OpenFlow

v2.1 · 基于 TIPS，同时运行 Flow 与 Loop 的开源增长操作系统。
跨形态：Web / PWA（mac·win·linux·iPad·安卓pad·鸿蒙）/ CLI / MCP，一套后端多端触达。

OpenFlow 把内容触达、用户洞察、个性化运营和销售增强放进同一个业务系统，帮助一人公司、创作者和小型组织，把零散的营销工具与运营动作连接成可以执行、衡量和持续改进的增长过程。

它提供两种边界清晰、长期并存的工作方式：

• Flow 模式（AITIPS Copilot）：人设计节点、画布和规则，AI 辅助搭建、检查与优化，系统按确定性流程稳定执行。
• Loop 模式（TIPS Agent）：人定义目标、资源和边界，Agent 基于 TIPS 调用模型、Skills、Harness 与已有 Flow，在受控循环中观察、行动、评估和调整。

两者没有高低之分。已知怎么做，用 Flow；知道想要什么、但缺少经验或人力时，用 Loop。成熟的 Flow 可以成为 Loop 的可靠能力，经过验证的 Loop 也可以固化为新的 Flow。

OpenFlow 使用 PHP 8 + JSON/SQLite，默认不依赖 MySQL、Redis 或 Node；数据保留在自己的服务器上。项目采用 MIT License，可私有部署、二次开发和商用。

v2.1 能力概览

形态：一套 PHP 后端，多端触达 —— Web 后台 / PWA 可安装（mac·win·linux·iPad·安卓pad·鸿蒙 浏览器安装）/ CLI（bin/of）/ MCP（agent 可调 18+5 工具）。

核心能力：

• 模块工厂：后台可视化定义新模块（字段/样式/代码模式），像 Elementor 生态，无需写 PHP
• 画布真流程图：SVG 贝塞尔连线 + 拖拽 + A/B 分流 + 灰度 + 多条件分支 + 真延时续流
• 数据洞察：驾驶舱 KPI（delta/月目标）+ 趋势/归因图 + AI 兜底解读（异常/建议），报表不只是展示
• CDP + CRM：身份图谱（SQLite）、分群/自动打标/画像/生命周期深引擎、线索 360° 详情（编辑/跟进/画像/订单/行为时间线）
• 营销自动化：触发器 → 多渠道动作（邮件/企微/公众号/券）+ 分工作流漏斗洞察
• Newsletter（Revue 式）：选文章自动排版 → 可视化编辑 → 实时预览 → 定时发送
• Agent 渗透：dashboard/cdp/insights 等核心页都有 AI 洞察，问数据（AskData）、下一最佳动作（NBA）、决策轨道
• 编辑器所见即所得：页面块级实时预览 + 整页预览；SEO 全局兜底（canonical/description/OG 自动补）
• 转化漏斗：访客→注册→加购→支付→复购五阶段可视化，阶段间转化率一目了然
• 增长规则引擎：WHEN×WHAT×HOW 实用框架，绑定 CDP/CRM/文章数据，触发具体可执行建议
• GEO 全网采集：RSS + 搜索 API 双通道（SerpAPI/Google CSE/Bing/百度/自定义），AI 结构化提炼话题

技术栈：PHP 8 + JSON/SQLite/MySQL 双存储，零构建链（无 Node/Composer 依赖），原生 JS + SVG（PWA/画布均为原生实现）。

为什么是 OpenFlow

多数增长工具默认背后有内容、数据、营销和销售团队。一个人把这些工具全部买齐，得到的往往不是一支团队，而是一组仍然需要自己配置、维护和操作的系统。

OpenFlow 解决两个互补问题：

1. 把已知方法稳定执行：用 Flow 将人的经验沉淀为可复用、可审计的确定性流程。
2. 弥补经验与人力不足：用 Loop 让 TIPS Agent 在明确护栏内组合能力、验证策略并持续优化。

系统的重要性不在于用了多少 AI，而在于能否可靠地服务业务。AI 不可用时，内容、客户、自动化、订单等基础业务仍然可以运行；任何涉及发布、群发、价格、支付、退款、删除或外部写入的高风险动作，都应继续接受权限、审批、预算、频控和审计约束。

TIPS：共同的业务模型

Flow 与 Loop 共享同一套 TIPS 业务模型、数据和执行能力。

TIPS 不是四个相互独立的功能区，而是一条带反馈的增长回路：

flowchart LR
  T["Touch<br/>建立有效触达"] --> I["Insight<br/>形成证据与判断"]
  I --> P["Personalize<br/>逐人匹配策略"]
  P --> S["Sell<br/>推动成交与复购"]
  S -->|"成交与丢单真相回流"| I
  I -->|"调整内容与渠道"| T

任何完整的增长策略都应该说明：触达谁、依据什么判断、如何差异化运营、怎样产生商业结果，以及结果如何进入下一轮判断。

两种运行范式

Flow 模式 · AITIPS Copilot

Flow 的核心是：人掌握策略，AI 辅助设计，系统稳定执行。

人的经验 → 节点与画布 → 条件、动作和分支 → 确定性执行 → 人复盘并修改

AI 在 Flow 中是 Copilot，可以帮助：

• 用自然语言生成流程草稿；
• 推荐触发器、条件、人群和动作；
• 检查空分支、冲突、频控和风险；
• 生成内容、邮件、销售话术与物料；
• 解释流程表现并提出优化建议。

最终策略、流程版本和关键业务动作仍由人决定。Flow 适合已经有方法论和 SOP 的高阶用户，也适合交易、交付、通知等强调确定性、稳定性和合规性的业务。

Loop 模式 · TIPS Agent

Loop 的核心是：人定义意图与边界，Agent 在 TIPS 内寻找、执行和优化路径。

flowchart LR
  G["Goal<br/>目标与约束"] --> O["Observe<br/>读取业务状态"]
  O --> R["Reason<br/>按 TIPS 制订策略"]
  R --> K["Skills + Flow<br/>组合已有能力"]
  K --> H["Harness + Policy<br/>权限、预算、频控、审批"]
  H --> A["Act<br/>执行或请求确认"]
  A --> E["Evaluate<br/>衡量业务结果"]
  E --> M["Memory<br/>记录经验与纠正"]
  M -->|"继续、调整或停止"| O

Loop 不是无限调用大模型，也不是让通用 AI 自由接管营销。一个可靠的业务 Loop 至少需要：

• Goal：明确目标、周期、成功指标和成本边界；
• State：从真实内容、画像、行为、成交和历史行动读取状态；
• Skills：调用有清晰输入、输出和权限声明的业务能力；
• Harness：限制工具、步骤、模型成本、超时和失败处理；
• Policy：执行权限、同意、隐私、频控、预算和品牌规则；
• Evaluation：用业务结果而不是模型自评判断是否有效；
• Memory：记住做过什么、结果如何以及用户怎样纠正；
• Stop Conditions：达到目标、超过预算、证据不足或出现风险时停止。

Loop 适合目标明确但路径未知、需要跨 TIPS 动态协调，或者缺少专职增长经验与人力的场景。

Flow 与 Loop 如何互相增强

flowchart LR
  E["人的行业经验"] --> F["固化为 Flow"]
  F --> S["成为 Agent 可调用的可靠能力"]
  S --> L["Loop 组合、试验与评估"]
  L --> V["发现稳定有效的策略"]
  V --> N["固化为新版 Flow"]
  N --> S

OpenFlow 长期积累的不是一次性对话，而是三类可交付资产：

• 官方维护的基础 Flow 与 Skills；
• 用户和 Agent 共同打磨的专属增长 Loop；
• 经验证后可分享、可安装的行业工作流。

当前已经具备什么

项目已经完成大部分业务器官和第一阶段连接工作，当前代码包含约 195 个后台入口、93 个 API 端点和 165 个核心模块。数量会随开发变化，以下以能力边界为准。

业务底座

• 内容、页面、CPT、多语言版本、全文搜索、知识库与可复用内容块；
• CDP 画像、事件存储、匿名身份合并、分群、归因与人群激活；
• 营销自动化画布、条件与动作库、动态内容、触达与频控；
• CRM、统一会话、报价、订单、支付、课程、会员、分销与结算；
• 订阅计费（自动续费/到期提醒/取消流程）+ 会员付费墙（订阅→等级同步/升级引导）；
• 购物车（多商品结算/优惠码/免费订单/会员折扣）+ 推荐码体系（归因/佣金/提现）；
• 市场上架定价 + 市场购买（资产→订单→交付）；
• 转化漏斗（访客→注册→加购→支付→复购五阶段可视化）；
• 角色权限、同意管理、审计、2FA、备份恢复与多租户基础。

AI 与增长大脑基础

• 增长规则引擎：WHEN×WHAT×HOW 实用框架，绑定 CDP/CRM/文章数据触发具体可执行建议；

• 用户研究中心：6 大先进研究框架（JTBD/用户旅程图/VoC/可用性测试/持续发现/民族志）；

• SEO 全球化：四搜索引擎接入（Google Search Console / Bing / 百度 / Yandex Webmaster）；

• GEO 全网采集：RSS + 搜索 API 双通道（SerpAPI/Google CSE/Bing/百度/自定义），AI 结构化提炼话题；

• Demo 陪跑提供与生产数据硬隔离的完整增长场景：增长大脑与黄金 Loop 读取同一批 Demo 画像、行为证据和模拟成交真相，可一键装载或重置。

• Demo 运行只生成规则建议与待审核 TIPS 计划，不写 CDP、不自动打标签、不触达客户、不创建订单，也不计入真实经营报表。

• Demo 支持以明确步骤模拟人工批准和低风险标签回读，产生的 FlowRun、Approval、Execution、Evaluation 与 Memory 只保存在隔离 Demo 数据集。

• 多模型统一入口、调用计量、预算限制、分档超时和降级；

• 基于画像、成交真相和目标的下一最佳动作建议；

• 共享增长目标、跨模块记忆、决策轨迹和人工采纳箱；

• 文章发布进入知识库，成交信息回流 CDP 与增长判断；

• AI 个性化、问数据、内容生成、销售话术和站点问答；

• 自我体检从错误、404、性能等信号生成改进清单；确定性补丁必须由人审核后才能应用。

开放与扩展

• 插件系统和跨内容、CDP、CRM、自动化、SEO、支付的 hooks；
• prompt、tool、workflow 类型的 Skills 与生成物安全检查；
• MCP Server，允许外部 Agent 在权限与审计约束下读取或操作站点；
• 通用连接器、Webhook、OAuth2、可分享连接模板与加密凭据存储；
• 临时外部协作、按对象授权、修订记录、差异查看与恢复；
• 推荐码分销体系（归因/佣金结算/提现）+ 市场上架定价与购买（订单→交付）。

工程与演进基础

• 设计系统：统一 tokens / 构建器 / 契约测试，38 页前台页面共享一套视觉规范；

• SEO/GEO 全栈：四搜索引擎接入（Google/Bing/百度/Yandex）+ GEO 话题采集（RSS + 搜索 API 双通道）；

• 分层存储演进：SQLite/MySQL 双驱动（EventStore）、CDP/CRM 数据可按需迁移到 MySQL；

• 用户研究中心：6 大先进研究框架（JTBD/用户旅程图/VoC/可用性测试/持续发现/民族志）；

• 自我体检从错误、404、性能等信号生成改进清单；确定性补丁必须由人审核后才能应用。

• 默认使用 JSON + SQLite，高频事件可选切换 MySQL；

• 事件追加写、批量写、索引和多租户数据目录已经建立；

• 关键跨存储写操作具备事务与回滚能力；

• 公开 AI 端点具有鉴权或限流，模型不可用时业务可降级；

• 契约测试覆盖权限、可靠性、数据写入、增长大脑、MCP 和主要页面。

当前边界

OpenFlow 已经完成 Loop 的首批地基，但生产级 TIPS Agent 仍在建设中：

• 当前“增长大脑”以可解释的规则型建议为主，不等同于自主策略 Agent；
• 当前“采纳”主要生成带上下文的待办或进入现有业务模块，不等同于端到端自动执行；
• Goal、Flow、Skill、Action、Approval、Execution、Evaluation、Memory、Policy 与 Loop 已有共享兼容契约；
• 当前 Loop Runtime 只支持确定性的只读单轮计划，不调用模型或生产执行器，也不持久化运行状态；
• “高意向线索 → 成交”目前仅有明确标记合成数据的沙盘，不代表真实业务效果；
• 联邦智能、多租户平台化等能力目前主要是基础设施，不代表已经形成规模化网络效应；
• AI 能力取决于用户配置的模型与预算；不配置 AI 时，确定性业务能力仍可使用。

我们会明确区分已实现、已接入真实路径、已被使用、已验证有效，不会把远景写成现状。

典型工作方式

用 Flow 稳定执行已知方法

一名成熟运营人员可以建立：

提交咨询表单
→ 判断客户类型与意向
→ 发送对应资料
→ 创建销售跟进任务
→ 超时未跟进则提醒
→ 成交或丢单结果回流洞察

Copilot 帮助检查流程、补充条件和生成内容，但系统严格按照批准的 Flow 执行。

用 Loop 打磨未知路径

一名创作者可以提出：

在不增加群发频率的前提下，本月获得 20 个付费咨询客户。

TIPS Agent 可以在护栏内：

1. 从内容、渠道、画像和成交记录读取真实状态；
2. 按 Touch、Insight、Personalize、Sell 制订完整策略；
3. 调用已有 Flow 和 Skills 准备内容、人群、触达与销售动作；
4. 对发布、群发、报价等关键节点请求审批；
5. 运行小范围实验，评估线索、成交、成本和负面信号；
6. 保留有效方法、停止无效动作，并提出下一轮版本；
7. 多轮稳定后，把方法固化为可重复运行的专属 Flow。

安装与运行

环境要求

• PHP 8.0+，推荐 PHP 8.2+；
• gd、pdo_sqlite、mbstring、fileinfo、curl、openssl 扩展；
• Apache、Nginx、Caddy 或其他支持 PHP 的 Web 服务器；
• data/ 以及实际上传目录需要对 Web 进程可写。

安装

git clone https://github.com/sevenaaaaaaaaa/openflow.git
cd openflow
composer install --no-dev --optimize-autoloader

将 Web 根目录指向项目目录，Apache 可使用仓库中的 .htaccess，Nginx 可参考 nginx.site.conf。随后访问站点，根据安装向导完成管理员、站点地址和基础配置。

AI 是可选能力。未配置模型时，OpenFlow 仍可作为完整的内容、数据、自动化和商业系统使用，相关 AI 功能会明确降级。

定时任务

* * * * * curl -fsS https://你的域名/api/cron.php >/dev/null 2>&1

实际周期由用户自己的 cron 配置决定。定时任务负责处理定时发布、自动化队列、同步、提醒和报告等后台工作。

更完整的部署、备份和恢复说明见：

• 部署文档
• 备份与恢复
• 使用说明

开发原则

1. 业务优先：AI、交互和架构必须服务于可衡量的业务结果。
2. TIPS 不变：Flow 与 Loop 共用同一业务模型，不另造一套模糊框架。
3. 双范式并存：Flow 不被 Loop 淘汰，Loop 不退化成 Flow 上的聊天按钮。
4. 单一事实源：两种模式共享数据、权限、审计和领域能力，不复制业务实现。
5. 确定性下沉：可靠动作固化为 Flow 或 Skill，不让模型每次重新发明。
6. 策略可组合，执行有边界：Agent 可以组合能力，但不能绕过权限、同意、频控、预算和审批。
7. 渐进自治：从建议、到协作、再到有限托管；高风险动作始终保留人工闸门。
8. 失败可恢复：模型、渠道或连接器故障不能拖垮核心业务，所有关键动作可追踪、可暂停、可回滚。
9. 兼容优先：默认轻量部署，按真实规模信号升级存储和运行方式。
10. 用结果学习：Loop 依靠真实业务反馈改进，不以模型自评代替效果验证。

路线与未来远景

近期：校准产品表达并渐进建立双工作台

• 统一前台与后台的能力状态，区分生产可用、只读、沙盘与规划；
• 保留并完善现有 AITIPS Flow 入口；
• 先建立用户级模式偏好和只读 TIPS Agent Loop 沙盘入口；
• 已统一 Goal、Flow、Skill、Action、Run、Evaluation、Memory 等核心兼容契约；
• 下一步建设独立行动审批中心，再让 Agent 建议进入真实写路径；
• 让成熟 Flow 可以被 Agent 当作可靠 Skill 调用；
• 先以建议和人工审批为默认，不改变现有业务执行方式。

中期：跑通第一个完整增长 Loop

优先选择“高意向线索到成交”作为验证路径：

识别高意向用户
→ 形成证据与分群
→ 准备差异化培育
→ 生成销售跟进与报价
→ 人工审批并执行
→ 记录成交、丢单和成本
→ 调整下一轮策略

完整 Loop 必须经过草拟、沙盘、陪跑、稳定、托管五个阶段。只有多轮产生稳定结果、风险和成本可控的策略，才允许固化或提高自治程度。

长期：让经验在 Flow 与 Loop 之间复利

未来的 OpenFlow 将形成一套可持续积累的增长资产系统：

• 人的经验被沉淀为确定性 Flow；
• Flow 成为 Agent 可以信赖的业务能力；
• Loop 组合能力、运行小实验并依据结果调整；
• 稳定有效的 Loop 被固化为新 Flow；
• 专属工作流经过脱敏和授权后，可以成为行业模板或生态资产。

最终目标不是让 AI 取代人，也不是让用户学习更多工具，而是让每个组织拥有一套属于自己的、可解释、可接管、可稳定交付并持续进化的增长工作流。

文档

• 文档导读
• 产品北极星
• 跨模块审计
• 技术演进路线
• 规模演进
• 架构规范
• 开发者文档
• 变更日志

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MIT