[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-udecode--dotai":3,"tool-udecode--dotai":61},[4,18,26,36,44,53],{"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",156033,2,"2026-04-14T23:32:00",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"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":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"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",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":76,"difficulty_score":32,"env_os":91,"env_gpu":92,"env_ram":92,"env_deps":93,"category_tags":100,"github_topics":101,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":106,"updated_at":107,"faqs":108,"releases":109},7652,"udecode\u002Fdotai","dotai","Context manager for all agents","dotai 是一款专为 Claude AI 助手打造的上下文管理工具包，旨在将分散的 AI 代理能力整合为统一、高效的开发工作流。它通过插件化架构解决了开发者在使用 AI 编程时常见的上下文断裂、调试流程不规范以及缺乏自动化验证等痛点，让 AI 不仅能写代码，更能像资深工程师一样思考、测试和排错。\n\ndotai 特别适合软件开发者、技术团队以及希望提升 AI 辅助编程效率的研究人员使用。其核心亮点在于内置了标准化的工程实践：包含“红 - 绿 - 重构”的测试驱动开发（TDD）工作流、四阶段深度调试框架，以及自动克隆并探索源码以解答 API 疑问的“挖掘”技能。此外，dotai 引入了独特的动态提示注入系统，允许用户通过配置文件定义任务开始前后的检查清单（如类型检查、代码规范），确保输出质量可控。结合 Compound Engineering 模块，它甚至能支持从需求头脑风暴到自主执行、浏览器测试及生成演示视频的全流程自动化，极大地扩展了 AI 在复杂工程场景中的落地能力。","# dotai\n\n## Install\n\n### New `.claude\u002Fsettings.json` file\n\n```bash\nnpx shadcn@latest add https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fudecode\u002Fdotai\u002Fmain\u002Fregistry\u002Fall.json\n```\n\n### Existing `.claude\u002Fsettings.json` file\n\nDotai:\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fudecode\u002Fdotai\n\u002Fplugin install dotai notification debug test dig codex\n```\n\nClaude Plugins Official:\n\n```bash\n\u002Fplugin install ralph-loop@@claude-plugins-official\n\u002Fplugin install frontend-design@@claude-plugins-official\n```\n\nCompound Engineering:\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkieranklaassen\u002Fcompound-engineering-plugin\n\u002Fplugin install compound-engineering\n```\n\n## Components\n\n| Component | Count |\n| --------- | ----- |\n| Plugins   | 7     |\n| Commands  | 5     |\n| Skills    | 3     |\n\n## Plugins\n\n| Plugin         | Description                               |\n| -------------- | ----------------------------------------- |\n| `dotai`        | Development toolkit - docs and planning    |\n| `debug`        | Four-phase debugging framework            |\n| `test`         | TDD workflow - red-green-refactor         |\n| `dig`          | Clone and explore library source          |\n| `notification` | macOS notifications                       |\n| `media`        | Auto-play\u002Fpause media                     |\n| `codex`        | MCP servers for Codex                     |\n\n## Commands\n\n### Documentation\n\n| Command                    | Description                       |\n| -------------------------- | --------------------------------- |\n| `\u002Fdotai:create-app-design` | Generate app design documentation |\n| `\u002Fdotai:update-app-design` | Update existing app design docs   |\n| `\u002Fdotai:create-tech-stack` | Generate tech stack documentation |\n| `\u002Fdotai:update-tech-stack` | Update existing tech stack docs   |\n| `\u002Fdotai:install`           | Install plugin files              |\n\n## Skills\n\nSkills are auto-invoked based on context.\n\n### Debugging\n\n| Skill   | Plugin | Description                                                             |\n| ------- | ------ | ----------------------------------------------------------------------- |\n| `debug` | debug  | Four-phase debugging process with built-in deep-stack tracing           |\n\n### Testing\n\n| Skill | Plugin | Description                                                       |\n| ----- | ------ | ----------------------------------------------------------------- |\n| `tdd` | test   | Test-driven development - write test first, watch fail, make pass |\n\n### Research\n\n| Skill | Plugin | Description                                              |\n| ----- | ------ | -------------------------------------------------------- |\n| `dig` | dig    | Clone and explore library source to answer API questions |\n\n## Prompt System\n\nDynamic prompt injection via `.claude\u002Fprompt.yml`:\n\n| Hook             | Description                                   |\n| ---------------- | --------------------------------------------- |\n| `beforeStart`    | Checklist before Claude responds              |\n| `beforeComplete` | Verification items before claiming completion |\n| `afterCompact`   | Context recovery after compaction             |\n\n**Example configuration:**\n\n```yaml\nbeforeStart:\n  - tag: SKILL-ANALYSIS\n    header: 🎯 Skill Check\n    todos:\n      - \"List available skills, invoke applicable ones\"\n\nbeforeComplete:\n  - tag: VERIFICATION\n    header: 🔒 Verify\n    todos:\n      - \"Typecheck: bun typecheck\"\n      - \"Lint: bun lint:fix\"\n```\n\n## Compound Engineering\n\n### Workflow Commands\n\n| Command                 | Description                                                            |\n| ----------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |\n| `\u002Fworkflows:lfg`        | Full autonomous workflow (plan → work → review → test browser → video) |\n| `\u002Fworkflows:brainstorm` | Explore requirements before planning                                   |\n| `\u002Fworkflows:plan`       | Create implementation plans                                            |\n| `\u002Fworkflows:review`     | Run comprehensive code reviews                                         |\n| `\u002Fworkflows:work`       | Execute work items systematically                                      |\n| `\u002Fworkflows:compound`   | Document solved problems                                               |\n\n### Agents (27)\n\n- **Review (14)**: agent-native-reviewer, architecture-strategist, code-simplicity-reviewer, data-integrity-guardian, deployment-verification-agent, dhh-rails-reviewer, kieran-rails-reviewer, kieran-python-reviewer, kieran-typescript-reviewer, pattern-recognition-specialist, performance-oracle, security-sentinel, julik-frontend-races-reviewer, data-migration-expert\n- **Research (4)**: best-practices-researcher, framework-docs-researcher, git-history-analyzer, repo-research-analyst\n- **Design (3)**: design-implementation-reviewer, design-iterator, figma-design-sync\n- **Workflow (5)**: bug-reproduction-validator, every-style-editor, lint, pr-comment-resolver, spec-flow-analyzer\n- **Docs (1)**: ankane-readme-writer\n\n### Skills (14)\n\nagent-native-architecture, andrew-kane-gem-writer, compound-docs, create-agent-skills, dhh-rails-style, dspy-ruby, frontend-design, skill-creator, every-style-editor, file-todos, git-worktree, rclone, agent-browser, gemini-imagegen\n\n### MCP Server\n\ncontext7 - Framework documentation lookup (Rails, React, Next.js, Vue, Django, Laravel, etc.)\n\n## Development\n\nSee [CONTRIBUTING.md](.\u002FCONTRIBUTING.md).\n\n## License\n\nMIT\n","# dotai\n\n## 安装\n\n### 新的 `.claude\u002Fsettings.json` 文件\n\n```bash\nnpx shadcn@latest add https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fudecode\u002Fdotai\u002Fmain\u002Fregistry\u002Fall.json\n```\n\n### 已存在的 `.claude\u002Fsettings.json` 文件\n\nDotai:\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fudecode\u002Fdotai\n\u002Fplugin install dotai notification debug test dig codex\n```\n\nClaude Plugins Official:\n\n```bash\n\u002Fplugin install ralph-loop@@claude-plugins-official\n\u002Fplugin install frontend-design@@claude-plugins-official\n```\n\nCompound Engineering:\n\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkieranklaassen\u002Fcompound-engineering-plugin\n\u002Fplugin install compound-engineering\n```\n\n## 组件\n\n| 组件       | 数量 |\n| ---------- | ---- |\n| 插件       | 7    |\n| 命令       | 5    |\n| 技能       | 3    |\n\n## 插件\n\n| 插件         | 描述                               |\n| -------------- | ----------------------------------------- |\n| `dotai`        | 开发工具包 - 文档与规划                |\n| `debug`        | 四阶段调试框架                          |\n| `test`         | TDD 工作流程 - 红绿重构                 |\n| `dig`          | 克隆并探索库源代码                      |\n| `notification` | macOS 通知                              |\n| `media`        | 自动播放\u002F暂停媒体                       |\n| `codex`        | 用于 Codex 的 MCP 服务器                 |\n\n## 命令\n\n### 文档\n\n| 命令                    | 描述                       |\n| -------------------------- | --------------------------------- |\n| `\u002Fdotai:create-app-design` | 生成应用设计文档             |\n| `\u002Fdotai:update-app-design` | 更新现有应用设计文档         |\n| `\u002Fdotai:create-tech-stack` | 生成技术栈文档               |\n| `\u002Fdotai:update-tech-stack` | 更新现有技术栈文档           |\n| `\u002Fdotai:install`           | 安装插件文件                 |\n\n## 技能\n\n技能会根据上下文自动调用。\n\n### 调试\n\n| 技能   | 插件 | 描述                                                             |\n| ------- | ------ | ----------------------------------------------------------------------- |\n| `debug` | debug  | 内置深度堆栈追踪的四阶段调试过程           |\n\n### 测试\n\n| 技能 | 插件 | 描述                                                       |\n| ----- | ------ | ----------------------------------------------------------------- |\n| `tdd` | test   | 测试驱动开发 - 先写测试，观察失败，再使其通过 |\n\n### 研究\n\n| 技能 | 插件 | 描述                                              |\n| ----- | ------ | -------------------------------------------------------- |\n| `dig` | dig    | 克隆并探索库源代码以解答 API 问题 |\n\n## 提示系统\n\n通过 `.claude\u002Fprompt.yml` 进行动态提示注入：\n\n| 钩子             | 描述                                   |\n| ---------------- | --------------------------------------------- |\n| `beforeStart`    | Claude 回答前的检查清单              |\n| `beforeComplete` | 宣称完成前的验证事项                 |\n| `afterCompact`   | 压缩后恢复上下文                     |\n\n**示例配置：**\n\n```yaml\nbeforeStart:\n  - tag: SKILL-ANALYSIS\n    header: 🎯 技能检查\n    todos:\n      - \"列出可用技能，调用适用的技能\"\n\nbeforeComplete:\n  - tag: VERIFICATION\n    header: 🔒 验证\n    todos:\n      - \"类型检查：bun typecheck\"\n      - \"代码风格检查：bun lint:fix\"\n```\n\n## Compound Engineering\n\n### 工作流命令\n\n| 命令                 | 描述                                                            |\n| ----------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |\n| `\u002Fworkflows:lfg`        | 完全自主工作流（计划 → 执行 → 审查 → 浏览器测试 → 录制视频） |\n| `\u002Fworkflows:brainstorm` | 在计划之前探索需求                                   |\n| `\u002Fworkflows:plan`       | 创建实施计划                                            |\n| `\u002Fworkflows:review`     | 运行全面的代码审查                                      |\n| `\u002Fworkflows:work`       | 有条不紊地执行任务                                      |\n| `\u002Fworkflows:compound`   | 记录已解决的问题                                        |\n\n### 代理（27）\n\n- **审查（14）**：agent-native-reviewer、architecture-strategist、code-simplicity-reviewer、data-integrity-guardian、deployment-verification-agent、dhh-rails-reviewer、kieran-rails-reviewer、kieran-python-reviewer、kieran-typescript-reviewer、pattern-recognition-specialist、performance-oracle、security-sentinel、julik-frontend-races-reviewer、data-migration-expert\n- **研究（4）**：best-practices-researcher、framework-docs-researcher、git-history-analyzer、repo-research-analyst\n- **设计（3）**：design-implementation-reviewer、design-iterator、figma-design-sync\n- **工作流（5）**：bug-reproduction-validator、every-style-editor、lint、pr-comment-resolver、spec-flow-analyzer\n- **文档（1）**：ankane-readme-writer\n\n### 技能（14）\n\nagent-native-architecture、andrew-kane-gem-writer、compound-docs、create-agent-skills、dhh-rails-style、dspy-ruby、frontend-design、skill-creator、every-style-editor、file-todos、git-worktree、rclone、agent-browser、gemini-imagegen\n\n### MCP 服务器\n\ncontext7 - 框架文档查询（Rails、React、Next.js、Vue、Django、Laravel 等）\n\n## 开发\n\n请参阅 [CONTRIBUTING.md](.\u002FCONTRIBUTING.md)。\n\n## 许可证\n\nMIT","# dotai 快速上手指南\n\ndotai 是一套专为 Claude Code 设计的开发工具集，包含插件、命令和技能，旨在优化文档规划、调试、测试驱动开发（TDD）及代码审查工作流。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：推荐 macOS（部分插件如 `notification` 依赖 macOS 特性），Linux\u002FWindows 需确认具体兼容性。\n- **前置依赖**：\n  - 已安装 [Node.js](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F) (建议 LTS 版本)。\n  - 已安装并配置好 **Claude Code** CLI 工具。\n  - 项目根目录下存在 `.claude` 配置目录。\n\n## 安装步骤\n\n根据你的项目配置情况，选择以下任一方式安装核心组件。\n\n### 方式一：新项目初始化（推荐）\n如果你还没有 `.claude\u002Fsettings.json` 文件，或希望重置配置，使用 `shadcn` 风格的一键安装：\n\n```bash\nnpx shadcn@latest add https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fudecode\u002Fdotai\u002Fmain\u002Fregistry\u002Fall.json\n```\n\n### 方式二：现有项目添加\n如果已有 `.claude\u002Fsettings.json` 文件，请通过插件市场手动添加并安装所需模块：\n\n1. **添加 dotai 市场源并安装核心插件**：\n   ```bash\n   \u002Fplugin marketplace add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fudecode\u002Fdotai\n   \u002Fplugin install dotai notification debug test dig codex\n   ```\n\n2. **(可选) 安装官方精选插件**：\n   ```bash\n   \u002Fplugin install ralph-loop@@claude-plugins-official\n   \u002Fplugin install frontend-design@@claude-plugins-official\n   ```\n\n3. **(可选) 安装复合工程插件 (Compound Engineering)**：\n   ```bash\n   \u002Fplugin marketplace add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkieranklaassen\u002Fcompound-engineering-plugin\n   \u002Fplugin install compound-engineering\n   ```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，你可以通过内置命令、自动技能或配置文件来增强开发体验。\n\n### 1. 使用文档生成命令\n快速生成或更新项目设计与技术栈文档：\n\n```bash\n\u002Fdotai:create-app-design   # 生成应用设计文档\n\u002Fdotai:create-tech-stack   # 生成技术栈文档\n```\n\n若需更新现有文档：\n```bash\n\u002Fdotai:update-app-design\n\u002Fdotai:update-tech-stack\n```\n\n### 2. 体验自动化技能 (Skills)\n技能会根据上下文自动触发，无需手动输入命令：\n- **调试 (`debug`)**：当遇到错误时，自动启动四阶段深度调试流程。\n- **测试 (`tdd`)**：在编写功能时，自动遵循“红 - 绿 - 重构”的 TDD 流程。\n- **源码探索 (`dig`)**：当询问第三方库 API 时，自动克隆并分析源码以提供准确答案。\n\n### 3. 配置动态提示词 (Prompt System)\n在项目根目录创建或编辑 `.claude\u002Fprompt.yml`，定义任务开始前后的检查清单。\n\n**示例配置：**\n```yaml\nbeforeStart:\n  - tag: SKILL-ANALYSIS\n    header: 🎯 Skill Check\n    todos:\n      - \"List available skills, invoke applicable ones\"\n\nbeforeComplete:\n  - tag: VERIFICATION\n    header: 🔒 Verify\n    todos:\n      - \"Typecheck: bun typecheck\"\n      - \"Lint: bun lint:fix\"\n```\n\n### 4. 高级工作流 (需安装 Compound Engineering)\n执行全自动开发循环或专项任务：\n\n```bash\n\u002Fworkflows:lfg        # 全自主工作流：计划 -> 编码 -> 审查 -> 浏览器测试 -> 录屏\n\u002Fworkflows:plan       # 创建详细的实施计划\n\u002Fworkflows:review     # 运行全面的代码审查\n```","一位全栈开发者正试图在现有项目中集成一个陌生的第三方图表库，并需要确保其 API 调用正确且通过测试。\n\n### 没有 dotai 时\n- 开发者需手动查阅冗长的官方文档和源码，耗时数小时才能理清关键 API 用法，容易遗漏细节。\n- 调试过程缺乏系统性，往往凭经验盲目修改代码，遇到深层报错时难以定位根本原因。\n- 编写测试用例滞后于开发，常出现“先写代码后补测试”的情况，导致重构风险高且覆盖率不足。\n- 任务切换频繁，需要在浏览器、终端和编辑器间来回跳转以确认进度，注意力极易分散。\n\n### 使用 dotai 后\n- 直接调用 `dig` 技能自动克隆并分析库源码，快速生成精准的 API 使用解答，将调研时间缩短至分钟级。\n- 触发 `debug` 技能启动四阶段调试框架，内置的深度堆栈追踪能自动定位错误根源并提供修复建议。\n- 激活 `tdd` 技能强制执行“红 - 绿 - 重构”流程，先生成失败测试再驱动代码实现，确保逻辑严密可靠。\n- 利用 `notification` 插件在后台自主运行工作流，任务完成时自动推送 macOS 通知，让开发者专注核心逻辑。\n\ndotai 通过将分散的开发动作整合为上下文感知的自动化工作流，让开发者从繁琐的查错与流程管理中解放出来，真正实现高效交付。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fudecode_dotai_905f3bbd.png","udecode","Udecode","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fudecode_30301338.png","",null,"https:\u002F\u002Fplatejs.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fudecode",[80,84],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Shell","#89e051",95,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"JavaScript","#f1e05a",5,1148,82,"2026-04-12T23:02:45","macOS","未说明",{"notes":94,"python":92,"dependencies":95},"该工具是 Claude Desktop 的插件集合，而非独立的 AI 模型。主要运行环境要求包括：1. 必须安装 Node.js (用于执行 npx 命令)；2. 必须安装 Claude Desktop 应用程序；3. 部分功能（如通知）明确仅支持 macOS 系统；4. 依赖外部 MCP 服务器（如 context7）获取框架文档；5. 通过插件市场安装，无需本地 GPU 或大量显存。",[96,97,98,99],"npx","shadcn","Claude Desktop","MCP Servers",[14,13,15],[102,103,104,105],"ai","claude-code","cursor","codex","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-15T11:27:01.202840",[],[]]