一套经过实战检验的 AI 编程工作流框架，为 Claude Code 和 Cursor 提供自我纠正记忆、并行工作树、自动化质量门控等能力，帮助开发者实现 80/20 AI 编程效率法则。
项目概述#
Pro Workflow 是一套基于实战经验的 AI 编程工作流优化框架，核心理念源于 Andrej Karpathy 的 80/20 原则："80% 的代码由 AI 生成，20% 的时间用于审查和纠正"。
作者: Rohit Ghumare (rohitg00) 当前版本: v1.3.0 活跃度: 56 次提交，持续维护
核心能力#
八大核心模式#
| 模式 | 功能 |
|---|---|
| Self-Correction Loop | Claude 自动从用户纠正中学习 |
| Parallel Worktrees | 零停机时间 - 原生 claude -w 工作树 |
| Wrap-Up Ritual | 会话结束时捕获学习内容 |
| Split Memory | 复杂项目的模块化 CLAUDE.md |
| 80/20 Review | 检查点批量审查 |
| Model Selection | Opus 4.6 自适应思考，Sonnet 4.6 (1M 上下文) |
| Context Discipline | 管理 200k token 预算 |
| Learning Log | 自动文档化洞察 |
组件构成#
- 9 个技能: pro-workflow, smart-commit, wrap-up, learn-rule, parallel-worktrees, replay-learnings, session-handoff, insights, deslop
- 3 个代理: Planner (规划), Reviewer (审查), Scout (评估)
- 12 个钩子: 自动化工作流执行
- 10 个命令: Claude Code 命名空间命令
- 3 个上下文: dev, review, research
- 6 个规则: 质量门控、原子提交、上下文纪律等
数据持久化#
- SQLite 数据库 + FTS5 全文搜索
- 存储位置:
~/.pro-workflow/data.db - 10 个学习类别: Navigation, Editing, Testing, Git, Quality, Context, Architecture, Performance, Claude-Code, Prompting
核心命令#
| 命令 | 用途 |
|---|---|
/pro-workflow:wrap-up | 会话结束检查清单 |
/pro-workflow:learn-rule | 提取纠正到记忆 |
/pro-workflow:parallel | Worktree 设置指南 |
/pro-workflow:search | 按关键词搜索学习内容 |
/pro-workflow:commit | 智能提交与质量门控 |
/pro-workflow:insights | 会话分析、学习模式、纠正热图 |
/pro-workflow:handoff | 生成会话交接文档 |
安装方式#
Claude Code 一键安装#
# 添加市场
/plugin marketplace add rohitg00/pro-workflow
# 安装插件
/plugin install pro-workflow@pro-workflow
Cursor 安装#
/add-plugin pro-workflow
SkillKit 通用安装 (32+ 代理)#
npx skillkit install pro-workflow
npx skillkit translate pro-workflow --agent cursor
架构设计#
Command → Agent → Skill
- Command: 用户输入、斜杠命令
- Agent: 编排、规划与审查
- Skill: 执行、领域逻辑
自我纠正循环#
1. Correct (用户修复错误)
2. Propose ([LEARN] 规则)
3. Approve (用户确认)
4. Persist (LEARNED.md / 数据库)
分割记忆结构#
- CLAUDE.MD: 入口点 — 导入所有模块
- AGENTS.MD: 工作流规则
- SOUL.MD: 风格偏好
- LEARNED.MD: 自动填充
模型选择策略#
| 任务 | 推荐模型 |
|---|---|
| 快速修复 | Haiku 4.5 |
| 功能开发 | Sonnet 4.6 (自适应思考) |
| 重构 | Opus 4.6 (自适应思考) |
| 架构 | Opus 4.6 (1M 上下文 beta) |
待确认信息#
- 许可证类型未在 README 中明确说明
- 无量化性能基准数据
- 无企业采用案例
- 无 Hugging Face 关联
- 代理团队功能为实验性