К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

stream-chain — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Организует последовательную передачу данных между шагами агента через цепочки промптов или готовые пайплайны.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add ruvnet/ruflo --skill stream-chain -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает stream-chain

Скилл даёт инструмент для пошаговой обработки кода и данных с помощью CLI claude-flow stream-chain. Контекст каждого предыдущего шага целиком передаётся на вход следующему, поэтому агент сохраняет связность при цепочках рассуждений.

Внутри доступны два режима: запуск произвольных шагов через run и готовые сценарии через команду pipeline (analysis, refactor, test, optimize). Для собственной цепочки нужно передать минимум два промпта, иначе запуск не состоится. Время ожидания каждого шага по умолчанию составляет 30 секунд, но его можно переопределить флагом --timeout. Дополнительные пайплайны настраиваются через конфигурационный файл .claude-flow/config.json.

Какие задачи решает

  • передать вывод одного этапа генерации кода на вход следующему шагу
  • провести пошаговый аудит кодовой базы и составить отчёт
  • составить и применить план рефакторинга по приоритетам
  • сгенерировать юнит-тесты с проверкой покрытия проблемных мест

Примеры запросов агенту

  • Запусти цепочку `claude-flow stream-chain run "Проверь авторизацию" "Составь список уязвимостей"` с флагом `--verbose`
  • Выполни аудит кодовой базы через `claude-flow stream-chain pipeline analysis`
  • Запусти сценарий тестирования через `claude-flow stream-chain pipeline test --timeout 60`

Как установить stream-chain

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add ruvnet/ruflo --skill stream-chain -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/stream-chain/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/stream-chain/

Из того же набора104

Весь набор →
ruflo ruvnet Скилл добавляет в проект оркестрацию мультиагентных задач, память, маршрутизацию и MCP-инструменты. Нужен для swarm-сценариев и многошаговых workflows. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 000установок Swarm Orchestration ruvnet Скилл для управления роями агентов с параллельным выполнением задач, динамической топологией и автоматической балансировкой нагрузки. Нужен, когда одного агента недостаточно и требуется координировать специалистов разного профиля. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 100установок github-project-management ruvnet Скилл превращает рутину вокруг issue и доски проекта в вызовы gh и ruv-swarm: метки, подзадачи, поиск дублей. Пригодится, когда задач много, а порядка в трекере нет. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 400установок github-workflow-automation ruvnet Скилл автоматизирует GitHub Actions с координацией AI-агентов. Генерирует оптимальные pipeline, управляет pull request'ами, анализирует баги и развёртывает обновления с минимальными рисками. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 300установок github-code-review ruvnet Организует параллельное код-ревью в GitHub с помощью агентов безопасности, архитектуры и стиля через пакет ruv-swarm. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 300установок flow-nexus-swarm ruvnet Развёртывает облачные рои ИИ-агентов и собирает событийные процессы с очередями сообщений. Нужен для координации задач, контроля запусков и масштабирования роя. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок performance-analysis ruvnet Находит узкие места в Claude Flow swarms, профилирует операции агентов и генерирует отчёты с рекомендациями по оптимизации. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок agentic-jujutsu ruvnet Координирует одновременную работу нескольких ИИ-агентов с кодом без конфликтов и блокировок версионного контроля через надстройку над Jujutsu. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок

Похожие

feature-forge https://github.com/Jeffallan Скилл проводит интервью по требованиям и превращает идею фичи в спецификацию: EARS-требования, критерии приёмки, чек-лист реализации. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 200установок exa-search K-Dense-AI Скилл для поиска научных и технических материалов через Exa с извлечением текста из страниц и PDF-файлов. Работает с предварительной фильтрацией по категории публикаций и академическим доменам. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 700установок autoskill K-Dense-AI Анализирует историю работы из Screenpipe, находит повторяющиеся сценарии и готовит черновики новых скиллов. Запускается только по прямому запросу пользователя. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 700установок application-form-filler Paramchoudhary Скилл заполняет текстовые поля анкет о работе ответами, собранными из резюме и описания вакансии. Пригодится, когда не хочется придумывать формулировки для каждого вопроса ATS. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 600установок langchain-middleware langchain-ai Скилл добавляет промежуточные хуки для LangChain-агентов: останавливает выполнение перед опасными вызовами инструментов, даёт человеку одобрить, отредактировать или отклонить действие, перехватывает вызовы для логирования и retry-логики. Claude Code CX Codex Cursor +1 16 200установок deep-agents-orchestration langchain-ai Скилл помогает настроить оркестрацию в Deep Agents: делегирование субагентам, планирование через список задач и подтверждение действий человеком. Claude Code CX Codex Cursor +1 16 100установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок

Вопросы о stream-chain

Как установить stream-chain в Claude Code?

В терминале выполните команду npx skills add ruvnet/ruflo --skill stream-chain -a claude-code. Файл навыка будет сохранён по пути ~/.claude/skills/stream-chain/SKILL.md.

Что делает скилл stream-chain?

Он объединяет вызовы агента в непрерывную цепочку, где результат предыдущего шага автоматически подставляется в контекст следующего. Это исключает ручной перенос данных между промптами.

Какие готовые пайплайны включены в stream-chain?

В скилл заложены четыре стандартных сценария: analysis для аудита архитектуры, refactor для рефакторинга, test для создания тестов и optimize для оптимизации производительности.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: stream-chain
description: Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
---

# Stream-Chain Skill

Execute sophisticated multi-step workflows where each agent's output flows into the next, enabling complex data transformations and sequential processing pipelines.

## Overview

Stream-Chain provides two powerful modes for orchestrating multi-agent workflows:

1. **Custom Chains** (`run`): Execute custom prompt sequences with full control
2. **Predefined Pipelines** (`pipeline`): Use battle-tested workflows for common tasks

Each step in a chain receives the complete output from the previous step, enabling sophisticated multi-agent coordination through streaming data flow.

---

## Quick Start

### Run a Custom Chain

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze codebase structure" \
  "Identify improvement areas" \
  "Generate action plan"
```

### Execute a Pipeline

```bash
claude-flow stream-chain pipeline analysis
```

---

## Custom Chains (`run`)

Execute custom stream chains with your own prompts for maximum flexibility.

### Syntax

```bash
claude-flow stream-chain run <prompt1> <prompt2> [...] [options]
```

**Requirements:**
- Minimum 2 prompts required
- Each prompt becomes a step in the chain
- Output flows sequentially through all steps

### Options

| Option | Description | Default |
|--------|-------------|---------|
| `--verbose` | Show detailed execution information | `false` |
| `--timeout <seconds>` | Timeout per step | `30` |
| `--debug` | Enable debug mode with full logging | `false` |

### How Context Flows

Each step receives the previous output as context:

```
Step 1: "Write a sorting function"
Output: [function implementation]

Step 2 receives:
  "Previous step output:
  [function implementation]

  Next task: Add comprehensive tests"

Step 3 receives:
  "Previous steps output:
  [function + tests]

  Next task: Optimize performance"
```

### Examples

#### Basic Development Chain

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Write a user authentication function" \
  "Add input validation and error handling" \
  "Create unit tests with edge cases"
```

#### Security Audit Workflow

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze authentication system for vulnerabilities" \
  "Identify and categorize security issues by severity" \
  "Propose fixes with implementation priority" \
  "Generate security test cases" \
  --timeout 45 \
  --verbose
```

#### Code Refactoring Chain

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Identify code smells in src/ directory" \
  "Create refactoring plan with specific changes" \
  "Apply refactoring to top 3 priority items" \
  "Verify refactored code maintains behavior" \
  --debug
```

#### Data Processing Pipeline

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Extract data from API responses" \
  "Transform data into normalized format" \
  "Validate data against schema" \
  "Generate data quality report"
```

---

## Predefined Pipelines (`pipeline`)

Execute battle-tested workflows optimized for common development tasks.

### Syntax

```bash
claude-flow stream-chain pipeline <type> [options]
```

### Available Pipelines

#### 1. Analysis Pipeline

Comprehensive codebase analysis and improvement identification.

```bash
claude-flow stream-chain pipeline analysis
```

**Workflow Steps:**
1. **Structure Analysis**: Map directory structure and identify components
2. **Issue Detection**: Find potential improvements and problems
3. **Recommendations**: Generate actionable improvement report

**Use Cases:**
- New codebase onboarding
- Technical debt assessment
- Architecture review
- Code quality audits

#### 2. Refactor Pipeline

Systematic code refactoring with prioritization.

```bash
claude-flow stream-chain pipeline refactor
```

**Workflow Steps:**
1. **Candidate Identification**: Find code needing refactoring
2. **Prioritization**: Create ranked refactoring plan
3. **Implementation**: Provide refactored code for top priorities

**Use Cases:**
- Technical debt reduction
- Code quality improvement
- Legacy code modernization
- Design pattern implementation

#### 3. Test Pipeline

Comprehensive test generation with coverage analysis.

```bash
claude-flow stream-chain pipeline test
```

**Workflow Steps:**
1. **Coverage Analysis**: Identify areas lacking tests
2. **Test Design**: Create test cases for critical functions
3. **Implementation**: Generate unit tests with assertions

**Use Cases:**
- Increasing test coverage
- TDD workflow support
- Regression test creation
- Quality assurance

#### 4. Optimize Pipeline

Performance optimization with profiling and implementation.

```bash
claude-flow stream-chain pipeline optimize
```

**Workflow Steps:**
1. **Profiling**: Identify performance bottlenecks
2. **Strategy**: Analyze and suggest optimization approaches
3. **Implementation**: Provide optimized code

**Use Cases:**
- Performance improvement
- Resource optimization
- Scalability enhancement
- Latency reduction

### Pipeline Options

| Option | Description | Default |
|--------|-------------|---------|
| `--verbose` | Show detailed execution | `false` |
| `--timeout <seconds>` | Timeout per step | `30` |
| `--debug` | Enable debug mode | `false` |

### Pipeline Examples

#### Quick Analysis

```bash
claude-flow stream-chain pipeline analysis
```

#### Extended Refactoring

```bash
claude-flow stream-chain pipeline refactor --timeout 60 --verbose
```

#### Debug Test Generation

```bash
claude-flow stream-chain pipeline test --debug
```

#### Comprehensive Optimization

```bash
claude-flow stream-chain pipeline optimize --timeout 90 --verbose
```

### Pipeline Output

Each pipeline execution provides:

- **Progress**: Step-by-step execution status
- **Results**: Success/failure per step
- **Timing**: Total and per-step execution time
- **Summary**: Consolidated results and recommendations

---

## Custom Pipeline Definitions

Define reusable pipelines in `.claude-flow/config.json`:

### Configuration Format

```json
{
  "streamChain": {
    "pipelines": {
      "security": {
        "name": "Security Audit Pipeline",
        "description": "Comprehensive security analysis",
        "prompts": [
          "Scan codebase for security vulnerabilities",
          "Categorize issues by severity (critical/high/medium/low)",
          "Generate fixes with priority and implementation steps",
          "Create security test suite"
        ],
        "timeout": 45
      },
      "documentation": {
        "name": "Documentation Generation Pipeline",
        "prompts": [
          "Analyze code structure and identify undocumented areas",
          "Generate API documentation with examples",
          "Create usage guides and tutorials",
          "Build architecture diagrams and flow charts"
        ]
      }
    }
  }
}
```

### Execute Custom Pipeline

```bash
claude-flow stream-chain pipeline security
claude-flow stream-chain pipeline documentation
```

---

## Advanced Use Cases

### Multi-Agent Coordination

Chain different agent types for complex workflows:

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Research best practices for API design" \
  "Design REST API with discovered patterns" \
  "Implement API endpoints with validation" \
  "Generate OpenAPI specification" \
  "Create integration tests" \
  "Write deployment documentation"
```

### Data Transformation Pipeline

Process and transform data through multiple stages:

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Extract user data from CSV files" \
  "Normalize and validate data format" \
  "Enrich data with external API calls" \
  "Generate analytics report" \
  "Create visualization code"
```

### Code Migration Workflow

Systematic code migration with validation:

```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze legacy codebase dependencies" \
  "Create migration plan with risk assessment" \
  "Generate modernized code for high-priority modules" \
  "Create migration tests" \
  "Document migration steps and rollback procedures"
```

### Quality Assurance Chain

Comprehensive code quality workflow:

```bash
claude-flow stream-chain pipeline analysis
claude-flow stream-chain pipeline refactor
claude-flow stream-chain pipeline test
claude-flow stream-chain pipeline optimize
```

---

## Best Practices

### 1. Clear and Specific Prompts

**Good:**
```bash
"Analyze authentication.js for SQL injection vulnerabilities"
```

**Avoid:**
```bash
"Check security"
```

### 2. Logical Progression

Order prompts to build on previous outputs:
```bash
1. "Identify the problem"
2. "Analyze root causes"
3. "Design solution"
4. "Implement solution"
5. "Verify implementation"
```

### 3. Appropriate Timeouts

- Simple tasks: 30 seconds (default)
- Analysis tasks: 45-60 seconds
- Implementation tasks: 60-90 seconds
- Complex workflows: 90-120 seconds

### 4. Verification Steps

Include validation in your chains:
```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Implement feature X" \
  "Write tests for feature X" \
  "Verify tests pass and cover edge cases"
```

### 5. Iterative Refinement

Use chains for iterative improvement:
```bash
claude-flow stream-chain run \
  "Generate initial implementation" \
  "Review and identify issues" \
  "Refine based on issues found" \
  "Final quality check"
```

---

## Integration with Claude Flow

### Combine with Swarm Coordination

```bash
# Initialize swarm for coordination
claude-flow swarm init --topology mesh

# Execute stream chain with swarm agents
claude-flow stream-chain run \
  "Agent 1: Research task" \
  "Agent 2: Implement solution" \
  "Agent 3: Test implementation" \
  "Agent 4: Review and refine"
```

### Memory Integration

Stream chains automatically store context in memory for cross-session persistence:

```bash
# Execute chain with memory
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze requirements" \
  "Design architecture" \
  --verbose

# Results stored in .claude-flow/memory/stream-chain/
```

### Neural Pattern Training

Successful chains train neural patterns for improved performance:

```bash
# Enable neural training
claude-flow stream-chain pipeline optimize --debug

# Patterns learned and stored for future optimizations
```

---

## Troubleshooting

### Chain Timeout

If steps timeout, increase timeout value:

```bash
claude-flow stream-chain run "complex task" --timeout 120
```

### Context Loss

If context not flowing properly, use `--debug`:

```bash
claude-flow stream-chain run "step 1" "step 2" --debug
```

### Pipeline Not Found

Verify pipeline name and custom definitions:

```bash
# Check available pipelines
cat .claude-flow/config.json | grep -A 10 "streamChain"
```

---

## Performance Characteristics

- **Throughput**: 2-5 steps per minute (varies by complexity)
- **Context Size**: Up to 100K tokens per step
- **Memory Usage**: ~50MB per active chain
- **Concurrency**: Supports parallel chain execution

---

## Related Skills

- **SPARC Methodology**: Systematic development workflow
- **Swarm Coordination**: Multi-agent orchestration
- **Memory Management**: Persistent context storage
- **Neural Patterns**: Adaptive learning

---

## Examples Repository

### Complete Development Workflow

```bash
# Full feature development chain
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze requirements for user profile feature" \
  "Design database schema and API endpoints" \
  "Implement backend with validation" \
  "Create frontend components" \
  "Write comprehensive tests" \
  "Generate API documentation" \
  --timeout 60 \
  --verbose
```

### Code Review Pipeline

```bash
# Automated code review workflow
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze recent git changes" \
  "Identify code quality issues" \
  "Check for security vulnerabilities" \
  "Verify test coverage" \
  "Generate code review report with recommendations"
```

### Migration Assistant

```bash
# Framework migration helper
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze current Vue 2 codebase" \
  "Identify Vue 3 breaking changes" \
  "Create migration checklist" \
  "Generate migration scripts" \
  "Provide updated code examples"
```

---

## Conclusion

Stream-Chain enables sophisticated multi-step workflows by:

- **Sequential Processing**: Each step builds on previous results
- **Context Preservation**: Full output history flows through chain
- **Flexible Orchestration**: Custom chains or predefined pipelines
- **Agent Coordination**: Natural multi-agent collaboration pattern
- **Data Transformation**: Complex processing through simple steps

Use `run` for custom workflows and `pipeline` for battle-tested solutions.

© ruvnet · MIT · ruvnet/ruflo

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой