侧面板灵活配置。
2. AI 辅助工作流优化：支持自然语言交互式 refinement，点击 "Edit with AI" 按钮后，用户用自然语言描述需求（如添加节点、修改逻辑、配置参数），AI 会增量更新工作流，且保留历史修改上下文，新节点自动合理布局。
3. 多场景集成能力：可集成 Claude Code Skills（个人 / 项目级技能，支持可视化创建与选择）、MCP 工具（对接外部服务、数据库、API 等，支持参数动态配置与实时验证），并支持 Slack 工作流分享与一键导入，方便团队协作。
4. 即时导出与执行：设计完成的工作流可保存为 JSON 文件，导出为.claude 格式（含 agent 定义与命令文件），直接用于 Claude Code 执行；支持在编辑器内一键运行工作流，实时查看执行效果。
5. 多语言支持与本地化：UI 界面与导出文件自动适配 VSCode 显示语言，支持英语、日语、韩语、简体中文、繁体中文，满足国际化团队需求；所有操作默认本地运行，保障数据安全（MCP 工具视配置可能需要网络连接）。

二、技术原理

1. 可视化渲染底层：基于 React Flow 构建画布核心，实现节点拖拽、端口连接、布局自动调整等交互功能，确保复杂工作流的可视化清晰度与操作流畅性。
2. AI 交互与解析机制：对接 Claude Code CLI，通过自然语言处理解析用户需求，结合工作流 schema 规则（如最大 50 个节点限制、节点连接有效性）验证 AI 输出，确保生成的工作流结构合法可执行。
3. 生态对接架构：通过标准化接口与 Claude Code 生态联动，导出文件遵循.claude 格式规范，可直接被 Claude Code 识别执行；MCP 工具集成依赖 Model Context Protocol 协议，实现外部工具的发现、配置与调用；Skill 节点通过解析 SKILL.md 文件的 YAML 前端 matter，实现技能的自动识别与集成。
4. 本地运行与数据处理：核心操作（节点编辑、工作流保存、AI 辅助编辑的本地计算）均在 VSCode 本地完成，仅当使用远程 MCP 工具时需网络连接，保障数据安全性与离线可用性。

三、应用场景

1. 代码审查自动化：构建 PR 代码审查工作流，通过 GitHub MCP 工具获取 PR 详情，根据代码行数自动分流（小型 / 中型 / 大型），调用代码质量分析 Skill 与安全扫描 Sub-Agent，发现问题时反馈用户，无问题则触发自动审批。
2. 文档处理流程：设计 PDF / 文本文件处理工作流，通过 Prompt 节点获取文件路径，调用 PDF 提取 Skill 提取内容，结合 Ask User Question 让用户选择处理方式（总结 / 翻译 / 分析），最终由 Sub-Agent 生成格式化结果。
3. 团队协作自动化：通过 Slack 工作流分享功能，将设计好的工作流（如项目任务分配、反馈收集）分享至 Slack 频道，团队成员一键导入使用，实现协作流程标准化。
4. Web 与数据自动化：集成 Playwright 等 MCP 工具，构建网页导航、截图、文本提取工作流，或对接数据库 MCP 工具实现数据采集、分析、报告生成的全流程自动化。
5. 个性化 AI 代理编排：无需编程即可组合 Sub-Agent、Skill 与条件分支，构建专属 AI 代理流程（如客户咨询应答、多步骤数据处理、自动化测试脚本生成）。

四、使用方法

1. 安装准备：先安装 Claude Code CLI 并验证（执行 claude --version），再通过 VSCode 扩展市场搜索安装工具（或从源码构建.vsix 文件手动安装）。
2. 启动编辑器：打开 VSCode，按下 Ctrl+Shift+P（Windows）/Cmd+Shift+P（Mac），输入 "Claude Code Workflow Studio: Open Editor" 启动，首次使用可跟随交互式引导教程熟悉操作。
3. 构建工作流：从左侧节点面板拖拽所需节点（如 Start、Sub-Agent、If/Else）至画布，点击节点在右侧面板配置参数（如 Sub-Agent 的模型选择、MCP 工具的服务器与参数），通过拖拽节点输出端口至目标节点输入端口建立连接。
4. AI 辅助优化：点击工具栏 "Edit with AI"，在输入框用自然语言描述修改需求（如 "在 Prompt 节点后添加 PDF 提取 Skill"），点击应用修改，查看 AI 更新结果，可反复迭代直至满意。
5. 保存、导出与执行：输入工作流名称后点击 "Save" 保存为 JSON 文件，点击 "Export" 生成.claude 格式文件；点击 "Run" 在编辑器内执行工作流，或在 Claude Code 中调用导出的命令文件运行。
6. 团队协作：点击 "Share to Slack" 将工作流分享至指定频道，他人可通过一键导入链接获取；支持导入 Slack 中的工作流，快速复用团队资源。

五、适用人群

1. 非技术人员：产品经理、运营、行政等无需编程基础，需通过 AI 自动化简化重复工作（如文档处理、数据整理、流程跟进）的职场人士。
2. 开发者：希望快速构建 AI 工作流（如代码审查、自动化测试、数据采集），无需手动编写复杂脚本的程序员、测试工程师、数据分析师。
3. 团队负责人：需要标准化团队协作流程（如任务分配、反馈收集、项目审批），实现高效协同的管理者。
4. Claude Code 用户：已使用 Claude Code CLI，希望通过可视化工具提升工作流构建效率、降低维护成本的用户。
5. 国际化团队：需要多语言支持，跨地区协作构建与共享工作流的团队成员。

六、优缺点介绍

优点

1. 低门槛易用：无代码拖拽操作 + AI 辅助编辑，大幅降低 AI 工作流构建门槛，非技术人员也能快速上手。
2. 生态无缝对接：深度集成 Claude Code、Skill、MCP 工具与 Slack，可直接复用现有生态资源，无需额外适配。
3. 灵活迭代与协作：支持增量式 AI 优化与本地保存，工作流可导出、分享、导入，适配个人使用与团队协作场景。
4. 安全与本地化：核心功能本地运行，数据不泄露；多语言支持与详细文档，降低使用与沟通成本。
5. 功能全面：覆盖从简单流程到复杂分支、外部工具集成、技能扩展的全场景需求，扩展性强。

缺点

1. 依赖 Claude Code 生态：必须安装 Claude Code CLI 才能使用 AI 辅助编辑与导出执行功能，存在生态依赖。
2. 节点数量限制：单工作流最多支持 50 个节点，复杂场景可能需要拆分多个工作流。
3. MCP 工具配置复杂：MCP 服务器需提前通过 Claude Code CLI 配置，对新手而言上手成本略高。
4. AI 编辑有局限性：自然语言描述需具体明确，模糊需求（如 "优化工作流"）或一次性过多修改可能导致 AI 解析不准确。
5. 仅支持 VSCode：仅限 VSCode 编辑器使用，其他编辑器用户无法直接适配。

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