从描述到可 deploy 的软件包
用自然语言描述流程，得到可导入 Integration Suite 的 .zip。在 Spec 模式下，模型生成 spec JSON，由确定性的 builder 用经过验证的模块组装 BPMN2 XML：构造即正确，而不是“大概没错”。
Beta · 实验进行中
描述集成需求，得到 iFlow。
IFlow Assistant 借助在你 PC 上运行的 Ollama 模型，为 SAP Integration Suite 生成 Integration Flow，并从你教给它的 template 和解决方案中学习。从一句自然语言需求到可 deploy 的软件包，全程包含 lint、Security Check 和 deploy 到 tenant。
Windows 10/11 64 位 · 免费开源 · 自动更新 · 所有数据都留在你的 PC 上
为什么会有它
这是一个有点冒险的项目：我想开始用 Ollama 在本地训练一个模型，同时拥有一个工具，能基于我教给它的 template 和解决方案，加快 iFlow 的创建。它不是成品，而是一个我在日常工作中真正在用的实验，现在按原样分享出来。
实际上模型并不会被重新训练：它通过本地 knowledge base（RAG）来“学习”，其中收录你的导出文件、你归类的 template，以及你认可的生成软件包。每个新请求都会补充最相似的片段，再交给你 PC 上的 Ollama 模型。如果结果不错，告诉应用一声，从那以后它就会影响后续的生成。
一切都在本地运行：没有云、没有账号、没有遥测。它还是 beta，有明确的局限，下文会直言不讳地列出。
功能
一款桌面工具，面向每天构建 iFlow 的人：从需求描述出发，一直走到 tenant。
多轮对话
在同一个对话里细化流程：“加上重试”“再发一封邮件”“把 mapping 拆到 local process 里”。每一轮都会重新生成软件包。
从你的 iFlow 中学习（RAG）
你添加的每个导出文件，无论是手动添加还是从 tenant 导入，都会被索引进本地 knowledge base，并指导后续的生成。“Buono”（好）按钮还会把你认可的生成软件包加入其中。
Lint 与 Security Check
每个软件包都要经过 lint，检查交叉引用、sequenceFlow、processRef 以及已声明的 {{...}} 参数。Security Check 会查找明文密码和硬编码的 PII，并始终对发现的值做掩码处理。
在 tenant 上走完整个周期
登记到 Design workspace 的 package、deploy、等待运行时状态，并基于最新的 Message Processing Logs 做冒烟测试。多个 tenant 档案（dev、test、prod）直接在 GUI 中管理。
Explorer 与 BPMN 查看器
无需解压即可浏览 zip，带高亮阅读 XML，打开按层级布局的 BPMN 画布并查看每个步骤的属性。每个项目都提供：View、Edit、Lint、Ripacchetta（重新打包）、Deploy。
Template 优先与引导问题
把 KB 中的某个来源归类为 template（例如 SuccessFactors 或 SFTP）：它的约定就会成为明确的约束。“引导问题”会在生成前收集缺失的需求：mapping、数据量、重试、幂等性、安全。
产品档案与独立的客户 KB
为 SuccessFactors、S/4HANA OData、LDAP、Zucchetti 或 SOAP 关联产品文档。每个客户的 mapping、规则和工作流保存在独立的 KB 中，只有在你选中该客户并用其密码解锁后，模型才会使用它。
功能文档与技术文档
从 iFlow 生成 Markdown 文档和可打印为 PDF 的 HTML 文档：一份交给客户，一份留给日后负责维护的人。
工作原理
模型只负责编写规格。XML 由确定性代码构建，因此模型出错会立即暴露，绝不会进入 tenant。
- 1
请求
用自然语言描述流程，可选附带 template、产品档案和客户 KB。
- 2
RAG knowledge base
SQLite + nomic-embed-text：你的 iFlow 中最相似的片段会进入上下文。
- 3
本地 Ollama 模型
qwen2.5-coder 加上 CPI system prompt，在你的 PC 上运行。
- 4
Spec JSON
步骤、adapter、参数、local process 和错误处理，放在一个经过验证的结构中。
- 5
确定性 builder
用已知模块组装 BPMN2 XML：没有“凭空编造”的 XML。
- 6
Lint
交叉引用、脚本是否存在、参数是否声明、XML 是否有效。
- 7
Zip
可导入 Integration Suite 的软件包，可在 BPMN 画布中查看。
- 8
Tenant
登记、deploy、运行时状态以及基于日志的冒烟测试。
三步完成安装
只需要 64 位的 Windows 10 或 11，以及一些存放模型的磁盘空间。
安装 Ollama
从 ollama.com 下载并安装。它是在本地运行模型的引擎。
运行 IFlowAssistant-Setup.exe
安装程序会把应用复制到你的用户文件夹，不需要管理员权限。你也可以把便携版解压到任意位置。
准备模型
在应用中：Modello（模型）菜单 → Prepara o aggiorna il modello Ollama...（准备或更新 Ollama 模型）。它会下载 qwen2.5-coder（CPU 用 7B，约 5 GB；配备 12 GB 显存的 NVIDIA GPU 用 14B，约 9 GB）和 nomic-embed-text，然后为 knowledge base 建立索引。
它会自动更新。
应用会检查 GitHub Releases，下载新的安装程序，校验其 SHA-256 后静默运行。你的数据（knowledge base、档案、生成的 iFlow）不会被改动。
便携版：你会收到一条附有新软件包链接的提示，何时替换由你决定。
你的数据归你所有
简单来说：只在你的 PC 上，别处都没有。
本地模型
模型在你机器上的 Ollama 中运行。请求、iFlow 和 knowledge base 都不会被发送到任何服务。
没有遥测
唯一的对外连接是访问 GitHub Releases 检查更新，以及在你要求时连接你的 tenant。
主密码
一个主密码会加密本地的设置和档案。没有它，这些文件就无法读取。
密钥存放在凭据管理器中
Tenant 的 client secret 和密码存放在 Windows 凭据管理器（Credential Manager）中，绝不写入文件。
相互隔离的客户 KB
每个客户的来源都不参与常规搜索，只有在选中该客户并用其密码解锁后，才会交给模型。密码用于启用客户 KB，但不会加密磁盘上的文件：如需保护这些文件，请使用磁盘加密，例如 BitLocker。
已知局限
对产品坦诚：这是 beta，下载前最好先了解以下几点。
-
Spec builder 只覆盖最常见的构造
Timer 和 HTTPS 启动、Content Modifier、XSLT、Groovy、Process Call 和线性 local process、Request-Reply HTTP/ProcessDirect/SuccessFactors、Send Mail 和 SFTP、一个 OK/KO router、Exception Subprocess。Splitter/Gather、Data Store 或多个 router 会退回 Markdown 模式：deploy 前必须在 Web UI 中检查软件包。
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Tenant 客户端只做过结构性验证
它实现了 Integration Suite 的公开 OData API，但只在少数 tenant 上试过。首次连接时请使用“Test connessione”（测试连接），并反馈发现的差异。
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在 CPU 上需要几分钟
在 CPU 上运行 7B 模型，一次生成需要几分钟。使用 NVIDIA GPU 和 14B 模型会快得多，质量也更好。
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Windows 优先
在 Linux 和 macOS 上，应用可以从源代码启动，但不会保存 tenant 密钥：每次会话 deploy 时都要重新输入。安装程序和自动更新仅支持 Windows。
支持这个项目
IFlow Assistant 是免费的，并将一直免费。如果它帮你省下了一个下午，请我喝杯咖啡是最简单的表达方式，也能让那块用来试新模型的 GPU 继续运转。
在 PayPal 上请我喝杯咖啡在 GitHub 上提交一份写得清楚的问题报告，同样很有价值。
常见问题
最常被问到的几个问题。
需要 GPU 吗？
不需要。有 CPU 和至少 16 GB 内存，7B 模型就能运行，但一次生成需要几分钟。有 12 GB 或以上显存的 NVIDIA GPU，14B 模型几十秒内就能给出结果，生成的 spec 也更准确。
我的 iFlow 会离开这台 PC 吗？
不会。knowledge base 是一个本地 SQLite 文件，模型在你机器上的 Ollama 中运行，也没有遥测。应用只会为了更新联系 GitHub Releases，并在你发起登记、deploy 或导入时连接你的 tenant。
可以换用其他模型吗？
可以。cpi-iflow-builder 模型由软件包中附带的 Modelfile 构建：你可以更换基础模型（例如 Ollama 中的另一个 coder 模型），然后通过 Modello（模型）菜单 → Ricrea il modello dal Modelfile (ollama create) 重新生成。CPI system prompt 保持不变。
如何添加自己的 template？
在 Knowledge base 选项卡中把 .zip 导出文件加入 knowledge base，或者直接从 tenant 导入。然后选中该来源，用“Template”进行归类：从那以后，它会出现在生成界面的“Template KB”菜单中，它的约定也会成为明确的约束。
deploy 具体做了什么？
“Censisci + Deploy”（登记 + Deploy）会把软件包上传到当前 tenant 的 Design workspace package 中，启动 deploy，等待运行时状态（STARTED 或 ERROR），再读取最新的 Message Processing Logs 作为冒烟测试。它不会触碰其他制品，也不会删除任何东西。
能在 Mac 或 Linux 上用吗？
部分可以。代码是 Python 和 tkinter，所以可以用 install/ 中的脚本从源代码启动。但缺少安装程序、自动更新，以及 tenant 密钥的保存功能，后者目前依赖 Windows 凭据管理器（Credential Manager）。
这是 SAP 的产品吗？
不是。这是一个独立的开源项目（MIT 许可证），起初为个人使用而开发，与 SAP SE 没有任何隶属、赞助或认可关系。它只使用 Integration Suite 有文档记录的公开 API。