AIWG
为你在用的 AI 编程工具提供可复用的项目上下文、专家代理与结构化工作流，让决策在会话之间持续沉淀。
- 源仓库
- jmagly/aiwg
- Star 数
- ★ 225
- 最近更新
- 今天
- License
- MIT
- 主语言
- TypeScript
- FA 评分
- 证据不足
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台Codex · Claude CodeClaude API（不支持）
- 费用
- 软件免费，模型调用费用自付
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- 工程团队启动多周或数月的新功能项目，需要架构、安全、测试等多视角评审和阶段门审批。
- 不适合
- 只需要一次性小任务、不需要保存上下文或评审的用户
- 不愿维护 .aiwg/ 项目产物、希望零配置开箱即用的团队
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
AIWG（AI Working Group）是一个用于 AI 增强软件开发的认知架构框架，将代理、技能、规则、模板与工作流工具打包成可在 15 个已命名 AI 平台上部署的统一来源。它的部署层通过 aiwg use 把 Markdown/YAML 源文件复制到各平台读取的原生路径，而项目产出则持久保存到 .aiwg/ 工件目录，跨越会话复用。核心组件包括语义记忆（.aiwg/）、多代理评审与综合、Ralph 自纠错循环、双向可追溯性、基于 Cooper Stage-Gate 的阶段门规划，以及可控的语音风格生成。它提供九个领域框架（如 SDLC Complete、Forensics Complete、Research Complete）和数十个可选插件（如 Agent Loop、Compound Memory、Dataset Intelligence）。它不是模型也不替代订阅，部署的核心产物是平台原生可读的纯文本文件，可选的编排与运行时组件需另行启用。
安装后，aiwg use all --provider <provider> 一次性将内核技能、专家代理（如 Security Auditor、Test Architect）、规则、模板复制到平台原生目录（如 .claude/skills/、.codex/agents/），构建工件索引，并在项目根目录生成 AIWG.md / AGENTS.md，最后自校验并报告是否需要重载。日常使用时用自然语言描述目标（例如“评审这个设计的安全风险”），助手通过能力图检索并加载对应技能执行；工作流遵循 Primary Author → 并行评审 → Synthesizer → 人工审批门 → 归档的模式。工作产物（需求、架构决策、测试策略、部署计划）保存在 .aiwg/ 中，通过 @-mentions 互相关联，代码中可用 @implements 注解建立文档-代码-测试的双向追溯。可选的 Ralph 循环执行“执行-验证-根因分析-调整策略-重试”的有界迭代，aiwg doctor 用于诊断部署健康状态。
- 工程团队启动多周或数月的新功能项目，需要架构、安全、测试等多视角评审和阶段门审批。
- 遗留系统迁移需要分阶段回滚策略和跨会话保存的架构决策记录。
- 安全或合规敏感领域（医疗、金融、航空）需要审计线索和可追溯的需求-代码-测试链条。
- 事件响应团队需要取证工作流：证据保全、日志分析、持久化排查、时间线构建与 IOC 提取。
- 营销或研究团队需要可复用的简报、来源记录、引用核查和跨会话的内容沉淀。
- 个人开发者希望在现有 Claude Code / Codex / Cursor 会话中获得结构化评审而不更换工具。
如何安装或部署这个 Agent？
前置条件：Node.js >= 20.0.0（新装建议 Node 24）和一个受支持的 AI 平台。标准安装：npm i -g aiwg，然后 cd /path/to/your/project && aiwg use all --provider claude（将 claude 替换为实际平台名，如 codex、copilot、cursor、warp、factory、opencode、devin 等）。也可安装仅从发布主机获取签名版本资源的轻量可执行文件：npm i -g @aiwg/cli。可选安装 AIWG Cockpit 与 Agentic Sandbox（自托管 Docker 或 KVM/libvirt 执行器）：按 https://aiwg.io/agentic-sandbox/setup.aiwg.yaml 的提示词引导安装。macOS 上若 npm 报 EACCES，请参阅 macOS 安装指南，避免用 sudo 全局安装。
如何使用这个 Agent？
部署后直接在 AI 工具中用自然语言下指令，例如：“Set up the SDLC framework for this project and my AI tool.”或“Review this design for security risks.”助手会自动发现并加载对应技能。可按需部署单个框架：aiwg use sdlc --provider claude、aiwg use forensics --provider claude、aiwg use research --provider claude 等。维护命令：aiwg refresh 刷新上下文，aiwg doctor 诊断健康状态，npx aiwg doctor 无需调整 PATH。项目级扩展直接写在 .aiwg/{extensions,addons,frameworks}/<name>/ 下，由 aiwg use 自动发现，无需 fork。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 一套源文件部署到 15 个具名平台加一个通用适配器，避免为每个 AI 工具重复维护指令。
.aiwg/工件记忆加双向追溯（Doc↔Code↔Tests）让跨会话的决策和评审结论可查阅、可审计。- 规模罕见：仅 SDLC Complete 就有 100 个代理、116 个技能、217 个模板、39 条规则，且覆盖取证、营销、研究、运维、安全工程等九个领域。
- 项目的自定义扩展以字节一致的形式存放在
.aiwg/extensions/等目录，可零重写地向上游提升。
- 需要 Node.js >= 20 和已订阅的 AI 平台，本身不替代任何模型或订阅；大多数工作流运行在项目工件而非独立运行时上。
- 安装面较复杂：存在 project/user/global 三种作用域、可选原生特性、macOS EACCES、PATH 问题等多种文档记录的故障路径。
- README 明确声明：代理角色定义不是独立模型，规则文件不等于约束被执行；多评审者仍可能共享同一错误，收益依赖工件持续维护。
- 完整生命周期对小任务过重，额外上下文、评审者与验证步骤会增加模型调用与人工成本。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AIWG 当前 | 证据不足 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 225 | 今天 | TypeScript | Codex · Claude Code |
| Loop Library: 可复用 AI Agent 工作流库 | 61 · 存在缺口 | Agent 插件 / 技能免费 | ★ 3.2k | 3 个月前 | JavaScript | Codex · Claude Code |
| CoCo Super Intelligence | 69 · 存在缺口 | Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 | ★ 785 | 1 天前 | Python | Codex · Claude Code |
| OSpec | 50 · 缺口较多 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 391 | 2 个月前 | JavaScript | Codex · Claude Code |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
- 源码中未见：最小权限约束只授予完成任务所需的权限：用专用账号或只读令牌，并限定可访问的目录和仓库。
- 源码中未见：执行前用户确认开启或自行加上执行前确认；先在沙箱或测试环境跑通，确认行为后再接入真实数据。
- 源码中未见：数据流向说明运行时观察它连接了哪些外部服务（代理或防火墙日志）；弄清数据去向之前不要输入敏感数据。
- 源码中未见：敏感信息处理使用专用、低权限、可随时吊销的 API 密钥，不要复用生产凭据，也不要让密钥出现在日志里。
- 源码中未见：依赖安全审查安装前固定版本并做一次依赖扫描（如 npm audit、pip-audit）；优先放在容器里运行。
- 源码中未见：外部影响披露先弄清它会写入、发送或修改哪些外部系统，用测试账号或测试仓库验证后再接入正式环境。
- 源码中未见：回滚或恢复路径运行前先备份，或在 git 分支、快照上操作，确保改动可以撤销。
- 源码中未见：来源归属可核验从官方仓库或包源安装，核对发布者和仓库地址，避免同名仿冒包。
- 本次评审未提供任何源文件，结果不构成对该仓库质量或安全性的任何肯定或否定判断。
- 如需有效评估，请提供固定修订版下的 README、LICENSE、package.、工作流及代表性代理/工作流文件。
最近版本
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发布说明摘录
AIWG 2026.10.5 - Session catalog rebuild fixes AIWG 2026.10.5 fixes four problems found while rebuilding session catalogs. Rebuilds now keep history whose source files are gone, discovery uses the providers configured for the workspace, redaction catches credential values written on the line after their key, and aiwg index refresh recovers from a preparation worker that runs out of memory. Rebuild a catalog without losing history A fresh rebuild used to import only sources still on disk, so sessions whose provider files had been pruned disappeared. Pass the previous catalog with …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
AIWG 2026.10.4 - Inspectable rules and decision-offload visibility AIWG 2026.10.4 makes it easier to inspect the rules that apply to a workspace, see whether bounded decision offload is configured and being used, and preserve that guidance as provider context is regenerated or compacted. It also adds direct signed-tag publication and optional qualification tools, improves deployment performance, and reduces session-import memory use. Inspect the rules for your workspace The scoped rule inventory lists provenance, activation, and fetch paths. You can …在 GitHub 查看 ↗ -
v2026.10.3 v2026.10.3 - Direct worker orchestration, safer automation, and security hardening
发布说明摘录
AIWG 2026.10.3 - Direct worker orchestration, safer automation, and security hardening AIWG 2026.10.3 brings a substantial direct-worker orchestration foundation: model and CLI selection, isolated execution, health reporting, verification, and provider-specific headless profiles. It also improves MCP configuration, unattended CLI workflows, decision visibility, session collection, memory, and deployment diagnostics, alongside a broad CodeQL security sweep. > About the version number: v2026.10.2 was tagged but never published, …在 GitHub 查看 ↗