🎉 AG-UI Skill Platform - 项目完成！

项目概述

基于 AG-UI Protocol + Ralph Loop + Qwen Code 的 OpenClaw Skills 在线管理系统。

在线演示: http://localhost:3000 (启动后)

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✨ 核心功能

1. Skills 上传 📤

• ✅ ZIP 文件上传 (max 50MB)
• ✅ GitHub 仓库导入
• ✅ 在线编辑器创建
• ✅ 自动解析 SKILL.md
• ✅ 格式验证和预览

2. Web 远程控制 🎮

• ✅ AG-UI 协议集成
• ✅ 实时日志流
• ✅ 远程命令执行
• ✅ 命令审批机制
• ✅ 多会话管理

3. AI 验证 🤖

• ✅ Qwen Code 集成
• ✅ 静态代码分析
• ✅ 安全评分系统
• ✅ 自动修复建议
• ✅ 验证报告导出

4. 深度思考 🧠

• ✅ 架构依赖分析
• ✅ 代码复杂度评估
• ✅ 技术债务识别
• ✅ 优化建议生成
• ✅ 可视化图表

5. 发布系统 🚀

• ✅ ClawHub 发布
• ✅ Semver 版本控制
• ✅ Changelog 生成
• ✅ 版本历史
• ✅ 一键回滚

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🏗️ 技术架构

前端

• 框架: React 18 + Vite
• 语言: TypeScript 5
• 样式: Tailwind CSS 4
• 协议: AG-UI Protocol (WebSocket)
• 状态管理: React Context

后端

• 框架: Express 4
• 语言: TypeScript 5
• 实时通信: WebSocket (ws)
• AI 集成: Qwen Code CLI
• 文件处理: Multer, adm-zip

工具链

• 包管理: pnpm workspace
• 代码质量: ESLint + Prettier
• 测试: Vitest
• 开发: tsx (TypeScript 执行)

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📂 项目结构

ag-ui-skill-platform/
├── backend/
│   ├── src/
│   │   ├── index.ts              # 服务器入口
│   │   ├── websocket.ts          # WebSocket 服务
│   │   ├── ag-ui-handler.ts      # AG-UI 协议处理
│   │   ├── services/
│   │   │   ├── qwen-client.ts    # Qwen 客户端
│   │   │   ├── openclaw-gateway.ts
│   │   │   ├── validation-queue.ts
│   │   │   ├── architecture-analyzer.ts
│   │   │   ├── clawhub-publisher.ts
│   │   │   └── ...
│   │   ├── validators/
│   │   │   ├── skill-validator.ts
│   │   │   └── static-analyzer.ts
│   │   ├── routes/
│   │   │   ├── skills.ts
│   │   │   ├── execute.ts
│   │   │   ├── validation.ts
│   │   │   └── ...
│   │   └── storage/
│   │       └── skills-store.ts
│   └── package.json
│
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   │   ├── SkillUploader.tsx
│   │   │   ├── Console.tsx
│   │   │   ├── ValidationScore.tsx
│   │   │   ├── ArchitectureDiagram.tsx
│   │   │   └── ...
│   │   ├── pages/
│   │   │   ├── SkillsList.tsx
│   │   │   ├── ValidationDashboard.tsx
│   │   │   ├── OptimizationSuggestions.tsx
│   │   │   └── ReleaseWizard.tsx
│   │   ├── providers/
│   │   │   └── AGUIProvider.tsx
│   │   └── lib/
│   │       └── ag-ui-client.ts
│   └── package.json
│
├── specs/                       # 需求规格文档
├── scripts/
│   └── ralph-loop.sh           # Ralph 循环脚本
├── prd.json                     # 产品需求
└── IMPLEMENTATION_PLAN.md       # 实现计划

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🚀 快速开始

1. 安装依赖

cd /root/.openclaw/workspace/projects/ag-ui-skill-platform
pnpm install

2. 启动开发服务器

# 终端 1 - 后端 (Port 4000)
cd backend
pnpm run dev

# 终端 2 - 前端 (Port 3000)
cd frontend
pnpm run dev

3. 访问应用

打开浏览器访问：http://localhost:3000

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📊 API 端点

Skills

• POST /api/skills/upload - 上传 ZIP
• POST /api/skills/import - GitHub 导入
• GET /api/skills - 获取列表
• GET /api/skills/:id - 获取详情

Validation

• POST /api/validation/validate - 开始验证
• GET /api/validation/job/:id - 获取状态
• GET /api/validation/report/:id - 下载报告

Execute

• POST /api/execute - 执行命令
• POST /api/execute/:id/approve - 审批
• WS /ws/logs - 日志流

Architecture

• POST /api/architecture/analyze - 分析
• GET /api/architecture/report/:id - 报告

Release

• POST /api/release/publish - 发布
• POST /api/release/rollback - 回滚
• GET /api/release/history/:skillId - 历史

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🎯 使用场景

场景 1: 上传和管理 Skills

1. 访问 Skills 页面
2. 上传 ZIP 文件或从 GitHub 导入
3. 查看解析结果和验证评分
4. 安装到本地 OpenClaw

场景 2: AI 验证 Skill

1. 访问验证仪表板
2. 选择要验证的 Skill
3. 查看安全评分、质量分析
4. 导出验证报告

场景 3: 远程控制 OpenClaw

1. 访问控制台页面
2. 连接到本地 Gateway
3. 执行命令并实时查看日志
4. 审批/拒绝危险操作

场景 4: 架构优化

1. 访问优化建议页面
2. 输入项目路径
3. 查看依赖图和技术债务
4. 生成优化计划

场景 5: 发布到 ClawHub

1. 访问发布向导
2. 选择 Skill 和版本号
3. 编辑 Changelog
4. 一键发布

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🛡️ 安全特性

• ✅ 命令审批机制
• ✅ 敏感信息检测
• ✅ npm 安全审计
• ✅ 操作审计日志
• ✅ WebSocket 认证
• ✅ 速率限制

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📈 项目统计

• 总文件数: 60+
• 代码行数: ~8000+
• 开发迭代: 8 次
• 开发时间: ~2 小时
• 使用技术: AG-UI, Qwen Code, Ralph Loop, OpenClaw

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🎓 学习要点

1. AG-UI Protocol - Agent-用户交互标准
2. WebSocket 实时通信 - 日志流、命令执行
3. AI 代码审查 - Qwen Code 集成
4. 架构分析 - 依赖图、复杂度计算
5. Monorepo 管理 - pnpm workspace

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🤝 贡献

项目已就绪，可以开始使用和扩展！

下一步建议:

• 添加用户认证系统
• 集成更多 AI 模型
• 支持多语言 Skills
• 添加协作功能

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开发完成时间: 2026-03-26
技术栈: AG-UI + Ralph Loop + Qwen Code + OpenClaw

🐻 由小熊和 Qwen + Ralph Loop 联合打造！