人工智能代码工具包

Name: 人工智能代码工具包
Author: AgiFlow

作者：AgiFlow54 星标更新：2025-11-16

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

技术文档摘要

AI Code Toolkit

使用架构模式、验证规则和框架扩展您的AI编码代理

一组模型上下文协议（MCP）服务器和工具，帮助AI编码代理保持一致性，遵循约定，并随着代码库的增长而扩展。

为什么存在

随着项目从MVP发展到生产阶段，它们会形成模式、约定和有争议的方法。仅靠自定义指令很难确保AI代理遵守这些要求——尤其是在复杂性增加和上下文窗口填满时。

AI Code Toolkit 提供构建块来扩展编码代理的能力：

生成符合团队约定的代码
自动执行架构模式
程序化验证代理输出
与任何AI编码代理（Claude、Cursor等）配合使用
支持任何技术栈（Next.js、React或自定义框架）

规范驱动开发的理想补充

规范驱动开发告诉AI代理要构建什么（需求、功能、行为），而AI Code Toolkit告诉它们如何构建（模式、约定、验证）。结合在一起，它们创建了一个完整的开发工作流程：

规范 → 定义产品需求和业务逻辑
AI Code Toolkit → 强制执行技术标准和架构一致性

无论您是启动新项目还是管理复杂的单仓库，这些工具都能确保AI代理无缝地融入您的开发工作流程。

核心支柱

1. 框架模板

结合模板和大语言模型（LLMs）生成符合内部约定的标准代码，同时减少维护开销。

2. 架构 + 设计模式

约定优于配置可扩展。像Ruby on Rails或Angular一样，有争议的方法使代码具有预测性——无论是对人类还是AI代理。

3. 规则

起飞前指导 + 起飞后验证 = 一致的输出。规则提供程序化的检查（定量或定性）以强制执行您的过程。

我们的方法

代理无关

适用于任何AI编码代理（Claude Code、Cursor、Windsurf等）。每个库都提供：

MCP工具用于与兼容MCP的代理集成
CLI命令用于脚本确定性工作流

技术栈无关

内置模板适用于流行的框架：

Next.js 15
TypeScript库及MCP包
更多即将推出（Vite + React，Remix等）

没有看到您的技术栈？使用内置的MCP工具生成自定义模板——系统完全可扩展。

编码工具特定

通过组合三层来最大化效果：

MCP服务器 → 让工具引导代理使用其默认提示
自定义指令 → 使用CLAUDE.md、AGENTS.md指定何时使用MCP工具
钩子 → 拦截工具调用以强制执行工作流（例如，要求为新文件搭建框架）

实验这些层以找到适合您项目的平衡点。没有一种通用解决方案。

开始使用

前提条件

Node.js: >= 18（推荐长期支持版本）
包管理器: pnpm（或npm/yarn）
Git: >= 2.13.2

快速入门

使用AI Code Toolkit只需三个简单步骤：

步骤1：初始化模板（或创建新项目）

对于现有项目：

运行初始化命令下载官方模板：

npx @agiflowai/aicode-toolkit init

这会自动将官方模板（Next.js 15、TypeScript库、MCP包）下载到您的工作区。

对于新项目：

在没有git仓库的情况下运行初始化命令，它将引导您完成创建新项目的过程：

# 交互模式（推荐）
npx @agiflowai/aicode-toolkit init

# 非交互模式
npx @agiflowai/aicode-toolkit init --name my-project --project-type monolith

该命令会提示您输入项目详细信息，初始化git并下载模板。

步骤2：配置MCP服务器

将MCP服务器添加到您的AI编码工具配置中：

对于Claude Code、Cursor、Windsurf或其他兼容MCP的工具：

添加到您的MCP设置（例如，claude_desktop_config.json，.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "scaffold-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@agiflowai/scaffold-mcp", "mcp-serve", "--admin-enable"]
    },
    "architect-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@agiflowai/architect-mcp", "mcp-serve",
        "--admin-enable",
        "--design-pattern-tool", "claude-code",
        "--review-tool", "claude-code"
      ]
    }
  }
}

注意Claude Code用户： 您也可以使用插件市场进行自动配置。

步骤3：使用MCP工具和斜杠命令

一旦配置好，您的AI代理就可以访问：

框架工具（scaffold-mcp）：

list-boilerplates - 显示可用的项目模板
use-boilerplate - 从模板创建新项目
list-scaffolding-methods - 显示可以添加到现有项目的特性
use-scaffold-method - 添加特性（页面、组件、API路由等）

架构工具（architect-mcp）：

get-file-design-pattern - 获取特定文件的设计模式
review-code-change - 对代码更改进行审查，以符合规则和标准

斜杠命令（适用于兼容代理如Claude Code）：

/scaffold-mcp:scaffold-application - 创建新应用程序
/scaffold-mcp:scaffold-feature - 向现有项目添加特性
/scaffold-mcp:generate-boilerplate - 创建自定义模板
/scaffold-mcp:generate-feature-scaffold - 创建自定义特性框架

可用模板：

nextjs-15-drizzle: Next.js 15 + 应用路由器 + TypeScript + Tailwind CSS 4 + Storybook + 可选Drizzle ORM
typescript-lib: TypeScript库，带有ESM/CJS构建、测试和文档
typescript-mcp-package: 模型上下文协议（MCP）服务器包模板

项目结构支持

AI Code Toolkit支持单仓库和单体应用项目架构。工具会自动检测您的项目类型并相应调整。

单仓库（默认）

使用Nx、Lerna或Turborepo等工具的多项目工作空间：

my-workspace/
├── apps/
│   ├── web-app/
│   │   ├── project.json  ← sourceTemplate: "nextjs-15"
│   │   └── src/
│   └── mobile-app/
│       ├── project.json  ← sourceTemplate: "react-native"
│       └── src/
└── packages/
    └── shared-lib/
        ├── project.json  ← sourceTemplate: "typescript-lib"
        └── src/

配置：每个项目都有一个包含sourceTemplate字段的project.json

单体应用（新！）

单一应用程序代码库：

my-app/
├── toolkit.yaml  ← projectType: monolith, sourceTemplate: "react-vite"
├── package.json
├── src/
└── public/

配置：工作区根目录下的toolkit.yaml，包含projectType和sourceTemplate

version: "1.0"
projectType: monolith
sourceTemplate: react-vite  # 您的模板标识符

替代方案：通过package.json配置：

{
  "name": "my-app",
  "scaffold": {
    "sourceTemplate": "react-vite"
  }
}

创建项目

新的项目带交互式设置（推荐）：

# 在没有git仓库的情况下运行初始化命令 - 它会提示您输入项目详细信息
npx @agiflowai/aicode-toolkit init

# 交互式提示会询问：
# - 项目名称
# - 项目类型（单体应用或单仓库）
# - git仓库设置
# - 模板下载

新的项目带CLI选项（非交互式）：

# 创建单体应用项目
npx @agiflowai/aicode-toolkit init \
  --name my-app \
  --project-type monolith

# 创建单仓库项目
npx @agiflowai/aicode-toolkit init \
  --name my-workspace \
  --project-type monorepo

现有的工作区（仅初始化模板）：

# 在现有的git仓库中
npx @agiflowai/aicode-toolkit init

# 带自定义模板路径
npx @agiflowai/aicode-toolkit init --path custom-templates

添加功能

使用scaffold-mcp MCP工具添加功能。工具会自动检测您的项目类型：

MCP工具：

list-scaffolding-methods - 查看可用于项目的特性
use-scaffold-method - 添加页面、组件、路由等

CLI替代方案： 手动使用，请参阅@agiflowai/aicode-toolkit CLI文档。

关键点：

模板是架构无关的（相同的模板适用于两者）
工具从配置文件中自动检测项目类型
创建新项目时使用--project-type monolith选项
配置优先级：project.json → toolkit.yaml → package.json

开发工作流

AI Code Toolkit的包协同工作，为AI编码代理创建完整的开发工作流。以下是它们如何集成的：

完整的工作流：从项目创建到代码审查

1. 启动项目（aicode-toolkit）
   ↓
   aicode init → 创建带有模板的项目
   ↓
   结果：带有架构.yaml + RULES.yaml的项目来自模板

2. 获取设计指导（architect-mcp）
   ↓
   architect-mcp get-file-design-pattern → 显示文件的模式
   ↓
   结果：AI代理理解要遵循的架构模式

3. 编写代码（AI代理）
   ↓
   代理按照设计模式编写代码
   ↓
   结果：代码实现

4. 审查代码（architect-mcp）
   ↓
   architect-mcp review-code-change → 验证规则
   ↓
   结果：识别违规行为，提供反馈

5. 添加功能（scaffold-mcp）
   ↓
   scaffold-mcp MCP工具 → 添加新特性和组件
   ↓
   结果：遵循模式的一致代码

它们如何协同工作

scaffold-mcp 和 architect-mcp 是互补的：

工具	目的	使用时机
scaffold-mcp	从模板生成代码	创建新项目，添加标准功能（路由、组件）
architect-mcp	引导和验证代码	理解模式，审查代码质量

集成点：

共享模板：两者使用相同的模板结构

templates/nextjs-15/
├── scaffold.yaml         ← scaffold-mcp: 定义样板/特性
├── architect.yaml        ← architect-mcp: 定义设计模式
└── RULES.yaml            ← architect-mcp: 定义编码规则

项目配置：项目通过project.json引用模板

{
  "name": "my-app",
  "sourceTemplate": "nextjs-15"
}

工作流阶段：
- 编码前：scaffold-mcp生成样板 → architect-mcp显示模式
- 编码期间：architect-mcp提供指导 → AI代理编写代码
- 编码后：architect-mcp审查代码 → 识别违规行为
- 迭代：scaffold-mcp添加功能 → architect-mcp验证

示例：构建Next.js应用程序

步骤1：创建项目 AI代理使用scaffold-mcp MCP工具use-boilerplate创建应用程序。

结果：创建带有Next.js结构、架构.yaml和RULES.yaml的项目

步骤2：理解模式（在编写自定义代码之前） AI代理使用architect-mcp MCP工具get-file-design-pattern理解模式。

结果：显示“Next.js应用路由器模式”及其适用规则

步骤3：添加功能（标准功能） AI代理使用scaffold-mcp MCP工具use-scaffold-method添加一个路由。

结果：创建遵循模板模式的路由

步骤4：编写自定义代码（AI代理编写业务逻辑）

// AI代理根据显示的模式添加产品获取逻辑
export default async function ProductsPage() {
  const products = await fetchProducts(); // 自定义逻辑
  return <div>{/* 渲染产品 */}</div>;
}

步骤5：审查代码 AI代理使用architect-mcp MCP工具review-code-change验证代码。

结果：根据RULES.yaml验证（命名导出、错误处理等）