用途：Stream-Chain 用于编排多步骤、多智能体工作流，每一步接收上一步的完整输出作为上下文，适合数据转换、顺序处理与复杂任务分解。
主要能力：提供两种模式。自定义链 run 使用自定提示序列，至少需要 2 个提示，每个提示成为链中一步，输出依次流转；预定义流水线 pipeline 提供 analysis（代码库分析）、refactor（重构）、test（测试生成）、optimize（性能优化）四种常用工作流。支持 --verbose、--timeout <seconds>（默认 30）、--debug 选项。可在 .claude-flow/config.json 的 streamChain.pipelines 中定义可复用流水线。链结果自动存入 .claude-flow/memory/stream-chain/，并可与 swarm 协调、记忆管理、神经模式训练集成。
使用方式：自定义链示例：claude-flow stream-chain run "Analyze codebase structure" "Identify improvement areas" "Generate action plan"。执行流水线示例：claude-flow stream-chain pipeline analysis。带选项示例：claude-flow stream-chain pipeline refactor --timeout 60 --verbose。
适用场景：代码库分析、技术债评估、重构、测试覆盖提升、性能优化、安全审计、数据抽取与规范化、代码迁移、代码审查等。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围等信息；性能特征称吞吐约每分钟 2-5 步、每步上下文上限约 100K tokens、每条活跃链约 50MB 内存，具体随复杂度变化。超时可调大 --timeout，上下文异常可用 --debug 排查。