app.build（代理）

⚠️ 注意——该仓库已不再积极维护。现有代码仅供研究之用，欢迎 fork 并在您的实验中使用。

app.build 是一个开源的 AI 代理，能够通过一条提示自动生成具备测试、代码检查和部署配置的生产级应用。该代理高度依赖脚手架工具和全面的验证机制，以确保输出质量。

该代理经历了两个版本：

v1 —— Python 实现

最初的独立代理位于 ./agent/ 目录下。它旨在生成基于三种技术栈的 CRUD 应用：TypeScript + tRPC + Drizzle + React、Python + NiceGUI + SQLModel、PHP + Laravel。其托管服务现已停止。

请参阅 agent/README.md，了解设置及部分使用说明。

相关工作报告已发表于 arXiv（arXiv:2509.03310），并被 SANER 2026 接收。

v2 —— Rust 实现 🦀

该版本位于 ./edda/ 目录下。其目标是构建更为健壮的架构，专注于数据类应用（仪表板、分析工具、数据驱动型工具）。

与 Python 版本不同，v2 不仅可以作为独立代理运行，还可以作为 MCP 为您喜爱的代理（如 Claude Code）提供支持，或通过编程方式封装成自定义代理（参见 klaudbiusz/cli/codegen.py 中关于如何与 Claude Agent SDK 集成的示例）。

针对该版本的大规模应用生成与评估工具，可在 klaudbiusz 项目中找到（这些工具是对 Claude SDK 的封装，并包含相应的编排与胶水代码）。

MCP 安装

先决条件：

• 必须安装并运行兼容 OCI 的容器运行时（Docker、OrbStack、Podman 等），以便进行基于 Dagger 的沙箱执行。

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/appdotbuild/agent/refs/heads/main/edda/install.sh | sh

然后将其接入您喜爱的 MCP 客户端，例如 Claude Code：

claude mcp add --transport stdio edda -- ~/.local/bin/edda_mcp

设置 Databricks 环境变量（生成应用所必需）：

export DATABRICKS_HOST=https://your-workspace.cloud.databricks.com
export DATABRICKS_TOKEN=dapi...
export DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=your-warehouse-id

随后即可通过 Claude Code 使用：

# 创建项目目录
mkdir ~/dbrx-sales-by-region && cd ~/dbrx-sales-by-region

# 检查 'edda' MCP 是否可用
claude mcp list

# 运行示例应用生成
claude "创建一个显示按地区划分的日销售额的 Databricks 应用"

部署至 Databricks（可选，需写入 /usr/local/bin）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/databricks/setup-cli/main/install.sh | sudo sh

引用

如果您在研究中使用了本工作，请引用我们的论文：

@misc{kniazev2025appbuildproductionframeworkscaling,
      title={app.build: 一种用于扩展代理式提示到应用生成的生产框架，配备环境脚手架},
      author={Evgenii Kniazev、Arseny Kravchenko、Igor Rekun、James Broadhead、Nikita Shamgunov、Pranav Sah、Pratik Nichite、Ivan Yamshchikov},
      year={2025},
      eprint={2509.03310},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI},
      url={https://arxiv.org/abs/2509.03310}
}

---

由 Neon 和 Databricks 提供支持。

旨在展示代理原生的基础设施模式。欢迎 fork、改造，或将之作为您自身项目的参考。

app.build (agent) 快速上手指南

⚠️ 重要提示：该仓库目前已不再积极维护。现有代码仅供研究参考，欢迎 Fork 后用于您的实验项目。

app.build 是一个开源 AI 智能体，能够根据单个提示词生成包含测试、代码检查和部署配置的生产级应用程序。本项目主要提供两个版本：v1（Python，已停止服务）和 v2（Rust，支持 MCP 协议）。本指南专注于功能更强大且支持集成的 v2 (Rust/edda) 版本。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 macOS（Windows 用户建议使用 WSL2）。
• 容器运行时：必须安装并运行兼容 OCI 标准的容器引擎（如 Docker, OrbStack, 或 Podman），用于基于 Dagger 的沙箱执行环境。
  • 国内加速建议：如果拉取镜像困难，请配置 Docker 国内镜像加速器（如阿里云、腾讯云或 DaoCloud 加速器）。
• MCP 客户端：推荐使用 Claude Code 作为交互客户端。
• 数据源环境：由于该版本侧重于数据应用（仪表盘、分析工具），您需要拥有 Databricks 工作区访问权限。

安装步骤

1. 安装 Edda (v2) 核心组件

运行以下脚本自动下载并安装 edda 二进制文件：

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/appdotbuild/agent/refs/heads/main/edda/install.sh | sh

2. 配置 MCP 客户端

将安装好的 edda 注册到您的 MCP 客户端（以 Claude Code 为例）：

claude mcp add --transport stdio edda -- ~/.local/bin/edda_mcp

3. 配置 Databricks 环境变量

生成数据应用需要连接 Databricks 环境，请导出以下变量（替换为您自己的实际值）：

export DATABRICKS_HOST=https://your-workspace.cloud.databricks.com
export DATABRICKS_TOKEN=dapi...
export DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=your-warehouse-id

(可选) 若需直接部署到 Databricks，请安装 Databricks CLI：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/databricks/setup-cli/main/install.sh | sudo sh

基本使用

完成上述配置后，即可通过自然语言指令让 AI 生成数据应用。

1. 创建项目目录：

   mkdir ~/dbrx-sales-by-region && cd ~/dbrx-sales-by-region
   

2. 验证 MCP 状态（可选）： 确认 edda 已成功加载到 Claude Code 中：

   claude mcp list
   

3. 生成应用： 直接使用自然语言描述您的需求。例如，创建一个展示“按地区划分的每日销售额”的 Databricks 应用：

   claude "Create a Databricks app that shows daily sales by region"
   

AI 智能体将自动调用 edda，在沙箱环境中构建代码、进行测试，并生成完整的项目结构。