<div align="center">
<img src="assets/logo.png" alt="Everything AI Coding logo" width="600" />
<p><strong><!-- README_APPROX_COUNT:START -->24200<!-- README_APPROX_COUNT:END -->+ 精选 AI 编程资源 — 浏览、评估、安装</strong><br/>MCP Servers · Skills · Rules · Prompts · Plugins</p>

<p>
  <a href="https://github.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zgsm-ai/everything-ai-coding?style=flat-square&color=4A90D9" alt="Stars" /></a>
  <a href="https://github.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zgsm-ai/everything-ai-coding?style=flat-square" alt="License" /></a>
  <a href="https://github.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/commits/main"><img src="https://img.shields.io/github/last-commit/zgsm-ai/everything-ai-coding?style=flat-square" alt="Last Commit" /></a>
  <img src="https://img.shields.io/badge/resources-24213-2ECC71?style=flat-square" alt="Resources" />
</p>

<p>
  <a href="./README.md">English</a> ·
  <a href="./README.zh-CN.md"><strong>简体中文</strong></a>
</p>

<p>
  <a href="#knowledge-base">知识库</a> ·
  <a href="https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/">在线浏览</a> ·
  <a href="#data-sources--quality">数据来源</a> ·
  <a href="#coding-hub">Coding Hub</a> ·
  <a href="#contributing">参与贡献</a>
</p>
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</div>

## 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。

<a id="knowledge-base"></a>
## 📚 知识库

### [🔌 MCP 服务器](./catalog/mcp/) — <!-- README_COUNT_MCP:START -->7830<!-- README_COUNT_MCP:END --> 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。

<!-- README_TOP5_MCP:START -->
| 名称 | ⭐ Stars | 评分 | 描述 |
|------|----------|------|------|
| [upstash/context7](https://github.com/upstash/context7) | 58.0k | 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。 |
| [Headroom](https://github.com/chopratejas/headroom) | 50.6k | 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。 |
| [ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp](https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp) | 44.4k | 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) | 34.3k | 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。 |
| [googleapis/genai-toolbox](https://github.com/googleapis/genai-toolbox) | 15.7k | 98 | 一款开源MCP服务器，可将AI代理和IDE连接至企业数据库，助力AI辅助编程工作流。 |
<!-- README_TOP5_MCP:END -->

[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/) — <!-- README_COUNT_SKILL:START -->11683<!-- README_COUNT_SKILL:END --> 个条目

AI 编程助手的可复用能力和工作流。

<!-- README_TOP5_SKILL:START -->
| 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。 |
<!-- README_TOP5_SKILL:END -->

[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/) — <!-- README_COUNT_RULE:START -->245<!-- README_COUNT_RULE:END --> 个条目

编码规范和 AI 行为准则，确保开发一致性。

<!-- README_TOP5_RULE:START -->
| 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 |
<!-- README_TOP5_RULE:END -->

[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/) — <!-- README_COUNT_PROMPT:START -->623<!-- README_COUNT_PROMPT:END --> 个条目

面向开发者的提示词模板，覆盖常见编码场景。

<!-- README_TOP5_PROMPT:START -->
| 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 |
<!-- README_TOP5_PROMPT:END -->

[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/) — <!-- README_COUNT_PLUGIN:START -->1320<!-- README_COUNT_PLUGIN:END --> 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。

<!-- README_TOP5_PLUGIN:START -->
| 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。 |
<!-- README_TOP5_PLUGIN:END -->

[浏览全部 Plugins →](./catalog/plugins/) · [在线浏览 →](https://zgsm-ai.github.io/everything-ai-coding/#/browse?type=plugin)

---

<a id="data-sources--quality"></a>
## 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`）<br/>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)<br/>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

<details>
<summary>项目结构</summary>

```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
```

</details>

---

<a id="coding-hub"></a>
## 🛠 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
```

<video src="https://github.com/user-attachments/assets/552d5405-48c9-4d26-9fb0-34a2715efa24" controls width="100%"></video>

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 <kw> [type:mcp]` | `/eac-search <kw> [type:mcp]` | `/eac-search <kw> [type:mcp]` | `/eac-search <kw> [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 <id>` | `/eac-install <id>` | `/eac-install <id>` | `/eac-install <id>` |
| 卸载 | `/eac:uninstall <id>` | `/eac-uninstall <id>` | `/eac-uninstall <id>` | `/eac-uninstall <id>` |
| 更新 | `/eac:update` | `/eac-update` | `/eac-update` | `/eac-update` |
| 进化 | `/eac:evo <id>` | `/eac-evo <id>` | `/eac-evo <id>` | `/eac-evo <id>` |

<details>
<summary>平台路径差异</summary>

| | 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。

</details>

<a id="for-agents"></a>
### 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 <platform>
```

**Windows (PowerShell)**

```powershell
& ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-ai/everything-ai-coding/main/install.ps1))) -Platform <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
```

<details>
<summary>备选方案：手动下载文件，不使用 <code>curl | bash</code></summary>

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
```

</details>

#### 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 <id>` | 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)

<a id="contributing"></a>
## 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。
