AI Context Linker CLI
CLI и skill собирают из выбранных проектов проверенную сводку ai_context.md, чтобы ChatGPT понимал контекст без выгрузки кода.
- 100 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Читает метаданные локальных проектов и публикует сводку в облачную папку.
Установка
- Работает в
Ручная установка
uv tool install --python 3.11 git+https://github.com/xhonye/AI-Context-Linker.git@v0.2.7Первая команда ручной установки из README. Нужны Git и uv.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Читает метаданные локальных проектов и публикует сводку в облачную папку.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
AI Context Linker готовит для ChatGPT материал о ваших проектах: цели, текущий статус, блокеры и следующие шаги из проверенного манифеста. Результат лежит в файле `ai_context.md`, который загружают в обычный чат или публикуют в синхронизируемую папку Google Drive. Сканирование идет только по разрешенным проектам и по умолчанию не читает исходный код и переписки. Для каждого проекта задаются видимость, чувствительность и профиль скрытия данных, а отсутствие политики означает запрет. Есть демо на вымышленных проектах, график связей и опциональный индекс установленных навыков без их текста.
Для кого. Тем, кто ведет несколько проектов с Codex и хочет обсуждать планы в ChatGPT, не пересказывая контекст каждый раз.
Подходит, если
- Нужно сравнить проекты и выбрать, какой двигать сегодня.
- Обсуждение переходит из Codex в ChatGPT, и контекст надо передать.
- После новой работы обновляют сводку командой агента `обнови ai_context`.
- Агент проверяет конфигурацию рабочего пространства и манифест.
Не подходит, если
- Нужно, чтобы ChatGPT читал или менял исходный код.
- Проекты нельзя выносить за пределы машины даже в виде сводки.
- Нужен MCP-сервер с живым доступом к файлам.
Пример запроса к агенту
Установи AI Context Linker по INSTALL.md, запусти демо и покажи ai_context.md, не сканируя мои настоящие проекты.Ограничения
Нужны Git и uv, Python 3.11 подготавливается им изолированно. Первое подключение реальных проектов требует вашей проверки состава и видимости. Данные без записей о прогрессе остаются неизвестными: сводка их не домысливает. Версии 0.2.x, проект молодой. Обновление ChatGPT происходит через загрузку файла или синхронизированную папку, автоматически сводка не меняется. Облачная папка выходит за границы вашего компьютера, поэтому выбирайте для нее только проверенное содержимое.
Как отключить. Удалите инструмент командой `uv tool uninstall`, а приватную конфигурацию и опубликованные сводки уберите отдельно, включая синхронизируемую папку.
Частые вопросы
Что попадает в ai_context.md?
Описание выбранных проектов и проверенный прогресс. Исходный код и переписки не читаются, если вы не включили это для проекта отдельно.
Как запустить демо?
`ai-context-linker demo --output-dir ./linker-demo` из каталога вне репозитория, папка вывода должна быть новой. Демо использует вымышленные проекты.
Как сводка попадает в ChatGPT?
Загрузите файл в обычный чат или настройте синхронизируемую папку Google Drive.
Что со скрытием данных?
Каждому проекту нужны явные видимость, чувствительность и профиль скрытия. Без них проект не публикуется.
Нужен ли MCP?
Нет, ни MCP-сервер, ни выгрузка репозитория не требуются.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыНавык и утилита ai-collab для совместной работы Codex CLI, Claude Code и API-моделей над проектом, плюс чтение файлов в ChatGPT
Индексирует файлы проекта и собирает под задачу короткий контекст в файл, чтобы агент не тонул в лишнем
Настольное приложение с локальным MCP-сервером: ChatGPT получает файлы, команды, скиллы и другие MCP-серверы
Скилл Codex отдает задачи вебверсии ChatGPT с терминалом проекта и экономит лимит Codex; режимы от Medium до Pro.
Консольный клиент на Go для работы с языковыми моделями OpenAI, Azure, Perplexity и LLaMA прямо из терминала
ContextLattice — локальный слой контекста для агентов
ContextLattice
Локальный слой памяти: цель, решения и доказательства сессии собираются в короткий пакет, который агент открывает заново
Коротко о README
Установку можно поручить агенту по INSTALL.md, для ручной есть отдельные команды. Раздел о границах перечисляет, что не экспортируется по умолчанию.