layer-workflows — скилл для Claude Code: запуск пайплайнов Layer
Скилл для запуска сохранённых воркфлоу Layer Blueprint: находит пайплайн в рабочем пространстве, читает его схему входов, оценивает цену и следит за шагами.
npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a claude-codeЧто делает layer-workflows
Скилл нужен, когда задача требует не одной генерации, а готового многошагового пайплайна, который студия уже собрала и опубликовала в Blueprint. Агент сначала вызывает list_workflows с id рабочего пространства и фильтром fulltext, чтобы найти подходящий воркфлоу, а не собирать последовательность вручную из одиночных запусков Forge.
Схема входов — это контракт. list_workflows возвращает JSON-схему для каждого воркфлоу, и передавать нужно ровно то, что она объявляет. Два места, где легко ошибиться: файлы принимаются только как file_id (загрузите файл заранее или возьмите id из прошлого запуска, URL не подойдёт), а стиль — это set_id набора из list_reference_sets, не base_model_id. Если обязательный вход непонятен, спросите пользователя: запуск с неверным входом всё равно спишет полную цену.
Перед запуском estimate_workflow_price показывает цену без выполнения. Выше 20 CU скилл советует дождаться явного «да». Дальше execute_workflow возвращает run_id и poll_interval_seconds, а get_workflow_run сообщает статусы PENDING, RUNNING, SUCCESS, FAILURE или CANCELLED. Воркфлоу идут дольше одиночных генераций, поэтому прогресс стоит показывать как «выполнено шагов / всего». cancel_workflow_run останавливает запуск и освобождает зарезервированные Creative Units, но уже потраченные не возвращает.
Какие задачи решает
- найти опубликованный пайплайн под задачу вместо ручной сборки шагов
- прочитать схему входов воркфлоу и передать ровно то, что она требует
- узнать цену запуска до того, как он спишет Creative Units
- следить за шагами длинного запуска и показывать прогресс
- отменить запуск и освободить зарезервированные единицы
Примеры запросов агенту
- найди воркфлоу для character turnaround в этом рабочем пространстве
- оцени цену запуска этого воркфлоу с моими входами
- запусти пайплайн и показывай, сколько шагов выполнено
Как установить layer-workflows
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/layer-workflows/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/layer-workflows/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/layer-workflows/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/layer-workflows/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install layerai/skills layer-workflows2Вручную: положить файлы
.github/skills/layer-workflows/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/layerai/skills --path skills/layer-workflowsВручную: положить файлы
.devin/skills/layer-workflows/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о layer-workflows
Как установить layer-workflows в Claude?
Выполните npx skills add layerai/skills --skill layer-workflows -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/layer-workflows/SKILL.md.
Что делает layer-workflows?
Проводит агента по работе с сохранёнными воркфлоу Layer Blueprint: поиск, чтение схемы входов, оценка цены, запуск, опрос шагов и отмена.
Что нужно сделать перед первым запуском воркфлоу?
Скилл советует вызвать get_workflow_instructions, а общий цикл и контроль расходов описаны в скилле layer. Если его нет среди доступных, попросите пользователя установить его.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: layer-workflows description: "Use when running a saved Layer Blueprint workflow rather than a single generation: discovering what workflows a workspace has, reading a workflow's input schema, estimating and executing a run, polling its steps, or cancelling it. Also when a repeatable multi-step pipeline exists for a task, when the user names a workflow, or when a workflow input expects a style or a file. Keywords: workflow, blueprint, pipeline, app, multi-step, run, node graph." license: MIT --- # Layer Workflows ## Overview A workflow is a multi-step pipeline a studio built in Layer's Blueprint editor and published. Where Forge runs one model with parameters you choose, a workflow runs a graph someone already designed, tested, and standardised. When one exists for the task, it is usually the better answer: it encodes decisions the studio has already made. Call `get_workflow_instructions` before the first workflow run in a session. The shared loop and the spend gate are in the `layer` skill. If a sibling skill named here is missing from your available skills, ask the user to install it (`npx skills add layerai/skills --skill <name>`); unattended, proceed from tool schemas and flag the gap. ## Check for one first Before building a multi-step sequence out of Forge runs, call `list_workflows` with the workspace id and the `fulltext` filter set to what the user is trying to make. Results come back ordered by relevance. A studio that has a published pipeline for character turnarounds does not want an improvised one, and the improvised version will not match the assets already in the game. This is worth one cheap read-only call at the start of any task with more than one generation step. ## The input schema is the contract Every workflow defines its own inputs, and `list_workflows` returns the full JSON schema per workflow. Treat that schema as the source of truth, not the workflow's name or description. Two workflows that both say "character sheet" can take entirely different inputs. Read it before composing the run, and pass exactly what it declares. Two input types have traps: - **Files.** Upload first and pass the returned `file_id`, or pass the `file_id` an earlier run already produced. Never pass a URL where the schema wants a file id. - **Styles.** A style input takes a reference set's `set_id` from `list_reference_sets`. A `base_model_id` is not a valid value there, and passing one fails in a way that reads like a workflow bug. When a required input has no obvious value, ask the user rather than inventing one. A workflow run that completes with a wrong input still costs full price. ## Estimate, execute, poll `estimate_workflow_price` with the workflow id and the intended inputs returns the price without executing. Present it as a table: what the workflow produces, which workspace pays, price against balance. Above 20 CUs, ask and wait for an explicit yes. `execute_workflow` returns a `run_id` and `poll_interval_seconds`. `get_workflow_run` reports status through `PENDING`, `RUNNING`, then `SUCCESS`, `FAILURE`, or `CANCELLED`, and reports step information while running. Workflows take longer than single generations, so report progress periodically as "completed steps / total steps" rather than polling silently. `cancel_workflow_run` stops a run and releases reserved Creative Units; units already consumed are not refunded. ## Worked example "Run our character turnaround pipeline on this concept." 1. `list_workflows` with `fulltext: "turnaround"`, which returns the workflow and its input schema. 2. Read the schema. It wants a `character_image` file id, a `view_count` integer, and an optional style. 3. The concept came from an earlier run, so it already has a `file_id`. No upload needed. 4. `estimate_workflow_price` with those inputs. It returns 34 CUs against a balance of 900, which is over the gate, so present the table and wait for an explicit yes. 5. `execute_workflow`, with a `session_name` so the outputs group in the Layer app. 6. `get_workflow_run` at `poll_interval_seconds`, reporting "3 / 7 steps" as it goes. 7. On `SUCCESS`, present the outputs as a table with links. Each output carries a `file_id` that can feed the next run directly. ## Common mistakes - Improvising a multi-step sequence in Forge without checking `list_workflows` first. - Guessing inputs from the workflow's name instead of reading its schema. - Passing a `base_model_id` to a style input that wants a reference set `set_id`. - Passing a URL where the schema declares a file id. - Executing without an estimate, or clearing 20 CUs without an explicit yes. - Polling a long run silently, with no step progress reported. - Re-uploading an asset that a previous run already produced.
© layerai · MIT · layerai/skills