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AI 资源库

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资源与用法

301 份资源

MCPProxy:在 AI Agent 与多个 MCP 服务器之间提供统一安全代理端点

smart-mcp-proxy/mcpproxy-go · Supercharge AI Agents, Safely

MCPProxy 是一个用 Go 编写的单一二进制代理,位于 AI Agent 与所有 MCP 服务器之间,提供统一、安全的 MCP 端点。它通过工具检索(BM25 搜索)让 Agent 只加载一个 retrieve_tools 函数而非数百个工具模式,从而节省 token 并突破客户端工具数量限制;同时提供自动隔离(阻断 Tool Poisoning)、可插拔安全扫描器、敏感数据检测、意图校验、活动日志审计与预检命令,支持 macOS、Linux、Windows 及内嵌 Web UI。

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程序员在开发 AI Agent 或使用 MCP 服务器时,作为统一代理端点接入 Cursor、VS Code、Claude Desktop 等 IDE/AI 工具,通过 retrieve_tools 的 BM25 搜索按需加载工具模式以节省 token,并利用活动日志审计 Agent 调用、通过预检命令在 CI/cron 自动化中检查所需工具是否就绪。

★ 382 · 可直接使用的工具

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hmharness:鸿蒙全流程开发的自进化智能体框架

swsgbl/hmharness · 为鸿蒙 (HarmonyOS/OpenHarmony) 开发全流程而生的自进化智能体框架——零依赖内核、自进化一等公民、MCP 生态借力、模拟器与工具链无头全控。Self-evolving agent framework for the full HarmonyOS lifecycle.

hmharness 是一个面向 HarmonyOS/OpenHarmony 开发全流程的自进化智能体框架,采用零运行时依赖的 TypeScript 内核,支持任意 OpenAI 兼容厂商与流式输出,内置上下文压缩、审批门禁与会话审计。它提供鸿蒙原生域工具(工程脚手架、hvigor 构建、hdc 安装/启动/日志、仓颉 cjpm、codelinter、模拟器无头全生命周期管理),并具备认知层(世界模型、五层记忆、目标系统、探索引擎、技能编译、进化治理、校准报告)与自进化循环(洞察→提案→训练/保留双门禁→晋升快照→回滚)。同时支持 MCP 客户端接入社区服务器,也能以 MCP 服务器模式把鸿蒙工具链供给 Claude Code、Codex 等宿主,并提供 CLI/REPL/TUI/Web 多前端、多智能体 spawn、桌面自动化与手机远程控制。

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程序员用于 HarmonyOS/OpenHarmony 应用开发全流程:通过 harmony_project_create 生成多页面/多模块工程脚手架,harmony_build 构建,harmony_install/harmony_launch/harmony_logs 在真机或模拟器上安装、启动并查看日志,harmony_cjpm_build/test 与 harmony_lint 进行仓颉构建测试和 codelinter 检查,并可用 harmony_emulator_* 无头管理模拟器全生命周期,无需打开 DevEco Studio。也可作为 MCP 服务器把 harmony_build、harmony_api_lookup 等鸿蒙工具链供给 Claude Code、Codex 等宿主调用。

★ 1 · 开发框架

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clanker:用 Zig 编写的自改进 AI Agent 运行框架

maci0/clanker · Self-improving AI agent harness in Zig 0.16 — gated self-patch loop, sandboxed WASM tools, CLI + web UI

clanker 是一个用 Zig 0.16 编写的自改进 AI Agent 运行框架(harness),通过 zwasm 以沙箱化 WebAssembly 模块方式执行工具,并采用受门控的自我修补循环改进自身源码:Agent 提出精确匹配补丁,应用到暂存副本,经 zig build、zig build test、zig build tools、zig fmt 和 lint 验证全部通过后才提升到正式代码树。项目强调“一切皆插件”,工具、模型供应商、Web UI 视图、技能与提示词、配置均以插件形式组织,插件边界同时是安全边界。提供 CLI 与 Web UI,支持 MCP 服务器、Peer 通知、Mesh 集群、A2A agent card、目标生命周期、流式 REPL、执行图谱、Arena 辩论与盲测模型对比等能力。

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程序员作为自改进 AI Agent 运行框架,可用于代码编写与排错:Agent 提出精确匹配补丁,应用到暂存副本,经 zig build、zig build test、zig build tools、zig fmt 和 lint 验证全部通过后才提升到正式代码树;并提供 CLI 与 Web UI、流式 REPL、执行图谱等能力辅助开发工作。

★ 4 · 可直接使用的工具

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WKAppBot:为 AI Agent 提供 Windows 与 Android 桌面 UI 自动化能力

kiexpert/wkappbot-sdk · Computer Use, App Use, AppBot — give AI agents real eyes and hands on Windows. Open-source RPA where humans, the app ecosystem, and AI share one keyboard. Focusless. Self-healing. Multi-AI.

WKAppBot 是一个面向 AI Agent 的开源 RPA 与 UI 自动化工具,让 Claude、GPT、Gemini 等模型能够在不抢占用户焦点的情况下操作 Windows 应用、网页、浏览器 AI 会话以及通过 ADB 控制 Android 应用。它采用无障碍树优先的读取策略,配合 UIA、Win32 PostMessage、CDP 等多种通道,并提供基于视觉推断的自愈式元素识别与经验缓存。项目还包含多 AI 并行委派、Skills 知识积累与防错型 harness 守卫机制。免费层覆盖基础自动化,CDP 浏览器自动化、多 AI 委派及 sudo 管理员访问属于付费 Pro 层。

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程序员作为面向 AI Agent 的 Windows/Android UI 自动化 SDK,程序员可用它让 Claude、GPT、Gemini 等模型在不抢占用户焦点的情况下操作 Windows 应用、网页、浏览器 AI 会话以及通过 ADB 控制 Android 应用,用于构建 RPA 与桌面自动化流程。

★ 6 · 开发框架

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BotNexus:基于 .NET 的 LLM Agent 编排实验平台

sytone/botnexus · BotNexus is an experimental lab for agents, tools, memory, channels, and automation ideas of varying quality written in C# using the dotnet environment.

BotNexus 是一个用 C#/.NET 构建的实验性 LLM 编排沙盒,用于探索多 Agent 协作、通道接入、工具调用、记忆持久化与调度等交互模式。它提供网关路由、WebUI 聊天、多种模型提供方(GitHub Copilot、OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI 及兼容端点)、扩展系统与诊断工具,并通过 CLI 完成安装、配置与网关生命周期管理。项目明确定位为实验平台,而非高可用企业级方案。

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程序员作为本地实验沙盒,程序员可运行和观察多 Agent 编排,为 Agent 配置不同模型提供方、工具(含 shell 工具、web 工具、MCP 服务器)、记忆与定时任务,并通过 WebUI 聊天、REST/SignalR 接口和诊断命令调试 Agent 行为。

★ 2 · 开发框架

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agent-shell:在 Emacs 中原生交互 ACP 驱动的 LLM Agent

xenodium/agent-shell · A native Emacs buffer to interact with LLM agents powered by ACP

agent-shell 是一个原生 Emacs buffer,用于与基于 ACP(Agent Client Protocol)的 LLM Agent 交互。它通过 acp.el 与各类 ACP Agent 通信,支持 Claude Agent、Codex、Gemini CLI、Goose、Grok Build、Cursor、Kimi Code CLI、Qwen Code、OpenCode 等多种后端,并拥有围绕会话管理、侧边栏、书签、通知、Org 集成等方向的多个扩展包。安装前需按各 Agent 说明配置对应的 CLI 或 ACP 适配器,并确保其可执行文件在 PATH 中。

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程序员在 Emacs 中原生 buffer 内与多种 ACP 驱动的 LLM 编码 Agent(如 Claude Agent、Codex、Gemini CLI、Cursor、OpenCode 等)交互,用于代码编写、代码审查和排错等开发工作。

★ 1919 · 可直接使用的工具

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open_deep_research:使用多模型与搜索工具构建开源深度研究智能体

randomvariablewhitepelican129/open_deep_research · Build open source deep research agents using multiple models, search tools, and MCP servers.

该项目是一个开源的深度研究智能体应用,能够根据用户提供的主题,借助人工智能检索多个来源并汇总信息,自动完成研究流程。用户可选择模型提供商、设置 API Key、调整搜索深度与输出格式,并将最终报告导出为文本文件。README 说明其面向 Windows 10/11 环境,查询通过用户自己的 API Key 处理,历史记录不存储于外部服务器。

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程序员作为开源深度研究智能体应用,程序员可借助其多模型与搜索工具自动检索多个来源并汇总信息,用于技术主题调研并导出文本报告。

产品经理产品经理可输入研究主题,让智能体自动检索多个来源并汇总信息,生成可导出的文本报告,用于用户研究或需求分析等调研工作。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Norma AI Agent Platform:连接文档知识库与自动化 Agent 工作流

marthiram4878/norma-ai-agent-platform · Build agentic workflows with long-term memory and RAG to convert data into action.

Norma 是一个可在 Windows 本地运行的 AI Agent 平台,用于把用户保存的文档、笔记和目标连接成自动化数字工作流。它通过 RAG 从本地文件中检索信息、以长期记忆记录偏好,并由 Agentic 工作流把大目标拆解为可执行步骤并自动完成。适用于文档摘要、清单生成等知识驱动任务的自动化。

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程序员在本地 Windows 环境中运行 AI Agent 平台,将项目文档、笔记等文件接入知识库,通过 RAG 检索信息并让 Agentic 工作流自动完成文档摘要、清单生成等知识驱动任务,辅助技术文档整理与项目资料管理。

产品经理将需求文档、用户研究笔记等资料放入本地知识库,利用 RAG 检索与 Agentic 工作流自动生成文档摘要和清单,辅助需求分析与资料整理。

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llm-sse:把 OpenAI、Anthropic、Gemini 的流式响应统一成单一事件格式

slegarraga/llm-sse · Parse streaming responses from OpenAI, Anthropic and Gemini into one unified event format. Text and tool-call deltas. Zero dependencies.

llm-sse 是一个零依赖的 TypeScript SSE 解析库,将 OpenAI Responses、OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages 以及 Gemini streamGenerateContent 的流式输出统一为同一组事件:text、reasoning、tool_call_start、tool_call_delta、finish 和 error。它正确处理 SSE 分帧、跨块的多字节 UTF-8、同行分割的数据字段与保活注释,并提供 collectStream 汇总完整消息、toAssistantMessage 生成标准 OpenAI 形状的 assistant 消息,便于在多个提供商之间迁移和组合流式响应。适配 Groq、DeepSeek、OpenRouter、Ollama 等 OpenAI 兼容接口。

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程序员在开发流式 AI 应用时,用该库把 OpenAI Responses、OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages 和 Gemini streamGenerateContent 的流式输出统一为同一组事件(text、reasoning、tool_call_start、tool_call_delta、finish、error),从而编写与提供商无关的流式 UI 或 agent 循环;也可用 collectStream 汇总完整消息、toAssistantMessage 生成标准 OpenAI 形状的 assistant 消息,便于在多个提供商之间迁移和组合流式响应。

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OuroLoop GateKeeper:为 AI 编程 Agent 提供结构化自主循环与护栏控制框架

JdominguezEcommium/agentic-self-regulation-loop · 2026 AI Agent Loop v2.0: Autonomous Coding with Guardrails & Self-Healing

OuroLoop GateKeeper 是一个面向 AI 编程 Agent(如 Claude Code、Cursor、Aider、Codex)的控制框架,通过意图验证、上下文完整性、执行安全、输出验证和集成检查五道验证门,配合三层自反思机制与自主修复引擎,将 AI 编程 Agent 从无约束的代码生成转变为受控的协作流程。README 还描述了多语言响应式监控面板、OpenAI/Claude API 集成与回退机制,以及 MIT 许可。

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程序员在 AI 编程 Agent(如 Claude Code、Cursor、Aider、Codex)生成代码时,通过五道验证门(意图验证、上下文完整性、执行安全、输出验证、集成检查)和三层自反思机制对代码生成过程进行受控审查,并在失败时触发自主修复,用于代码审查、测试与排错。

★ 0 · 开发框架

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LM-Chat:在 NVIDIA Omniverse 中通过对话操控与生成 OpenUSD 3D 场景的空间 AI 助手

Orlandho/LM-Chat · (STILL IN DEVELOPMENT) NVIDIA Omniverse extension that implements a Spatial AI Agent. It allows creating and manipulating 3D environments (OpenUSD) via chat using local LLMs (LM Studio) or external APIs, featuring real-time code self-healing capabilities.

LM-Chat 是一个仍处于开发中的 NVIDIA Omniverse 扩展,作为空间 AI 智能体与神经副驾驶集成在 Omniverse 生态中,将对话式大语言模型与 3D OpenUSD 场景描述连接起来。它提供原生 Omniverse GUI(omni.ui)可停靠聊天窗口,以及面向自动化和 CI/CD 的 CLI 交互 REPL 与无头执行入口。支持本地推理(LM Studio、Ollama、vLLM)与云端/混合 API(Google Gemini、OpenAI、Anthropic,使用标准 OpenAI API 格式)的多供应商路由,并具备 OpenUSD 场景上下文序列化、自愈式 ReAct 循环(自动捕获并修正运行时 Python/OpenUSD 异常)以及基于 JSON-RPC 2.0 的 MCP 工具调用。用户可通过自然语言生成、模拟和操作复杂 3D 世界,适用于数字孪生创建与自动化管线。

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程序员在 Omniverse Kit / USD Composer / Isaac Sim 中通过可停靠聊天窗口或 CLI 用自然语言生成和操作 OpenUSD 3D 场景;自愈式 ReAct 循环可自动捕获并修正运行时 Python/OpenUSD 异常,CLI 支持无头执行用于自动化与 CI/CD 管线。

★ 1 · 可直接使用的工具

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Product AI Public:面向 AI 辅助产品管理的提示词、技能与 Agent 合集

rianvdm/product-ai-public · Curated skills, commands, and agents for AI-assisted product management (and life)

该项目是由产品经理 Rian van der Merwe 整理并公开的个人「第二大脑」子集,收录了用于 AI 辅助产品管理的提示词、上下文文件、命令、技能与 Agent。内容涵盖产品哲学与写作风格等上下文文件、PRD/OKR/规格评审与方案辩论等产品管理提示词、开发构思提示词,以及 pm-thinking、交互式讲解、高管简历撰写、Discord 机器人等技能;还包括代码评审、盲验证、挑战者、可行性评估、编辑等子 Agent,以及会议纪要整理、文档评审、会话起止等斜杠命令。此外附有跨会话记忆与多 Agent 调研文档,以及音乐收藏与 Spotify 歌单等个人兴趣技能。多数文件是可直接粘贴到任意 LLM 对话中的系统提示词或提示模板,部分为 OpenCode 专用格式。

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程序员用于代码审查与开发辅助:提供基于证据的代码审查子 Agent、并行代码审查命令、可行性评估 Agent,以及开发构思与规格生成提示词。

产品经理用于 AI 辅助产品管理:起草或评审 PRD、评审 OKR、模拟产品策略辩论、评审工程规格,以及用 pm-thinking 技能把问题优先、结果导向的产品思维应用到产品任务中。

★ 17 · 资料合集

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BossConsole:面向 AI Agent 的多平台操作台,统一管理模型与桌面工具

kerachm/BossConsole · Manage AI agents with a multi-platform operator console featuring live hot-reload, secure tool integration, and enterprise-grade scalability on the JVM.

BossConsole 是一个运行在 JVM 上的 AI Agent 操作控制台,把终端、代码编辑器、内置浏览器等工具集中到一个原生应用中,方便用户在同一界面里运行和研究 AI 模型。它支持 Claude、Gemini、OpenCode 等模型,可切换不同 Agent,并提供热重载、MCP 工具集成、RBAC 权限管理、多线程任务执行以及本地保存凭据等能力。

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程序员在统一控制台中连接 Claude、Gemini、OpenCode 等模型,使用内置终端、代码编辑器和浏览器运行 AI Agent,并通过 MCP 工具集成、RBAC 权限管理和多线程任务执行来辅助代码编写、排错与自动化脚本运行。

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JevRev:为 LLM 工作流提供快速低成本决策的 Sift/Loop/Long 系统

Alex314618-create/JevRev · An LLM + Jev workflow that changes EVERYTHING. Boost your vertebrate brain with a spine inside.

JevRev 是一个 LLM + Jev 工作流系统,将工作分为三部分:JevSift 在任务开始时评估多条候选路径并筛选值得投入 token 预算的方向,JevLoop 逐轮审核结果并决定下一步动作(fix / verify / continue / replan / human),JevLong 对长时间多轮任务监测停滞、重复失败、偏移、工具调用问题和预算风险。Jev 负责快速、低成本的决策与过滤,LLM 负责提出并执行工作,二者通过 CLI 与 JSON/JSONL 协议通信,可与 Codex、Claude Code、OpenCode、CI 工作流或自定义宿主集成,并提供交互式 TUI 查看会话与证据。

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程序员在编码任务中,用 JevSift 在任务开始时评估多条候选实现路径并筛选值得投入 token 预算的方向,用 JevLoop 逐轮审核结果并决定下一步动作(fix / verify / continue / replan / human),用 JevLong 监测长时间多轮任务中的停滞、重复失败、偏移、工具调用问题和预算风险;可通过 CLI 与 JSON/JSONL 协议与 Codex、Claude Code、OpenCode、CI 工作流或自定义宿主集成。

★ 700 · 可直接使用的工具

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team-lead-skill:让编码 Agent 具备团队领导与任务委派能力

romiluz13/team-lead-skill · Agent skill: turn your coding agent into a real team lead — onboard, delegate, verify evidence, and run your agent team across sessions

team-lead 是一个 Agent Skill,将编码 Agent 转变为真正的团队负责人:先登记团队成员并建立工作约定,再把任务委派给可达的队友(终端会话、子 Agent、Agent 间通道),要求以证据而非报告作为验收依据,并通过项目内的 .team/state.md 状态文件让跨会话协作得以延续。它还包含团队记忆、成员发展计划、通信契约等参考文档,以及一套 16 场景的脚本化回归评测套件。

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程序员作为编码 Agent 的团队领导技能,用于登记团队成员、将编码任务委派给可达的队友(终端会话、子 Agent、Agent 间通道),并以证据而非报告作为验收依据,同时通过 .team/state.md 状态文件让跨会话协作得以延续。

★ 0 · 开发框架

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PiX:支持树状分支会话的非线性 AI Agent 工作台

huang-sh/PiX · A non-linear AI agent workbench — session is a tree: branch anytime, and context follows the branch

PiX 是一个 AI Agent 工作台桌面应用,把传统单线程对话改造成可生长的图结构:每一轮对话(用户提示、助手回复和工具调用)都是图上的节点,用户可在任意用户消息处 fork 新分支、从任意早期节点继续对话,或克隆当前分支作为存档点,各分支互不干扰且可随时切换。上下文随分支走,分支聊天面板只显示当前分支的消息,可通过双击节点在多个并排聊天列中固定最多 3 个分支进行对比。项目为会话提供内置扩展,包括基于 Rust 与 SIMD 的快速文件名与内容搜索(fffind、ffgrep、fff-multi-grep),以及可观察和操作 macOS、Windows、Linux 桌面应用的桌面控制扩展,并提供可一键安装的网页访问扩展用于搜索、URL 抓取、PDF 提取和 GitHub 调研。会话保持为真实的 Pi 会话格式,可在 PiX 之外继续使用。

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程序员在编写、审查和调试代码时,使用 PiX 的非线性会话图从任意用户消息分叉新分支尝试不同实现或排查路径,原分支不受影响;通过并排聊天列对比最多 3 个分支的代码方案;利用内置的快速文件名与内容搜索(fffind、ffgrep、fff-multi-grep)在会话中即时检索代码文件;通过桌面控制扩展观察和操作无 API 的桌面应用;通过网页访问扩展进行搜索、URL 抓取、PDF 提取和 GitHub 调研。

产品经理在进行用户研究、需求分析和数据分析时,使用 PiX 的非线性会话图从任意用户消息分叉新分支探索不同需求方向或分析路径,原分支不受影响;通过并排聊天列对比最多 3 个分支的讨论结果;利用网页访问扩展进行搜索、URL 抓取、PDF 提取和 GitHub 调研以收集用户研究和竞品信息。

★ 190 · 可直接使用的工具

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loopx:面向长时间运行的 AI 智能体本地控制平面

inionrhinocerotidae914/loopx · The local control plane for long-running AI agent work.

loopx 是一个本地控制平面,为 GitHub Copilot Codex、Claude Code 等 AI 编程助手提供“大脑”层能力:持久保存目标、自动勾选任务、记录执行证据日志、按配额或时间自动唤醒智能体,并支持智能体之间的可验证交接。项目宣称与具体编码智能体无关,可适配多种 coding agent,并尊重 API 用量上限。README 提供 Windows 桌面端下载与安装步骤,说明无需编程知识即可使用。

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程序员作为本地控制平面,为 GitHub Copilot Codex、Claude Code 等 AI 编程助手持久保存目标、自动勾选任务、记录执行证据日志,并按配额或时间自动唤醒智能体,用于长时间运行的编码任务。

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NSHKR:面向受治理 AI 运营平台的 Elixir/OTP 组合与发布工作区

nshkrdotcom/nshkr · NSHKR is the production Elixir/OTP composition and release workspace for a governed AI operations platform, wiring durable workflows, cognitive context, provider accounts, policy decisions, execution runtimes, cluster reconciliation, Synapse, and Extravaganza into reproducible monolith and distributed deployments.

NSHKR 是一个基于 Elixir/OTP 的生产级组合与发布工作区,用于构建受治理的 AI 运营平台。它将持久化工作流、认知上下文、供应方账户、策略决策、执行运行时、集群协调以及 Synapse、Extravaganza 等组件编织成可复现的单体或分布式部署。项目采用 poncho 风格非 umbrella 布局,根 Mix 项目负责工作区工具与元数据,apps/nshkr_runtime 为可独立构建的生产 OTP 应用,并包含失效关闭(fail-closed)的生产配置校验。

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程序员作为 Elixir/OTP 生产级组合与发布工作区,用于构建和部署受治理的 AI 运营平台,包含持久化工作流、执行运行时、集群协调等组件的可复现单体或分布式部署。

★ 1 · 开发框架

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Atelier Studio:面向科研的 macOS 智能工作台

tofunori/atelier-studio · Agentic macOS environment for scientific research — coding agents, papers, figures, LaTeX and project files in one shared context. Rust-first, Tauri 2.

Atelier Studio 是一个原生 macOS 科研工作区,把文献 PDF 阅读、Zotero 文献库、代码与终端、图表库、LaTeX/Markdown 论文写作整合在同一上下文中,并可在会话中引入 Claude Code 或 Codex 等编码代理提供上下文内的 AI 辅助。项目采用 Rust 优先与 Tauri 2 构建,前端为 TypeScript。

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程序员在 macOS 科研工作区中编写分析脚本、使用终端、查看图表输出,并在会话中引入 Claude Code 或 Codex 等编码代理获得上下文内的 AI 辅助。

产品经理在整合文献 PDF 阅读、Zotero 文献库、代码与终端、图表库、LaTeX/Markdown 写作的同一上下文中进行科研项目工作,并借助上下文内的 AI 辅助推进研究问题。

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Mi9 Skills:面向 Claude Code 的 Agent Skills 公开合集

Mi9-LLC/agent-skills · Mi9 LLC public catalog of Claude Code Agent Skills.

Mi9 LLC 公开维护的一套 Claude Code Agent Skills 目录,每个 skill 以 skills/<name>/ 下的 SKILL.md(YAML 元数据 + Markdown 操作手册)形式组织,部分附带 references/ 文档或 scripts/ 辅助脚本。内容覆盖安全扫描与运行时审计、依赖升级、方案到特性的拆解、新特性设计问答、Sonar 问题检查与修复、React + Vite 初始包体积裁剪、CLAUDE.md 生成、系统化调试、测试驱动开发、会话交接与清理、工程复盘、前端改动验证、本地质量门禁看板、工程评审、Diataxis 文档生成、标准库优先、仓库变更统计、实现验证、Bitbucket PR 审查、自主变更执行、回复精简、人写文案去 AI 味、委派提示词等。可通过 npx skills add 安装到项目或用户级,其中 clear-and-short 与 execute-change 额外以插件形式发布以携带所需 hooks。

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程序员使用 security-vulnerability-scan 对代码库进行 OWASP Top 10:2025 静态安全扫描并生成审计报告;使用 sonar-issue-check 与 sonar-issue-fix 读取并修复 Sonar 问题;使用 systematic-debugging 进行根因优先的调试;使用 test-driven-development 进行红绿重构的测试驱动开发;使用 pr-review 端到端审查 Bitbucket 拉取请求;使用 verify-implementation 对已完成工作进行对抗性验证;使用 health 运行本地质量门禁看板;使用 document-generate 生成 Diataxis 文档。

产品经理使用 convert-plan-to-feature 将已批准方案拆解为可独立跟踪的按特性规格文件(含需求、步骤、接口契约、验收标准与依赖);使用 new-feature 通过调查式问答把模糊特性请求转化为完整设计规格,在写代码前消除歧义。

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