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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 70/100 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="https://aiwg.io/assets/badges/aiwg-hero-dark.png" alt="AIWG — multi-agent AI framework · one source of truth · 10 platforms" width="680"></a>

From a description

aiwg sdlc-accelerate "AI-powered code review tool with GitHub integration"

Features

  • 188 specialized agents — domain experts across testing, security, architecture, DevOps, cloud, frontend, backend, data engineering, documentation, and more
  • 50 CLI commands — framework deployment, project scaffolding, iterative execution, metrics, reproducibility validation
  • 128 workflow skills — natural language triggers for regression testing, forensics, voice profiles, quality gates, and CI/CD integration
  • 35 enforcement rules — anti-laziness detection, token security, citation integrity, executable feedback, failure mitigation across 6 LLM archetypes
  • 334 artifact templates — progressive disclosure templates for requirements, architecture, testing, security, deployment, and more
  • 8 platform support — deploy to Claude Code, Copilot, Cursor, Warp, Factory AI, OpenCode, Codex, and Windsurf
  • 8 core frameworks + training marketplace plugin — SDLC, Digital Forensics, Marketing Operations, Research Management, Media Curation, Ops Infrastructure, Knowledge Base, Security Engineering, plus aiwg-training for fine-tuning dataset curation (corpus-to-dataset pipeline with DPO/KTO/ORPO/SimPO export)
  • 27 addons — semantic-memory kernel, llm-wiki (Obsidian-native knowledge base), RLM recursive decomposition, voice profiles, testing quality, mutation testing, UAT automation, and more
  • Agent Loop — iterative task execution with automatic error recovery and crash resilience (6-8 hour sessions)
  • RLM addon — recursive context decomposition for processing 10M+ tokens via sub-agent delegation
  • YAML metalanguage — declarative schema-validated workflow definitions (JSON Schema 2020-12)
  • MCP server — Model Context Protocol integration for tool-based AI workflows
  • Bidirectional traceability — @-mention system linking requirements → architecture → code → tests
  • FAIR-aligned artifacts — W3C PROV provenance, GRADE quality assessment, persistent REF-XXX identifiers
  • Reproducibility validation — deterministic execution modes, checkpoints, configuration snapshots

---

Show capabilities

aiwg mcp info ```

The MCP server exposes AIWG's artifact management, workflow execution, and project health capabilities as tools that any MCP-compatible AI platform can invoke programmatically.

---

Simple Building Blocks

AIWG ships five primitive artifact types. All are plain text:

  • Agents — specialized personas (Security Auditor, Test Architect) with a scoped toolset
  • Skills — natural-language workflows the platform auto-invokes on trigger phrases
  • Commands — explicit slash invocations (/flow-security-review-cycle)
  • Rules — enforcement directives the platform loads into every session
  • Behaviors — lifecycle hooks that fire on events (pre-write, post-session)

Each is a single .md file with YAML frontmatter. Nothing executes until an AI platform reads it.

Install & Deploy

```bash

Install globally

npm install -g aiwg

Deploy to your project

cd your-project aiwg use sdlc # Full SDLC framework (98 agents, 38 rules, 200+ templates) aiwg use forensics # Digital forensics & incident response (13 agents, 10 skills) aiwg use marketing # Marketing operations (37 agents, 87+ templates) aiwg use media-curator # Media archive management (6 agents, 9 commands) aiwg use research # Research workflow automation (8 agents, 8-stage pipeline) aiwg use rlm # RLM addon (recursive context decomposition) aiwg use all # Everything

Check installation health

aiwg doctor ```

Multi-Platform Deployment

aiwg use sdlc                          # Claude Code (default)
aiwg use sdlc --provider copilot       # GitHub Copilot
aiwg use sdlc --provider cursor        # Cursor
aiwg use sdlc --provider warp          # Warp Terminal
aiwg use sdlc --provider factory       # Factory AI
aiwg use sdlc --provider opencode      # OpenCode
aiwg use sdlc --provider openai        # OpenAI/Codex
aiwg use sdlc --provider windsurf      # Windsurf

Install into Claude Desktop

aiwg mcp install claude

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.
Verifying releases (v2026.5.3+): Every AIWG release ships with Sigstore-anchored npm provenance, a signed git tag, a cosign keyless tarball signature, and a signed CycloneDX SBOM. Verification is optional but recommended:
> npm view aiwg@2026.5.3 --json | jq .dist.attestations
> 
Full walkthrough at docs/releases/verifying.md. Adopt the same pattern for your own packages: docs/security/supply-chain-hardening.md.

Analyze writing patterns in a voice sample

/voice-analyze docs/existing-content.md

The Six Core Components

Resume interrupted pipeline

aiwg sdlc-accelerate --resume


Generates intake form, vision document, use cases, architecture baseline, risk register, test strategy, and deployment plan — all with human approval gates between phases.

**Dual-Track Iteration Model:**
┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ ITERATION N │ │ │ │ Discovery Track Delivery Track │ │ (Next iteration) (Current iteration) │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Requirements│ │ Implement │ │ │ │ Research │ │ Test │ │ │ │ Design │ │ Review │ │ │ │ Validate │ │ Deploy │ │ │ └─────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ │ │ │ └────────────┬────────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────▼──────┐ │ │ │ Iteration │ │ │ │ Assessment │ │ │ └─────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ```

Metrics & Quality Tracking:

Metric CategoryMetrics Tracked
**DORA** (4)Deployment Frequency, Lead Time, Change Failure Rate, MTTR
**Velocity** (3)Story Points, Cycle Time, Throughput
**Flow** (3)WIP Limits, Flow Efficiency, Blocked Items
**Quality** (13)Test Coverage (4), Defect Metrics (4), Code Quality (3), Technical Debt (2)
**Operational** (16)SLO/SLI (5), Infrastructure (4), Incidents (4), Cost (3)

Full curation pipeline

/curate "Pink Floyd"

Research Complete — Academic Research Pipeline

 ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
 │ DISCOVER │───▶│ ACQUIRE  │───▶│ DOCUMENT │───▶│ ARCHIVE  │
 │          │    │          │    │          │    │          │
 │ Search   │    │ Download │    │ RAG      │    │ OAIS     │
 │ databases│    │ PDF      │    │ summaries│    │ lifecycle│
 │ Rank     │    │ Metadata │    │ Citations│    │ FAIR     │
 │ results  │    │ extract  │    │ GRADE    │    │ W3C PROV │
 └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

8-stage pipeline: Discovery → Acquisition → Documentation → Citation → Quality Assessment → Synthesis → Gap Analysis → Archival. Persistent REF-XXX identifiers. GRADE scoring (HIGH/MODERATE/LOW/VERY LOW). Unpaywall integration for open access papers.

---

MCP Server — Model Context Protocol Integration

AIWG includes a built-in MCP server for tool-based AI workflow integration:

```bash

Claude Code Plugin (Alternative)

/plugin marketplace add jmagly/ai-writing-guide
/plugin install sdlc@aiwg

Detect AI patterns and suggest authentic alternatives

/ai-pattern-detection docs/generated-content.md ```

---

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
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 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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