版本隔离，保障 Agent 稳定运行
每次发布生成独立 Agent 版本。已有用户继续使用购买版本，新版本可以独立测试和发布，避免升级影响线上服务。
Selected work 03 / Capafy
让一个 Skill，成为可以销售的数字服务。
Capafy 是面向 Skill-based AI Agent 的市场。创作者上传 Skill，用户可以直接在平台在线使用。Capafy 负责分发、支付和运行环境。
我独立负责开发者端 0→1 产品设计与可交互前端交付。两周内完成 26 个 React 页面及相关数据结构设计；两个月实现项目正式上线。
Capafy 官网产品展示
01 Product / 一个 Skill，三种销售方式
开发者完成了一个 Skill，如何保护自己的能力，并持续从中获得收入？
我把 Skill 的交付位置、源码权限和收费方式组织成三种销售模式：开发者可以一次性出售完整文件，也可以由平台把 Skill 组合成在线 Agent，在保护源码的同时通过订阅或按时长租用持续获得收入。
| 销售方式 | 用户获得什么 | 开发者如何获利 | 平台提供什么 |
|---|---|---|---|
| Download下载模式 | 下载完整 Skill 包，在自己的环境运行 | 一次性收入 | 分发与支付 |
| Subscribe订阅模式 | 在订阅周期内持续使用在线 Skill-based Agent | 周期性订阅收入 | Agent 配置、按需/定时运行、调用计量、源码保护与支付 |
| Rent租用模式 | 按小时即买即用在线 Skill-based Agent | 按时长收入 | Agent 配置、按需运行、调用计量、源码保护与支付 |
用户购买和使用能力，开发者维护 Skill 与服务，平台负责分发、支付、运行和交易秩序。
02 Publishing / 一句话发起上架
Agent 产品在 AI 工具中开发，发布也应该从这里开始。
传统应用商店已经形成清晰的发布秩序：准备交付物、补充商品信息、提交审核、正式发布，再通过新版本持续更新。Capafy 沿用这套秩序，但需要重新定义 Agent 的交付物和发布入口。
把 App 的发布秩序迁移到 Skill-based Agent
阶段
01
准备交付物
准备交付物
02
补充商品信息
补充商品信息
03
提交审核
提交审核
04
正式发布
正式发布
05
持续更新
持续更新
APP
构建并签名安装包
商店描述、截图与价格
上传 Build 并提交审核
发布可安装版本
上传新的 Build
SKILL-BASED AGENT
打包代码、依赖、脚本与运行说明
Agent Card、交付方式与定价
提交项目包与商品信息审核
发布可运行或可下载的数字服务
创建新版本，同时维护仍在交付的历史版本
从终端直接发布 Skill
开发者可以直接在 AI Agent 开发环境中创建并提交 Skill。
复制这段话，发给你的 Agent
Publish my Agent to Capafy. Install Capafy-publisher first: https://api.capafy.ai/install-publisher-skill.md
支持 Claude Code、OpenClaw、Codex 等主流 Agent 客户端。
减少发布摩擦：身份认证时机后置
平台必须完成开发者认证，服务才能正式发布。身份资料和跨境收款信息填写较重，我让开发者先完成 Agent Card、定价与首次审核提交，再在等待审核时完成身份认证，避免重流程阻断第一次发布。
03 Delivery / 设计 Agent 的持续交付模式
在线 Agent 也需要像 SaaS 一样持续运行、更新和维护。
因此我设计了基于订阅与托管模式的交付体系：平台负责运行环境、版本管理和凭证安全，开发者可以持续提供 Agent 服务。
01Agent 发布
02版本管理
03授权与计费
04安全运行
05持续服务
安全托管运行依赖
Agent 所需模型 API、第三方服务凭证由平台统一管理，用户无需配置复杂环境，开发者可以持续维护服务能力。
04 Contribution / 项目贡献
我的贡献
开发者端产品
发布前上架
独立负责
发布与持续交付
独立负责
销售与结算
独立负责
自然语言上架、跨端草稿续接、Agent Card、上架信息校验与身份认证流程。
草稿、审核、被拒、申诉与版本更新，并通过历史版本、订单状态和 API 凭证独立更新保障服务连续性。
交付方式与定价模式、订单与销售趋势、Stripe Connect、结算报告与收益状态。
平台后台产品
审核决策后台
参与设计 · 独立交付前端
面向平台审核员，处理首次上架、版本更新和申诉复审。审核队列按风险和截止时间排序，工作台集中展示商品信息、自动检查结果与历史记录，支持审核员完成通过或拒绝。
产品工程
AI Coding 驱动产品原型开发
利用 AI Coding 将需求、交互设计与前端实现快速连接，独立完成 26 个页面的结构搭建、组件逻辑梳理，并参与核心数据结构定义，提升产品方案验证效率，减少前后端协作成本，加速产品落地。