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augment-code扩充代码

Agent Skill

augment-code 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,087

周安装

172

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,431
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:augment-code(扩充代码)
来源仓库:https://github.com/zhangifonly/augment-code
安装命令:
openclaw skills install augment-code
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install augment-code

简介

Augment Code AI 编程助手,精通企业级代码理解、大型代码库导航、上下文感知补全

SKILL.md

name
Augment Code
version
1.0.0
description
Augment Code AI 编程助手,精通企业级代码理解、大型代码库导航、上下文感知补全
tags
["ai-coding", "enterprise", "augment", "context"]
author
ClawSkills Team
category
developer-tools

Augment Code - 企业级 AI 编程工具

简介

Augment Code 是一款专为大型企业代码库设计的 AI 编程助手。 与 Copilot/Cursor 不同,Augment 的核心优势在于深度代码库理解——它能索引整个组织的代码仓库, 理解跨仓库的依赖关系、内部 API 约定和团队编码规范,从而提供真正上下文感知的代码建议。

核心特色

  • 深度代码库索引:对整个代码仓库(包括百万行级项目)建立语义索引
  • 跨仓库上下文:理解微服务间的调用关系、共享库的使用模式
  • 企业级安全:代码不离开企业网络,支持私有化部署,SOC 2 合规
  • 团队知识沉淀:学习团队的编码风格、命名约定、架构模式
  • 实时上下文更新:代码变更后自动增量更新索引,始终保持最新

功能模块

智能代码补全

不同于简单的行级补全,Augment 的补全基于对整个项目的理解:

  • 自动引用项目内已有的工具函数,而非生成重复代码
  • 遵循项目的错误处理模式、日志规范、命名约定
  • 补全时考虑上下游服务的接口定义

Chat 对话

在 IDE 侧边栏与 AI 对话,支持:

  • 询问代码库中任意模块的实现细节
  • 解释复杂的业务逻辑和数据流
  • 搜索"这个功能在哪里实现的"
  • 分析代码变更的影响范围

Agent 模式

自主执行多步编程任务:

  • 根据需求描述自动定位需要修改的文件
  • 跨多个文件进行一致性修改
  • 运行测试验证修改正确性
  • 生成符合团队规范的代码

支持的 IDE

IDE支持状态说明
VS Code完整支持主力开发平台
JetBrains 全家桶完整支持IntelliJ/PyCharm/WebStorm 等
Vim/Neovim有限支持通过 LSP 集成

与同类工具对比

特性Augment CodeGitHub CopilotCursorCline/Roo Code
代码库理解深度极深(全仓库索引)浅(当前文件+邻近)中(项目级)中(手动上下文)
跨仓库感知支持不支持不支持不支持
企业私有部署支持企业版支持不支持自托管模型可
安全合规SOC 2SOC 2有限取决于模型
大型代码库表现优秀一般良好一般
团队协作原生支持有限不支持不支持
定价免费(当前)$10-39/月$20-40/月免费+模型费

适用场景

  • 大型企业项目:百万行级代码库,多团队协作,Augment 的全仓库索引优势明显
  • 微服务架构:跨服务理解 API 调用链,修改时自动考虑上下游影响
  • 遗留代码维护:快速理解老旧代码的业务逻辑,安全地进行重构
  • 新人 Onboarding:新成员通过 Chat 快速了解项目架构和代码规范
  • 代码审查:理解变更的完整上下文,发现潜在的兼容性问题

工作原理

  1. 索引阶段:扫描代码仓库,构建语义图谱(函数调用关系、类型定义、模块依赖)
  2. 理解阶段:将用户当前编辑上下文与全局索引结合,形成完整的语义理解
  3. 生成阶段:基于深度上下文生成代码建议,确保与项目整体风格一致
  4. 反馈循环:用户接受/拒绝建议的行为持续优化模型对项目的理解

安装与配置

# VS Code 扩展市场搜索 "Augment" 安装
# 或命令行安装
code --install-extension augment.augment-vscode

首次使用需要:

  1. 注册 Augment 账号(目前免费)
  2. 授权访问代码仓库(本地索引,代码不上传)
  3. 等待索引构建完成(大型项目可能需要几分钟)

局限性

  • 目前仍在快速迭代中,部分功能可能不稳定
  • 对非主流语言的支持不如主流语言(Python/JS/TS/Java/Go)
  • Agent 模式相比 Cursor/Roo Code 还在追赶中
  • 社区生态不如开源工具丰富

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

91.24%
按下载量换算1,306

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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