大语言模型服务器
项目介绍
LLMs - 配置管理系统
中心化的LLM配置和文档管理系统。用于构建技能、命令、代理、提示，并管理MCP服务器。支持多LLM（Claude Code、Codex、OpenCode）。
🎯 目标
构建一个统一的系统来管理多个LLM提供商（Claude Code、Codex、OpenCode等）的LLM配置、文档和工具。使开发者能够：
- 获取并维护来自LLM提供商的最新文档
- 构建和管理技能、命令、代理和提示
- 打包和分发插件供团队共享
- 管理MCPs（模型上下文协议服务器）
- 跨LLM工作使用单一工具集
✨ 特性
当前（冲刺1-4：Claude Code重点）
- ✅ 文档获取器：自动从Anthropic、OpenAI等处获取并更新文档
- ✅ 作用域智能：自动检测全局/项目/本地配置
- ✅ 技能生成器：使用模板生成Claude Code技能
- ✅ 命令生成器：创建自动化用的斜杠命令
- ✅ 代理生成器：构建子代理以执行特定任务
- ✅ 提示生成器：生成并验证主提示
- ✅ 插件生成器：打包技能/命令/代理进行分发
- ✅ MCP管理器：管理模型上下文协议服务器
- ✅ 钩子生成器：创建钩子配置
未来（冲刺5+：多LLM）
- 🔮 Codex支持：调整工具以适应OpenAI Codex
- 🔮 OpenCode支持：扩展到OpenCode
- 🔮 通用格式：与LLM无关的配置格式
- 🔮 RAG集成：个人文档知识库
🤖 功能实现者v2架构
状态：✅ 生产就绪（v1.0.0）
功能实现者v2是一个复杂的多代理系统，它协调从需求分析到部署的整个软件开发生命周期。由14个专业代理、37个生产技能和智能钩子组成，它提供了一种结构化、自动化的实现特征的方法，基于GitHub问题。
架构概述
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 功能实现者（主代理） │
│ 6阶段编排 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ │
┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐
│ 第1阶段 │ │ 第2阶段 │
│ 分析 │ │ 设计 │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
@analysis-specialist @design-orchestrator
├─ requirements-extractor ├─ @architecture-designer
├─ security-assessor │ ├─ architecture-planner
└─ tech-stack-evaluator │ ├─ data-modeler
│ └─ api-designer
├─ @documentation-researcher
│ ├─ doc-fetcher
│ └─ doc-analyzer
└─ @dependency-manager
├─ dependency-analyzer
└─ version-checker
┌──────┬──────┐ ┌──────────┬─────────┐ ┌──────┬──────┐
│ 第3-4阶段 │ │ 第5阶段 │ │ 第6阶段 │
│ 审批&实施 │ │ 验证 │ │ 部署 │
└─────────────┘ │ │
feature-implementer @validation-orchestrator @deployment-specialist
├─ analysis-skill ├─ @unit-test-specialist ├─ documentation-updater
├─ design-skill ├─ @integration-test ├─ changelog-generator
└─ implementation ├─ @test-runner └─ pr-creator
- 测试驱动开发方法 ├─ @code-quality
- 代码审查 ├─ @security-specialist
- 最佳实践 └─ @e2e-accessibility (前端)
六阶段工作流程
-
第1阶段：需求分析 (
@analysis-specialist)- 从GitHub问题中提取需求
- 安全评估（OWASP，数据隐私）
- 技术栈评估
- 输出：
docs/implementation/analysis/analysis.md
-
第2阶段：架构与设计 (
@design-orchestrator)- 并行子代理：
- 构件架构设计（组件、数据模型、API）
- 文档研究（获取最新库文档）
- 依赖管理（兼容性、版本）
- 设计综合与验证
- 输出：
docs/implementation/prp/prp.md（问题-需求-计划）
- 并行子代理：
-
第3阶段：用户审批
- 向用户展示分析和设计
- 收集反馈和批准
- 如需迭代
-
第4阶段：实施（主代理）
- 测试驱动开发（TDD）
- 根据项目标准编写代码
- 遵循最佳实践和模式
- 每个文件不超过500行
- 输出：带有初始测试的可运行代码
-
第5阶段：验证 (
@validation-orchestrator)- 顺序专家（递归通信）：
- 单元测试 (
@unit-test-specialist) - 集成测试 (
@integration-test-specialist) - 测试执行及覆盖率 (
@test-runner-specialist) - 代码质量检查 (
@code-quality-specialist) - 安全扫描 (
@security-specialist) - 端到端及无障碍测试 (
@e2e-accessibility-specialist，仅前端）
- 单元测试 (
- 如果验证失败则递归循环
- 输出：验证报告、测试结果、安全扫描
- 顺序专家（递归通信）：
-
第6阶段：部署 (
@deployment-specialist)- 更新文档（README、指南、API文档）
- 生成CHANGELOG条目
- 创建拉取请求
- 输出：待审核的PR
所有14个代理
| 代理 | 角色 | 模型 | 自动激活技能 |
|---|---|---|---|
| feature-implementer | 主协调员 | Sonnet | 分析、设计、实施、验证 |
| analysis-specialist | 需求分析 | Haiku | 需求提取器、安全评估器、技术栈评估器 |
| design-orchestrator | 设计协调 | Sonnet | 设计合成器、prp生成器 |
| architecture-designer | 组件架构 | Opus + ultrathink | 构件规划器、数据建模器、api设计器 |
| documentation-researcher | 库文档 | Haiku + context7 | 文档获取器、文档分析器 |
| dependency-manager | 依赖分析 | Haiku | 依赖分析器、版本检查器 |
| validation-orchestrator | 验证协调 | Sonnet | 验证协调器、递归通信器 |
| unit-test-specialist | 单元测试 | Haiku | 单元测试编写器、pytest生成器、jest生成器 |
| integration-test-specialist | 集成测试 | Haiku | 集成测试编写器、api测试生成器 |
| test-runner-specialist | 测试执行 | Haiku | 测试执行器、覆盖率分析器 |
| code-quality-specialist | 代码质量和格式化 | Haiku | python质量检查器、typescript质量检查器、rust质量检查器 |
| security-specialist | 安全扫描 | Sonnet | 安全扫描器、漏洞评估器、owasp检查器 |
| e2e-accessibility-specialist | 端到端及WCAG 2.1 AA | Sonnet + playwright | 端到端测试编写器、无障碍检查器 |
| deployment-specialist | 文档及PR | Haiku | 文档更新器、changelog生成器、pr创建器 |
生产技能（37）
核心工作流技能（4）：
analysis/- 需求分析指导design/- 构件和API设计implementation/- TDD实施与代码标准validation/- 质量验证工作流
**专业化技能（33）**映射到代理：
- 分析：需求提取器、安全评估器、技术栈评估器
- 设计：设计合成器、prp生成器、构件规划器、数据建模器、api设计器
- 文档：文档获取器、文档分析器
- 依赖：依赖分析器、版本检查器
- 验证：验证协调器、递归通信器
- 测试：单元测试编写器、pytest生成器、jest生成器、集成测试编写器、api测试生成器、测试执行器、覆盖率分析器
- 质量：python质量检查器、typescript质量检查器、rust质量检查器
- 安全：安全扫描器、漏洞评估器、owasp检查器
- 端到端：端到端测试编写器、无障碍检查器
- 部署：文档更新器、changelog生成器、pr创建器
- 按需：代码审查器、测试生成器
钩子配置
预提交钩子（.claude/hooks/pre-commit.py）：
- 在
git commit命令触发 - 运行：Black → Flake8 → Mypy → Pytest
- 阻止：如果检查失败，退出码2会阻止提交
- 180秒超时
后实施钩子（.claude/hooks/post-implementation.py）：
- 在实施阶段完成时触发
- 检测转录中的完成标记
- 自动触发验证工作流
- 非阻止：继续正常对话流程
- 60秒超时
使用
# 从GitHub问题实现一个特性
@feature-implementer implement issue #123
# 代理将：
# 1. 分析需求（第1阶段）
# 2. 设计架构（第2阶段）
# 3. 呈现设计供审批（第3阶段）
# 4. 使用TDD实施（第4阶段）
# 5. 通过专家验证（第5阶段）
# 6. 创建PR并更新文档（第6阶段）
质量标准
- 测试覆盖率：≥80%必需
- 代码质量：Black、Flake8、Mypy必须通过
- 安全性：符合OWASP Top 10
- 文件大小：≤500行每文件
- 无障碍：前端WCAG 2.1 AA
- 文档：全面的API文档、指南、CHANGELOG
关键特性
✅ 多代理编排：14个专业代理协同工作 ✅ 渐进式披露：仅在需要时加载上下文 ✅ 递归验证：自动重试验证直到所有检查通过 ✅ 自动化质量门：预提交钩子强制执行标准 ✅ 文档优先：始终获取最新的库文档 ✅ TDD方法：先写测试再实现 ✅ 安全第一：内置的安全扫描和评估
文档
- 架构：docs/architecture/feature-implementer-v2.md
- 用户指南：docs/guides/feature-implementer-v2-guide.md
- 迁移指南：docs/architecture/migration-guide-v1-to-v2.md
- 技能映射：docs/architecture/skills-mapping.md
🚀 快速开始
安装
# 克隆仓库
git clone https://github.com/matteocervelli/llms.git
cd llms
# 安装依赖项
uv pip install -r requirements.txt
# 开发模式安装
uv pip install -e ".[dev]"
使用
# 获取文档
python -m src.tools.doc_fetcher fetch --provider anthropic
# 构建一个技能
python -m src.tools.skill_builder create --name my-skill --template basic
# 构建一个命令
python -m src.tools.command_builder create --name my-command
# 构建一个代理
python -m src.tools.agent_builder create --name my-agent
🎯 作用域智能系统
该项目包括一个强大的三级作用域系统，用于在不同级别管理配置：
作用域层级
- 全局作用域 (
~/.claude/)：适用于所有项目的用户级设置 - 项目作用域 (
.claude/)：团队共享的项目特定设置 - 本地作用域 (
.claude/settings.local.json)：不提交到版本控制的项目本地设置
配置优先级：本地 > 项目 > 全局
快速示例
from src.core.scope_manager import ScopeManager
# 根据当前目录自动检测作用域
manager = ScopeManager()
scope = manager.detect_scope()
print(f"检测到的作用域：{scope.value}")
# 使用CLI标志获取有效作用域
scope_config = manager.get_effective_scope('--project')
print(f"使用路径：{scope_config.path}")
# 解析所有作用域及其优先级
scopes = manager.resolve_all_scopes()
for scope in scopes:
print(f"{scope.type.value}: {scope.path} (优先级：{scope.precedence})")
使用场景
- 全局：个人偏好、默认模板、用户级设置
- 项目：团队共享的技能/命令、项目配置（已提交）
- 本地：个人覆盖、API密钥、机器特定配置（git忽略）
参见 src/core/README.md 以获取详细文档和 ADR-001 以了解设计决策。
📁 项目结构
~/.claude/llms/
├── commands/ # 斜杠命令（LLM无关）
├── agents/ # 子代理（LLM无关）
├── skills/ # 技能/能力（LLM无关）
├── prompts/ # 提示
├── .claude/ # Claude特定设置
│ └── settings.json
├── src/ # 源代码
│ ├── tools/ # 构建工具
│ ├── core/ # 核心功能
│ └── utils/ # 工具
├── templates/ # 创建模板
│ ├── claude/ # Claude Code模板
│ ├── codex/ # Codex模板（未来）
│ └── opencode/ # OpenCode模板（未来）
├── docs/ # 获取的文档
│ ├── anthropic/
│ ├── openai/
│ └── mcp/
├── manifests/ # 元数据目录
└── tests/ # 测试套件
🏃 开发
设置开发环境
cd ~/.claude/llms
# 安装开发依赖项
uv pip install -e ".[dev]"
# 运行测试
pytest
# 运行带覆盖率的测试
pytest --cov=src --cov-report=html
# 格式化代码
black src/ tests/
# 类型检查
mypy src/
# 代码检查
flake8 src/ tests/
运行测试
# 所有测试
pytest
# 特定测试文件
pytest tests/test_doc_fetcher.py
# 带覆盖率
pytest --cov=src --cov-report=term-missing
# 详细输出
pytest -v
🤖 自动化
每周文档更新
每周使用cron自动更新LLM提供商的文档。
快速设置
- 手动测试脚本：
cd ~/.claude/llms
./scripts/update_docs.sh
- 添加到crontab（周日2点）：
crontab -e
添加以下行：
# 每周更新LLM文档（周日2点）
0 2 * * 0 cd ~/.claude/llms && ./scripts/update_docs.sh >> logs/doc_fetcher/cron.log 2>&1
- 验证cron作业：
crontab -l
启用电子邮件通知（可选）
要接收错误的电子邮件提醒，请设置环境变量：
# 添加到您的shell配置文件（~/.bashrc, ~/.zshrc等）
export DOC_UPDATER_EMAIL="your-email@example.com"
要求：
mail命令（安装：brew install mailutils在macOS上）- 配置邮件服务器（sendmail、postfix或SMTP）
日志管理
日志位置：
- 详细日志：
logs/doc_fetcher/update_YYYYMMDD_HHMMSS.log - cron输出：
logs/doc_fetcher/cron.log
自动轮换：
- 超过30天的日志将被自动删除
- 每次运行都会创建一个新的