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whut09/Repo-to-Agent-Context

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Repo-to-Agent-Context

中文 | English

面向编程 Agent 的 Agent Harness Runtime 控制面。

Repo-to-Agent-Context is an Agent Harness Runtime Control Plane for coding agents.

它不替代 Codex / Claude Code / Cursor 写代码,而是负责任务上下文编译、编辑边界、执行轨迹、策略检查、影响分析、测试推荐和下一步 Loop 决策。核心主线是:

Context -> Agent -> Execution -> Trace -> Evaluation -> Context Update -> Loop

它不是简单 repo summarizer,也不只是 context pack tool。它的目标是给 Codex / Claude Code / Cursor 增加一个静态但可验证的工程控制面:更少乱读、更少乱改,改完知道怎么验证,并能根据 trace、policy、tests、diff 和 freshness 进入下一轮修复或收口。

Repo-to-Agent-Context 输出效果动画

通过 AI Agent 使用

这个项目的主要用户就是 AI 编程工具。你可以直接在 Codex、Claude Code、Cursor 或其他 Agent 里说:

使用 https://github.com/whut09/Repo-to-Agent-Context 对 xxx 项目生成 AGENTS.md 和 .agent-context 上下文包。
请先检查目标仓库结构,再按需安装或克隆该工具。
请强制启用 LLM 摘要:在目标仓库创建或更新 repo-context.local.yml,不要提交该文件,优先使用当前 AI 工具环境里可用的模型 API 配置,或我提供的 key/baseUrl/model;如果缺少配置,请先问我。
然后运行 repo-context build <目标仓库> --target codex --llm,再运行 repo-context validate <目标仓库>,最后说明生成了哪些文件,以及 LLM 摘要模式是否成功。

xxx 项目 换成本地路径、GitHub 仓库或当前工作区名称即可。真实 key 只写入 repo-context.local.yml,不要提交。

它解决什么问题?

AI 编程工具通常不是不会写代码,而是没吃对上下文:

  • 上下文丢失:不知道入口文件、模块边界、测试命令和架构约束。
  • 乱读文件:把整个仓库塞进上下文,token 浪费严重。
  • 乱改文件:没有编辑边界,不知道哪些路径是 generated、lockfile、migration、env。
  • 改完不会验证:不知道该跑哪些测试、typecheck、lint 或 diff impact。

Repo-to-Agent-Context 的目标是把"给 Agent 的仓库记忆"升级成可生成、可更新、可验证、可闭环控制的运行时系统。

30 秒怎么用?

npx repo-to-agent-context build .
repo-context plan "fix login timeout bug" .
repo-context pack "fix login timeout bug" .

本地源码运行:

npm install
npm run build
node dist/cli/index.js build .

常用闭环:

repo-context run "fix login timeout bug" . --type bugfix
repo-context delta . --base main
repo-context evolve . --base main
repo-context loop "fix login timeout bug" . --phase after-edit
repo-context trace add fix-login-timeout-bug . --action edit --files src/auth/session.ts --reason "timeout logic"
repo-context trace run fix-login-timeout-bug . --action run-test --command "npm test -- auth"
repo-context policy . --base main --trace fix-login-timeout-bug
repo-context tests . --diff --base main
repo-context impact . --base main
repo-context verify --diff .
repo-context freshness .
repo-context drift .

比 repo summarizer / RAG loader 多了什么?

  • ✅ task-aware context:按任务检索、图扩展、预算打包,而不是输出一堆摘要。
  • ✅ evidence-linked index:索引包含 analyzer、confidence、symbols、imports 和行级 evidence。
  • ✅ contracts:生成架构、模块边界、命令、测试、安全约束,并支持 validate-contracts
  • ✅ tests recommendation:根据文件和 diff 推荐最小测试/回归测试。
  • ✅ diff / impact / verify:面向改代码后的影响分析和验证报告。
  • ✅ loop controller:根据 freshness、diff、contracts、tests、impact 决定下一步是重建上下文、补测试、修 contract 还是进入 review。
  • ✅ execution trace:结构化记录 Agent 的编辑、测试、验证和最终状态,并区分 manual / command / CI evidence。
  • ✅ policy engine:对 diff、contracts、freshness、trace 进行运行时护栏检查,拦截禁改行为、提示风险并强制测试/验证证据;trace run 捕获 exit code、输出哈希和 working tree hash,可信度高于手动声明。
  • ✅ context delta:从 git diff 推导需要更新的上下文产物、受影响图节点和 Agent 必须重读的文件;evolve 当前是 cache-aware full refresh,selective output writes 仍在计划中。
  • 🧪 MCP runtime tools:stdio MCP server 已暴露 build / plan / pack / retrieve / tests / impact / verify 以及 start_loop / step / evaluate / repair / finalize 等工具;真实客户端集成仍需逐个验证。
  • 🧪 benchmark:Loop Behavior Benchmark,对比 no-context / AGENTS.md / context pack / loop-enabled harness 下的错改、测试失败、步骤、token 和 repair loops。
  • 🧪 hybrid retrieve:统一 static / ripgrep 检索协议,为 RAG、MCP、编辑器扩展留接口。
  • 🚧 real agent benchmark:计划接入真实 Codex / Claude Code 运行数据。

当前状态

能力 状态
build / AGENTS.md / .agent-context ✅ implemented
minimal AGENTS.md + manual/generated 分层 ✅ implemented
TypeScript Compiler API analyzer ✅ implemented
Python AST / optional Tree-sitter analyzer ✅ implemented
token savings estimated + actual output tokens ✅ implemented
readiness 分维度评分和硬上限 ✅ implemented
task plan / pack / run ✅ implemented
loop controller ✅ implemented
execution trace ✅ implemented
policy engine ✅ implemented
context delta analysis ✅ implemented
evolve cache-aware full refresh ✅ implemented
evolve selective output writes 🚧 planned
tests / impact / verify ✅ implemented
freshness / drift / manifest ✅ implemented
contracts validation ✅ implemented
MCP server scaffold ✅ implemented
MCP tools: build / plan / pack / retrieve ✅ implemented
Agent Native Runtime loop tools 🧪 experimental
benchmark harness 🧪 experimental
hybrid retrieve / RAG export 🧪 experimental
Claude / Cursor / Codex real integration 🚧 planned
direct LightRAG server sync 🚧 planned
VS Code / Cursor extension 🚧 planned

输出内容

AGENTS.md
AGENTS.manual.md
.agent-context/
 AGENTS.generated.md
 manifest.json
 repo-summary.md
 key-files.md
 module-map.md
 dependency-graph.md
 readiness.md
 token-savings.md
 contracts/
 tasks/
 runs/
 loops/
 traces/
 delta/
 rag/
 evidence/
 index/
 graphs/

根目录 AGENTS.md 默认保持很短,只放必须遵守的操作约束和深层上下文索引。更长的模块图、依赖图、readiness、token 报告、证据索引和任务包都放在 .agent-context/

AGENTS.md 会被自动读取吗?

取决于编程 Agent 客户端,而不是大模型本身。

  • Codex:会读取 AGENTS.md
  • Claude Code:默认读取 CLAUDE.md;可以创建 CLAUDE.md 并写入 @AGENTS.md 来复用。
  • Cursor:可把 AGENTS.md 放在项目根目录作为项目规则;复杂规则建议使用 .cursor/rules
  • 其他工具:支持情况不同;不支持自动加载时,把 AGENTS.md 手动附到 prompt 里。

详细说明见 docs/agents-md.zh-CN.md

核心命令

repo-context build [repo]
repo-context plan "<task>" [repo]
repo-context pack "<task>" [repo]
repo-context run "<task>" [repo]
repo-context delta [repo] --base main
repo-context evolve [repo] --base main
repo-context loop "<task>" [repo] --phase after-edit
repo-context trace start "<task>" [repo] --agent codex
repo-context trace add <trace-id> [repo] --action edit --files src/auth/session.ts
repo-context trace run <trace-id> [repo] --action run-test --command "npm test -- auth"
repo-context policy [repo] --base main --trace <trace-id>
repo-context tests [repo] --diff --base main
repo-context impact [repo] --base main
repo-context verify --diff [repo]
repo-context validate [repo]
repo-context validate-contracts [repo]
repo-context freshness [repo]
repo-context drift [repo]
repo-context benchmark [benchmarkDir] --top-k 8
repo-context retrieve "<task>" [repo] --provider hybrid
repo-context-mcp

MCP / Agent Native Runtime

repo-context-mcp 当前提供 stdio MCP server 和一组工具定义。它已经可以被支持 MCP 的客户端或自研 Agent 接入;Claude Code、Cursor、Codex CLI、LibreChat、OpenHands 等端到端集成仍按客户端逐个验证。

repo_context_start_loop
repo_context_step
repo_context_evaluate
repo_context_repair
repo_context_finalize

实验性 runtime loop 工具包括:start_loop 生成任务运行目录和 trace,step 记录编辑/测试/验证动作,evaluate 汇总 delta、loop、policy、verify 信号,repair 产出修复动作,finalize 在测试和 contract 证据齐全后收口。

LLM 摘要配置

默认离线可用;需要 LLM 摘要时,本地创建 repo-context.local.yml:

llm:
 enabled: true
 provider: openai-compatible
 baseUrl: xx
 apiKey: xx
 model: xx

提交到仓库的配置只保留 xx 占位符。真实 key、URL、model 只放本地文件。

repo-context build . --llm

文档

开发

npm run check
npm run lint
npm run format:check
npm test
npm run benchmark
npm run build
npm run pack:dry-run

About

# Repo-to-Agent-Context 面向 AI 编程 Agent 的 Context Harness:将代码仓库转化为可读、可检索、可更新、可验证的任务级上下文资产,帮助 Codex / Claude Code / Cursor 减少 token 浪费、上下文丢失、误改与回归风险。 它不是另一个代码生成 Agent,而是 Agent Harness Engineering 基础设施:围绕"任务计划、上下文打包、编辑边界、影响分析、测试推荐、验证报告、上下文更新"构建 Loop Engineering 闭环,让编码 Agent 在复杂仓库中更少瞎猜、更少乱改、改完知道如何验证。

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