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aiwg Prompt模板
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AI工具

aiwg Prompt模板

基于 TypeScript · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:aiwg
⭐ 133 Stars 🍴 20 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
多智能体Prompt模板自主编程Claude工作流自动化
✦ AI Skill Hub 推荐

aiwg Prompt模板 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 8.0 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

aiwg Prompt模板 是一款基于 TypeScript 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是多智能体、Prompt模板、自主编程、Claude领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
aiwg Prompt模板 依赖 TypeScript 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 TypeScript 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 aiwg Prompt模板 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

aiwg Prompt模板 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 多智能体、Prompt模板、自主编程 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 133
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
AI工具
Forks
20

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

aiwg Prompt模板 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 多智能体、Prompt模板、自主编程 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:npm 全局安装
npm install -g aiwg

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx aiwg --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install aiwg

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/jmagly/aiwg
cd aiwg
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
aiwg --help

# 基本用法
aiwg [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const aiwg = require('aiwg');

const result = await aiwg.run(options);
console.log(result);
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# aiwg 配置说明
# 查看配置选项
aiwg --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export AIWG_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 77/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<a href="https://aiwg.io"><img src="docs/.public/aiwg-readme-hero-v2.png" alt="AIWG — multi-agent AI framework, one source of truth; network connecting AI tools" width="1000"></a>

Features

- Specialist agents — roles for architecture, implementation, testing, security, cloud, data engineering, research, content, and operations. - Workflow skills and commands — discoverable procedures for reviews, intake, research, curation, planning, and delivery. - Rules and review criteria — instructions for preserving work, handling sensitive configuration, checking claims, and reporting verification. - Artifact templates — structured requirements, design decisions, campaign briefs, source notes, runbooks, and review reports. - Multi-provider deployment — Google Antigravity CLI, Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor, DeepSeek Harness, Factory AI, Hermes, OpenCode, OpenClaw, OpenHuman, Pi Coding Agent, Oh My Pi, Warp Terminal, and Devin Desktop. - Domain frameworks — software development, forensics, marketing, research, media curation, operations, knowledge base, and security engineering. - Dataset workflows — assessment, indexing, lineage, synchronization, and retirement through dataset intelligence; the separate aiwg-training project covers training-data curation and exports. - Memory addons — compound memory, line memory, wiki-oriented knowledge, and artifact lookup for different persistence needs. - Writing and voice tools — reusable voice profiles, context-sensitive diagnostics, revision workflows, and alternatives for content generation. - Testing quality — test conformance, reversible normalization, mutation testing, and flaky-test review. See the AIWG test conformance example for reviewed source controls and runner evidence. - Agent loops — bounded execution, failure analysis, checkpoints, and supported process recovery. - RLM — recursive context decomposition for tasks whose source material needs to be divided into smaller working sets. - YAML metalanguage — structured workflow and artifact definitions with schema-oriented validation. - MCP integration — tools and resources exposed through configured servers and provider connections. - Traceability and provenance — relationships between requirements, code, tests, sources, and generated artifacts. - Session history and diagnostics — import and inspect prior AI work, check deployment health, and diagnose provider wiring. - Project-local extensions and marketplace delivery — keep custom instructions with the project and package reusable capabilities through the appropriate distribution path.

The framework and addon catalog below describes these capabilities in more detail. Compatibility and execution requirements are explicit in the provider inventory and CLI reference.

---

Simple Building Blocks

AIWG's workflow source is readable and editable. The main building blocks are:

- Agents — specialist role instructions, such as Security Auditor or Test Architect, with defined responsibilities and supported tool access. - Skills — reusable procedures an agent can find from a goal and follow during a task. - Commands — explicit ways to request a workflow through the provider or CLI. - Rules — constraints for the assistant to follow, with tool-based checks where configured. - Behaviors — lifecycle actions and hooks on providers that support them. - Templates — structures for requirements, briefs, review reports, runbooks, and other outputs.

Many assets use Markdown with YAML metadata; hooks and utilities may also include executable scripts or structured configuration. The provider determines how each asset is loaded or invoked. A role definition is not a separate model, and a written rule is not proof that its constraint was enforced.

Install & Deploy

The prompt-led installer at the top of this README is the canonical beginner path. For manual setup:

npm i -g aiwg
cd /path/to/your/project
aiwg use all --provider claude   # replace claude with your provider selector

Deployment refreshes the shared context and reports verification and any required reload. Follow that result, then ask the agent to check the intended project and its AIWG connection. The manual installation reference covers the terminal path in detail.

For a deliberately narrower deployment, choose the relevant framework or addon instead of all. These are alternatives, not a sequence of required setup steps:

aiwg use sdlc --provider claude          # Software development
aiwg use forensics --provider claude     # Investigation workflows
aiwg use marketing --provider claude     # Campaign and content work
aiwg use media-curator --provider claude # Media collections
aiwg use research --provider claude      # Research artifacts
aiwg use civic-action --provider claude  # Civic review and preparation
aiwg use rlm --provider claude           # Context decomposition

For maintenance or an existing workspace that needs context migration, preview the relevant regeneration branch rather than treating every branch as installation:

Preview how to refresh this workspace’s provider context. If it needs existing-project extraction or migration, explain the proposed changes, preserve project-specific instructions, and verify the result.

The regeneration guide also covers canonical refresh and legacy compatibility. Use the branch that matches the workspace state. To scaffold a new project rather than connect the current one, see the new-project guide.

Multi-Platform Deployment

aiwg use all --provider antigravity    # Google Antigravity CLI (alias: agy)
aiwg use all --provider claude         # Claude Code
aiwg use all --provider codex          # OpenAI Codex
aiwg use all --provider copilot        # GitHub Copilot
aiwg use all --provider cursor         # Cursor
aiwg use all --provider factory        # Factory AI
aiwg use all --provider opencode       # OpenCode
aiwg use all --provider warp           # Warp Terminal
aiwg use all --provider devin          # Devin Desktop
aiwg use all --provider openclaw       # OpenClaw
aiwg use all --provider hermes         # Hermes
aiwg use all --provider openhuman      # OpenHuman
aiwg use all --provider pi             # Pi Coding Agent
aiwg use all --provider omp            # Oh My Pi

all means the complete deployable end-user surface. It intentionally omits contributor-only development bundles and packages that cannot be deployed directly.

Quick Start

Prerequisites: Node.js >=20.0.0 and an AI platform (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Warp Terminal, or others). New installs should prefer Node 24. See Prerequisites Guide for details.
Release verification: Inspect the provenance and signature material for the release you install. The verification guide describes the available artifacts and commands.

Optional native features

The base global install intentionally excludes native packages whose lifecycle scripts require explicit trust. Core deployment, discovery, and provider tooling work without them. Enable only the capability you need:

Enable the native features needed for interactive terminals, semantic search, or graph-backed artifacts in this workspace. Explain which dependencies are required, install only the selected features, and verify they load.

The feature installer writes a private manifest and lockfile under the AIWG user data directory and approves scripts only for that feature. Do not set a broad user-level npm allow-scripts policy. If an older install left native package files present but unbuilt, aiwg doctor reports the broken capability and the same scoped rebuild command.

The Six Core Components

Claude Code Marketplace (Alternative)

Add the AIWG marketplace to Claude Code and install the SDLC, Agent Loop, and Compound Memory plugins.

The marketplace contains independently packaged framework and addon plugins, so you can install only the capabilities a Claude Code workspace needs. Source-distributed opt-in addons such as Civic Action deploy with aiwg use civic-action and do not imply a marketplace wrapper.

Installation Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-30
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

aiwg 是一个基于 AI 驱动的软件开发生命周期(SDLC)加速工具。通过集成 GitHub,它能够根据描述自动生成并执行复杂的开发任务,旨在通过 AI 能力提升代码审查、架构设计及自动化流程的效率,让开发者从繁琐的重复劳动中解脱出来。

⚡ 功能介绍

aiwg 拥有强大的 AI 能力矩阵,包含 188 个涵盖测试、安全、架构、DevOps、云原生、前后端及数据工程等领域的专业 Agents;提供 50 个 CLI 命令用于框架部署、项目脚手架搭建及指标验证;并内置 128 种 Workflow Skills,支持通过自然语言触发回归测试、取证分析及质量保障等自动化工作流。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

aiwg 由五种基础原语构建:Agents(具备特定工具集的专业角色)、Skills(通过自然语言触发的自动化工作流)、Commands(显式斜杠命令)、Rules(会话强制执行指令)以及 Behaviors。用户可以通过 npm 进行全局安装:执行 `npm install -g aiwg` 即可快速完成部署。

🚀 使用教程

在使用前,请确保环境已安装 Node.js >=20.0.0(推荐使用 Node 24),并配置好支持 MCP 协议的 AI 平台,如 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor 或 Warp Terminal。对于 v2026.5.3+ 版本,所有发布版本均经过 Sigstore 签名与验证,确保了供应链的安全可靠。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

aiwg 支持通过 MCP(Model Context Protocol)协议进行扩展。其 MCP server 可以将 AIWG 的产物管理、工作流执行及项目健康检查能力转化为工具,供任何兼容 MCP 的 AI 平台通过程序化方式调用,实现深度定制化配置。

🔄 工作流/模块

aiwg 核心由六大组件构成,支持“双轨迭代模型”。例如使用 `aiwg sdlc-accelerate` 命令可以自动生成需求文档、架构基线、风险登记册及测试策略,并在每个阶段设置人工审批环节(Human Approval Gates),确保 AI 生成的内容符合预期并安全落地。

❓ FAQ 摘要

如果在执行 `npm i -g aiwg` 后提示找不到 `aiwg` 命令,通常是因为 npm 的全局 bin 目录未添加到系统的 PATH 环境变量中。你可以通过 `npm config get prefix` 获取全局路径,并使用 `export PATH="$(npm config get prefix)/bin:$PATH"` 将其添加到你的 shell 配置文件(如 .zshrc)中。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

设计完整的多智能体认知架构,提供可复用Prompt模板,适合企业级自动化开发。代码质量优秀,社区关注度适中,值得推荐。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
  • Cursor rules 控制在 80 行内,否则模型上下文成本会显著上升
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
部署方案
  • Docker:aiwg 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

可通过TypeScript导入框架代码或提取Prompt模板直接在Claude应用中使用多智能体能力。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,aiwg Prompt模板 在AI工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

📚 深入学习 aiwg Prompt模板
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🌐 原始信息
原始名称 aiwg
原始描述 开源Prompt模板:Cognitive architecture for AI-augmented software development. Specialized agents。⭐133 · TypeScript
Topics 多智能体Prompt模板自主编程Claude工作流自动化
GitHub https://github.com/jmagly/aiwg
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/jmagly/aiwg 🌐 官方网站  https://aiwg.io

收录时间:2026-05-18 · 更新时间:2026-05-19 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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