用途：Stream-Chain 用于编排多步骤顺序工作流，让每个步骤（智能体）的输出作为下一步的输入上下文，实现多智能体协作、数据转换与串行处理。它提供两种模式：自定义链（run）与预定义流水线（pipeline）。
主要能力：自定义链可执行自定提示序列，至少需要 2 个提示，每步按顺序流动；预定义流水线提供分析（analysis）、重构（refactor）、测试（test）、优化（optimize）四类常用工作流。每步接收上一步的完整输出作为上下文，输出会依次传递。可选参数包括 --verbose（显示详细执行信息）、--timeout <seconds>（每步超时，默认 30）、--debug（开启完整日志调试）。也可在 .claude-flow/config.json 中按 streamChain.pipelines 格式自定义可复用流水线，并通过 claude-flow stream-chain pipeline <名称> 执行。
使用方式：自定义链命令为 claude-flow stream-chain run "提示1" "提示2" [...]，例如依次分析代码库结构、识别改进点、生成行动计划；执行预定义流水线用 claude-flow stream-chain pipeline analysis（或 refactor、test、optimize）。可结合 Swarm 协调与记忆机制使用。
适用场景：代码库分析、技术债评估、安全审计、重构、测试生成、性能优化、数据抽取与转换、代码迁移等开发任务。
限制与注意事项：需要至少 2 个提示；步骤超时可调大 --timeout；资料未提供具体模型、平台与收费信息，也未给出准确的效果或性能保证。建议提示清晰具体、保持逻辑递进，并为复杂流程设置更长超时。