codejunkie99/agentic-stack

⭐ 1,918 · Python · GitHub 仓库

一个大脑，多种适配。便携式.agent/文件夹（记忆+技能+协议），可接入Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenCode、OpenClaw、Hermes或自定义Python环境——切换工具时知识依然留存。

一句话总结

一个可移植的 .agent/ 文件夹，能在 12 种以上 AI 编程助手中持久化记忆与技能。

🔥 核心能力与独特卖点

可移植的智能体大脑（.agent/ 文件夹）： 解决了在 Claude Code、Cursor 或 Windsurf 等工具间切换时，智能体上下文、记忆与习得技能全部丢失的核心痛点。你的智能体知识随项目迁移，而非绑定于某个工具。
Harness 管理器与适配器系统： 一个基于清单驱动的系统（v0.9.0+），配备 TUI 界面和动词子命令（add、remove、audit），让你能将同一个大脑同时接入多个适配器。再也不需要为每个 IDE 重新训练你的智能体。
本地数据层与仪表盘： 生成本地仪表盘导出（KPI 摘要、Token/成本估算、每日报告）以及一个测试版 Mission Control 网页仪表盘。所有监控均在本地完成——零外部遥测。
数据飞轮： 自动将经过审批和脱敏处理的运行记录导出为追踪记录、上下文卡片以及可供训练的 JSONL 工件。这在不调用外部 API 或训练模型的情况下，形成了智能体性能持续提升的良性循环。
安全升级与清单修复： upgrade 和 sync-manifest 命令可刷新骨架拥有的基础设施，而不会触碰用户记忆、适配器设置或现有技能目录。再也不用担心损坏智能体的大脑。

技术架构

组件	描述
编程语言	Python 后端，负责适配器、记忆、工具和技能管理
适配器系统	清单驱动（`adapter.json`），共享 Python 后端；支持 12 种以上 Harness
记忆层	个人记忆、语义记忆、情景记忆和工作记忆；仅追加的审计历史，支持课程回滚
跨平台	POSIX（macOS/Linux）通过 Homebrew；Windows 通过 PowerShell；支持并发写入保护
数据隐私	本地优先：所有数据和工件保留在你的机器上；不向外部发送任何遥测数据
支持的 Harness	Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenCode、OpenClaw、Copilot CLI、Gemini CLI、Hermes、Pi、Codex、Antigravity、DIY Python 循环

快速入门指南

bash

# macOS / Linux 安装
brew tap codejunkie99/agentic-stack https://github.com/codejunkie99/agentic-stack
brew install agentic-stack

# 将大脑注入项目（选择你的 Harness）
cd your-project
agentic-stack claude-code
# 或：cursor | windsurf | opencode | openclaw | copilot-cli | gemini | hermes | pi | codex | standalone-python | antigravity

powershell

# Windows PowerShell 安装
git clone https://github.com/codejunkie99/agentic-stack.git
cd agentic-stack
.\install.ps1 claude-code C:\path\to\your-project

bash

# 管理命令
./install.sh dashboard           # TUI 仪表盘
./install.sh mission-control     # 测试版本地网页仪表盘
./install.sh add cursor          # 添加第二个适配器
./install.sh status              # 一屏概览
./install.sh doctor              # 只读审计
./install.sh manage              # 交互式 TUI
./install.sh upgrade --dry-run   # 预览安全升级
./install.sh upgrade --yes       # 执行升级
./install.sh sync-manifest       # 重建技能清单
./install.sh remove cursor       # 移除适配器

# Mission Control 测试版
agentic-stack mission-control --port 8787
agentic-stack mission-control --snapshot

# 课程回滚
.agent/tools/retract_lesson.py <lesson_id> --rationale "..."

优点、缺点与使用场景

优点

消除上下文丢失：在编程智能体工具间切换时，你的智能体记住一切。
本地优先架构：核心功能无需外部遥测或 API 调用；隐私内建其中。
广泛的适配器支持（12 种以上 Harness），通过 TUI 轻松管理添加/移除。
安全升级流程，保护用户数据、设置和技能目录。
内置监控，包含仪表盘、数据飞轮和工件生成能力。

缺点

tldraw 可视化画布技能为测试版且需手动启用（默认关闭）。
需要初始安装：macOS/Linux 通过 Homebrew，Windows 通过 PowerShell；暂不支持 pip 安装。
v0.9 之前的用户必须先运行 doctor 以迁移到新的清单系统——这是一次性迁移步骤。

谁不应该使用？

单一工具纯粹主义者：只使用一个编程助手且从不切换——核心价值完全浪费。
需要云端托管智能体记忆的团队：用于集中式合规或审计追踪——本项目严格本地优先。
对 CLI 工具过敏的用户：偏好纯 GUI 配置——安装和管理均基于终端。

理想使用场景

多语言开发者：根据任务或项目阶段，在 Claude Code、Cursor 和 Windsurf 之间切换。
正在尝试多种 AI 编程助手的团队：寻找最佳方案，同时不丢失智能体知识。
注重隐私的工程师：希望完全掌控智能体的记忆和遥测数据。
构建自定义智能体 Harness 的高级用户（DIY Python 循环）：希望拥有标准化的记忆和技能层。

社区与活跃度

拥有 1,918 颗星，开发活跃至 2026 年 5 月，codejunkie99/agentic-stack 显然触动了开发者社区的神经。该项目正在解决每个多工具 AI 用户都曾经历的真实痛点：切换助手时的上下文丢失。势头强劲，架构设计精良，近期 v0.9.0 清单系统升级更彰显了团队致力于干净、安全演进的决心。如果你身处多 Harness AI 编程世界，这是一个值得关注并采用的项目。

codejunkie99/agentic-stack ​

一句话总结 ​

🔥 核心能力与独特卖点 ​

技术架构 ​

快速入门指南 ​

优点、缺点与使用场景 ​

优点 ​

缺点 ​

谁不应该使用？ ​

理想使用场景 ​

社区与活跃度 ​