https://github.com/kofj/aivcraft
The engineering tool for software engineers to effortlessly manage skills and configurations in the multi-agent era.
https://github.com/kofj/aivcraft
claude-code skills
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JSON representation
The engineering tool for software engineers to effortlessly manage skills and configurations in the multi-agent era.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kofj/aivcraft
- Owner: kofj
- License: apache-2.0
- Created: 2025-12-21T10:38:53.000Z (6 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-12-21T16:02:21.000Z (6 months ago)
- Last Synced: 2025-12-23T03:18:04.790Z (6 months ago)
- Topics: claude-code, skills
- Language: Go
- Homepage:
- Size: 17.6 KB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README-zh.md
- License: LICENSE
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README
# AIV Craft 智能工坊
[](https://github.com/kofj/aivcraft)
[](https://opensource.org/licenses/Apache-20)

> 为软件工程师打造,轻松驾驭多 Agent 时代的技能与配置工程化工具。
## 核心问题
如果你和我们一样,日常会在多个 AI Agent(如 Claude Code, codex, Code Buddy)之间切换,你可能会体会到一种琐碎的“摩擦”:
* **配置混乱**:一个典型的开发场景,假如我们想为团队的三种主流 SWE Agent 配置同一个“执行 Python 脚本”的技能:
* 对于 **Anthropic 的 Claude Code**,你需要创建一个技能文件夹,并在其中包含一个 `SKILL.md` 文件来描述技能指令,然后将这个文件夹放进 `~/.claude/skills` 目录。
* 对于 **Tencent 的 Code Buddy**,你需要将同样的技能指令写成 Markdown 文件,然后把它放进 `~/.codebuddy/agents` 目录,并在 Frontmatter 中定义其元数据。
* 对于 **OpenAI 的 Codex Agent**,你需要创建一个 `AGENTS.md` 文件,并在其中描述该技能,确保 Agent 能够读取并理解。
> *每一种工具,都有一套完全不同的技能“方言”,知识和配置完全无法复用。*
* **知识孤岛**:优秀的技能和提示词无法在团队内有效沉淀、共享和推广。
* **缺少工程化**:整个过程依赖“手工作坊”模式,难以实现版本化、自动化和快速复现。
## AIV Craft 是什么?
AIV Craft 是一个遵循“配置即代码”理念的、管理 AI Agent 技能的“Homebrew”。
它通过一个统一的 `aivcraft.yaml` 文件,让你能够以声明式的方式,集中管理所有 Agent 的技能、仓库源和环境配置,并通过 `aivcraft` 命令行一键应用,将您从繁琐的配置工作中解放出来。
## ✨ 核心特性
* **声明式与可复现**:通过一份 `aivcraft.yaml` 作为“真理之源”,保证团队环境一致。
* **跨 Agent 兼容**:通过“安装器”架构,一套技能可无缝应用到 Claude Code, codex 等不同工具。
* **开放的技能生态**:支持官方中心仓库和用户自定义的第三方/私有技能仓库。
* **分层配置**:通过全局配置 (`~/.aivcraft/...`) 与项目配置 (`aivcraft.yaml`) 的结合,兼顾个人习惯与团队规范。
* **CLI + GUI**:提供强大的 `aivcraft` 命令行用于自动化,并辅以直观的图形界面用于浏览和管理(GUI 将在后续版本中提供)。
## 🚀 快速上手 (MVP 阶段)
### 第一步:安装
我们推荐 macOS 用户使用 Homebrew 进行安装。
**macOS (推荐)**
```bash
# 添加我们的 Tap 源 (假设您的 Homebrew 仓库名为 homebrew-aivcraft)
brew tap kofj/aivcraft/aivcraft
brew install aivcraft
```
**Linux / macOS (备选)**
您也可以使用我们的安装脚本进行安装:
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kofj/aivcraft/main/install.sh | sh
```
**Windows**
我们将在后续版本中提供对 Winget / Scoop 或 MSI 安装包的支持。
### 第二步:初始化项目
在你的项目目录下,生成一份 `aivcraft.yaml` 示例文件。
```bash
aivcraft init
```
生成的 `aivcraft.yaml` 示例如下:
```yaml
# aivcraft.yaml
# 1. 声明本项目需要哪些 Agent
agents:
- claude-code
- aider
# 2. 声明本项目需要哪些技能
skills:
# 从官方中心仓库安装
- center:git/pro-commit-message
# 你也可以添加自己的技能仓库源 (在全局配置文件中定义)
# - my-repo:frontend/react-helper
```
### 第三步:应用配置
AIV Craft 将自动为你配置好一切。
```bash
aivcraft apply
```
## 命令行参考 (核心)
* `aivcraft init`: 在当前目录初始化一份项目级 `aivcraft.yaml` 配置文件。
* `aivcraft apply`: 应用当前项目及全局的配置,将变更同步到所有声明的 Agent。
* `aivcraft repo add `: 添加一个新的技能仓库源,此操作会更新您的**全局**配置文件。
* `aivcraft repo list`: 显示当前生效的所有技能仓库源(已合并全局和项目配置)。
* `aivcraft install --global `: 安装一个全局技能,该技能将在您所有的项目中生效。
* `aivcraft config set --global `: 设置一项全局配置,例如 `model gpt-4o` 或 `api_keys.openai env(OPENAI_API_KEY)`。
## 🛣️ 路线图
AIV Craft 目前尚处于早期开发阶段,我们正全力以赴实现 MVP 的核心功能。在未来,我们希望围绕以下方向进行探索和演进:
* **扩展 Agent 支持**:为更多主流的 AI Agent(如 Cursor 等)提供官方安装器支持。
* **构建技能生态**:丰富官方中心仓库的技能数量与质量,并降低社区贡献技能的门槛。
* **完善 GUI 体验**:提供一个成熟、易用的图形化界面,用于技能的发现、管理和配置。
* **探索团队协作**:探索面向团队的技能共享、权限管理与服务托管(如 MCP)方案。
## 🤝 如何贡献
AIV Craft 是一个开源项目,我们欢迎任何形式的贡献!
* **提交 Issue**:分享您遇到的问题或新功能想法。
* **开发安装器**:为 AIV Craft 贡献代码,特别是支持新 Agent 的“安装器”插件。
* **贡献技能**:向我们的官方技能中心仓库提交高质量、通用的技能包。