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未验证
一键拉全技能规则与 MCP,按场景装好脚手架
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/14 · 已提供中文文档
一线 AI 工程化脚手架:一键拉全 skills/hooks/rules/specs/MCP/CLI|One-command AI engineering scaffold, aggregates a full agent asset stack (DSH-compatible)
综合分
29.7
GitHub 分
29.7
用户评分
—
★ Stars
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周下载量
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安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add xingtu1996/xingtu-harness该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/16(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
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README
XingTu Harness · 一线 AI 工程化脚手架 一个仓库,一键拿到全部行途开源资产。 聚合自有 + 市面优秀开源,按领域场景开箱即用。 License Submodules Scenarios Git Submodule 🎯 这是什么 xingtu-harness 是行途开源矩阵的中央聚合仓。它不是又一个工具,而是把散落在独立仓库里的 AI 工程资产(skills / hooks / rules / specs / MCP / CLI / 工具)通过 git submodule 聚合到一起,并按领域场景提供开箱即用的脚手架。 给谁用:技术管理者、一线工程师、AI 工程化实践者——想快速搭起一套可用的 Agent/Skill 工作台,不用从零踩坑。 🧩 与 DeepSeek Harness(DSH)的关系 本仓与 DeepSeek Harness(DSH,「一切皆插件」的 Agent 运行时)互为补充:DSH 提供可插拔的运行时底座,本仓提供经过生产验证的 skills / hooks / rules / specs / MCP / CLI 资产,可直接在 DSH 之上组装使用。各子仓均标注 DSH 兼容格式。 🚀 快速开始 方式一:一键拉全(推荐) git clone --recurse-submodules https://github.com/xingtu1996/xingtu-harness.git cd xingtu-harness ./install.sh 方式二:按场景安装 查看可用场景 ./harness list 只装某个场景(例:微服务项目) ./harness install scene:microservice 🧩 场景矩阵(按领域开箱即用) | 场景 | 说明 | 覆盖资产 | |------|------|---------| | presale | 售前支持 | specs / skills | | admin | 行政事务 | rules / skills | | coding-0to1 | 新项目从零搭建 | skills / hooks / specs | | coding-1ton | 存量项目迭代 | skills / hooks / rules | | monolith | 单体项目 | skills / cli | | microservice | 微服务项目 | skills / rules / mcp | | finance | 财务场景 | rules / specs | 场景清单持续扩展中,欢迎提 PR 补充。 📦 聚合的子模块 本仓通过 git submodule 引用以下 8 个独立仓库(各自可独立分发、独立收藏): | 子模块 | 说明 | |--------|------| | xingtu-skills | AI Agent 技能库 | | xingtu-hooks | Claude Code 钩子 | | xingtu-rules | 规则工程化 | | xingtu-sdd | SDD 规格方法论 | | xingtu-mcps | MCP 服务 | | xingtu-cli | 命令行工具 | | xingtu-tools | 工程脚本 | | tokenhub-bench | 模型评测 | ⭐ 关联旗舰仓(独立仓库,非 submodule):xingtu-ai-engineering — 方法论旗舰仓:理念/方法/五大工程/治理/会话/样板 📖 关联学习仓(独立仓库,非 submodule):xingtu-learn — 公开学习工程:Agent / 软考高项 / PMP 的学习全过程记录与方法沉淀(本仓「结论态」的上游,记录「还没想清楚时」的过程) 🤖 AI 可检索 marketplace.json 提供机器可读的资产索引,供 find-skills / AI 搜索引擎检索: 查看完整索引 cat marketplace.json 📄 许可证 MIT License。所有聚合资产版权归各自仓库作者,引用时请保留上游 LICENSE。 📡 关于作者 · 行途 我是行途,一线技术经理 + 仍在写代码。 - 🔔 公众号 「行途技术手记」:微信搜索关注,看 AI 工程化落地实战 - 🌐 博客 / 作品集:https://xingtu1996.github.io 如果这份仓库对你有帮助,欢迎在公众号留言交流 🙌
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