Caliber — AI 代理配置同步工具
一条命令持续同步你的 AI 配置，为 Claude Code、Cursor 和 Codex 生成并维护准确的代理上下文。
证据显示：CLI 工具在写入前要求用户确认（diff 审查），提供备份和撤销功能，API 密钥存储在 ~/.caliber/config.json 且权限为 0600，并声明不发送代码。扣分：依赖项未固定版本（使用 ^），存在供应链风险；遥测默认开启，需用户主动禁用；发布者未验证，来源归属不明确。
证据显示：README 和 package.json 描述一致，CI 配置了多平台测试。扣分：依赖项版本范围宽泛，可能导致不可复现的构建；失败消息未在文档中详细说明，仅依赖 CLI 输出。
证据显示：支持多种 AI 工具和语言，提供多种安装方式（bootstrap/init），并针对 Windows 提供说明。扣分：能力边界未明确（如 MCP 发现的具体范围），触发条件（如 /setup-caliber）依赖用户操作，环境适配未覆盖所有场景。
证据显示：README 结构清晰，包含安装说明、FAQ、命令列表，MIT 许可证明确。扣分：缺少明确的版本变更日志，命名稳定性未保证（版本号频繁更新），已知限制未列出，维护责任未明确（发布者未验证）。
证据显示：输出为可用的配置文件，提供评分和自动修复功能，边际价值高（节省手动维护时间）。扣分：成本效益未量化，未提供实际使用案例或性能数据。
证据显示：README 中的声明（如本地运行、确定性评分）与代码结构一致，但未提供独立验证。扣分：缺乏可追溯的测试结果，跨来源佐证不足，事实与推断未明确区分。
- 依赖版本未固定，存在供应链风险，建议锁定版本。
- 遥测默认开启，需用户主动禁用，注意隐私。
- 发布者未验证，来源归属不明确，使用前需自行评估。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Caliber 是一个 CLI 工具（npm 包 @rely-ai/caliber），解决 AI 代理上下文文件（如 CLAUDE.md、.cursor/rules/、AGENTS.md）随代码重构而过时的问题。它通过确定性评分（caliber score）审计现有配置，生成针对性的上下文文件、MCP 配置、技能（OpenSkills 格式）和钩子，并支持聊天式细化、会话学习和自动刷新。Caliber 支持多种 LLM 提供商（Anthropic、OpenAI、MiniMax、Vertex AI），但默认利用 Claude Code 或 Cursor 的现有订阅，无需额外 API 密钥。安装通过 npx 进行，首次引导后由代理协作完成配置生成。所有写操作先展示差异、备份并支持撤消，确保安全。
Caliber 提供两个主要命令：caliber bootstrap（安装代理技能，最快启动）和 caliber init（完整交互式向导）。caliber score 执行确定性审计，根据文件系统交叉引用检查配置，并输出分数和结构化修复数据。caliber refresh 分析 git 差异（已提交、暂存和未暂存），更新配置以反映代码变化。caliber learn 安装钩子，捕获 AI 会话事件，并将模式提炼到 CALIBER_LEARNINGS.md。caliber hooks 管理 git pre-commit 和会话结束钩子，自动刷新。caliber undo 和 caliber uninstall 提供完全逆转。它生成的文件包括 CLAUDE.md、CALIBER_LEARNINGS.md、.claude/skills/*/SKILL.md、.mcp.json、.cursor/rules/*.mdc、AGENTS.md、.github/copilot-instructions.md 等。
- 开发者在重构项目后，希望 CLAUDE.md 和 Cursor 规则自动更新，避免 AI 幻觉过时的路径。
- 团队希望统一跨平台（Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、GitHub Copilot）的代理配置，确保一致性。
- 用户想在审查前了解当前 AI 配置的质量，使用 caliber score --compare main 对比分支分数。
- 希望利用现有 Claude Code 或 Cursor 订阅生成配置，而不额外支付 API 费用的用户。
- 开发者希望在提交前自动刷新上下文文件，通过 pre-commit 钩子减少手动维护。
- 在 monorepo 或大型项目中，希望从父目录运行 caliber refresh 更新多个仓库的配置。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 确定性评分（无 LLM 调用）提供一致的、可审计的配置质量检查，并可对比 git 分支。
- 完全本地引导和评分，不发送代码；生成时使用你自己的 AI 订阅或 API 密钥。
- 自动备份、分数回归保护、完全撤销和干净卸载，确保安全且可逆。
- 支持多平台（Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、GitHub Copilot），统一团队配置。
- 自动 MCP 服务器发现和 OpenSkills 格式的技能，增强代理能力。
- 生成需要网络连接和第三方 API（除非使用 Claude Code 或 Cursor 订阅），并发送项目摘要给 LLM 提供商。
- 动态生成大量文件，可能增加仓库复杂性；需要安装 Node.js >= 20。
- Windows 支持有限制：建议使用 Git Bash，避免多个终端同时运行，部分钩子可能被跳过。
- 核心操作依赖特定代理环境（如 Claude Code 的 /setup-caliber），跨平台需额外配置。
- 评分标准可能偏向某些配置风格，可能不完全适用于所有项目结构。
如何安装或部署这个 Agent？
需要 Node.js >= 20。在项目根目录运行：npx @rely-ai/caliber bootstrap。无需 API 密钥（引导和评分完全本地）。或者，使用 caliber init 获得完整向导。对于生成，可配置 LLM 提供商：设置 ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY 或 MINIMAX_API_KEY，或使用 Claude Code 或 Cursor 的现有订阅。
如何使用这个 Agent？
运行 npx @rely-ai/caliber bootstrap。然后，在终端（而非 IDE 聊天窗口）启动 Claude Code 或 Cursor CLI 会话，键入 /setup-caliber。代理将分析你的代码库，生成配置，安装 hooks，并启用持续同步。如果不使用 Claude Code 或 Cursor，运行 caliber init 作为 CLI 向导。常见命令：caliber score 查看得分，caliber refresh 更新文档，caliber undo 撤销更改，caliber hooks --install 启用自动刷新钩子。所有写操作先显示差异并备份。