AI DevKit CLI
CLI для управления несколькими кодовыми агентами: общий конфиг, консоль сессий, локальная память и набор инженерных скиллов
- 1 653 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Передает команды работающим агентам, в том числе удаленно из Telegram и Slack
- Меняет настройки агентов и MCP в проекте
Установка
- Работает в
- Сервисы
Ручная установка
npx ai-devkit@latest initМастер спросит, каких агентов настроить.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Передает команды работающим агентам, в том числе удаленно из Telegram и Slack
- Меняет настройки агентов и MCP в проекте
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Команда init создает файл .ai-devkit.json и по нему настраивает выбранных агентов: скиллы, MCP-серверы и папку docs/ai с фазами от требований до тестов. Команды agent list и agent console показывают запущенные сессии разных агентов, а agent send передает им промпт или вывод команды. Память хранится локально в SQLite и доступна через CLI и MCP. В комплекте скиллы dev-lifecycle, verify, tdd, ревью, отладка, безопасность и документация, а также управление агентом из Telegram или Slack.
Для кого. Для разработчиков, у которых в работе сразу несколько агентов и нужен порядок в их настройке и процессе.
Подходит, если
- Нужно одинаково настроить Claude Code, Codex и Cursor в одном репозитории
- Хотите провести фичу через требования, дизайн, план, реализацию и ревью
- Нужно передавать логи и задачи работающим агентам без копирования
Не подходит, если
- Нужна быстрая правка без процесса и документов
- В репозиторий нельзя добавлять служебные файлы агентов
Пример запроса к агенту
Проведи новую фичу экспорта отчетов через dev-lifecycle, начни с требованийОграничения
Нужен Node.js. Процесс dev-lifecycle добавляет в проект документы по фазам и требует дисциплины. Отдельные возможности, например группы агентов, работают не у всех провайдеров. Управление через Telegram требует бота и доступа к Telegram.
Как отключить. Удалите .ai-devkit.json, установленные скиллы в папках агентов и записи MCP в их настройках.
Частые вопросы
Где хранится память?
Локально в SQLite, агенты ищут в ней по запросу через MCP или CLI, а не держат все в контексте.
Можно добавить чужие скиллы?
Да, ai-devkit skill add <registry> <skill> берет скиллы из внешних реестров.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
Telegram — все инструментыКомпактная замена OpenClaw: личный ассистент на Claude Agent SDK, агенты в изолированных контейнерах, мессенджеры добавляются скиллами
ИИкона
ИИкона (1c-ai-connector)
Расширение 1С с коннектором к LLM, агентским циклом, RAG, мониторингом ошибок и MCP-сервером, который открывает базу внешним агентам
AI Agent Skills от sanjay3290
AI Agent Skills
Набор кроссплатформенных скиллов: запросы только на чтение к PostgreSQL, MySQL и MSSQL, Google Workspace, Jira, Telegram, озвучка и исследования
Открытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Подключает Claude Code, Cursor, Codex или OpenCode к Telegram, Slack и Discord: коллеги пишут боту, отвечает кодовый агент
Скилл квалификации лидов в Telegram с amoCRM
Universal AI Sales Agent
Три скилла и эталонная реализация Telegram-агента для квалификации лидов: диалог без кнопок, скоринг 0-100, RAG по базе клиента и запись в amoCRM
Коротко о README
README описывает AI DevKit как управляющий слой для многих агентов и показывает, что появляется в репозитории после init. Приведены команды консоли и отправки сообщений агентам, работа с памятью и перечень скиллов во главе с dev-lifecycle. Есть сборка из исходников и документация на сайте. Лицензия Apache-2.0.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: dev-lifecycle description: AI DevKit · Orchestrator for structured SDLC phase skills. Use when the user wants to run the full lifecycle or choose the next phase across requirements, design, planning, implementation, testing, and review. --- # Dev Lifecycle Coordinate the phase-specific AI DevKit skills instead of running phase details directly. Required phase skills: - `dev-worktree` for feature workspace setup and resume. - `dev-requirements` for phases 1-2: new requirement and requirements review. - `dev-design` for phase 3: design review. - `dev-planning` for phases 4 and 6: initial task planning and updates after implementation tasks. - `dev-implementation` for phases 5 and 7: execute plan and check implementation. - `dev-testing` for phase 8: write tests and verify coverage. - `dev-review` for phase 9: final code review. Supporting skills: - `memory` for reusable project knowledge during clarification. - `tdd` for implementation tasks. - `verify` before completing implementation, implementation checks, testing claims, and review readiness. - `task` for optional progress tracing when the task command is usable.