Workflows Examples

Почти ежедневно с момента релиза Workflows 2.0 мы не перестаём удивляться, какие невероятные workflows создаёт сообщество вокруг Supercode. Однако, наша документация по Workflows выглядит объёмной и количество функций немного пугает новых пользователей, из-за чего непонятно, с чего начинать, и как не впасть в ступор.

Мы решили, что лучшая помощь - это просто показать примеры реальных Workflow, которые можно скачать в один клик и использовать в вашем проекте. А после - изучить, как они работают, и начать создавать собственные решения, конкретно ваши задачи.

Мы выделили 5 примеров:

(Очень простой) Отправка сообщения в Telegram в конце работы
(Простой) Обязательное выполнение тестов
(Простой) Ralph Wiggum aka "Ralph is a Bash loop" - итеративное решение задач
(Средний) Многошаговый рефакторинг
(Продвинутый) Автоматическая обработка задач из Trello - берёт из Todo, выполняет, перемещает в Done

Отправка сообщения в Telegram в конце работы
Очень простой

Вы можете скачать готовый workflow и использовать его в своём проекте.
Просто распакуйте архив в директорию .supercode/workflows/:

Скачать telegram-push.zip

Этот пример показывает, как создать простой workflow для отправки уведомлений в Telegram после завершения работы агента. Идеально подходит для длительных задач, когда вы хотите получить уведомление об их завершении.

Что делает этот workflow?

В этом примере мы создаём два workflow:

1. Send Telegram Notification (with task) - основной workflow с кнопкой в UI. Когда вы нажимаете на неё:

Выполняет ваш текущий prompt
Отправляет уведомление в Telegram
Очищает prompt

2. Send Telegram Push - вспомогательный workflow без кнопки, предназначенный для использования как последний шаг в других workflows. Принимает сообщение в $prompt, отправляет его и очищает prompt.

Настройка

1. Создайте Telegram бота:

Откройте Telegram и найдите @BotFather
Отправьте команду /newbot
Следуйте инструкциям для создания бота
Скопируйте токен бота (выглядит как 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz)

2. Получите Chat ID:

Начните чат с вашим ботом
Отправьте любое сообщение боту
Откройте в браузере: https://api.telegram.org/bot<YOUR_BOT_TOKEN>/getUpdates
Найдите в ответе "chat":{"id": - это ваш Chat ID

3. Настройте переменные окружения:

Добавьте следующие переменные в файл .env в корне вашего проекта:

TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz"
TELEGRAM_CHAT_ID="123456789"

Если у вас ещё нет файла .env, создайте его:

touch .env
echo 'TELEGRAM_BOT_TOKEN="YOUR_BOT_TOKEN_HERE"' >> .env
echo 'TELEGRAM_CHAT_ID="YOUR_CHAT_ID_HERE"' >> .env

Важно: Убедитесь, что .env добавлен в .gitignore, чтобы не коммитить credentials:

echo ".env" >> .gitignore

Использование

Вариант 1: Основной workflow с кнопкой

Просто введите задачу в prompt и нажмите кнопку "Send Telegram Notification (with task)":

Введите: "Рефакторинг модуля аутентификации и добавление тестов"
Нажмите кнопку workflow
Агент выполнит задачу
Вы получите уведомление в Telegram о завершении

Вариант 2: Использование в других workflows

Добавьте ссылку на workflow в конце вашего собственного workflow:

Your Workflow:
  icon: 🚀
  menu: buttons
  actions:
    - name: Do Something
      prompt: 'Анализ кодовой базы'
      instantRun: true

    - name: Подготовить уведомление
      prompt: '✅ Анализ завершён! Найдено 3 возможных улучшения.'

    - 'Send Telegram Push'  # Ссылка по имени

Структура файлов

Workflow содержит следующие файлы:

telegram-push.yml - основной файл с двумя workflows
scripts/send-telegram.sh - bash-скрипт для отправки сообщений
.env.example - пример переменных окружения
README.md - подробная документация

Конфигурация хранится в файле .env в корне проекта (не в директории workflow).

Обязательное выполнение тестов
Простой

Скачать tests-must-pass.zip

Этот workflow гарантирует, что тесты будут проходить успешно. Если тесты падают, он автоматически исправляет ошибки и запускает их снова в цикле до тех пор, пока все тесты не пройдут.

Что делает этот workflow?

Tests Must Pass - это workflow с кнопкой в UI, который реализует гарантированное выполнение и исправление тестов через умное управление состоянием:

Запускает тесты - выполняет npm test и захватывает вывод с кодом завершения
Очищает при успехе - если код завершения 0 (тесты прошли), очищает prompt
Исправляет и зацикливается - если prompt не пуст (тесты упали), исправляет проблемы и возвращается к шагу 1

Механика цикла

Workflow использует состояние prompt для управления циклом:

Тесты прошли: Exit code = 0 → prompt очищается → шаг "Fix and Loop" пропускается (пустой prompt) → workflow завершается
Тесты упали: Exit code ≠ 0 → prompt содержит вывод ошибок → "Fix and Loop" выполняется → исправляет проблемы → зацикливается обратно к "Run Tests"

Такой подход позволяет избежать двойного запуска тестов в условиях и предоставляет AI полный вывод тестов для анализа.

Структура workflow

Tests Must Pass:
  icon: ✅
  menu: buttons
  actions:
    - name: 🧪 Run Tests
      prompt:
        command: 'npm test 2>&1; echo "Exit code: $?"'

    - name: ✓ Clear if Passed
      if:
        type: shell
        value: 'echo "$prompt" | grep -q "Exit code: 0"'
      prompt: ''

    - name: ❌ Fix and Loop
      if:
        type: js
        value: 'prompt.trim() !== ""'
      actions:
        - name: 🔧 Fix Test Issues
          prompt: |
            The tests failed with the following output:

            $prompt

            Analyze the test failures and fix all issues.
          instantRun: true
          actions:
            - 'Tests Must Pass'  # Ссылка на себя = цикл

Использование

Вариант 1: Standalone использование

Просто нажмите кнопку "Tests Must Pass" в UI Supercode:

Workflow запустит тесты
Если тесты упали, он автоматически исправит проблемы
Процесс повторяется до тех пор, пока все тесты не пройдут

Вариант 2: Использование в других workflows (recommended)

Добавьте ссылку на workflow в конце вашего собственного workflow для гарантии качества:

Your Workflow:
  icon: 🚀
  menu: buttons
  actions:
    - name: Implement Feature
      prompt: 'Реализовать аутентификацию пользователей'
      instantRun: true

    - name: Add Tests
      prompt: 'Написать тесты для функционала аутентификации'
      instantRun: true

    - 'Tests Must Pass'  # Гарантирует успех тестов перед завершением

Кастомизация

Workflow по умолчанию использует npm test. Для других test runner'ов просто измените команду в первом шаге:

# Для Yarn
- name: 🧪 Run Tests
  prompt:
    command: 'yarn test 2>&1; echo "Exit code: $?"'

# Для Python/pytest
- name: 🧪 Run Tests
  prompt:
    command: 'pytest 2>&1; echo "Exit code: $?"'

# Для Go
- name: 🧪 Run Tests
  prompt:
    command: 'go test ./... 2>&1; echo "Exit code: $?"'

Ralph Wiggum aka "Ralph is a Bash loop"
Простой

Скачать ralph-wiggum.zip

Это порт каноничного мема Ralph Wiggum technique из Claude Code - итеративная методология AI-разработки, которая воплощает философию настойчивой итерации несмотря на неудачи.

Ralph Wiggum - персонаж из The Simpsons, известный своими настойчивыми, но хаотичными попытками помочь. Техника воплощает этот дух: детерминированная итерация, которая может казаться хаотичной, но в конечном итоге выполняет работу.

Философия Ralph Wiggum

Техника Ralph Wiggum основана на четырёх ключевых принципах:

Итерация > Совершенство - Не стремитесь к идеальному результату с первой попытки. Пусть цикл совершенствует работу.
Ошибки - это данные - Детерминированная неудача означает, что ошибки предсказуемы и информативны.
Навык оператора имеет значение - Успех зависит от написания хороших промптов, а не только от хорошей модели. LLM - это зеркало навыков оператора.
Настойчивость побеждает - Продолжайте попытки до успеха. Цикл автоматически обрабатывает логику повторов.

Как это работает?

Классическая техника Ralph Wiggum в Claude Code:

while :; do cat PROMPT.md | claude ; done

В Supercode Workflows это реализовано через два workflow:

Ralph Wiggum Loop (с кнопкой) - инициализирует счётчик итераций, устанавливает system prompt, запускает внутренний цикл, очищает счётчик в конце
Ralph Iteration (внутренний) - инкрементирует счётчик, выполняет работу, проверяет условия завершения, и если не завершено - вызывает сам себя рекурсивно

Цикл продолжается до: сигнала завершения, сигнала "застрял", или максимум 20 итераций.

Критический навык: написание промптов

Успех с Ralph зависит от написания хороших промптов. Вот лучшие практики:

❌ Плохой промпт

Build a todo API and make it good.

✅ Хороший промпт

Build a REST API for todos.

When complete:
- All CRUD endpoints working
- Input validation in place
- Tests passing (coverage > 80%)
- README with API docs

Output: <promise>COMPLETE</promise>

1. Чёткие критерии завершения

Всегда указывайте, что означает "готово", и включайте сигнал завершения:

Implement user authentication system.

Completion criteria:
- JWT token generation and validation
- Login/logout endpoints
- Password hashing with bcrypt
- Auth middleware for protected routes
- Unit tests for all functions
- Integration tests for endpoints

Output: <promise>COMPLETE</promise>

2. Инкрементальные цели

Разбивайте сложные задачи на фазы:

Build e-commerce checkout flow:

Phase 1: Shopping cart
- Add/remove items
- Update quantities
- Calculate totals
- Tests for cart operations

Phase 2: Checkout process
- Shipping address form
- Payment integration
- Order confirmation
- Tests for checkout flow

Phase 3: Order management
- Order history page
- Order status tracking
- Email notifications
- Tests for order operations

Output <promise>COMPLETE</promise> when all phases done.

3. Паттерн самокоррекции

Направляйте AI на тестирование и исправление проблем:

Implement feature X following TDD:

1. Write failing tests for the feature
2. Implement the feature
3. Run the tests
4. If any fail, debug and fix
5. Refactor if needed
6. Repeat steps 3-5 until all tests green
7. Verify code quality (linting, formatting)

Output: <promise>COMPLETE</promise>

Использование

Базовое использование:

Напишите задачу с чёткими критериями завершения (см. примеры выше)
Включите <promise>COMPLETE</promise> в промпт как сигнал завершения
Нажмите кнопку "Ralph Wiggum Loop"
Наблюдайте за итерациями Ralph до завершения

Когда использовать Ralph:

✅ Сложные многошаговые задачи, требующие итераций
✅ Задачи, где первая попытка может потребовать доработки
✅ TDD workflows (тест, реализация, исправление, повтор)
✅ Исследовательская разработка
✅ Задачи с шагами самопроверки
❌ Простые одношаговые задачи
❌ Задачи, требующие тщательного планирования заранее
❌ Задачи, требующие человеческих решений между шагами

Механизмы безопасности

Максимум итераций: Встроенный лимит в 20 итераций предотвращает бесконечные циклы на невыполнимых задачах.

Определение "застрял": Если AI понимает, что застрял, он может вывести <promise>STUCK</promise> - это остановит цикл, и AI объяснит, что блокирует прогресс.

Счётчик итераций: Каждая итерация показывает текущий номер для мониторинга прогресса: (Iteration: 5)

Структура workflow

Ralph Wiggum Loop:           # Основной workflow с кнопкой
  icon: 🔄
  menu: buttons
  actions:
    - Initialize Counter      # Установить счётчик в 0
    - Activate Ralph Mode     # Установить system prompt
    - Start Iteration Loop    # Вызвать Ralph Iteration
    - Cleanup                 # Удалить файл счётчика

Ralph Iteration:             # Внутренний цикл (без external trigger)
  actions:
    - Increment Counter       # counter++
    - Work on Task            # AI работает над $initialPrompt
    - Loop Again              # Если не готово, вызвать Ralph Iteration

Deep Refactoring
Средний

Скачать deep-refactoring.zip

Комплексный многошаговый workflow для систематического рефакторинга кодовой базы. Автоматически находит дупликации, планирует улучшения и внедряет изменения с валидацией на каждом шаге.

Что делает этот workflow?

Deep Refactoring выполняет полный цикл рефакторинга в 6 этапов:

Анализ структуры кода - Картирует все ключевые символы, архитектурные паттерны и связи между компонентами
Поиск явных дупликаций - Находит скопированный код и повторяющиеся паттерны
Поиск неявных дупликаций - Обнаруживает семантически схожие сущности, которые можно объединить
Создание плана рефакторинга - Формирует пошаговый план с приоритизацией по рискам
Внедрение рефакторингов - Выполняет изменения поэтапно с тестированием после каждого шага
Сохранение саммари - Документирует все улучшения в refactoring-summary.md

Ключевые особенности

Специализированные режимы анализа:

SC:Architect - для структурного анализа и планирования
SC:Refactor - для поиска дупликаций и возможностей оптимизации

Инкрементальная валидация (ключевое отличие):

Workflow использует внутренний цикл, который тестирует каждый рефакторинг отдельно:

Внедряет один рефакторинг за раз
"Tests Must Pass" запускается после каждого изменения
Следующий рефакторинг начинается только если тесты прошли
Легко определить, какой именно рефакторинг вызвал проблему (если есть)
Регрессии не накапливаются

Лаконичный вывод:

На аналитических этапах workflow выдаёт краткие тезисы (1-2 предложения на элемент), что делает процесс фокусированным и эффективным.

Структура workflow

Deep Refactoring:                    # Основной workflow с кнопкой
  icon: 🏗️
  menu: buttons
  actions:
    - 🔍 Analyze Code Structure     # SC:Architect анализ
    - 🔎 Find Explicit Duplications # Поиск копий кода
    - 🧩 Find Implicit Duplications # Поиск схожих сущностей
    - 📋 Create Refactoring Plan    # План в .refactoring-plan.md
    - 🔧 Execute Refactorings Loop  # Запуск цикла
    - 📝 Save Summary               # refactoring-summary.md
    - 🧹 Cleanup                    # Удаление временных файлов

Deep Refactoring Iteration:          # Внутренний цикл (без кнопки)
  actions:
    - 📖 Read Current Plan          # Прочитать план
    - 🔍 Check if More Items        # Проверка на [ ] в плане
    - 🛠️ Implement Next Item        # Выполнить + Tests Must Pass
    - Loop Recursion                # Следующий рефакторинг

Когда использовать

Подходит для:

✅ Кодовых баз с накопленным техническим долгом
✅ Проектов с заметными дупликациями кода
✅ Перед добавлением крупных фич (чистый фундамент)
✅ После фазы быстрого прототипирования (консолидация)
✅ Регулярных циклов поддержки

Лучшие результаты когда:

У вас есть тестовое покрытие
Кодовая база под контролем версий
Вы хотите систематический, а не точечный рефакторинг

Пример результата

До рефакторинга:

src/
  UserCard.tsx        // 120 строк
  ProductCard.tsx     // 115 строк (95% похож)
  OrderCard.tsx       // 118 строк (93% похож)

После workflow:

src/
  components/
    Card.tsx          // 80 строк (общий компонент)
  UserCard.tsx        // 35 строк (использует Card)
  ProductCard.tsx     // 32 строки (использует Card)
  OrderCard.tsx       // 34 строки (использует Card)

Результат: 353 строки → 181 строка, общая абстракция, проще поддержка.

Trello Task Processor
Продвинутый

Скачать trello-task-processor.zip

Полностью автоматизированный workflow для обработки задач из Trello: берёт задачу из колонки Todo, выполняет её с помощью AI-агента, генерирует summary и перемещает в Done.

Что делает этот workflow?

Trello Task Processor - это продвинутый интеграционный workflow, который автоматизирует весь цикл обработки задач:

Загружает задачу из Trello колонки Todo (помечает как "в работе")
Анализирует и декомпозирует задачу с помощью SC:Architect режима
Создаёт план имплементации с чекбоксами в файле
Выполняет пошагово через внутренний цикл с тестированием после каждого шага
Генерирует summary выполненной работы
Перемещает в Done и добавляет summary как комментарий

Ключевые особенности

Полная автоматизация цикла задач:

От взятия задачи до перемещения в Done - без ручного вмешательства
Визуальные индикаторы в Trello (цвета карточек, префиксы)
Автоматическое документирование результата в комментариях

Интеллектуальная обработка:

SC:Architect режим для анализа и планирования
Декомпозиция сложных задач на атомарные шаги
Циклическая имплементация с валидацией

Надёжность:

Тестирование после каждого шага через "Tests Must Pass"
Обработка ошибок и граничных случаев
Прозрачный статус выполнения

Жизненный цикл задачи

Задача в Todo - обычная карточка Trello
Взята в работу - добавлен префикс [🤖 AI Working], карточка жёлтая
Анализ и планирование - AI изучает задачу, создаёт план
Имплементация - пошаговое выполнение с тестами
Завершена - перемещена в Done, карточка зелёная, добавлен комментарий с summary

Структура workflow

Trello Task Processor:           # Основной workflow с кнопкой
  icon: 📋
  menu: buttons
  actions:
    - 🔍 Load Task from Trello      # Загрузить из Todo
    - ❌ No Tasks Available         # Если пусто - выход
    - ✅ Process Task               # Если есть:
      - 📊 Parse Task Data          # Парсинг JSON
      - 🧠 Analyze & Decompose      # SC:Architect анализ
      - 📋 Create Plan              # План в .trello-task-plan.md
      - 🛠️ Execute Implementation   # Запуск цикла
      - 📝 Generate Summary         # Краткое summary
      - ✅ Complete Task            # Подготовка данных
      - 📤 Move to Done             # Перемещение + комментарий
      - 🧹 Cleanup                  # Очистка файлов

Trello Task Implementation Loop: # Внутренний цикл
  - 📖 Read Plan
  - 🔍 Check if More Steps
    if: есть [ ] шаги
    - 🚀 Implement Next Step
      - Tests Must Pass            # После каждого!
      - Loop recursion             # Следующий шаг

Настройка

1. Получите Trello API ключи:

API Key: https://trello.com/app-key
Token: нажмите на ссылку "Token" на странице выше
Board ID: откройте доску в браузере, в URL будет /b/BOARD_ID/...

2. Добавьте в .env:

TRELLO_API_KEY=your_api_key_here
TRELLO_API_TOKEN=your_token_here
TRELLO_BOARD_ID=your_board_id_here

3. Убедитесь что есть колонки:

Todo - для новых задач
Done - для завершённых

Пример работы

Задача в Trello:

Название: Add user authentication

Описание:
Implement JWT-based authentication with:
- Login endpoint
- Token validation middleware
- Password hashing with bcrypt
- Tests for auth flow

Что произойдёт:

Карточка станет [🤖 AI Working] Add user authentication (жёлтая)
AI проанализирует задачу и создаст план из 6-7 шагов
Каждый шаг: имплементация → тесты → следующий шаг
После завершения карточка переместится в Done (зелёная)
Добавится комментарий: "✅ Task completed by AI (2026-01-15) - Implemented JWT auth with login endpoint (auth.ts), middleware (authMiddleware.ts), bcrypt hashing. All tests passing, coverage 92%."

Советы по использованию

Детальные описания - чем больше контекста в описании, тем лучше результат
Атомарные задачи - одна задача = одна фича/багфикс
Проверяйте код - после выполнения делайте code review
Наличие тестов - workflow полагается на тесты для валидации
Автоматизация - можно добавить runEvery: "5m" для автоматической обработки очереди

Workflows Examples

Отправка сообщения в Telegram в конце работы Очень простой

Что делает этот workflow?

Настройка

Использование

Структура файлов

Обязательное выполнение тестов Простой

Что делает этот workflow?

Механика цикла

Структура workflow

Использование

Кастомизация

Ralph Wiggum aka "Ralph is a Bash loop" Простой

Философия Ralph Wiggum

Как это работает?

Критический навык: написание промптов

Использование

Механизмы безопасности

Структура workflow

Deep Refactoring Средний

Что делает этот workflow?

Ключевые особенности

Структура workflow

Когда использовать

Пример результата

Trello Task Processor Продвинутый

Что делает этот workflow?

Ключевые особенности

Жизненный цикл задачи

Структура workflow

Настройка

Пример работы

Советы по использованию

Отправка сообщения в Telegram в конце работы
Очень простой

Обязательное выполнение тестов
Простой

Ralph Wiggum aka "Ralph is a Bash loop"
Простой

Deep Refactoring
Средний

Trello Task Processor
Продвинутый