beans

GitHub
677 45 简单 1 次阅读 今天Apache-2.0Agent
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Beans 是一款专为开发者与 AI 编程助手设计的命令行任务追踪工具。它打破了传统任务管理软件与代码库分离的壁垒,直接将任务、Bug 和功能需求以纯文本 Markdown 文件的形式存储在项目本地的 .beans 目录中。

这一设计主要解决了两个核心痛点:一是让任务数据像代码一样易于版本控制和协作;二是赋予 AI 编程助手“上下文感知”能力。通过 Beans,AI 不仅能读取代码,还能全面掌握项目的待办事项、历史进度和归档记忆,从而主动建议下一步工作、自动创建 Bug 报告或更新任务状态,真正成为懂项目的“结对程序员”。

Beans 特别适合希望将 AI 深度集成到开发工作流中的软件工程师和技术团队。其独特亮点包括:内置高效的 GraphQL 查询引擎,帮助 AI 精准获取信息并节省 Token 消耗;提供美观的终端用户界面(TUI)方便人工管理;以及能自动生成项目路线图文档。虽然目前仍处于快速迭代阶段,但 Beans 已展现出让人类开发者轻松兼任“产品经理”,同时最大化释放 AI 潜力的巨大价值。

使用场景

全栈开发者小李正带领一个由人类和 AI 编码助手组成的混合团队,冲刺一个开源项目的核心功能重构。

没有 beans 时

  • 上下文割裂:任务分散在 Jira 或 Trello 等外部系统中,AI 助手无法直接读取项目进度,每次对话都需要人工复制粘贴大量背景信息。
  • 状态不同步:AI 在代码中发现的 Bug 或完成的优化,无法自动反馈到任务看板,导致“代码已修好但工单仍挂起”的数据不一致。
  • 记忆缺失:AI 缺乏对项目历史决策的长期记忆,经常重复提出已被否决的方案,浪费宝贵的 Token 额度并降低开发效率。
  • 流程繁琐:开发者需要在 IDE、浏览器和终端之间频繁切换来更新任务状态,打断了心流体验。

使用 beans 后

  • 原生集成:beans 将任务以 Markdown 文件形式直接存储在代码库的 .beans 目录中,AI 助手能像读取源码一样实时感知所有待办事项和优先级。
  • 自主闭环:AI 发现 Bug 时可自动创建 bean 记录,修复完成后自动归档,无需人工干预即可保持任务状态与代码现实的高度一致。
  • 智能记忆:通过内置的 GraphQL 引擎,AI 能高效检索已归档的历史 bean 作为项目记忆,避免重蹈覆辙并精准规划下一步工作。
  • 终端一体化:开发者仅需在终端使用 beans CLI 或其精美 TUI 界面,即可在不离开开发环境的情况下完成从规划到复盘的全流程管理。

beans 通过将任务追踪“代码化”,打破了人与机器协作的壁垒,让 AI 真正成为了懂上下文、有记忆的超级队友。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU

不需要 GPU

内存

未说明

依赖
notes该工具是基于 Go 语言开发的 CLI 工具,不依赖 Python 或 GPU。可通过下载预编译二进制文件、Homebrew (macOS) 或 'go install' 命令进行安装。主要面向与编码代理(Coding Agents)配合使用,需配置代理钩子以自动运行 'beans prime' 命令。项目处于早期开发阶段,数据格式可能会发生变更。
python不需要 Python
Go (用于编译/安装)
Homebrew (可选,用于 macOS 安装)
beans hero image

快速开始

beans

许可证 发布版本 CI Go版本 Go报告卡

Beans 是一款专为你、你的团队以及你的编程助手打造的问题追踪工具。 与在独立应用中跟踪任务不同,Beans 将任务直接存储在你的代码旁边。你可以使用 beans CLI 来管理任务,但更重要的是,你最喜欢的编程助手也可以做到!

这为你的机器人伙伴带来了重大升级:现在它们能够全面了解你的项目,提出下一步工作的建议,跟踪进度,针对发现的问题创建 bug 问题,等等。

你一生都在编程;现在,你也可以扮演产品经理的角色了!让我们一起出发吧!🚀

宣传预告片 ✨

https://github.com/user-attachments/assets/dbe45408-d3ed-4681-a436-a5e3046163da

稳定性警告 ⚠️

Beans 仍处于快速开发阶段,其功能和 API 可能还会发生较大变化。如果你决定现在就使用它,请密切关注发布说明。

由于 Beans 会为你的编程助手生成专属的提示指令,大多数更改都能“无缝衔接”;但有时我们会修改底层数据文件的结构,这可能需要一些手动迁移步骤。如果遇到这类变更,你的助手通常可以帮你自动迁移数据:

Beans 数据格式已更新。请将该项目的 beans 迁移到新格式。

功能特性

  • 在代码旁直接跟踪任务、bug、功能需求等
  • 使用存储在项目 .beans 目录中的纯 Markdown 文件。易于版本控制,人机皆可读写!
  • 使用 beans CLI 创建、列出、查看、更新和归档 beans;但更重要的是,让你的编程助手代你完成这些操作
  • 通过提供关于项目及其未完成任务的完整上下文信息,为你的机器人伙伴赋能。内置的GraphQL 查询引擎使助手能够精准获取所需信息,从而最大限度地减少 token 消耗。
  • 项目记忆:已完成的 beans 会被归档,作为项目记忆供编程助手查询,以获取过往工作的背景信息。
  • 内置精美的TUI 界面,方便你在终端中浏览和管理 beans。
  • 根据你的数据自动生成项目的Markdown 路线图文档

安装

我们需要完成三件事:

  1. 安装 beans CLI 工具。
  2. 配置你的项目以使用它。
  3. 配置你的编程助手使其能够与之交互。

你可以从 Releases 页面下载 Beans,或者通过 Homebrew 安装:

brew install hmans/beans/beans

你也可以直接通过 Go 安装:

go install github.com/hmans/beans@latest

配置你的项目

在项目的根目录下运行:

beans init

这将会在项目根目录下创建一个 .beans/ 目录和一个 .beans.yml 配置文件。所有这些内容都应纳入版本控制系统进行管理。

从此时起,你可以通过 beans CLI 与你的 Beans 进行交互。要查看可用命令列表:

beans help

但更重要的是,你需要配置你的编程助手来使用它。让我们开始吧!

助手配置

让你的助手了解 Beans 的最简单方法,就是在你的 AGENTS.mdCLAUDE.md 或类似文件中添加以下指令:

**重要提示**:在执行任何操作之前,请先运行 `beans prime` 命令,并按照其输出指示操作。

有些助手提供了自动化这一步骤的机制:

Claude Code

官方的 Beans 插件正在开发中,但目前,请手动将以下钩子添加到你项目的 .claude/settings.json 文件中:

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      { "hooks": [{ "type": "command", "command": "beans prime" }] }
    ],
    "PreCompact": [
      { "hooks": [{ "type": "command", "command": "beans prime" }] }
    ]
  }
}

OpenCode

Beans 通过插件与 OpenCode 集成,该插件会在会话中注入任务上下文。要进行设置,请将插件从 .opencode/plugin/beans-prime.ts 复制到你项目的 .opencode/plugin/ 目录(或复制到 ~/.opencode/plugin/ 以使插件在所有项目中全局可用)。

使用提示

作为人类,你可以通过运行以下命令来概览 CLI 的各项功能:

beans help

你可能对交互式 TUI 特别感兴趣:

beans tui

示例工作流程

但 Beans 的真正强大之处在于让你的编程助手为你管理任务。

假设你已正确将 Beans 集成到你的编程助手中,它就已经知道如何为你创建和管理 beans。你可以使用常规的自然语言查询方式。如果你刚刚将 Beans 添加到现有项目中,可以尝试让助手识别潜在的任务并为其创建 beans:

这个项目有哪些需要跟踪的任务吗?如果有,请为它们创建 beans。

如果你已经有一些 beans,可以请助手推荐下一步的工作内容:

我们接下来应该做什么?

你也可以明确要求助手开始处理某个特定的 bean:

现在该处理 myproj-123 了。

请记住,你的助手处理 beans 的能力与处理代码的能力一样强,因此不妨让它快速重组你的任务:

请检查一下这个项目的 beans,并将它们重新组织成史诗级任务。同时,请创建 2–3 个里程碑,以便以有意义的方式分组这些史诗级任务。

你还可以在 AGENTS.mdCLAUDE.md 或类似文件中添加专门针对 Beans 的指令,例如:

提交代码时,请在提交信息中包含相关的 bean ID。

贡献

目前该项目暂不接受贡献——因为还为时过早!不过,如果你有任何建议或反馈,欢迎随时提交 issue。

许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。详细信息请参阅 LICENSE 文件。

联系我们

如果您有任何问题、建议,或者只是想打个招呼,欢迎随时联系我在 Bluesky 上,或在这个仓库中提交一个议题

版本历史

v0.4.22026/03/10
v0.4.02026/02/07
v0.3.42025/12/25
v0.3.32025/12/20
v0.3.22025/12/14
v0.3.12025/12/13
v0.3.02025/12/13
v0.2.02025/12/12
v0.1.322025/12/11
v0.1.312025/12/09
v0.1.302025/12/09
v0.1.292025/12/08
v0.1.282025/12/08
v0.1.272025/12/08
v0.1.262025/12/08
v0.1.252025/12/08
v0.1.242025/12/08
v0.1.232025/12/08
v0.1.222025/12/07
v0.1.212025/12/07

常见问题

相似工具推荐

openclaw

OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手,旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚,能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道,包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息,OpenClaw 都能即时响应,甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互,并提供实时的画布渲染功能供你操控。 这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地,用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助,真正实现了“你的数据,你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构,将控制平面与核心助手分离,确保跨平台通信的流畅性与扩展性。 OpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者,以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力(支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2),即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你

349.3k|★★★☆☆|4天前
Agent开发框架图像

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|5天前
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

149.5k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

108.3k|★★☆☆☆|今天
开发框架图像Agent

gemini-cli

gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具,它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言,它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径,无需切换窗口即可享受智能辅助。 这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点,让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用,还是执行复杂的 Git 操作,gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。 它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口,具备出色的逻辑推理能力;内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具;更独特的是,它支持 MCP(模型上下文协议),允许用户灵活扩展自定义集成,连接如图像生成等外部能力。此外,个人谷歌账号即可享受免费的额度支持,且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源,是提升终端工作效率的理想助手。

100.8k|★★☆☆☆|昨天
插件Agent图像

LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备

90.1k|★★★☆☆|4天前
语言模型图像Agent