PlanDB CLI
PlanDB — трекер задач для ИИ-агентов: граф зависимостей, атомарный захват задач, заметки и анализ критического пути в SQLite.
- 112 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Установщик правит файлы инструкций агентов в домашнем каталоге.
- Команда установки выполняет скрипт из сети.
Установка
- Работает в
Ручная установка
curl -fsSL https://agentfield.ai/plandb/install | bashПервая команда из раздела Install. Скрипт скачивает бинарный файл и настраивает найденных агентов.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Установщик правит файлы инструкций агентов в домашнем каталоге.
- Команда установки выполняет скрипт из сети.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Локальный трекер задач в одном бинарном файле на SQLite без облака и аккаунтов. Агент раскладывает работу в составной граф: задачи содержат подзадачи любой глубины, а зависимости связывают их между ветками. `split` делит застрявшую задачу на параллельные, `insert` вставляет забытый шаг с пересчетом зависимостей, `pivot` меняет целое поддерево. Команда `plandb go` атомарно берет следующую задачу, поэтому два агента не возьмут одну и ту же. `plandb context` сохраняет находки и решения, и они всплывают при взятии связанной задачи через поиск BM25. Есть `critical-path`, `bottlenecks`, условия `--pre` и `--post`, экспорт паттернов в YAML и терминальная панель `plandb watch`.
Для кого. Разработчикам, которые запускают нескольких агентов на одной задаче и хотят общий план с зависимостями и памятью между сессиями.
Подходит, если
- Несколько агентов параллельно работают над одним проектом и не должны дублировать задачи.
- Задача оказалась сложнее и ее нужно разбить на подзадачи с зависимостями.
- Находки одной сессии должны всплыть у агента через несколько дней.
- Нужно увидеть самый длинный путь зависимостей и узкие места.
Не подходит, если
- Нужен трекер для людей с совместным облачным доступом.
- Установка скрипта `curl | bash` недопустима на машине.
- Агент один, а задача простая и не требует плана.
Пример запроса к агенту
/plandb собери CLI-приложение для задач на Python с командами add, list, complete и delete, храни данные в JSON и добавь тесты.Ограничения
Установщик сам правит инструкции агентов: создает `~/.claude/rules/plandb.md` и скилл в `~/.claude/skills/plandb/`, дописывает `~/.codex/AGENTS.override.md` и `~/.gemini/GEMINI.md`. Для Cursor инструкции только печатаются. Команда `curl | bash` выполняет скрипт из сети, прочитайте его заранее. Флаг `--binary-only` ставит только бинарный файл. Состояние плана хранится локально в SQLite, общий доступ нескольких машин не заявлен. Последний коммит сентябрь 2026.
Как отключить. Удалите бинарный файл `plandb`, правила и скилл в `~/.claude`, а также добавленные блоки в `AGENTS.override.md` и `GEMINI.md`. Файлы планов SQLite в проектах удалите вручную.
Частые вопросы
Как поставить PlanDB?
Выполните `curl -fsSL https://agentfield.ai/plandb/install | bash`. Скрипт ставит бинарный файл и настраивает найденных агентов. Из исходников: `cargo install --path .`.
Как ставить только бинарный файл?
Добавьте `-s -- --binary-only` к команде установки.
Как два агента не берут одну задачу?
`plandb go` использует атомарные операции, поэтому одну задачу получает один агент.
Какие интерфейсы есть?
CLI для оболочечных агентов, MCP-сервер `plandb mcp` для Claude Code, Cursor и Windsurf и HTTP API.
Как посмотреть ход работы?
Команда `plandb watch` показывает живую панель в терминале.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыНебольшой трекер задач для ИИ-агентов: задачи, эпики и зависимости лежат в SQLite проекта, доска открывается локально.
Трекер проекта на SQLite в одном бинарнике: CLI, веб-интерфейс и скилл /pad, через который агент ведет задачи, планы и идеи
Трекер задач в SQLite для ИИ-агентов: сессии с записками передачи, зависимости, шаблоны и хуки Claude Code
Трекер задач для агентов: задачи с контекстом и итогом хранятся в JSONL рядом с кодом и переживают сессии
Локальный менеджер задач для DeepSeek Harness на SQLite: агент берет и сдает работу, а принимает ее только человек.
MCP-сервер локального таск-менеджера Taskdog: агент создает задачи, ведет их жизненный цикл и разбивает крупные на подзадачи.
Коротко о README
README подает PlanDB как трекер для агентов, дает установку одной командой с таблицей настраиваемых фреймворков, примеры запросов, объяснение графа, контекста и команд, а также демонстрацию на плане из четырех задач.