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File metadata and controls

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OysterWorkflow

English | 简体中文

面向 autonomous agents 的 work experience layer，支持 macOS 和 Windows。

官网 | 开源 Core | 下载最新版 | 发布记录 | 反馈问题 | 商业授权

OysterWorkflow 会采集人类和 Agent 在电脑上观察到什么、如何反应、如何完成真实工作。它把 screen states、OCR text、clicks、keystrokes、retries、choices 和 verification moves 转化为 AI agents 可复用的 experience。

当前公开版本会从桌面 workflow evidence 中生成可审查的 OpenClaw skills。更大的方向，是建立一个 workflow data、artifact 和 evaluation loop，让未来 Agent 拥有“工作如何成功”的记忆。

开源 Core

核心 workflow pipeline 已在 OysterWorkflow Core 开源，并使用 Apache-2.0 许可证。

开源 core 包含 Screenpipe ingest client、OCR/UI/audio trace processing、event normalization、deduplication、segmentation、workflow discovery、OpenClaw skill extraction，以及 generated skill quality evaluation。

当前这个仓库仍然是桌面 App 的公开发布入口，用于存放二进制包、文档、截图、issue tracking 和产品更新；它不包含私有桌面 App 源码。

核心想法

Autonomous agents 需要的不只是 instructions，还需要 work memory。

真实工作通常不只是推理或清单，而是一组 experience patterns：noticing、deciding、trying、fixing、verifying 和 finishing。OysterWorkflow 会从真实电脑工作中保留这些模式，让 Codex、Claude Code、Cursor、OpenAI Agents、OpenClaw 和 custom agents 这类 agent stacks 可以复用已经成功过的路径。

Work 如何变成 Agent Experience

  1. Capture real work. 开始、暂停和回看桌面工作，同时把 screen states、OCR text、inputs、windows 和可选语音讲解保存为证据。
  2. Detect the meaningful pattern. 在嘈杂 session 中识别真正有意义的工作模式：什么发生了变化、什么值得关注、任务在哪里真的推进了。
  3. Structure the experience. 把采集到的工作整理为可复用的 noticing rules、retry logic、verification checks 和 completion conditions。
  4. Hand it to the agent ecosystem. 最终 artifact 会成为 agent-ready memory 和 runtime material，当前首先落在 OpenClaw skills 上。

Agent 能获得什么

  • Goal retention: Agent 会锚定已经示范成功的结果，而不只是重新解释一段新 prompt。
  • Workflow fidelity: Agent 可以沿着真实软件里成功过的路径走，而不是每次都即兴摸索页面和工具。
  • Preference alignment: 命名习惯、文件夹结构、清理标准和判断规则可以延续下去。
  • Repeatability: 重复工作可以复用更稳定的 experience layer，而不是每次从零解决。
  • Edge-case handling: retries、failed clicks、changed pages、ambiguous states 和 verification moves 会继续留在记忆里。
  • Less prompting: 用户不需要每次重复写很长的 setup prompts。
  • Long workflow support: 多步骤任务会保留让它长期保持连贯的 decision chain。

当前 Runtime Artifact

OpenClaw skills 是当前第一个 runtime artifact，但不是产品最终边界。

当前公开版本聚焦于：

  • skill.json，保存生成的 skill definition
  • assets.json，保存采集到的 supporting evidence
  • summary.json，保存 run 和 generation context
  • 在安装或复用生成能力前保留 human review

产品截图

Recorder control

开始、暂停和回看真实桌面工作，并将 screen states、OCR text、inputs、windows 和可选语音讲解作为 evidence 捕获下来。

OysterWorkflow recorder dashboard with capture controls and status cards

Candidate workflow detection

审查 OysterWorkflow 从嘈杂 session 中识别出的工作模式，并选择值得转化为 reusable agent experience 的路径。

OysterWorkflow workflow candidate discovery screen

Skill draft review

在安装结果之前，检查生成的 OpenClaw steps 和 evidence notes。截图中的敏感个人信息和账号相关细节已做脱敏处理。

OysterWorkflow generated skill steps with sensitive details redacted

Skill manager and agent handoff

管理已生成的 skills，复制推荐执行提示词，并在能力不再有用时移除它。

OysterWorkflow skill manager with generated skills and copy prompt controls

谁适合试用

OysterWorkflow 更适合这些用户：

  • 经常重复桌面或浏览器流程，希望先把真实路径完整采集一次
  • 正在构建 AI Agent、RPA、workflow automation 或 developer productivity 工具
  • 想把复杂运营流程整理成可审查、可复用的 artifacts
  • 关心 user preferences、recovery logic 和 verification checks
  • 希望在安装或复用生成能力之前保留人工审查

下载

从 Releases 下载最新版 macOS 或 Windows 构建。

当前发布文件：

  • OysterWorkflow-0.1.0-arm64.dmg
  • OysterWorkflow-Setup-0.1.0.exe

SHA-256：

macOS arm64 dmg:
711fe49c3abeb66e109c1ab78476b09978d3c83c042b922a58a6affa46d16187

Windows x64 installer:
78dad16a0e9152173d128ca5c2674a4987c61a4245e5f67bd2650654687bf0cf

系统要求

  • macOS Apple Silicon (arm64)
  • Windows x64

安装说明

macOS

  1. 从最新 release 下载 OysterWorkflow-0.1.0-arm64.dmg。
  2. 打开 .dmg，将 OysterWorkflow.app 拖入 Applications。
  3. 从 Applications 启动 OysterWorkflow。
  4. 按提示授予必要的 macOS 权限。
  5. 如果刚刚开启了录制相关权限，建议退出并重新打开应用一次，再开始录制。

因为 OysterWorkflow 需要采集工作流证据，macOS 可能会请求以下权限：

  • Screen Recording
  • Accessibility
  • Input Monitoring
  • Microphone，当启用语音讲解时需要

Windows

  1. 从最新 release 下载 OysterWorkflow-Setup-0.1.0.exe。
  2. 运行安装器。
  3. 从开始菜单或安装目录启动 OysterWorkflow。
  4. 只有在需要采集语音讲解时才启用录制器音频。

Windows 注意事项：

  • Windows 构建为 x64。
  • Windows 版本暂时不支持应用内中文输入。
  • Windows 语音转写当前更适合英文；本版本中文语音转写不可靠。

这个公开仓库包含什么

这个公开仓库用于发布二进制包、文档、截图、issue tracking 和官网入口。它不包含 OysterWorkflow 的私有源码。

如果你想查看开源实现部分，请访问 OysterWorkflow Core。

Roadmap 与反馈

FAQ

这个仓库是开源仓库吗？

这个公开 App 仓库本身不是源码开源仓库，它用于发布二进制包、文档、截图和 issue tracking。开源实现部分在 OysterWorkflow Core，使用 Apache-2.0 许可证，包含 Screenpipe trace ingest、OpenClaw skill 生成和 skill quality evaluation 等核心 pipeline。

OysterWorkflow 现在会生成什么？

当前流程会生成可审查的 OpenClaw skill artifacts，典型文件包括 skill.json、assets.json 和 summary.json。

录制一次之后就能完全自动化所有工作流吗？

不能。当前产品重点是采集 workflow evidence、发现候选工作流、生成可审查 artifacts，并让用户在复用前检查结果。

为什么叫 experience layer？

因为真正重要的不只是最终 instruction。OysterWorkflow 会记录 observed context、user choices、recovery moves 和 verification checks，用来解释工作实际上是如何成功的。

可以商业使用吗？

公开 release 许可不包含商业授权。公开版本使用 PolyForm Noncommercial 1.0.0，商业使用需要单独书面许可。

公开 issue 里不要发什么？

请不要公开发布密码、私有 URL、账号信息、客户数据或敏感截图。经过脱敏的 workflow 描述比原始隐私数据更有帮助。

许可

公开发布版本使用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可。

简单来说：

  • 你可以下载并将公开发布版本用于非商业用途
  • 你不会获得私有源码的使用权
  • 公开发布条款不授权商业使用

请阅读 LICENSE-SUMMARY.md 查看简明许可摘要。

如需商业授权，请联系：shuxin.y.97@gmail.com

第三方组件

OysterWorkflow 会随桌面发行包附带 recorder 使用的第三方 sidecar 工具，包括 Screenpipe、FFmpeg 和 ffprobe。这些组件保留各自的许可证条款；它们不会被重新授权为 OysterWorkflow 代码，也不由 OysterWorkflow 的 PolyForm Noncommercial 条款覆盖。

请查看 THIRD-PARTY-NOTICES.md，了解随包组件声明、FFmpeg/ffprobe 来源信息，以及 screenpipe-bundle.json 中记录的构建期许可证 profile。