AI开发工具包

⚠️ 阿尔法测试阶段：此工具包目前处于预测试阶段。如果您正在测试此版本，请 禁用除17个推荐工具之外的所有工具 以确保在我们的主动测试阶段达到最佳性能，从而减少工具数量。有关更多详细信息，请参阅安装部分。

一个功能强大、可扩展的工具包，通过持久上下文、文件系统访问、开发工具和人工智能优化的任务管理，极大地增强了Claude的能力。

📑 快速导航

概述
人工智能辅助开发
建筑
特性
截图
安装
如何使用AI开发工具包
Claude的技术实现（可折叠）
故障排除（可折叠）
文档（可折叠）
路线图（可折叠）
许可证
致谢

🌟 概述

AI Dev Toolkit将Claude从对话助理提升为全面的开发合作伙伴。该工具包在您的项目和Claude之间创建了一个双向桥梁，使其能够：

了解你的代码库 通过跨越对话的持久上下文
访问和修改您的文件系统 具有适当的权限
跟踪和管理开发任务 具有复杂的上下文感知能力
在代码和工具之间导航 具有统一的上下文感知
减轻复杂的认知任务 专门的AI迷你图书馆员
异步处理长时间运行的操作 使用TaskBoard系统
分析代码库安全性 具有专业级别的漏洞评估
创建无缝的开发工作流程 在克劳德的界面内

有了这个工具包，Claude成为了一个真正的开发合作伙伴——记住你的项目结构，理解组件关系，将代码连接到相关工具，跟踪任务，并协助开发活动。

所有这些都是自动发生的——只需初始化一次，系统就会处理幕后的一切，随着代码库的发展不断更新对代码库的理解。 您不需要手动调用任何函数或理解内部实现——Claude会为您处理所有这些。

🤖 人工智能辅助开发

该工具包是在Claude的协助下开发的，展示了人类与人工智能协作在创建开发工具方面的力量。该项目本身就是通过专业扩展增强人工智能能力的一个例子。

本项目中使用的关键人工智能辅助开发技术：

迭代设计：通过人机对话优化架构和界面
上下文感知编码：使用AI库来维护项目上下文
专业人工智能代理：处理特定认知任务的迷你图书馆员
任务分解：将复杂问题分解为可管理的块
知识集成：将领域专业知识与人工智能能力相结合

🔌 建筑

AI开发工具包使用围绕模型上下文协议（MCP）构建的模块化架构与Claude集成：

Claude桌面架构

┌───────────────────┐      ┌───────────────┐      ┌───────────┐
│                   │      │               │      │           │
│   Claude Desktop  │◄────►│   AI Librarian│◄────►│Your Project│
│                   │      │     Server    │      │  Filesystem│
└───────────────────┘      └───────────────┘      └───────────┘
                                  ▲
                                  │
                                  ▼
                        ┌─────────────────────┐
                        │                     │
                        │  Unified Context System│
                        │                     │
                        └─────────────────────┘
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                                  ▼
                  ┌────────────────┐     ┌────────────────┐
                  │                │     │                │
                  │ AI Librarian   │◄───►│  Tool Reference│
                  │ Persistent     │     │  System        │
                  │ Context        │     │                │
                  └────────────────┘     └────────────────┘

Claude代码架构

┌───────────────────┐      ┌───────────────┐      ┌───────────┐
│                   │      │ Built-in Tools│      │           │
│   Claude Code     │◄────►│ + AI Librarian│◄────►│Your Project│
│                   │      │   Components  │      │  Filesystem│
└───────────────────┘      └───────────────┘      └───────────┘
                                  ▲
                                  │
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                        ┌─────────────────────┐
                        │                     │
                        │ .ai_reference/      │
                        │ Mini-Librarians     │
                        └─────────────────────┘
                                  ▲
                                  │
                                  ▼
                  ┌────────────────┐     ┌────────────────┐
                  │                │     │                │
                  │ AI Librarian   │◄───►│  Tool Reference│
                  │ Persistent     │     │  System        │
                  │ Context        │     │                │
                  └────────────────┘     └────────────────┘

AI Librarian组件在Claude和您的项目之间提供了无缝的接口。统一上下文系统自动将AI库管理员的代码理解与工具参考系统连接起来，实现了组件和工具之间的智能导航，而无需任何手动配置。

Claude Code可以通过其文件系统工具直接访问迷你图书馆员，而Claude Desktop需要MCP服务器访问这些组件。

🚀 特性

注： GUI组件目前正在开发中。Claude Desktop功能处于测试前阶段，而Claude Code功能的实现更为精简。每个组件都标明了特征稳定性。

🧠 AI Librarian Server

集成架构：所有功能整合在一个AI图书管理员服务器中 *（稳定版：代码版，预测试版：桌面版）*
简化设置：一步安装到克劳德桌面/代码 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*
优化性能：减少开销，加快响应时间 *（稳定）*
完全符合MCP：完全实施模型上下文协议标准 *（稳定：桌面）*
工具索引集成：AI优化的工具选择和使用指南 *（稳定）*

📚 AI Librarian

代码理解：全面的代码库索引和组件跟踪 *（稳定）*
持久上下文：代码结构意识在对话中持续存在 *（稳定）*
组件关系分析：自动检测依赖关系和关系 *（稳定）*
文档生成：提取文档字符串并创建文档 *（稳定）*
实时更新：自动监控项目更改以保持最新状态 *（稳定）*
迷你图书馆员：通过将大型代码库分解为专门的知识单元来处理它们 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*

🔄 Unified Context System

自动集成：无需手动设置-只需初始化，一切正常 *（稳定）*
代码工具桥接：智能地将代码组件连接到相关工具 *（稳定）*
双向参考：从组件导航到工具，反之亦然 *（稳定）*
情境感知：了解哪些工具对特定代码最有用 *（稳定）*
后台维护：随着代码的发展，不断更新交叉引用 *（稳定）*

🔍 Enhanced Code Analysis

参考文献检索：查找整个代码库中对组件的所有引用 *（稳定）*
模式检测：识别常见模式和反模式 *（稳定）*
文件概述：使用指标对文件结构进行全面分析 *（稳定）*
组件详情：丰富的组件信息，包括示例和文档 *（稳定）*
使用环境：了解组件在整个项目中的使用方式 *（稳定）*
大型代码库支持：通过迷你图书馆员高效处理多模块项目 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*

💾 File System Integration

安全项目访问：对开发文件的受控访问 *（稳定）*
目录导航：直观的目录导航和探索 *（稳定）*
代码操作：通过适当的错误处理读取、写入和修改代码 *（稳定）*
增强的编辑文件：通过更好的错误处理和预览改进了文件编辑 *（稳定）*
编辑书签：为复杂的代码段编辑创建、编辑和应用书签 *（稳定）*
书签管理：列出、检索和更新书签以进行多部分编辑 *（稳定）*
文件操作：全面的文件管理功能 *（稳定）*
搜索和索引：使用强大的搜索工具查找文件和内容 *（稳定）*
Git仓库跟踪：分析和跟踪git存储库及其历史 *（稳定）*

⚙️ TaskBoard System

异步处理：在后台执行长时间运行的操作 *（稳定）*
优先任务队列：通过自动超时按优先级管理操作 *（稳定）*
背景工作者：用于并行任务执行的工作线程池 *（稳定）*
任务持久性：操作在服务器重启后自动恢复 *（稳定）*
思考工具：对复杂问题的深入分析推理能力 *（稳定）*
进度跟踪：监控任务状态、结果和执行指标 *（稳定）*
跨组件集成：跨所有子系统的统一任务处理 *（稳定）*

📋 Task Management System

持续追踪：任务在对话中持续存在 *（稳定）*
多级任务结构：支持任务、子任务和依赖关系 *（稳定）*
优先级和状态跟踪：按重要性和完成状态组织工作 *（稳定）*
代码上下文链接：将任务与特定代码组件相关联 *（稳定）*
自动任务推理：从对话中提取潜在任务 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*

🔒 Security Analysis

脆弱性评估：对代码库进行专业级别的安全分析 *（稳定）*
基于模式的扫描：检测常见安全漏洞 *（稳定）*
基于AST的分析：针对安全问题的复杂代码分析 *（稳定）*
严重性分类：按关键性分类的问题（对信息至关重要） *（稳定）*
标准化报告：CWE ID和详细的漏洞描述 *（稳定）*
AI工具包特定模式：AI开发工具包组件的自定义规则 *（稳定）*
与卫生检查集成：综合代码质量和安全评估 *（稳定）*
独立安全工具：可以单独使用 security_analyze() 函数 *（稳定）*

🔧 Tool Index System

简单、稳健的实施：单通道索引，无子流程，提高了可靠性和性能 *（稳定）*
AI优化工具配置文件：帮助Claude选择正确工具的详细元数据 *（稳定）*
异步工具索引：通过TaskBoard集成对工具索引进行后台处理 *（稳定）*
双向参考：代码组件和适用工具之间的交叉引用 *（稳定）*
组件工具映射：自动映射哪些工具适用于特定组件 *（稳定）*
直接功能发现：扫描常用位置以查找工具功能，并直接导入/分析它们 *（稳定）*
简化输出格式：扁平的参考目录式组织，便于导航 *（稳定）*
元数据提取：使用Python的自省功能获取准确的工具信息 *（稳定）*

🤖 AI Mini-Librarians

AI迷你图书馆员：处理特定分析任务的专业人工智能代理 *（稳定）*
异步处理：复杂操作的后台任务处理 *（稳定）*
任务队列管理：具有超时处理的优先任务执行 *（稳定）*
弹性操作：从故障和超时中自动恢复 *（稳定）*
AI优化速记：压缩格式，用于高效的AI到AI通信 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*
高级上下文感知：丰富的上下文信息将任务与代码联系起来 *（稳定）*
分布式知识系统：情报分布在各专门机构 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*

🤔 Think Tool

结构化反射：克劳德推理复杂问题的草稿 *（稳定）*
需求验证：检查是否收集了所有必需的信息 *（稳定）*
规则合规性检查：验证计划的行动是否符合政策 *（稳定）*
详细规划：将复杂任务分解为可管理的步骤 *（稳定）*
结果分析：处理和验证其他工具的结果 *（稳定）*
明确分离：将内部思维过程与用户对话分开 *（稳定）*
决策支持：比较方法并选择最佳选项 *（稳定）*

🔌 MCP Extensions

MCP提示：用于常见任务的预定义对话模板 *（稳定）*

- analyze-codebase：综合项目分析 - debug-issue：调试辅助工作流程 - refactor-code：代码重构指南 - add-feature：功能实现工作流程

动态资源：通过MCP资源访问项目元数据 *（测试版）*

- librarian://projects/*：项目元数据和AI图书馆员数据 - librarian://bookmarks/*：编辑书签信息 - librarian://diagnostics/*：诊断信息

提示工具：用于复杂任务的动态制导生成器 *（稳定）*

- get_debugging_guide：上下文感知调试帮助 - get_refactoring_guide：特定类型的重构策略 - get_feature_implementation_guide：功能开发工作流程 - get_analysis_guide：代码库分析方法

🛡️ Robustness Features

自动检索：长时间运行的操作失败时会自动重试 *（稳定）*
超时处理：巧妙地处理具有可配置限制的超时 *（稳定）*
队列管理：在开始新操作之前清除过时的请求 *（稳定）*
绩效追踪：测量并记录执行时间以进行优化 *（稳定）*
错误恢复：强大的错误处理和详细的诊断 *（稳定）*
大型代码库处理：通过分段高效处理大型存储库 *（稳定版：代码版，Beta版：桌面版）*

🖼️ 截图

🛠️ 安装

注： GUI组件目前正在开发中。命令行和基于代码的交互功能齐全，而用于目录选择和配置的图形界面处于测试阶段。

⚠️ 对Alpha/Pre-Beta测试人员很重要：在此测试阶段，请配置Claude Desktop以使用 仅推荐17种工具 以获得最佳性能。这是我们持续努力简化和优化工具数量的一部分。您可以在Claude Desktop设置中或通过GUI配置工具禁用其他工具。

先决条件

Python 3.8或更高版本
克劳德桌面（最新版本）或克劳德代码
Git

选项1：为Claude Desktop安装AI图书管理员服务器（推荐）

# Clone the repository
git clone https://github.com/isekaizen/ai-dev-toolkit.git
cd ai-dev-toolkit

# Install dependencies (IMPORTANT: includes MCP package required for Claude Desktop)
pip install -r requirements.txt

# Alternative: Install MCP specifically if above command fails
pip install mcp[cli]

# Install to Claude Desktop
python development/install_to_claude.py

重要： MCP（模型上下文协议）包是 必需的 用于Claude Desktop集成。没有它，服务器将在有限功能模式下运行，与Claude Desktop没有连接。看 MCP_安装.md 了解详情。

选项2：使用Claude代码安装（最新）

# Using Claude Code's terminal:

# Get the installer script
wget https://raw.githubusercontent.com/isekaizen/ai-dev-toolkit/main/scripts/install_for_claude_code.py
# Or with curl:
# curl -O https://raw.githubusercontent.com/isekaizen/ai-dev-toolkit/main/scripts/install_for_claude_code.py

# Run the installer
python install_for_claude_code.py

# Follow the prompts to complete installation

Claude Code安装程序将：

从GitHub克隆存储库
安装必要的依赖项
为您的项目目录配置工具包
设置CLAUDE.md以改进CLAUDE代码交互
为GUI创建桌面快捷方式（如果tkinter可用）
安装Claude Code适配器以优化性能

WSL用户（Linux的Windows子系统）

如果你在WSL中使用Claude Code，有一些特殊的注意事项：

# First ensure Python and pip are properly installed in your WSL environment
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

# Navigate to your Windows project directory (typically mounted under /mnt/)
cd /mnt/c/Users/YourUsername/YourProjects
# or
cd /mnt/d/Projects

# Get the installer
wget https://raw.githubusercontent.com/isekaizen/ai-dev-toolkit/main/scripts/install_for_claude_code.py

# Run the installer with your Windows project paths
# Make sure to specify the installation directory and allowed directories explicitly
python3 install_for_claude_code.py --install-dir "/mnt/d/YourProjects/ai-dev-toolkit" --allowed-dirs "/mnt/d/YourProjects" "/mnt/c/Users/YourUsername/OtherProjects"

WSL重要注意事项：

WSL用户应确保在其Linux环境中正确安装Python 3.8+和pip
您的项目可能位于安装在/mnt/c/、/mnt/d/等位置的Windows驱动器上。
对于Windows驱动器，始终使用带有/mnt/前缀的绝对路径
如果您看到与pip相关的错误，请尝试使用手动安装依赖项 pip3 install -r requirements.txt
对于WSL用户，索引器在存储在Linux文件系统（未装载的Windows驱动器）上的项目上效果最佳

🚀 安装后入门安装完成后，AI Dev Toolkit将自动增强Claude的功能。您不需要执行任何其他命令，只需开始与Claude讨论您的项目即可！

选项3：使用开发启动器（适用于贡献者）

# This option is primarily for toolkit contributors and developers
# It launches the toolkit in development mode with debugging enabled
python development/launch.py

📊 如何使用AI开发工具包

安装后，AI Dev Toolkit将在后台自动运行。Claude为您处理所有技术实现细节！

入门指南

只需与Claude开始对话，并询问您的代码库。以下是一些你可以要求克劳德做的事情的例子：

“帮助我理解项目的结构”
“查找登录功能的所有实现”
“创建重构身份验证系统的任务”
“分析我的代码库的安全性”
“帮助我调试此错误消息”
“检查此文件的git历史记录”

该工具包旨在增强Claude的能力，而不需要您学习或执行任何Python代码。

📝 Claude的技术实现

🔧 Click here to see how Claude uses these tools internally

重要提示：以下所有代码示例都演示了Claude如何在内部使用这些工具。这些不是你需要执行的命令——克劳德会自动处理一切！

优化工具使用以避免超时

为了确保最佳性能并防止超时，Claude遵循以下分层工具选择指南：

分层工具选择

Claude按以下顺序对工具进行优先级排序：

组件注册表优先：检查 .ai_reference/component_registry.json 在文件系统操作之前
脚本索引秒：使用 .ai_reference/script_index.json 查找特定文件
上次直接文件操作：只有在索引数据不可用时才作为最后手段

# PREFERRED: Query component registry directly (fastest)
registry_path = f"{project_path}/.ai_reference/component_registry.json"
with open(registry_path, 'r') as f:
    registry = json.load(f)
component = registry["components"].get(component_name)

# If found, do targeted file reading
if component:
    file_path = component["primary_file"]
    # Now read just this specific file

用于代码搜索

# PREFERRED: Use script index to identify exact files to check
index_path = f"{project_path}/.ai_reference/script_index.json"
with open(index_path, 'r') as f:
    script_index = json.load(f)

# Find files containing target class/function
matches = []
for file_path, info in script_index["files"].items():
    if target_name in info["classes"] or target_name in info["functions"]:
        matches.append(file_path)
        
# Read only those specific files

适用于长期运行

# Use TaskBoard for operations that might time out
task_id = submit_background_task(
    task_type="search",
    target_path=project_path,
    pattern=search_pattern
)
# Check status and get results when ready
task_result = get_task_result(task_id)

人工智能图书馆员和统一上下文

当你要求Claude理解、分析或导航你的代码库时，它在幕后使用了这些函数：

# Initialize AI Librarian for a project
# This one command sets up everything - AI Librarian, Unified Context, and Tool References
initialize_enhanced_librarian("path/to/your/project")

# Search for code implementations
find_implementation("path/to/your/project", "login function")

# Query components
query_component("path/to/your/project", "MyClass")

# Find tools related to a specific component
find_related_tools("path/to/your/project", "AuthenticationManager")

# Find components related to a specific tool
find_related_components("path/to/your/project", "edit_file")

# Get a unified view of your project
get_unified_context("path/to/your/project")

大型代码库支持

对于较大的代码库，Claude使用迷你图书馆员提供高效的导航和理解：

# Access mini-librarians directly (Claude Code)
read_file(".ai_reference/scripts/___aitoolkit_librarian_ai_dev_toolkit_py.json")

# Get component information from mini-librarians
get_component_details("path/to/project", "ComponentName") 

# Search across mini-librarians
search_mini_librarians("path/to/project", "function_name")

任务管理

当你让Claude跟踪任务时，它会在内部使用这些函数：

# Add a task
add_todo("path/to/project", "Implement login feature", priority="high")

# List tasks
list_todos("path/to/project")

# Update task status
update_todo_status("path/to/project", "todo-123", "completed")

高级AI任务管理

对于更复杂的任务跟踪，Claude使用了以下高级功能：

# Create an AI-optimized task
add_ai_task("path/to/project", "Authentication system refactoring", "Improve security and performance", "refactor", 2)

# List AI tasks
list_ai_tasks("path/to/project", status="active", priority=1)

# Add detailed code context to a task
add_task_context(task_id, "code_snippet", "Task relates to authentication system")

思考工具

在处理复杂的推理任务时，Claude将Think Tool用作私人草稿：

# Use the think tool as a scratchpad for reflection
think("""
User wants to implement a new authentication feature.
- Required information:
  * User roles and permissions structure
  * Current authentication flow
  * Security requirements
- Implementation approach options:
  * Extend existing AuthManager
  * Create new specialized AuthProvider
  * Use third-party authentication library
- Considerations:
  * Performance impact
  * Security implications
  * Maintenance complexity
- Decision:
  * Extending existing AuthManager seems most appropriate
  * Need to add role validation logic
  * Will require unit tests for new functionality
""")

# For deeper, time-consuming analysis, use deep_analysis from the TaskBoard system
task_id = deep_analysis(project_path, "I need to understand how the authentication system works and its dependencies")
get_task_status(project_path, task_id)
get_task_result(project_path, task_id)

文件系统操作

Claude使用这些函数来处理您的项目文件：

# Read a file
read_file("path/to/your/file.py")

# Write to a file
write_file("path/to/your/file.py", "file content")

# Edit bookmarks for complex code changes
bookmark_id = create_edit_bookmark("path/to/project", "path/to/file.py", 10, 25)
update_bookmark("path/to/project", bookmark_id, "new content for lines 10-25")
apply_bookmark("path/to/project", bookmark_id)

# List directory contents
list_directory("path/to/your/directory")

# Search for files
search_files("path/to/your/project", "pattern")

# Git repository tracking
git_info = get_git_info("path/to/your/project")
update_git_history("path/to/your/project", ".git_history")

# Project upgrading and analysis
from aitoolkit.utils.upgrade_manager import UpgradeManager

# Check if a project needs an upgrade
needs_upgrade, current, latest = UpgradeManager.needs_upgrade("path/to/project")

# Analyze a project structure and get recommendations
analysis = UpgradeManager.analyze_project("path/to/project")
recommendations = analysis["recommendations"]["recommendations"]

# Upgrade a project to the latest version
results = UpgradeManager.upgrade("path/to/project", backup=True)

# Or use the command-line tool
# python scripts/upgrade_ai_toolkit.py --analyze /path/to/project
# python scripts/upgrade_ai_toolkit.py /path/to/project

克劳德代码与桌面功能

Claude Code可以通过迷你图书馆员和适配器模式模拟工具包功能：

功能	克劳德代码	克劳德桌面
文件操作	本地工具+通过适配器模拟的工具包	具有直接工具包访问权限的MCP服务器
小型图书馆	直接JSON访问和解释	服务器API访问
任务管理	通过适配器模式模拟	直接函数调用
GUI配置	命令行安装程序	可视化界面（测试版）
大型代码库处理	带有迷你库管理员指导的本地工具	基于服务器的处理（测试版）
安装	一个命令直接安装	需要桌面配置
Toolkit函数	通过中的适配器模式进行模拟 `.ai_reference`	直接函数调用

Claude代码适配器模式

Claude Code通过存储在 .ai_reference 目录：

# Example: Instead of direct toolkit call like:
result = create_edit_bookmark("path/to/project", "path/to/file.py", 10, 25)

# Claude Code reads the adapter pattern and executes:
file_content = read_file("path/to/file.py")
content_to_edit = file_content.splitlines()[10:25]
# Store in memory for later application
session_bookmarks["bookmark1"] = {"file": "path/to/file.py", "start": 10, "end": 25, "content": content_to_edit}

证券分析

对于安全分析任务，Claude在内部使用这些函数：

# Run a comprehensive security analysis on your project
security_report = security_analyze("path/to/your/project")

# Enhanced sanity check with security analysis included
check_report = enhanced_sanity_check("path/to/your/project", include_security=True)

优化性能和处理超时

Claude自动实现这些优化策略：

# Initialize with robustness features automatically applied
# This is the recommended all-in-one initialization method
initialize_ai_dev_toolkit("path/to/your/project")

# For other long-running operations, robustness decorators are used
from aitoolkit.utils.tool_wrappers import make_robust

@make_robust(timeout=60.0, max_retries=2)
def my_search_function(query):
    # Implementation here

🔍 故障排除

🔧 Click to expand Troubleshooting information

常见问题和解决方案：

⚠️ MCP丢失-克劳德桌面无法连接：如果您看到“在没有Claude Desktop连接的情况下以有限功能模式运行”或类似内容，则表示未安装MCP软件包。使用以下方式修复：

  pip install mcp[cli]

然后重新启动服务器。看 MCP_安装.md 详细说明。

服务器运行但没有Claude桌面连接：验证：

1. MCP包已安装(pip list | grep mcp) 1. 服务器正在正确初始化MCP的情况下运行 1. Claude Desktop配置指向正确的服务器路径 1. 超时设置正确（请参阅MCP_INSTALLATION.md）

工具箱未出现在Claude中：确保正确保存配置并重新启动Claude Desktop

连接问题：验证Claude Desktop是否配置正确，然后重新启动服务器

导入错误：确保安装了所有依赖项

文件访问问题：验证服务器是否具有访问您的文件的适当权限

卫生检查问题：如果sanity_check工具出现问题，请使用单独的诊断工具，如find_implementation（）和query_component（）作为替代方案

遗留文件：使用 git clean -fd 在一段 git reset --hard 确保在恢复到以前的版本时删除所有未跟踪的文件

重复文件：在我们的清理过程中，您可能会遇到扩展名为.old、.backup、.fixed的重复文件-这些将在即将发布的版本中解决

find_related_files工具错误：此工具有一个已知问题，将在即将发布的版本中修复

超时错误：我们在0.5.4版本中改进了超时处理，采用了更可靠的基于线程的机制，并延长了搜索和写入操作的超时时间。我们还将MCP协议超时时间从30秒延长到120秒，以防止服务器断开连接。如果您仍然遇到超时，请尝试运行 python install_for_claude_code.py 将您的项目升级到最新版本。

旧.ai_reference格式：对于具有旧格式.ai_reference目录的项目，请使用以下命令运行安装程序 python install_for_claude_code.py 它将自动检测并提供升级这些目录

工具超时性能问题：如果工具耗时过长且超时，请使用上文“优化工具使用”一节中描述的分层工具选择方法。在执行直接文件系统操作之前，始终查询组件注册表和脚本索引。

📚 文档

📖 Click to see additional documentation resources

其他文件可在文档目录：

📅 路线图

🔮 Click to see upcoming features and development plans

即将发布

测试版：高级GUI界面改进即将推出
代码库清理：合并重复文件和遗留代码
卫生检查改进：增强诊断能力和报告
GUI改进：具有清理实用程序的增强配置器界面
项目模板：常见项目类型的入门模板

未来计划

IDE集成：VS代码和其他IDE的扩展
高级代码分析：更深入的语义代码理解
团队工作流工具：项目管理集成

当前工作正在进行中

工具索引改进：最近实施了简单工具索引系统，性能有了显著提高：

- 单通道架构取代了复杂的多阶段处理 - 直接功能发现，无需处理子流程 - 执行速度提高10倍（\

📜 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

欢迎您分叉此存储库并创建自己的版本以满足您的特定需求。创建此工具包是为了提高与Claude合作时的生产力，我们鼓励您将其适应您的工作流程。

🙏 致谢

Anthropic的Claude团队创建了一个可扩展的AI助手
MCP协议的贡献者，用于实现丰富的AI工具集成
AI辅助开发社区的每个人

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