Awesome AI Workflows: 143 готовых сценариев работы с ИИ, которые проверяются в CI

Обычные подборки ссылок быстро устаревают. Модель сменилась, переименовали флаг командной строки, пакет переехал — и инструкция из блога перестаёт работать. Авторы Neeeophytee/awesome-ai-workflows решили эту проблему с помощью CI. В подборке 143 сценария работы с ИИ, и 134 из них их собственный CI запускает и проверяет при каждом изменении. Если сценарий сломался, отметка «проверено в CI» снимается сама.

Это не коллекция готового кода, который можно клонировать и запустить. Это оглавление. Каждый пункт ведёт на отдельную страницу с пошаговым описанием на платформе FlowStacks. В README сценарии называются рецептами.

Как устроена проверка

Отметка у сценария означает ровно одно из двух:

• ✓ CI-verified — авторы запускают те шаги настройки, где всё однозначно, в отдельном окружении и проверяют на настоящих примерах. Шаг сломался — отметка пропадает автоматически.
• author-tested — автор прогнал сценарий от начала до конца и сообщил, что всё работает. В CI этот сценарий пока не подключён.

Отдельно авторы оговаривают то, что не проверяется. Та часть рецепта, где модель что-то придумывает, никогда не помечена как машинно проверенная. CI проверяет, что настройка запускается и что жёсткая часть работает. Правильность творчества модели они не обещают.

Кто это для

Список рассчитан на практикующих разработчиков, которые уже работают с ИИ-агентами и устали от описаний «работало один раз». Почему авторы верят этим сценариям: почти каждый рецепт проверял человек, который его не писал. Свои собственные находки авторы в список не добавляют — туда попадает только то, что прошло проверку.

Сценарии рассчитаны на тех, кто готов работать в терминале и в CI. Это не набор кнопок для интерфейса. Большая часть рецептов про настройку агентов, права доступа, маршрутизацию моделей и проверку результата в пайплайне.

Что внутри

Сценарии разложены по восьми разделам.

Агенты для кода и ревью

Самый большой раздел про агентов, которые пишут и проверяют код.

• OpenCode: план без правок файлов — агенту-«планировщику» запрещено править файлы и запускать команды в терминале. Он предлагает, а не делает. Дальше вы переключаетесь на другого агента, который уже исполняет.
• OpenCode: команда на разных моделях — планирование и ревью идут на дешёвой модели, а сборка — на вашей лучшей. Так вы не платите дорогую цену за все задачи подряд.
• Самопочинкающийся цикл тестов — агент запускает ваши тесты и чинит код, пока тесты не станут зелёными или пока не кончатся попытки. Число попыток задано жёстко, цикл не бесконечный.
• Ворота ревью в CI — агент-ревьюер работает только на чтение и обязан вернуть вердикт по жёсткой схеме: пропустить или заблокировать. При блокировке CI не даёт влить изменения.
• Маршрутизация по цене — основная работа уходит на недорогую модель, а самые сложные запросы — на дорогую. Вы платите дорогую цену только там, где это оправдано.
• Рисунок от руки → живой код — вы рисуете экран на бесконечном холсте, а модель с картинки возвращает рабочую версию этого экрана.

Агенты и оркестрация

Здесь собрана работа с памятью и распределением задач между агентами.

• Обсидиан как ядро работы агента — хранилище заметок служит общей памятью и панелью управления. Агенты читают и пишут в одно и то же место.
• Локальная память в одном файле SQLite — агент сохраняет факт и находит его по ключевому слову. Всё работает офлайн, без облака.
• Код от модели — в отдельной песочнице — песочница здесь значит изолированная среда на чужом сервере. Код, который пишет модель, выполняется в ней. Ваш ноутбук и ваш продакшен он не касается.
• Проверки агента в CI — вы пишете обычные проверки поведения агента и запускаете их в CI. Плохое изменение ломает сборку, а не доходит до пользователя.

RAG и знания

• pgvector в уже работающем Postgres — не нужно поднимать отдельную векторную базу. Рецепт проверяет, что выбранная мера расстояния совпадает с вашими векторами, иначе поиск молча ставит неправильные строки наверх.
• Индексация документов на лету — агент в момент запроса достаёт нужные куски текста, а не загружает всё в контекст.
• RAG без векторов — поиск по документам без числовых представлений текста (эмбеддингов) и без разбиения текста на куски.

Локальный запуск моделей

• Заметки с совещания → список задач, локально — бесплатная модель на вашем ноутбуке. Данные никуда не уходят.
• Свой адрес для агента, который пишет код — вы поднимаете модель на своём железе через vLLM и отдаёте её по обычному OpenAI-совместимому адресу. После этого агент начинает работать с ней без специальных настроек.

Безопасность

• Запреты для агента без вашего участия — вы описываете в настройках, что именно агент в фоновом режиме имеет право делать.
• Проверка чужого навыка до установки — навык агента стоит считать недоверенной зависимостью. Рецепт разбирает файл навыка и показывает, какие скрипты он запускает.
• Провалить сборку из-за опасного навыка — сканирование каждого навыка, который вы не писали сами. Подозрительный файл ломает сборку, а не запускается у вас в агенте.

Автоматизация

• Расписание, которое переживает перезагрузку — задача выполняется на инфраструктуре Anthropic, поэтому работает и при выключенном ноутбуке.
• Бесплатная модель разбирает вашу почту — на каждое письмо приходит одно предложение и отметка «нужен ответ». Вы открываете только то, что её заслуживает.
• Счёт за токены: объём и деньги — разные таблицы — дешёвые открытые модели дают много токенов, а дорогие съедают деньги. Эти два рейтинга не совпадают, и их легко перепутать.

Как это устроено технически

Список в README формируется автоматически из проверенного корпуса, поэтому править его в pull request бессмысленно. Свою находку можно прислать через форму на сайте FlowStacks или через issue в репозитории. Что именно авторы проверяют у нового сценария, описано в CONTRIBUTING.md.

Лицензия — CC0-1.0: авторы отказались от авторских прав на подборку и на порядок записей в ней. Сами сценарии и платформа FlowStacks лицензируются отдельно.

Что стоит учесть

Платформа FlowStacks и отметки о проверке принадлежат авторам подборки. Список отдаст вам максимум пользы, если вы будете смотреть на сами сценарии, а не только на отметку. И помните: 9 сценариев из 143 проверены только автором, и в CI они пока не участвуют.