[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-nrslib--takt":3,"tool-nrslib--takt":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","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。\n\n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。\n\nOpenClaw 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",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-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。\n\n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。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-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。\n\n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。\n\n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",159267,2,"2026-04-17T11:29:14",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","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。\n\n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。\n\n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。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-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。\n\n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。\n\n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。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":99,"forks":100,"last_commit_at":101,"license":102,"difficulty_score":32,"env_os":103,"env_gpu":104,"env_ram":103,"env_deps":105,"category_tags":113,"github_topics":114,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":121,"updated_at":122,"faqs":123,"releases":154},8503,"nrslib\u002Ftakt","takt","TAKT Agent Koordination Topology - Define how AI agents coordinate, where humans intervene, and what gets recorded — in YAML","takt 是一款专为 AI 编程助手设计的开源协调框架，旨在通过 YAML 配置文件定义智能体的工作流、审查机制及人工干预节点。它解决了当前 AI 编码工具往往只追求“生成代码”而忽视“代码质量”的痛点，通过内置的架构审查、安全检测和反模式识别，确保输出成果符合高标准。\n\ntakt 特别适合需要频繁使用 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等工具进行日常开发的专业开发者。其核心理念是将音乐指挥中的“节拍”概念引入软件工程，让多个具备不同角色（如实施者、审查者）的 AI 智能体像乐团一样协同工作。\n\n该工具的独特亮点在于“声明式工作流”与“分面提示（Faceted Prompting）”技术。用户只需通过自然对话明确需求并排队任务，takt 即可自动在隔离的工作树中执行“规划 - 实现 - 多轮审查 - 修复”的完整闭环，并支持自动生成拉取请求。所有执行路径均记录在案，不仅保证了结果的可复现性，还让团队间共享高质量的开发流程变得简单高效，真正实现了从“能跑就行”到“生产级代码”的跨越。","# TAKT\n\n🇯🇵 [日本語ドキュメント](.\u002Fdocs\u002FREADME.ja.md) | 💬 [Discord Community](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FR2Xz3uYWxD)\n\n**T**AKT **A**gent **K**oordination **T**opology — Give your AI coding agents structured review loops, managed prompts, and guardrails — so they deliver quality code, not just code.\n\nTAKT runs AI agents (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot CLI) through YAML-defined workflows with built-in review cycles. You talk to AI to define what you want, queue tasks, and let TAKT handle the execution — planning, implementation, multi-stage review, and fix loops — all governed by declarative workflow files.\n\nTAKT is built with TAKT itself (dogfooding).\n\n## Why TAKT\n\n**Batteries included** — Architecture, security, and AI antipattern review criteria are built in. Ship code that meets a quality bar from day one.\n\n**Practical** — A tool for daily development, not demos. Talk to AI to refine requirements, queue tasks, and run them. Worktree isolation on task execution, PR creation, and retry on failure.\n\n**Reproducible** — Execution paths are declared in YAML, keeping results consistent. Workflows are shareable — a workflow built by one team member can be used by anyone else to run the same quality process. Every step is logged in NDJSON for full traceability from task to PR.\n\n**Multi-agent** — Orchestrate multiple agents with different personas, permissions, and review criteria. Run parallel reviewers, route failures back to implementers, aggregate results with declarative rules. Prompts are managed as independent facets (persona, policy, knowledge, instruction) that compose freely across workflows ([Faceted Prompting](.\u002Fdocs\u002Ffaceted-prompting.md)).\n\n## Requirements\n\nChoose one:\n\n- **Provider CLIs**: [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.ai\u002Fcode) (default `claude` provider), [Codex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex), [OpenCode](https:\u002F\u002Fopencode.ai), [Cursor Agent](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002F), or [GitHub Copilot CLI](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Fgithub-copilot-in-the-cli) installed\n- **Direct API**: OpenAI \u002F OpenCode API Key (no CLI required)\n\nOptional:\n\n- [GitHub CLI](https:\u002F\u002Fcli.github.com\u002F) (`gh`) — for `takt #N` (GitHub Issue tasks)\n- [GitLab CLI](https:\u002F\u002Fgitlab.com\u002Fgitlab-org\u002Fcli) (`glab`) — for GitLab Issue\u002FMR integration (auto-detected from remote URL)\n\n> **OAuth and API key usage:** Whether OAuth or API key access is permitted varies by provider and use case. Check each provider's terms of service before using TAKT.\n\n## Quick Start\n\n### Install\n\n```bash\nnpm install -g takt\n```\n\n### Talk to AI and queue tasks\n\n```\n$ takt\n\nSelect workflow:\n  ❯ 🎼 default (current)\n    📁 🚀 Quick Start\u002F\n    📁 🎨 Frontend\u002F\n    📁 ⚙️ Backend\u002F\n\n> Add user authentication with JWT\n\n[AI clarifies requirements and organizes the task]\n\n> \u002Fgo\n\nProposed task:\n  ...\n\nWhat would you like to do?\n    Execute now\n    Create GitHub Issue\n  ❯ Queue as task          # ← normal flow\n    Continue conversation\n```\n\nChoosing \"Queue as task\" saves the task to `.takt\u002Ftasks\u002F`. Run `takt run` to execute — TAKT creates an isolated worktree, runs the workflow (plan → implement → review → fix loop), and offers to create a PR when done.\n\n```bash\n# Execute queued tasks\ntakt run\n\n# You can also queue from GitHub Issues\ntakt add #6\ntakt add #12\n\n# Execute all pending tasks\ntakt run\n```\n\n> **\"Execute now\"** runs the workflow directly in your current directory without worktree isolation. Useful for quick experiments, but note that changes go straight into your working tree.\n\n### Manage results\n\n```bash\n# List task branches — merge, retry, force-fail, or delete\ntakt list\n```\n\n## How It Works\n\nTAKT uses a music metaphor — the name itself comes from the German word for \"beat\" or \"baton stroke,\" used in conducting to keep an orchestra in time. TAKT uses **workflow** and **step** consistently in both user-facing and implementation-facing terminology.\n\nA workflow is defined by a sequence of steps. Use `steps`, `initial_step`, and `max_steps`. Each step specifies a persona (who), permissions (what's allowed), and rules (what happens next). Here's a minimal example:\n\n```yaml\nname: plan-implement-review\ninitial_step: plan\nmax_steps: 10\n\nsteps:\n  - name: plan\n    persona: planner\n    edit: false\n    rules:\n      - condition: Planning complete\n        next: implement\n\n  - name: implement\n    persona: coder\n    edit: true\n    required_permission_mode: edit\n    rules:\n      - condition: Implementation complete\n        next: review\n\n  - name: review\n    persona: reviewer\n    edit: false\n    rules:\n      - condition: Approved\n        next: COMPLETE\n      - condition: Needs fix\n        next: implement    # ← fix loop\n```\n\nRules determine the next step. `COMPLETE` ends the workflow successfully, `ABORT` ends with failure. See the [Workflow Guide](.\u002Fdocs\u002Fworkflows.md) for the full schema, parallel steps, and rule condition types.\n\nWorkflow files live in `workflows\u002F` as the official directory name.\n\nWhen the same workflow name exists in multiple locations, TAKT resolves in this order: `.takt\u002Fworkflows\u002F` → `~\u002F.takt\u002Fworkflows\u002F` → builtins.\n\n## Recommended Workflows\n\n| Workflow | Use Case |\n|-------|----------|\n| `default` | Standard development. Test-first with AI antipattern review and parallel review (architecture + supervisor). |\n| `frontend-mini` | Frontend-focused mini configuration. |\n| `backend-mini` | Backend-focused mini configuration. |\n| `dual-mini` | Frontend + backend mini configuration. |\n\nSee the [Builtin Catalog](.\u002Fdocs\u002Fbuiltin-catalog.md) for all workflows and personas.\n\n## Key Commands\n\n| Command | Description |\n|---------|-------------|\n| `takt` | Talk to AI, refine requirements, execute or queue tasks |\n| `takt run` | Execute all pending tasks |\n| `takt list` | Manage task branches (merge, retry, force-fail, instruct, delete) |\n| `takt #N` | Execute GitHub Issue as task |\n| `takt eject` | Copy builtin workflows\u002Ffacets for customization |\n| `takt workflow init` | Create a new workflow scaffold |\n| `takt workflow doctor` | Validate workflow definitions |\n| `takt repertoire add` | Install a repertoire package from GitHub |\n\nSee the [CLI Reference](.\u002Fdocs\u002Fcli-reference.md) for all commands and options.\n\n## Configuration\n\nMinimal `~\u002F.takt\u002Fconfig.yaml`:\n\n```yaml\nprovider: claude    # claude, claude-sdk, codex, opencode, cursor, or copilot\nmodel: sonnet       # passed directly to provider\nlanguage: en        # en or ja\n```\n\nOr use API keys directly (no CLI installation required for Claude, Codex, OpenCode):\n\n```bash\nexport TAKT_ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...   # Anthropic (Claude)\nexport TAKT_OPENAI_API_KEY=sk-...          # OpenAI (Codex)\nexport TAKT_OPENCODE_API_KEY=...           # OpenCode\nexport TAKT_CURSOR_API_KEY=...             # Cursor Agent (optional if logged in)\nexport TAKT_COPILOT_GITHUB_TOKEN=ghp_...   # GitHub Copilot CLI\n```\n\nSee the [Configuration Guide](.\u002Fdocs\u002Fconfiguration.md) for all options, provider profiles, and model resolution.\n\n## Customization\n\n### Custom workflows\n\n```bash\ntakt workflow init my-flow   # Create a new workflow scaffold\ntakt workflow doctor my-flow # Validate a workflow definition\ntakt eject default           # Copy builtin workflow to ~\u002F.takt\u002Fworkflows\u002F and edit\n```\n\n### Custom personas\n\nCreate a Markdown file in `~\u002F.takt\u002Fpersonas\u002F`:\n\n```markdown\n# ~\u002F.takt\u002Fpersonas\u002Fmy-reviewer.md\nYou are a code reviewer specialized in security.\n```\n\nReference it in your workflow: `persona: my-reviewer`\n\nSee the [Workflow Guide](.\u002Fdocs\u002Fworkflows.md) and [Agent Guide](.\u002Fdocs\u002Fagents.md) for details.\n\n## CI\u002FCD\n\nTAKT provides [takt-action](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt-action) for GitHub Actions:\n\n```yaml\n- uses: nrslib\u002Ftakt-action@main\n  with:\n    anthropic_api_key: ${{ secrets.TAKT_ANTHROPIC_API_KEY }}\n    github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}\n```\n\nFor other CI systems, use pipeline mode:\n\n```bash\ntakt --pipeline --task \"Fix the bug\" --auto-pr\n```\n\nSee the [CI\u002FCD Guide](.\u002Fdocs\u002Fci-cd.md) for full setup instructions.\n\n## Project Structure\n\n```\n~\u002F.takt\u002F                    # Global config\n├── config.yaml             # Provider, model, language, etc.\n├── workflows\u002F              # User workflow definitions\n├── facets\u002F                 # User facets (personas, policies, knowledge, etc.)\n└── repertoire\u002F             # Installed repertoire packages\n\n.takt\u002F                      # Project-level\n├── config.yaml             # Project config\n├── workflows\u002F              # Project workflow overrides\n├── facets\u002F                 # Project facets\n├── tasks.yaml              # Pending tasks\n├── tasks\u002F                  # Task specifications\n└── runs\u002F                   # Execution reports, logs, context\n```\n\nWorkflow definitions are stored under `workflows\u002F`.\n\n## API Usage\n\n```typescript\nimport { WorkflowEngine, loadWorkflow } from 'takt';\n\nconst config = loadWorkflow('default', process.cwd());\nif (!config) throw new Error('Workflow not found');\n\nconst engine = new WorkflowEngine(config, process.cwd(), 'My task');\nawait engine.run();\n```\n\n## Documentation\n\n| Document | Description |\n|----------|-------------|\n| [CLI Reference](.\u002Fdocs\u002Fcli-reference.md) | All commands and options |\n| [Configuration](.\u002Fdocs\u002Fconfiguration.md) | Global and project settings |\n| [Workflow Guide](.\u002Fdocs\u002Fworkflows.md) | Creating and customizing workflows |\n| [Agent Guide](.\u002Fdocs\u002Fagents.md) | Custom agent configuration |\n| [Builtin Catalog](.\u002Fdocs\u002Fbuiltin-catalog.md) | All builtin workflows and personas |\n| [Faceted Prompting](.\u002Fdocs\u002Ffaceted-prompting.md) | Prompt design methodology |\n| [Repertoire Packages](.\u002Fdocs\u002Frepertoire.md) | Installing and sharing packages |\n| [Task Management](.\u002Fdocs\u002Ftask-management.md) | Task queuing, execution, isolation |\n| [Data Flow](.\u002Fdocs\u002Fdata-flow.md) | Internal data flow and architecture diagrams |\n| [CI\u002FCD Integration](.\u002Fdocs\u002Fci-cd.md) | GitHub Actions and pipeline mode |\n| [Provider Sandbox & Permissions](.\u002Fdocs\u002Fprovider-sandbox.md) | Sandbox, permission modes, and network access for Codex \u002F OpenCode \u002F Claude |\n| [Changelog](.\u002FCHANGELOG.md) ([日本語](.\u002Fdocs\u002FCHANGELOG.ja.md)) | Version history |\n| [Security Policy](.\u002FSECURITY.md) | Vulnerability reporting |\n\n## Community\n\nJoin the [TAKT Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FR2Xz3uYWxD) for questions, discussions, and updates.\n\n## Contributing\n\nSee [CONTRIBUTING.md](.\u002FCONTRIBUTING.md) for details.\n\n## License\n\nMIT — See [LICENSE](.\u002FLICENSE) for details.\n","# TAKT\n\n🇯🇵 [日文文档](.\u002Fdocs\u002FREADME.ja.md) | 💬 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FR2Xz3uYWxD)\n\n**T**AKT **A**gent **K**oordination **T**opology — 为你的 AI 编码代理提供结构化的评审循环、管理型提示和安全约束——让它们交付高质量代码，而不仅仅是代码。\n\nTAKT 通过 YAML 定义的工作流，并内置评审周期，来运行 AI 代理（Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor、GitHub Copilot CLI）。你只需与 AI 沟通以定义需求、排队任务，然后让 TAKT 处理执行过程——包括规划、实现、多阶段评审以及修复循环——所有这些都由声明式的工作流文件来控制。\n\nTAKT 是用 TAKT 自身构建的（自用）。\n\n## 为什么选择 TAKT\n\n**开箱即用** — 架构、安全性和 AI 反模式评审标准已内建。从第一天起就能交付符合质量标准的代码。\n\n**实用** — 这是一款用于日常开发的工具，而非演示工具。你可以与 AI 沟通以细化需求、排队任务并执行它们。在任务执行时会隔离工作树，在失败时会创建 PR 并重试。\n\n**可复现** — 执行路径在 YAML 中声明，确保结果一致。工作流可以共享——一个团队成员构建的工作流可以被其他任何人使用，以运行相同的高质量流程。每一步都会以 NDJSON 格式记录，从而实现从任务到 PR 的完整可追溯性。\n\n**多代理** — 协调多个具有不同角色、权限和评审标准的代理。运行并行评审者，将失败的任务路由回实施者，并通过声明式规则聚合结果。提示被管理为独立的方面（角色、策略、知识、指令），可以在不同的工作流中自由组合（[分面提示](.\u002Fdocs\u002Ffaceted-prompting.md)）。\n\n## 要求\n\n选择其中之一：\n\n- **提供商 CLI**：安装了 [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.ai\u002Fcode)（默认 `claude` 提供商）、[Codex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)、[OpenCode](https:\u002F\u002Fopencode.ai)、[Cursor Agent](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002F) 或 [GitHub Copilot CLI](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Fgithub-copilot-in-the-cli)\n- **直接 API**：OpenAI \u002F OpenCode API 密钥（无需 CLI）\n\n可选：\n\n- [GitHub CLI](https:\u002F\u002Fcli.github.com\u002F) (`gh`) — 用于 `takt #N`（GitHub Issue 任务）\n- [GitLab CLI](https:\u002F\u002Fgitlab.com\u002Fgitlab-org\u002Fcli) (`glab`) — 用于 GitLab Issue\u002FMR 集成（根据远程 URL 自动检测）\n\n> **OAuth 和 API 密钥的使用**：是否允许使用 OAuth 或 API 密钥访问因提供商和使用场景而异。在使用 TAKT 之前，请查看各提供商的服务条款。\n\n## 快速开始\n\n### 安装\n\n```bash\nnpm install -g takt\n```\n\n### 与 AI 沟通并排队任务\n\n```\n$ takt\n\n选择工作流：\n  ❯ 🎼 default (当前)\n    📁 🚀 快速开始\u002F\n    📁 🎨 前端\u002F\n    📁 ⚙️ 后端\u002F\n\n> 使用 JWT 添加用户认证\n\n[AI 清晰化需求并组织任务]\n\n> \u002Fgo\n\n提议的任务：\n  ...\n\n您想做什么？\n    立即执行\n    创建 GitHub Issue\n  ❯ 排队为任务          # ← 正常流程\n    继续对话\n```\n\n选择“排队为任务”会将任务保存到 `.takt\u002Ftasks\u002F`。运行 `takt run` 来执行——TAKT 会创建一个隔离的工作树，运行工作流（计划 → 实现 → 评审 → 修复循环），并在完成后提供创建 PR 的选项。\n\n```bash\n# 执行排队的任务\ntakt run\n\n# 也可以从 GitHub Issues 排队\ntakt add #6\ntakt add #12\n\n# 执行所有待处理的任务\ntakt run\n```\n\n> **“立即执行”** 会直接在当前目录中运行工作流，而不进行工作树隔离。这适用于快速实验，但请注意，更改会直接进入你的工作树。\n\n### 管理结果\n\n```bash\n# 列出任务分支 — 合并、重试、强制失败或删除\ntakt list\n```\n\n## 工作原理\n\nTAKT 使用音乐隐喻——其名称源自德语中的“节拍”或“指挥棒一挥”，用于指挥乐团保持节奏。TAKT 在面向用户和面向实现的术语中始终如一地使用“工作流”和“步骤”。\n\n工作流由一系列步骤定义。使用 `steps`、`initial_step` 和 `max_steps`。每个步骤指定角色（谁）、权限（允许什么）和规则（接下来发生什么）。以下是一个最小示例：\n\n```yaml\nname: plan-implement-review\ninitial_step: plan\nmax_steps: 10\n\nsteps:\n  - name: plan\n    persona: planner\n    edit: false\n    rules:\n      - condition: Planning complete\n        next: implement\n\n  - name: implement\n    persona: coder\n    edit: true\n    required_permission_mode: edit\n    rules:\n      - condition: Implementation complete\n        next: review\n\n  - name: review\n    persona: reviewer\n    edit: false\n    rules:\n      - condition: Approved\n        next: COMPLETE\n      - condition: Needs fix\n        next: implement    # ← fix loop\n```\n\n规则决定下一步。`COMPLETE` 成功结束工作流，`ABORT` 则以失败结束。请参阅 [工作流指南](.\u002Fdocs\u002Fworkflows.md) 以了解完整的模式、并行步骤和规则条件类型。\n\n工作流文件位于 `workflows\u002F` 目录中，这是官方目录名称。\n\n当同一工作流名称存在于多个位置时，TAKT 按照以下顺序解析：`.takt\u002Fworkflows\u002F` → `~\u002F.takt\u002Fworkflows\u002F` → 内置。\n\n## 推荐的工作流\n\n| 工作流 | 使用场景 |\n|-------|----------|\n| `default` | 标准开发。测试优先，包含 AI 反模式评审和并行评审（架构 + 主管）。 |\n| `frontend-mini` | 面向前端的迷你配置。 |\n| `backend-mini` | 面向后端的迷你配置。 |\n| `dual-mini` | 面向前端和后端的迷你配置。 |\n\n请参阅 [内置目录](.\u002Fdocs\u002Fbuiltin-catalog.md) 以获取所有工作流和角色。\n\n## 关键命令\n\n| 命令 | 描述 |\n|---------|-------------|\n| `takt` | 与 AI 沟通，细化需求，执行或排队任务 |\n| `takt run` | 执行所有待处理的任务 |\n| `takt list` | 管理任务分支（合并、重试、强制失败、指示、删除） |\n| `takt #N` | 将 GitHub Issue 作为任务执行 |\n| `takt eject` | 复制内置工作流\u002F方面以进行定制 |\n| `takt workflow init` | 创建新的工作流框架 |\n| `takt workflow doctor` | 验证工作流定义 |\n| `takt repertoire add` | 从 GitHub 安装曲目包 |\n\n请参阅 [CLI 参考](.\u002Fdocs\u002Fcli-reference.md) 以获取所有命令和选项。\n\n## 配置\n\n最小的 `~\u002F.takt\u002Fconfig.yaml`：\n\n```yaml\nprovider: claude    # claude, claude-sdk, codex, opencode, cursor, or copilot\nmodel: sonnet       # 直接传递给提供商\nlanguage: en        # en 或 ja\n```\n\n或者直接使用 API 密钥（无需安装 Claude、Codex、OpenCode 的 CLI）：\n\n```bash\nexport TAKT_ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...   # Anthropic (Claude)\nexport TAKT_OPENAI_API_KEY=sk-...          # OpenAI (Codex)\nexport TAKT_OPENCODE_API_KEY=...           # OpenCode\nexport TAKT_CURSOR_API_KEY=...             # Cursor Agent (如果已登录则可选)\nexport TAKT_COPILOT_GITHUB_TOKEN=ghp_...   # GitHub Copilot CLI\n```\n\n请参阅 [配置指南](.\u002Fdocs\u002Fconfiguration.md) 以了解所有选项、提供商配置文件和模型解析。\n\n## 自定义\n\n### 自定义工作流\n\n```bash\ntakt workflow init my-flow   # 创建一个新的工作流框架\ntakt workflow doctor my-flow # 验证工作流定义\ntakt eject default           # 将内置工作流复制到 ~\u002F.takt\u002Fworkflows\u002F 并进行编辑\n```\n\n### 自定义角色\n\n在 `~\u002F.takt\u002Fpersonas\u002F` 目录下创建一个 Markdown 文件：\n\n```markdown\n# ~\u002F.takt\u002Fpersonas\u002Fmy-reviewer.md\n你是一位专注于安全性的代码评审员。\n```\n\n在你的工作流中引用它：`persona: my-reviewer`\n\n详情请参阅 [工作流指南](.\u002Fdocs\u002Fworkflows.md) 和 [代理指南](.\u002Fdocs\u002Fagents.md)。\n\n## CI\u002FCD\n\nTAKT 提供了用于 GitHub Actions 的 [takt-action](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt-action)：\n\n```yaml\n- uses: nrslib\u002Ftakt-action@main\n  with:\n    anthropic_api_key: ${{ secrets.TAKT_ANTHROPIC_API_KEY }}\n    github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}\n```\n\n对于其他 CI 系统，可以使用流水线模式：\n\n```bash\ntakt --pipeline --task \"修复 bug\" --auto-pr\n```\n\n完整的设置说明请参阅 [CI\u002FCD 指南](.\u002Fdocs\u002Fci-cd.md)。\n\n## 项目结构\n\n```\n~\u002F.takt\u002F                    # 全局配置\n├── config.yaml             # 提供者、模型、语言等\n├── workflows\u002F              # 用户自定义的工作流定义\n├── facets\u002F                 # 用户自定义的方面（角色、策略、知识等）\n└── repertoire\u002F             # 已安装的资源包\n\n.takt\u002F                      # 项目级\n├── config.yaml             # 项目配置\n├── workflows\u002F              # 项目特定的工作流覆盖\n├── facets\u002F                 # 项目特定的方面\n├── tasks.yaml              # 待处理的任务\n├── tasks\u002F                  # 任务规范\n└── runs\u002F                   # 执行报告、日志、上下文\n```\n\n工作流定义存储在 `workflows\u002F` 目录下。\n\n## API 使用\n\n```typescript\nimport { WorkflowEngine, loadWorkflow } from 'takt';\n\nconst config = loadWorkflow('default', process.cwd());\nif (!config) throw new Error('未找到工作流');\n\nconst engine = new WorkflowEngine(config, process.cwd(), '我的任务');\nawait engine.run();\n```\n\n## 文档\n\n| 文档 | 描述 |\n|----------|-------------|\n| [CLI 参考](.\u002Fdocs\u002Fcli-reference.md) | 所有命令和选项 |\n| [配置](.\u002Fdocs\u002Fconfiguration.md) | 全局和项目设置 |\n| [工作流指南](.\u002Fdocs\u002Fworkflows.md) | 创建和自定义工作流 |\n| [代理指南](.\u002Fdocs\u002Fagents.md) | 自定义代理配置 |\n| [内置目录](.\u002Fdocs\u002Fbuiltin-catalog.md) | 所有内置工作流和角色 |\n| [面向方面的提示](.\u002Fdocs\u002Ffaceted-prompting.md) | 提示设计方法论 |\n| [资源包](.\u002Fdocs\u002Frepertoire.md) | 安装和共享资源包 |\n| [任务管理](.\u002Fdocs\u002Ftask-management.md) | 任务队列、执行、隔离 |\n| [数据流](.\u002Fdocs\u002Fdata-flow.md) | 内部数据流和架构图 |\n| [CI\u002FCD 集成](.\u002Fdocs\u002Fci-cd.md) | GitHub Actions 和流水线模式 |\n| [提供商沙盒与权限](.\u002Fdocs\u002Fprovider-sandbox.md) | Codex \u002F OpenCode \u002F Claude 的沙盒、权限模式和网络访问 |\n| [变更日志](.\u002FCHANGELOG.md) ([日语](.\u002Fdocs\u002FCHANGELOG.ja.md)) | 版本历史 |\n| [安全策略](.\u002FSECURITY.md) | 漏洞报告 |\n\n## 社区\n\n加入 [TAKT Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FR2Xz3uYWxD)，获取问题解答、讨论和最新动态。\n\n## 贡献\n\n详情请参阅 [CONTRIBUTING.md](.\u002FCONTRIBUTING.md)。\n\n## 许可证\n\nMIT — 详情请参阅 [LICENSE](.\u002FLICENSE)。","# TAKT 快速上手指南\n\nTAKT (Agent Koordination Topology) 是一个专为 AI 编程助手设计的编排工具。它通过 YAML 定义的工作流，为 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 代理提供结构化的审查循环、提示词管理和安全护栏，确保输出的代码质量而不仅仅是代码数量。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **Node.js**: 需安装 Node.js 环境（推荐最新 LTS 版本），因为 TAKT 通过 npm 分发。\n- **Git**: 用于工作树隔离和 PR 创建。\n\n### 前置依赖（任选其一）\nTAKT 需要调用底层的 AI 编程工具，请选择以下一种方式配置：\n\n**方案 A：安装提供商 CLI（推荐）**\n确保已安装并登录以下任一工具的命令行版本：\n- [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.ai\u002Fcode) (默认 provider)\n- [Codex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)\n- [OpenCode](https:\u002F\u002Fopencode.ai)\n- [Cursor Agent](https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002F)\n- [GitHub Copilot CLI](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Fgithub-copilot-in-the-cli)\n\n**方案 B：直接使用 API Key**\n若不想安装 CLI，可直接配置环境变量使用 API：\n```bash\nexport TAKT_ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...   # Anthropic (Claude)\nexport TAKT_OPENAI_API_KEY=sk-...          # OpenAI (Codex)\nexport TAKT_OPENCODE_API_KEY=...           # OpenCode\n```\n\n**可选增强工具**\n- **GitHub CLI (`gh`)**: 用于通过 `takt #N` 直接处理 GitHub Issue。\n- **GitLab CLI (`glab`)**: 用于 GitLab Issue\u002FMR 集成。\n\n> **注意**：使用前请确认各提供商的服务条款是否允许 OAuth 或 API Key 自动化访问。\n\n## 安装步骤\n\n使用 npm 全局安装 TAKT：\n\n```bash\nnpm install -g takt\n```\n\n> **国内加速提示**：如果 npm 下载缓慢，建议切换至国内镜像源：\n> ```bash\n> npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n> npm install -g takt\n> ```\n\n安装完成后，可通过 `takt --version` 验证安装。\n\n## 基本使用\n\nTAKT 的核心流程是：**对话定义需求 -> 排队任务 -> 自动执行工作流（计划->实现->审查->修复）**。\n\n### 1. 启动交互并定义任务\n在终端输入 `takt` 启动交互式会话。你可以用自然语言描述需求，AI 会帮你澄清并生成任务提案。\n\n```bash\ntakt\n```\n\n**交互示例：**\n```text\nSelect workflow:\n  ❯ 🎼 default (current)\n    📁 🚀 Quick Start\u002F\n    ...\n\n> Add user authentication with JWT\n\n[AI clarifies requirements and organizes the task]\n\n> \u002Fgo\n\nProposed task:\n  ...\n\nWhat would you like to do?\n    Execute now\n    Create GitHub Issue\n  ❯ Queue as task          # ← 选择此项将任务加入队列（推荐）\n    Continue conversation\n```\n\n- **Queue as task**: 将任务保存到 `.takt\u002Ftasks\u002F`，稍后统一执行（支持工作树隔离，更安全）。\n- **Execute now**: 直接在当前目录执行（无隔离，适合快速实验）。\n\n### 2. 执行 queued 任务\n当任务排队后，使用 `run` 命令触发执行。TAKT 会自动创建隔离分支，运行完整的工作流（包括多轮审查和修复），并在完成后提示是否创建 PR。\n\n```bash\n# 执行所有待处理的任务\ntakt run\n\n# 也可以直接从 GitHub Issue 创建并执行任务\ntakt add #6\ntakt add #12\ntakt run\n```\n\n### 3. 管理任务结果\n查看、合并、重试或删除任务分支：\n\n```bash\ntakt list\n```\n\n### 4. 自定义配置（可选）\n编辑 `~\u002F.takt\u002Fconfig.yaml` 指定默认提供商和模型：\n\n```yaml\nprovider: claude    # 可选：claude, codex, opencode, cursor, copilot\nmodel: sonnet       # 具体模型名称\nlanguage: en        # 语言设置：en 或 ja\n```\n\n### 核心工作流原理\nTAKT 通过 YAML 文件定义工作流（位于 `workflows\u002F` 目录）。一个典型的工作流包含多个步骤（如 `plan`, `implement`, `review`），每个步骤指定了角色（Persona）、权限和流转规则。如果审查未通过，会自动回退到实现步骤进行修复，形成闭环。\n\n```yaml\n# 简化的工作流示例\nsteps:\n  - name: plan\n    persona: planner\n    rules:\n      - condition: Planning complete\n        next: implement\n  - name: implement\n    persona: coder\n    edit: true\n    rules:\n      - condition: Implementation complete\n        next: review\n  - name: review\n    persona: reviewer\n    rules:\n      - condition: Needs fix\n        next: implement    # 自动修复循环\n      - condition: Approved\n        next: COMPLETE\n```\n\n现在你可以开始使用 TAKT 构建高质量的 AI 驱动开发流程了。更多高级用法（如自定义 Persona、CI\u002FCD 集成）请参考官方文档。","某电商初创团队的后端工程师正急需为订单系统集成复杂的 JWT 身份验证模块，同时必须确保代码符合严格的安全审计标准。\n\n### 没有 takt 时\n- **人工协调成本高**：开发者需手动在多个 AI 会话间切换，分别让一个 Agent 写代码、另一个做安全审查，容易遗漏关键步骤或产生上下文断层。\n- **代码质量不稳定**：缺乏标准化的审查循环，AI 生成的代码常包含硬编码密钥或逻辑漏洞，往往要等到人工 Code Review 甚至上线后才被发现。\n- **环境污染风险大**：直接在主分支尝试不同方案，一旦 AI 生成错误代码，不仅污染工作区，回滚和清理现场还耗费大量时间。\n- **流程不可复用**：资深员工摸索出的“提示词 + 审查”最佳实践难以固化，新成员无法直接复用这套高质量的生产流程。\n\n### 使用 takt 后\n- **自动化编排协作**：通过 YAML 定义工作流，takt 自动调度不同角色的 Agent（如“实现者”与“安全审计员”）按顺序执行编码、审查及修复循环，无需人工干预衔接。\n- **内置质量护栏**：利用内置的架构与安全反模式检查规则，takt 强制代码在生成阶段就通过多轮自我修正，确保交付即达标。\n- **隔离执行环境**：takt 为每个任务自动创建独立的 Git Worktree 运行全流程，失败不影响主分支，成功后再合并，彻底杜绝环境污染。\n- **流程资产化**：将验证过的协作拓扑保存为配置文件，团队成员只需一条命令即可复用相同的严谨开发流程，保证产出一致性。\n\ntakt 将原本依赖个人经验的松散 AI 协作，转化为可复制、带护栏且自动闭环的工业化代码生产流水线。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnrslib_takt_f40caffb.png","nrslib","nrs","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fnrslib_b930b4d6.png",null,"http:\u002F\u002Fnrslib.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib",[80,84,88,92,96],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"TypeScript","#3178c6",98.8,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"HTML","#e34c26",1.1,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"JavaScript","#f1e05a",0.1,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Shell","#89e051",0,{"name":97,"color":98,"percentage":95},"Dockerfile","#384d54",966,57,"2026-04-17T07:04:50","MIT","未说明","不需要 GPU",{"notes":106,"python":107,"dependencies":108},"该工具是一个基于 Node.js 的命令行工具，通过 npm 安装。它本身不运行本地大模型，而是作为编排器调用外部 AI 服务（如 Claude、OpenAI 等）的 CLI 或 API。因此无需本地 GPU、特定显存或 CUDA 环境。用户需配置相应提供商的 API Key 或登录其 CLI 工具方可使用。","不需要 Python (基于 Node.js)",[109,110,111,112],"Node.js\u002Fnpm (用于安装 takt)","Claude Code \u002F Codex \u002F OpenCode \u002F Cursor \u002F GitHub Copilot CLI (任选其一)","GitHub CLI (gh, 可选)","GitLab CLI (glab, 可选)",[13],[115,116,117,118,119,120,38],"agent-orchestration","ai-agents","claude-code","multi-agent","agent-team","codex","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T00:45:31.752556",[124,129,134,139,144,149],{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},38063,"如何在日志输出中查看会话 ID 或日志 ID，以便将控制台日志与具体的日志文件对应起来？","该功能已实现。在执行步骤时，会话 ID 会自动附加到控制台日志输出中。例如：`[INFO] [8\u002F20] ai_review (ai-antipattern-reviewer) [ml06ey72-qm9hgz]`。您可以直接使用此 ID 在 `.takt\u002Flogs\u002F` 目录下找到对应的 JSON 日志文件（如 `ml06ey72-qm9hgz.json`）。只需运行 `@takt run` 即可看到包含 ID 的日志。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt\u002Fissues\u002F26",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},38064,"选择“执行”模式时，为什么没有创建隔离的 git worktree，而是直接在当前目录操作？这是 Bug 吗？","这不是 Bug，而是设计如此。TAKT 有两种模式：\n1. **直接执行模式**：当您选择“执行”（Run）时，任务会在当前目录下直接运行，不会创建 worktree。\n2. **任务队列模式**：只有当您将任务添加到队列（Task Queue）时，系统才会创建隔离的 worktree 来执行计划、实施和审查循环。\n如果您需要隔离环境，请使用任务队列功能而不是直接执行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt\u002Fissues\u002F482",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},38065,"在 YAML 文件中指定了 `provider`（如 codex），但实际运行时仍然使用了默认的 Claude，如何解决？","这是一个已知问题，已在 v0.26.0 版本中修复。此前，即使 YAML 中指定了 provider，如果配置文件或 CLI 未指定，系统会优先解析默认值导致覆盖。\n解决方案：\n1. 升级 TAKT 到 v0.26.0 或更高版本。\n2. 确保您的 `persona_providers` 设置正确，新版本中 movement-level 的 provider 设置优先级已得到修正，能够正确覆盖默认值。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt\u002Fissues\u002F386",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},38066,"TAKT 是否支持 GitLab 或自托管的 GitLab 实例？","是的，TAKT 已支持 GitLab CLI (`glab`)。\n- **自动判定**：系统会根据 Git 远程 URL 自动判断是使用 GitHub (`gh`) 还是 GitLab (`glab`)。\n- **自托管支持**：支持自托管的 GitLab 实例，只要远程 URL 指向 GitLab 域名，系统就会自动切换到 `glab` 流程。\n- **功能覆盖**：现有的 Issue\u002FMR 操作等功能在 GitLab 环境下同样可用。请确保您的环境中已安装并认证了 `glab`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt\u002Fissues\u002F360",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},38067,"生成分支名时速度很慢（耗时数十秒），如何优化或关闭 AI 生成？","分支名生成慢是因为默认使用 AI 会话进行总结。您可以通过配置将其更改为快速的罗马字转换模式：\n\n1. 打开或创建配置文件 `~\u002F.takt\u002Fconfig.yaml`。\n2. 添加或修改以下配置项：\n   ```yaml\n   branch_name_strategy: romaji  # 设置为 romaji 使用快速罗马字转换（默认推荐）\n   # branch_name_strategy: ai    # 如果需要 AI 生成可设为 ai\n   ```\n3. 保存后，新的分支名将瞬间生成，不再调用 AI API。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt\u002Fissues\u002F108",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":153},38068,"如何在 README 中添加 npm 版本徽章（Badge）以显示当前包版本？","您可以在 `README.md` 文件的第一行（标题上方）添加以下 Markdown 代码来显示 npm 版本徽章：\n\n```markdown\n[![npm version](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fjs\u002F%40nrslib%2Ftakt.svg)](https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002F@nrslib\u002Ftakt)\n```\n\n这将自动链接到正确的 npm 包页面并显示最新版本号。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnrslib\u002Ftakt\u002Fissues\u002F76",[]]