refly-ai/refly

Lovable을 위한 APIs · Lark/Feishu를 위한 Webhooks · Claude Code를 위한 Skills · Clawdbot 구축

Skills는 프롬프트(prompts)가 아닙니다. 그것은 내구성이 있는 인프라(infrastructure)입니다.

Refly는 안정적이고, 원자적(atomic)이며, 버전 관리(versioned)가 가능한 에이전트 스킬(agent skills)을 구축하기 위한 최초의 오픈 소스(open-source) 플랫폼입니다.

Refly Skills는 Refly를 위한 공식 실행 가능한 스킬 레지스트리(executable skill registry)입니다.

• ⚡
  즉시 실행: 클릭 한 번으로 Refly에서 스킬을 실행하세요 - 🧩
  재사용 가능한 인프라: 일회성 프롬프트가 아닌 버전 관리되는 스킬 - 🔌
  어디로든 내보내기: 스킬을 Claude Code로 전송하거나 API로 배포하세요 - 🌍
  커뮤니티 기반: 자신만의 스킬을 가져오고, 포크(fork)하고, 게시하세요

레지스트리 탐색: Refly Skills Repo

스킬은 결정론적(deterministic)인 에이전트 역량이며, 워크플로(workflows), 팀, 런타임(runtimes) 전반에서 재사용할 수 있습니다.

요약 (TL;DR): Refly는 기업의 표준 운영 절차(SOPs)를 실행 가능한 에이전트 스킬로 컴파일합니다. 3분 만에 구축하고, 어디로든 배포하세요.

📘

자가 배포 가이드 (Self-Deployment Guide)

(개발자 권장) Docker를 사용하여 자체 서버에 Refly를 배포하는 단계별 가이드.

🔌

API 레퍼런스 (API Reference)

Refly를 애플리케이션에 통합하기 위한 완전한 API 문서.

배포 후, 사용 사례에 따라 경로를 선택하세요:

원하는 작업	시작하기	소요 시간
🔧 첫 번째 워크플로 구축	워크플로 생성 (Create a Workflow)	5분
🔌 API를 통해 워크플로 호출	API 통합 (API Integration)	10분
💬 Lark/Feishu 연결	Webhook 설정 (Webhook Setup)	15분
🤖 Claude Code용 내보내기	스킬 내보내기 (Export Skills)	15분
🦞 Clawdbot 구축	Clawdbot 구축 (Build Clawdbot)	20분

대부분의 AI 에이전트(AI Agents)는 "Vibe-coded" 스크립트와 취약하고 블랙박스(black-box) 같은 로직에 의존하기 때문에 프로덕션(production) 환경에서 실패합니다. 생태계가 Claude Code, AutoGen, MCP와 같은 에이전트 프레임워크(agentic frameworks)로 이동함에 따라, 병목 현상은 더 이상 LLM이 아니라 표준화되고 신뢰할 수 있는 액션(actions)의 부재입니다.

Refly는 가공되지 않은 API와 지능형 에이전트 사이의 간극을 메웁니다. 우리는 복잡한 비즈니스 로직을 구조화되고 버전 관리되는 에이전트 스킬(Agent skills)로 코드화하여, 어떤 에이전트라도 100% 신뢰성 있게 호출할 수 있도록 합니다.

도구(Tools)를 하드코딩하는 것을 중단하세요. Refly의 비주얼 IDE에서 모듈형 스킬(Modular skills)을 한 번 구축한 다음, 이를 MCP 서버, 표준 API 또는 휴대 가능한 SDK 형태로 어떤 에이전트 프레임워크(Agent framework)에도 배포할 수 있습니다. 지금 바로 시도해 보세요.

비즈니스 로직을 자연어(Natural language)로 설명하면, Refly의 모델 네이티브 DSL(Model-Native DSL)이 사용자의 의도를 고성능 스킬로 컴파일합니다.

의도 기반 구축 (Intent-Driven Construction): 작업을 한 번만 설명하세요. Refly가 의도를 결정론적(Deterministic)이고 재사용 가능하며 조합 가능한 스킬로 변환합니다.
규모의 효율성 (Efficiency at Scale): LLM에 최적화된 간소화된 DSL을 통해 빠른 실행을 보장하고 토큰 비용을 크게 낮춥니다.
3분 배포 (3-Minute Deployment): 정적인 기업 표준 운영 절차(SOP)에서 프로덕션 준비가 된 에이전트 스킬로 3분 이내에 전환합니다.

결정론적 신뢰성을 위해 설계된 상태 유지 런타임(Stateful runtime)으로 AI 실행의 "블랙박스"를 깨뜨리세요.

개입 가능한 런타임 (Intervenable Runtime): 실행 중간에 에이전트 로직을 일시 중지, 감사(Audit) 및 재조정(Re-steer)하여 100% 운영 준수성을 보장합니다.
결정론적 보장 (Deterministic Guarantees): 환각(Hallucinations)을 최소화하고 실패 복구(Failure recovery)를 처리하는 엄격한 비즈니스 규칙을 강제합니다.

MCP 통합, 도구, 모델 및 재사용 가능한 스킬을 단일 실행 계층으로 통합합니다.

범용 전달 (Universal Delivery): Lovable을 위한 API, Slack 또는 Lark/Feishu를 위한 웹훅(Webhooks), 또는 Claude Code 및 Cursor를 위한 네이티브 도구로 내보낼 수 있습니다.
안정적인 스케줄링 (Stable Scheduling): 관리형 실행을 통해 워크플로(Workflows)를 정해진 일정에 따라 안정적으로 실행합니다.

취약한 스크립트를 조직 전체에서 관리되고 공유되는 인프라로 변환하세요.

중앙 스킬 레지스트리 (Central Skill Registry): 에이전트 역량을 안전하게 관리, 버전 관리 및 공유합니다.
팀 워크스페이스 협업 (Team Workspace Collaboration): 네이티브 버전 관리 및 감사 로그(Audit logs)를 통해 함께 구축합니다.

Refly는 기존 기업 툴체인(Toolchain)과 차세대 에이전트 런타임(Agentic runtimes) 사이의 범용 브리지(Bridge)가 되도록 설계되었습니다.

마찰 없이 귀하의 데이터와 로직을 Refly로 가져오세요.

3,000개 이상의 네이티브 도구 (3,000+ Native Tools): Stripe, Slack, Salesforce, GitHub 등과 원활하게 통합됩니다.

지원되는 모델 및 도구 제공업체의 전체 목록은 provider-catalog.json에서 확인할 수 있습니다.

MCP 지원: Model Context Protocol (MCP) 서버와 완벽하게 호환됩니다.

프라이빗 스킬 커넥터 (Private Skill Connectors): 사용자의 데이터베이스, 스크립트 및 내부 시스템에 연결합니다.

여러분의 결정론적 스킬 (deterministic skills)을 실제 작업이 이루어지는 모든 환경으로 내보내세요.

AI 코딩 도구: Claude Code 및 Cursor를 위한 네이티브 내보내기 지원 (출시 예정)
앱 빌더: 상태 유지 API (stateful APIs)를 통해 Lovable 또는 커스텀 프론트엔드에 동력을 공급합니다.
자동화 허브: Slack, Lark/Feishu 또는 Microsoft Teams를 위한 웹훅 (webhooks)으로 배포합니다.
에이전트 프레임워크: AutoGen, Manus, LangChain 및 커스텀 Python 스택과 호환됩니다.

오늘날 대부분의 에이전트 툴링은 다음 두 가지 범주로 나뉩니다:

• 워크플로 빌더 (n8n, Dify): 오케스트레이션 (orchestration)에는 훌륭하지만, 워크플로가 취약하고 트리거 전용 "블랙박스"이며 재사용이 어렵습니다.
• 에이전트 프레임워크 (LangChain): 강력한 기본 요소 (primitives)를 제공하지만, 실행 상태를 유지하기 위해 과도한 엔지니어링, 수동 보일러플레이트 (boilerplate) 작성 및 높은 유지보수 비용이 필요합니다.

Refly는 수동 설정의 마찰을 제거하여, 단순한 "느낌 (vibe)"에서 사용 가능한 에이전트 도구로 가는 가장 빠른 경로를 제공합니다. 우리의 간소화된 DSL (Streamlined DSL)을 사용하면 GUI의 속도와 코드의 정밀함을 동시에 얻을 수 있습니다.

차원 (Dimension)	기존 자동화 (n8n, Dify)	코드 우선 SDK (LangChain)	Refly 스킬
상호작용 깊이 (Interaction Depth)	트리거 전용 블랙박스	프로그래밍 방식의 코드 변경	실행 중 로직 제어가 가능한 개입형 런타임
구축 (Construction)	수동 API 연결 및 JSON	수동 Python/TS 보일러플레이트	Copilot 주도: 의도 기술 → 스킬 생성
복구 (Recovery)	실패 시 처음부터 재시작	디버그 → 재배포 → 재실행	실행 중 워크플로를 수정하는 핫픽스 (Hot-fix)
이식성 (Portability)	환경 간 재사용이 어려움	프레임워크 특정적	어디로든 내보내기: Claude Code, Cursor, Manus 등
배포 (Deployment)	제한적인 기능 도구	커스텀 마이크로서비스	프로덕션 준비 완료: 상태 유지 및 검증된 API

n8n과 같은 워크플로 도구는 기본적인 연결성에 훌륭하고, LangChain과 같은 프레임워크는 강력한 기본 요소를 제공하지만, 두 방식 모두 엔터프라이즈 에이전트 인프라에 필요한 관리 가능하고 프로덕션 준비가 된 기능 계층 (capability layer)을 제공하지는 않습니다.

Refly는 에이전트 스킬 빌더 (Agent skills builder) 역할을 수행하며, 조직 전체에 AI를 배포하는 데 필요한 거버넌스 (governance) 및 신뢰성 인프라를 제공합니다.

엔터프라이즈 요구사항	기존 도구 (워크플로 우선)	SDK (코드 우선)	Refly (스킬 OS)
거버넌스 및 재사용성	인스턴스마다 템플릿을 복사하고 재설정함	로직 공유를 위한 네이티브 레지스트리(registry) 없음	중앙 집중식 스킬 레지스트리, 버전 관리 및 공유 가능한 기능 자산
운영 신뢰성	트리거 기반의 제한적인 복구	커스텀 핸들링 필요	상태 저장 런타임 (Stateful runtime), 검증 및 장애 복구 기능 포함
SOP 준수	복사본마다 워크플로가 변질됨	수동 엔지니어링 규율에 의존함	SOP 수준의 결정론적 (deterministic) 스킬, 제어된 실행 기능
배포	인스턴스에 종속된 워크플로	팀별로 코드를 수동 유지 관리함	로컬 우선, 온프레미스 (on-prem) 준비 완료, 오픈 소스 인프라
총 소유 비용 (TCO)	워크플로 복잡도에 따라 오버헤드 증가	높은 엔지니어링 유지 관리 비용	최소한의 DSL, 토큰 소비 감소

참고

이 섹션은 셀프 배포 (self-deployment)를 완료하여 http://localhost:5700에서 Refly에 접속할 수 있다고 가정합니다.

1단계: 등록 및 로그인

• 브라우저에서 http://localhost:5700을 엽니다.
• 이메일과 비밀번호로 등록합니다.
• 첫 번째 모델 제공자 (model provider)를 설정합니다:
  • 계정 아이콘 (우측 상단) 클릭 → 설정 (Settings)
  • 제공자 추가 (예: OpenAI, Anthropic)
  • 첫 번째 채팅 모델 추가
  • 기본값으로 설정

📖 스크린샷이 포함된 상세 설정: 셀프 배포 가이드 (Self-Deployment Guide)

2단계: 워크플로 생성

• 홈 페이지에서 **"New Workflow"**를 클릭합니다.
• 템플릿을 선택하거나 처음부터 시작합니다:
  • Blank Canvas: 시각적 노드 (visual nodes)로 구축
  • Vibe Mode: 자연어로 워크플로를 설명

예시 - 제품 조사 워크플로 (Product Research Workflow):

1. "Web Search" 노드 추가 - 제품 정보 검색
2. "LLM" 노드 추가 - 검색 결과 분석
3. "Output" 노드 추가 - 보고서 형식 지정
...

팁

가장 빠른 경로를 원한다면, Vibe Mode로 시작하여 템플릿에서 반복 개선해 나가세요.

3단계: 워크플로 테스트

• "Run" 버튼을 클릭합니다.
• 테스트 입력값(예: 제품 URL)을 입력합니다.
• 실행 결과(execution results)를 실시간으로 확인합니다.
• 오류가 발생하면 로그(logs)를 확인합니다.

목표: REST API를 통해 애플리케이션에서 워크플로(workflow)를 호출합니다.

API 자격 증명(Credentials) 가져오기

• Settings → API Keys로 이동합니다.
• "Generate New Key"를 클릭합니다.
• API 키를 복사합니다 (보안에 유의하세요!)

첫 번째 API 호출하기

curl -X POST https://your-refly-instance.com/api/v1/workflows/{WORKFLOW_ID}/execute \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
...

응답(Response):

{
"execution_id": "exec_abc123",
"status": "running"
...

실행 상태 확인하기

curl https://your-refly-instance.com/api/v1/executions/{execution_id} \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

📖 전체 API 문서: API Reference

목표: Lark에서 누군가 메시지를 보낼 때 워크플로를 트리거(trigger)합니다.

사전 요구 사항

• 관리자 권한이 있는 Lark 워크스페이스
• Refly에서 생성된 워크플로

설정 단계

Refly에서:- 워크플로를 엽니다.

• "Settings" → "Triggers"를 클릭합니다.

• "Webhook Trigger"를 활성화합니다.

• Webhook URL을 복사합니다.

Lark/Feishu에서:- api.feishu.com/apps로 이동합니다.

• "Custom App"을 생성합니다.

• "Event Subscriptions"로 이동합니다.

• "Request URL"에 Refly Webhook URL을 붙여넣습니다.

• "Add Event"를 클릭하고 "Receive Message"를 선택합니다.

• "Version Management"로 이동하여 앱을 게시(publish)합니다.

테스트:- Feishu에서 검색창을 통해 봇을 찾아 메시지를 보냅니다 (예: analyze report.pdf). - 워크플로가 실행되고 Webhook을 통해 결과를 반환합니다.

• Feishu에서 검색창을 통해 봇을 찾아 메시지를 보냅니다 (예: analyze report.pdf).

⚠️ 참고: 상세한 Lark/Feishu 연동 가이드는 곧 제공될 예정입니다. 현재는 Webhook 설정을 위해 API Reference를 참조하세요.

목표: Refly 워크플로를 Claude Code 스킬(skills)로 게시합니다.

빠른 시작

Refly CLI 설치

npm install -g @powerformer/refly-cli

스킬 설치

# Refly CLI를 통해
refly skill install <skill-id>
# npx를 통해
...

스킬 게시

refly skill publish <skill-id>

이제 해당 스킬을 Claude Code, Cursor, 그리고 MCP 기반 워크플로우(workflows)에서 사용할 수 있습니다. 에이전트(Agent)가 당신의 워크플로우를 도구(tool)로서 호출할 수 있습니다!

📖 문서 (Documentation): Refly Skills

📖 튜토리얼 (Tutorial): Build Clawdbot Tutorial

• 🌟 GitHub에서 Star 하기: 저희가 계속해서 개발을 이어가는 데 큰 도움이 됩니다! - 💬 Discord: 커뮤니티에 참여하세요 - 🐦 Twitter: 업데이트 소식을 팔로우하세요 - 📖 문서 (Documentation): 전체 가이드 및 튜토리얼 - 🐛 이슈 (Issues): 버그를 보고하거나 기능을 요청하세요

도움을 받고, 경험을 공유하며, 다른 Refly 사용자들과 소통하려면 저희 커뮤니티에 참여하세요: Refly Community

코드로 기여하고 싶으신 분들은 기여 가이드(Contribution Guide)를 확인해 주세요. 동시에, 소셜 미디어나 이벤트, 컨퍼런스에서 Refly를 공유함으로써 Refly를 지원하는 것도 고려해 주시기 바랍니다.

저희는 Refly를 중국어 또는 영어 이외의 언어로 번역하는 데 도움을 줄 기여자(contributors)를 찾고 있습니다. 도움을 주고 싶으시다면 기여 가이드(Contribution Guide)에서 더 자세한 정보를 확인해 주세요.

이 저장소(repository)는 ReflyAI 오픈 소스 라이선스(ReflyAI Open Source License)에 따라 라이선스가 부여되며, 이는 본질적으로 Apache 2.0 라이선스에 몇 가지 추가적인 제한 사항이 포함된 형태입니다.