# everything-ai-coding **Repository Path**: gerogeyan/everything-ai-coding ## Basic Information - **Project Name**: everything-ai-coding - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-07-21 - **Last Updated**: 2026-07-21 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README
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## 为什么选择 Everything AI Coding？ AI Coding Agent 越来越强，但周边生态仍然很分散。想找到可靠的 MCP Server、可复用 Skill、实用 Rule 或 Prompt，通常要在多个仓库和格式之间反复跳转。 Everything AI Coding 是一个**持续更新的知识库**，从 9+ 个上游源自动收集、去重、富化和评分资源。每个条目都包含质量信号 —— LLM 评估的编程相关性、文档质量、专业度，加上活跃度和社区热度等健康度指标 —— 帮你在安装之前先做评估。你可以直接在 GitHub 上浏览，通过[交互式 Web 目录](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/)探索，或者用 [Coding Hub](#coding-hub) 工具一条命令搜索和安装。 ## 📚 知识库 ### [🔌 MCP 服务器](./catalog/mcp/) — 9742 个条目 将 AI Agent 连接到外部工具、数据库和服务的 Model Context Protocol 服务器。 | 名称 | ⭐ Stars | 评分 | 描述 | |------|----------|------|------| | [Headroom](https://github.com/chopratejas/headroom) | 60.4k | 98 | AI 智能体上下文压缩层，减少 60-95% token 使用，支持可逆压缩与跨智能体内存共享。 | | [upstash/context7](https://github.com/upstash/context7) | 59.5k | 98 | 实时注入最新库文档和代码示例到 LLM 上下文的 MCP 服务器，消除 API 幻觉。 | | [ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp](https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp) | 47.2k | 98 | 谷歌官方 MCP 服务器，让 AI 编程代理直接操控 Chrome DevTools 进行调试、性能分析和浏览器自动化。 | | [microsoft/playwright-mcp](https://github.com/microsoft/playwright-mcp) | 35.3k | 98 | 微软官方 MCP 服务器，通过 Playwright 让 AI 精确控制浏览器进行网页自动化和数据抓取。 | | [DeusData/codebase-memory-mcp](https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp) | 33.0k | 98 | 高性能代码智能 MCP 服务器，将整个代码库索引为持久化知识图谱，为 AI 代理提供调用关系、依赖与代码结构记忆，按需精准检索相关上下文。 | [浏览全部 MCP 服务器 →](./catalog/mcp/) · [在线浏览 →](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/#/browse?type=mcp) --- ### [🎯 Skills 技能](./catalog/skills/) — 13194 个条目 AI 编程助手的可复用能力和工作流。 | 名称 | 来源 | 评分 | 描述 | |------|------|------|------| | [bug-triage](https://github.com/AgentWrapper/agent-orchestrator/tree/main/skills/bug-triage) | github-trending | 96 | 针对 ReverbCode 仓库的错误分类技能，包含重复搜索、创建完整上下文的 GitHub issue 及推送修复 PR。 | | [a-stock-data](https://github.com/simonlin1212/a-stock-data/tree/main/) | github-trending | 96 | A股全栈数据工具包，覆盖行情、研报、信号、资金面等七层数据，内嵌全部调用代码。 | | [acpx](https://github.com/openclaw/acpx/tree/main/skills/acpx) | github-trending | 96 | 一个用于通过 ACP 编排 AI 编码代理的无头 CLI，支持会话管理、队列提示和定义多代理工作流。 | | [crabbox](https://github.com/openclaw/acpx/tree/main/.agents/skills/crabbox) | github-trending | 96 | 用于远程Linux验证的CLI包装器，支持AWS、Blacksmith Testbox和SSH，用于CI/CD测试和端到端验证。 | | [make-latex-model](https://github.com/huangwb8/ChineseResearchLaTeX/tree/main/skills/make-latex-model) | github-trending | 96 | 用于 ChineseResearchLaTeX 项目中 LaTeX 模板的高保真对齐、样式优化和像素级比对的专业 AI 技能。 | [浏览全部 Skills →](./catalog/skills/) · [在线浏览 →](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/#/browse?type=skill) --- ### [📋 Rules 规则](./catalog/rules/) — 245 个条目 编码规范和 AI 行为准则，确保开发一致性。 | 名称 | 来源 | 评分 | 分类 | |------|------|------|------| | [python-checklist-py2-总规范](https://github.com/yhangf/csc-plugins/tree/main/cospowers-integration-verification-plugin/rules/coding-standards/python-checklist-py2-总规范.md) | plugin-bundled-rule | 95 | backend | | [shell_checklist](https://github.com/yhangf/csc-plugins/tree/main/cospowers-integration-verification-plugin/rules/coding-standards/shell_checklist.md) | plugin-bundled-rule | 95 | tooling | | [Go单元测试规范](https://github.com/yhangf/csc-plugins/tree/main/cospowers-integration-verification-plugin/rules/testing-standards/Go单元测试规范.md) | plugin-bundled-rule | 95 | backend | | [单元测试规范](https://github.com/yhangf/csc-plugins/tree/main/cospowers-integration-verification-plugin/rules/testing-standards/单元测试规范.md) | plugin-bundled-rule | 95 | tooling | | [python-checklist-py2-总规范](https://github.com/yhangf/csc-plugins/tree/main/cospowers-tdd-development-plugin/rules/coding-standards/python-checklist-py2-总规范.md) | plugin-bundled-rule | 95 | backend | [浏览全部 Rules →](./catalog/rules/) · [在线浏览 →](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/#/browse?type=rule) --- ### [💡 Prompts 提示词](./catalog/prompts/) — 654 个条目 面向开发者的提示词模板，覆盖常见编码场景。 | 名称 | 来源 | 评分 | 分类 | |------|------|------|------| | [Comprehensive repository analysis](https://github.com/f/prompts.chat/blob/HEAD/PROMPTS.md#comprehensive-repository-analysis) | prompts.chat | 96 | security | | [Frontend Developer Skill](https://github.com/f/prompts.chat/blob/HEAD/PROMPTS.md#frontend-developer-skill) | prompts.chat | 96 | frontend | | [Backend Architect](https://github.com/f/prompts.chat/blob/HEAD/PROMPTS.md#backend-architect) | prompts.chat | 96 | database | | [Frontend Developer](https://github.com/f/prompts.chat/blob/HEAD/PROMPTS.md#frontend-developer) | prompts.chat | 96 | frontend | | [Mobile App Builder](https://github.com/f/prompts.chat/blob/HEAD/PROMPTS.md#mobile-app-builder) | prompts.chat | 96 | frontend | [浏览全部 Prompts →](./catalog/prompts/) · [在线浏览 →](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/#/browse?type=prompt) --- ### [🧩 Plugins 插件](./catalog/plugins/) — 1451 个条目 打包发布的市场插件（含 skills + commands + agents + MCP servers）。 > 主要适用 Claude Code，opencode 部分兼容（npm），cursor / windsurf / costrict 暂无等价机制。 | 名称 | 来源 | 评分 | 描述 | |------|------|------|------| | [superpowers](https://github.com/obra/superpowers.git) | Anthropic 官方 | 100 | 教授 Claude Code 系统化开发工作流，包括测试驱动开发、调试、代码审查和子代理驱动开发的详细技能文档。 | | [chrome-devtools-mcp](https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp.git) | Anthropic 官方 | 100 | Chrome DevTools MCP 服务器，供 AI 编程代理通过 CLI 和 MCP 工具调试、自动化和分析网页。 | | [hyperframes](https://github.com/heygen-com/hyperframes.git) | Anthropic 官方 | 100 | HyperFrames 让开发者用 HTML/CSS/JS 编写确定性视频合成，支持 GSAP 动画、字幕、语音合成和 WebGL 特效。 | | [claude-code-setup](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/claude-code-setup) | Anthropic 官方 | 100 | 分析代码库并推荐定制的 Claude Code 自动化，如钩子、技能、MCP 服务器和子代理。 | | [mcp-tunnels](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/mcp-tunnels) | Anthropic 官方 | 100 | Claude插件，通过Anthropic隧道连接私有MCP服务器，提供Docker Compose快速启动。 | [浏览全部 Plugins →](./catalog/plugins/) · [在线浏览 →](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/#/browse?type=plugin) --- ## 数据来源与质量 Everything AI Coding 从多类上游源聚合资源，经富化、评分后发布清洗后的目录。 | 类型 | 来源 | |------|------| | MCP | [awesome-mcp-servers](https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers) · [Awesome-MCP-ZH](https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH) · [mcp.so](https://mcp.so) · [registry.modelcontextprotocol.io](https://registry.modelcontextprotocol.io)（官方 registry，仅保留 `active` + `isLatest`，约 7,500 条） | | Skills | Tier 1: [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) · [Ai-Agent-Skills](https://github.com/skillcreatorai/Ai-Agent-Skills) · [antigravity-awesome-skills](https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills) · [ai-agents-public](https://github.com/vasilyu1983/ai-agents-public) · [skills.sh](https://skills.sh)（通过 [mastra-ai/skills-api](https://github.com/mastra-ai/skills-api) 接入，`install_count ≥ 1000`）
Tier 2: [awesome-repo-configs](https://github.com/Chat2AnyLLM/awesome-repo-configs) · [awesome-openclaw-skills](https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills) · [openclaw/skills](https://github.com/openclaw/skills)
Tier 3: `catalog/skills/curated.json` | | Rules | [awesome-cursorrules](https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules) · [rules-2.1-optimized](https://github.com/Mr-chen-05/rules-2.1-optimized) · [SchneiderSam/awesome-windsurfrules](https://github.com/SchneiderSam/awesome-windsurfrules) + [balqaasem/awesome-windsurfrules](https://github.com/balqaasem/awesome-windsurfrules)（双仓库 cross-repo 去重） | | Prompts | [prompts.chat](https://github.com/f/prompts.chat) · [wonderful-prompts](https://github.com/langgptai/wonderful-prompts) | ### 质量评分 每个条目都有 0–100 的综合评分：`final_score = LLM × 0.85 + 健康度 × 0.15` **LLM 维度**（1–5 分，最多 6 个）：编程相关性、文档完整度、描述准确性、写作质量、专业度、安装清晰度（仅 MCP 和 Skill） **健康度信号**：活跃度（🟢 活跃 / 🟡 停滞 / 🔴 停更）、流行度（GitHub Stars）、来源可信度（上游声誉） **决策阈值**：接受（≥ 65）· 复审（50–64）· 拒绝（< 50） 各子目录 README 展示按此综合评分排名的 Top 100 条目。 ### 流水线 1. **同步** — `scripts/sync_*.py` 每周从上游拉取数据 2. **合并** — `scripts/merge_index.py` 跨源去重，合并元数据 3. **评估** — 单次 LLM 调用：6 维评分 + 富化（tags、summary、tech_stack）+ 健康度信号 4. **发布** — GitHub Actions 自动刷新目录、生成 README 表格、更新 Web 目录
项目结构 ```text everything-ai-coding/ ├── install.sh / install.ps1 # 一键安装脚本 ├── catalog/ # 生成后的资源目录数据 │ ├── index.json # 完整合并索引（4000+ 条目） │ ├── search-index.json # 轻量搜索索引 │ ├── mcp/ # MCP 服务器 — 索引 + README │ ├── skills/ # Skills — 索引 + README │ ├── rules/ # Rules — 索引 + README │ └── prompts/ # Prompts — 索引 + README ├── platforms/ # 各平台 skill 与命令定义 ├── scripts/ # 同步、合并、评分、生成脚本 └── .github/workflows/ # CI 自动化 ```
--- ## 🛠 Coding Hub — 搜索与安装 Everything AI Coding 同时提供命令行工具，让你在 AI 编程助手中直接搜索、浏览和安装资源。 ### 快速开始 按平台执行安装命令即可： **macOS / Linux** ```bash # Costrict CLI（在项目根目录执行） curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform costrict # VSCode Costrict 插件 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform vscode-costrict # Claude Code curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform claude-code # Opencode（在项目根目录执行） curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform opencode ``` **Windows (PowerShell)** ```powershell # Costrict CLI irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.ps1 | iex # 自动检测失败时手动指定平台 & ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.ps1))) -Platform costrict ``` 安装后可以先试一个搜索命令： ```bash # Claude Code /eac:search typescript # Opencode / Costrict CLI / VSCode Costrict (Roo Code) /eac-search typescript ``` 也可以把下面的提示词直接交给另一个 AI Agent： ```text 你是一个自动安装助手。请访问下面的 URL，阅读其中的 "For Agents" 小节， 然后严格按说明完成 Everything AI Coding 安装。 不要 clone 仓库，只读取这个 raw 文件： https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/README.md 安装结束后，请说明你使用了哪个平台路径，以及验证是否成功。 ``` ### 平台支持 Everything AI Coding 当前支持四个 AI Coding 平台，共用同一份资源目录，但命令格式与安装路径略有差异。 | | Claude Code | Costrict | Opencode | VSCode Costrict (Roo Code) | |---|---|---|---|---| | 搜索 | `/eac:search [type:mcp]` | `/eac-search [type:mcp]` | `/eac-search [type:mcp]` | `/eac-search [type:mcp]` | | 浏览 | `/eac:browse [category]` | `/eac-browse [category]` | `/eac-browse [category]` | `/eac-browse [category]` | | 推荐 | `/eac:recommend` | `/eac-recommend` | `/eac-recommend` | `/eac-recommend` | | 安装 | `/eac:install ` | `/eac-install ` | `/eac-install ` | `/eac-install ` | | 卸载 | `/eac:uninstall ` | `/eac-uninstall ` | `/eac-uninstall ` | `/eac-uninstall ` | | 更新 | `/eac:update` | `/eac-update` | `/eac-update` | `/eac-update` | | 进化 | `/eac:evo ` | `/eac-evo ` | `/eac-evo ` | `/eac-evo ` |
平台路径差异 | | Claude Code | Costrict | VSCode Costrict | Opencode | |---|---|---|---|---| | 全局 Skill 路径 | `~/.claude/skills/eac/` | `~/.costrict/skills/eac/` | `~/.costrict/skills/eac/` | `~/.opencode/skills/eac/` | | 命令路径 | 同一全局目录 | `.costrict/eac/commands/`（项目级） | `~/.roo/commands/`（全局） | `.opencode/command/`（项目级） | | 分隔符 | `:` | `-` | `-` | `-` | - **Costrict CLI** 需要在每个项目根目录安装命令文件。 - **VSCode Costrict / Roo Code** 将命令文件安装到全局 `~/.roo/commands/`。 - **Claude Code** 可以从全局技能目录直接加载完整 skill 与子命令。 - **Opencode** 需要在每个项目下安装 `.opencode/command/` 中的命令文件。
### 给 Agent 的安装说明 > 如果你是自动安装 Everything AI Coding 的 AI Agent，请严格按本节操作。 #### 第 1 步：运行安装脚本 安装脚本会尽量自动识别你当前所在的平台。 **macOS / Linux** ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash ``` **Windows (PowerShell)** ```powershell irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.ps1 | iex ``` 自动识别依赖以下进程级环境变量： | 环境变量 | 平台 | |----------|------| | `COSTRICT_CALLER=vscode` | VSCode Costrict 插件 | | `COSTRICT_RUNNING=1` | Costrict CLI | | `CLAUDECODE=1` | Claude Code | | `OPENCODE=1` | Opencode | 如果自动识别失败，请手动指定平台。 **macOS / Linux** ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform ``` **Windows (PowerShell)** ```powershell & ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.ps1))) -Platform ``` 示例： ```bash # Claude Code (macOS/Linux) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform claude-code # Opencode（在项目根目录执行） curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.sh | bash -s -- --platform opencode ``` ```powershell # Claude Code (Windows) & ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.ps1))) -Platform claude-code ```
备选方案：手动下载文件，不使用 curl | bash 当你不能直接执行安装脚本时，可以按平台分别下载 skill 和命令文件。 **Costrict CLI**（Skill 全局 + Commands 项目级） ```bash mkdir -p ~/.costrict/skills/eac curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/costrict/skills/eac/SKILL.md" -o ~/.costrict/skills/eac/SKILL.md mkdir -p .costrict/eac/commands for cmd in search browse recommend install uninstall update; do curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/costrict/commands/eac/eac-${cmd}.md" -o .costrict/eac/commands/eac-${cmd}.md done ``` **VSCode Costrict 插件 / Roo Code**（Skill 全局 + Commands 全局） ```bash mkdir -p ~/.costrict/skills/eac curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/vscode-costrict/skills/eac/SKILL.md" -o ~/.costrict/skills/eac/SKILL.md mkdir -p ~/.roo/commands for cmd in search browse recommend install uninstall update; do curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/vscode-costrict/commands/eac/eac-${cmd}.md" -o ~/.roo/commands/eac-${cmd}.md done ``` **Claude Code**（Skill + Commands 全局安装） ```bash mkdir -p ~/.claude/skills/eac curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/claude-code/skills/eac/SKILL.md" -o ~/.claude/skills/eac/SKILL.md for cmd in search browse recommend install uninstall update; do curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/claude-code/commands/eac/${cmd}.md" -o ~/.claude/skills/eac/${cmd}.md done ``` **Opencode**（Skill 全局 + Commands 项目级） ```bash mkdir -p ~/.opencode/skills/eac curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/opencode/skills/eac/SKILL.md" -o ~/.opencode/skills/eac/SKILL.md mkdir -p .opencode/command for cmd in search browse recommend install uninstall update; do curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/platforms/opencode/command/eac-${cmd}.md" -o .opencode/command/eac-${cmd}.md done ```
#### 第 2 步：验证安装是否成功 运行搜索命令确认命令是否可用： ```text # Costrict CLI / Opencode /eac-search typescript # VSCode Costrict 插件 在聊天窗口发送："用 eac 搜索 typescript" # Claude Code /eac:search typescript ``` 期望结果：返回一个 Markdown 表格，列出匹配资源。如果命令不存在，说明文件没有安装到正确的平台路径。 #### 可用命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `search <关键词> [type:mcp\|skill\|rule\|prompt]` | 搜索资源，可按类型过滤 | | `browse [分类] [type:...]` | 按分类浏览 | | `recommend [type:...]` | 根据当前项目技术栈推荐资源 | | `install <名称>` | 安装资源 | | `uninstall <名称>` | 卸载资源 | | `update` | 更新到最新版本 | | `evo ` | 对已在本机装好的 skill / prompt / rule 做 7 维质量评分与改进（rubric 改编自 [darwin-skill](https://github.com/alchaincyf/darwin-skill)） | #### 数据接口 搜索、浏览、推荐依赖轻量搜索索引，安装则读取单条资源 API： | 用途 | URL | |------|-----| | 搜索索引 | `https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/api/v1/search-index.json` | | 单条 API | `https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/api/v1/{type}/{id}.json` | | 类型索引 | `https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/api/v1/{type}/index.json` | | 全量索引回退地址 | `https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/catalog/index.json` | ## 为什么推荐 Costrict？ 如果你喜欢 Everything AI Coding 的工作流，也可以试试 **[Costrict](https://github.com/zgsm-ai/costrict)** —— 我们更完整的 AI Coding Agent 平台，适合更强的自动化与团队协作场景。 [立即了解 Costrict →](https://github.com/zgsm-ai/costrict) ## 参与贡献 欢迎提交 PR，为 `catalog/` 下相应目录补充优质资源。提交前请确保： - 资源与编程或 AI 辅助开发相关， - `source_url`、`description`、tags 等字段准确， - 数据格式符合 `catalog/schema.json`。 如果你需要的是维护视角的上下文，而不是快速安装说明，可以继续看仓库内 wiki：[`docs/wiki/`](./docs/wiki/README.md)。 ## 致谢 `/eac:evo` 命令的质量评分 rubric 改编自 **[darwin-skill](https://github.com/alchaincyf/darwin-skill)**（MIT License © 花叔）—— 一个受 Karpathy autoresearch 启发的自主 skill 优化系统。darwin-skill 首次在 SKILL.md 语境下系统化提出"结构 + 效果"双重评估与棘轮机制（只保留可测量的改进）。Everything AI Coding 在客户端按需场景下作了简化适配：暂缓动态实测维和棘轮机制，保留并重写了工作流清晰度、指令具体性、边界条件覆盖、检查点设计、整体架构等核心维度，以适配 evo 按需调用的交互节奏。完整 rubric 规范见 [`docs/wiki/evo-rubric.md`](./docs/wiki/evo-rubric.md)。 感谢花叔把想法与原 skill 开源出来。 ## 免责声明 Everything AI Coding 是一个第三方开源资源的索引与安装辅助项目。目录中的 MCP Server、Skill、Rule、Prompt 的版权与责任均归原作者所有。 本仓库 **不对** 第三方资源的安全性、可用性、准确性或合规性作任何保证。请在使用前自行审查源码与许可证；如果发现安全或版权问题，欢迎通过 Issue 反馈。 本项目遵循 [MIT License](LICENSE) 发布。