用 YAML 定义多模型 LLM 工作流，支持生成、可视化、执行、迭代优化，适合快速构建 AI 自动化管道
说明：
## 核心定位与用法
Comanda 是一款**声明式 LLM 工作流编排工具**，用户通过 YAML 文件定义多步骤 AI 处理流程，由 CLI 驱动执行。核心能力覆盖「生成-可视化-执行-迭代」全生命周期：
– **生成**：`comanda generate workflow.yaml “描述需求”` 自动从自然语言生成 YAML 结构
– **可视化**：`comanda chart workflow.yaml` 输出工作流图表，支持 `–verbose` 调试结构
– **执行**：`comanda process workflow.yaml` 运行流程，支持 `–runtime-dir` 隔离环境、`–vars` 注入变量、`–debug` 排错
– **迭代**：`comanda improve workflow.yaml “优化指令”` 基于反馈自动改进流程
数据流转遵循严格规则：普通步骤间仅通过 `STDIN/STDOUT` 或**显式文件**传递，禁止滥用 `$VARIABLE` 语法（`as $var` 仅限同一步骤内输入别名）。分支/并行场景需落地为文件，agentic 循环需配合 `.comanda/result.md` 等持久化文件。
### 显著优点
1. **多模型原生支持**：OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Ollama 本地模型、Claude Code/Gemini CLI/Codex 等 CLI 工具统一抽象，单文件内可编排异构模型协作。
2. **安全沙箱设计**：工具步骤默认受限，需显式 `tool.allowlist` 声明，配合 `timeout` 避免资源耗尽。
3. **声明式可复现**：YAML 即文档，版本控制友好，团队可审计每一步的模型、提示、输出目标。
4. **渐进复杂度**：从线性工作流到 `agentic_loop` 迭代、多循环编排，按需启用高级特性。
### 潜在局限与风险
– **学习曲线**：YAML 语法、数据流规则、`tool` 配置细节需仔细阅读 `WORKFLOW-SPEC.md`，新手易踩 `$VARIABLE` 误用陷阱。
– **调试依赖 CLI**：复杂流程需反复 `chart –verbose` + `process –debug`，缺乏图形化 IDE 支持。
– **Agentic 循环开销**：默认建议「线性优先」，循环模式需人工设计 `input_state/output_state` 及文件持久化策略，否则易陷入无限迭代或状态丢失。
– **工具安全边界**：虽提供 `allowlist`，但 shell 工具逃逸风险仍存在（如 `find` 配合 `exec`），需结合 `runtime-dir` 隔离。
### 适合人群
– 需要**可版本控制的 AI 自动化**的工程师/技术团队
– 频繁切换多模型（本地+云端）以优化成本或效果的高级用户
– 愿意以「基础设施即代码」思维管理 LLM 流程的 DevOps/AI 架构师
### 常规风险提示
– **API 密钥管理**：`comanda configure` 存储密钥，需确保 `~/.comanda/` 目录权限安全。
– **长循环任务**：`agentic_loop` 可能长时间运行，需主动监控 `comanda loop status` 并掌握 `cancel/resume` 命令。
– **文件 I/O 污染**：默认工作目录可能产生中间文件，建议 `–runtime-dir` 显式隔离，防止意外覆盖生产数据。
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