把技能当作可构建、可校验的对象，而不只是拿来运行。tools/skill 执行一个技能。 tools/writeskillpackage 产出技能包，tools/validateskillspec 在有人尝试发布或导入之…

tools/subflow 调用另一个工作流一次并等待结果 —— 它既是让大图保持可读的手段， 也是复用同一段逻辑的方式。tools/batchsubflow 是同样的调用在集合上的展开， 当条目数量由数据决定而不是...

图像、视频、音频生成各有一个节点。它们是提供商调用之上的薄封装：你给出提示词和该提供商特有的选项， 拿回的是工件而不是内联字节。模型与提供商的选择沿用与 LLM 节点相同的配置路径， 因...

这里只有一个节点会出现在画布上：agent/reactagent。另外三个是它循环内部的阶段 —— 规划、执行、评审 —— 并且刻意对节点面板隐藏。之所以仍然收录，是因为它们的输入输出最能说清一次迭代...

翻译由一个节点承担，具体提供商通过字段选择：既可以用复用现有模型凭据的 LLM 提供商， 也可以直连 DeepL、百度、Google 的厂商 API。取舍很明确 —— 处理普通文本时厂商 API 更便宜、更稳定...

同一套内核有两种用法。tools/fileopshub 把操作作为字段传入，这正是智能体需要的形态 —— 一个节点、多种操作，并且失败时返回结构化信息，说明这次调用能否原样重试。 而单独的节点适合手工...

与系统之外打交道的一组。tools/http 是原始请求；tools/web 高一层， 提供抓取、提取正文、爬取、下载等操作 —— 当你要的是内容而不是响应体时优先用它。 tools/fetchrepository 拉取…

这些节点决定数据流向何处、以什么形状到达。utils/conditionrouter 是确定性分支 —— 简单模式是一条规则配一对真/假输出，高级模式是多规则 switch，每个分支一个输出端口。 只要规则能写下...

这一组的作用是把非文本媒体转成模型能读的文本。按来源类型选择：文档用 io/documenttotext， 图片用 io/ocr（它的 mode 是速度与准确度的取舍，从只抽取文本层一直到启用完整引擎），音频用 i...

检索管线按顺序拼装：rag/chunker 切分文档，rag/documentindexer 做向量化并写入存储， rag/retriever 在查询时召回候选，rag/formatter 把候选整理成 LLM 节点可直…