ai/llm 是主力节点：一次调用，可选地接收并输出对话上下文，另有一个 tools 端口， 接上后即成为函数调用步骤。ai/llmconfig 的意义在于把模型、提供商和参数集中在一处，供下游所有节点复用 ...

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...

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...

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…

chat/input 与 chat/output 是对话式工作流的两端：前者接收进来的消息与会话身份， 后者把回复送回同一个会话。chat/historysearch 是读取侧 —— 列出会话、检索消息，或取出某条命中附…

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…

建立在已索引工作区之上的代码智能：跳转到定义、查找全部引用、在项目范围内检索符号。 它们回答的是 grep 回答不了的结构性问题 —— 引用查找返回的是调用点，而不是字符串匹配。 这些节点都...

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...

脚本执行，运行在沙箱内。tools/codeshell 默认可用；tools/codepython 与 tools/codejs 受 CHENGENABLECODEPYTHON、CHENGENABLECODEJS 两个环…

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...