面条的草稿箱

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    BRAIN.md：为项目构建 AI 友好的决策记忆库在日常开发中，我们常用 README.md 告诉人类如何上手，用 AGENTS.md 指导 AI 怎么在项目中编写代码

    BRAIN.md：为项目构建 AI 友好的决策记忆库

    在日常开发中，我们常用 README.md 告诉人类如何上手，用 AGENTS.md 指导 AI 怎么在项目中编写代码。但项目的核心决策——比如“为什么选择 Postgres 而不是 MongoDB”、“架构设计的底层逻辑是什么”——应该记在哪里？

    BRAIN.md 提出了一个全新的开源标准，旨在项目中建立一个专为 AI 和人类准备的决策记忆库。它不是零散的笔记，而是经过整理、权威的“决策级知识”。

    核心特性

    • 无外部依赖：无需运行任何后台服务或 MCP 服务器，仅基于纯 Markdown 文件约定和一个零依赖的本地 CLI 工具。
    • Git 原生支持：所有知识和决策记录在项目根目录下的 brain/ 文件夹中，随代码一起进行版本控制。
    • 结构化页面设计：核心页面包含 compiled_truth（当前权威结论）和 timeline（追加式的历史证据链）。AI 在读取时能瞬间掌握当前现状，并在需要时追溯历史决策过程。
    • 智能体通用：目前已原生支持 Claude Code 和 Codex，通过简单的全局安装，即可让你的 AI 助手在开发时直接读取项目的“大脑”。

    通过 BRAIN.md，AI 编程助手不仅是在盲目地写代码，而是能够真正理解项目背后的架构决策与技术取舍，从而产出更具上下文合理性的代码。

    原链接：https://projectbrain.md/

    #软件工程 #AI工具 #开发规范 #知识库 #项目管理
    BRAIN.md
    BRAIN.md — The Open Project Brain Standard
    BRAIN.md — The Open Project Brain Standard
    A persistent memory layer for your projects. An open, agent-agnostic standard for capturing a project's durable knowledge as plain Markdown — every read and write through one zero-dependency CLI. No service, no MCP server.

    软件工程AI工具开发规范知识库项目管理

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    像使用 shadcn/ui 一样构建 AI Agent：开源模板库 agentcn如果你喜欢 shadcn/ui 的组件化设计，那一定不要错过 agentcn

    像使用 shadcn/ui 一样构建 AI Agent：开源模板库 agentcn

    如果你喜欢 shadcn/ui 的组件化设计，那一定不要错过 agentcn。这是由 shadcn-labs 推出的开源、可定制且生产可用的 AI Agent 模板库。它将 shadcn 的设计理念带入到了 AI 智能体开发领域。

    项目亮点：

    • 零配置开箱即用：提供合理的默认设置，支持一键命令快速初始化。
    • 无缝兼容 shadcn CLI：采用相同的 Registry 格式，使用体验与 shadcn/ui 高度一致。
    • 强大的底层支撑：基于 Eve 和 Flue 框架构建，完整包含指令、工具、技能和工作流。
    • 可组合与在线预览：支持通过声明式组件构建复杂的交互界面，并在文档中提供直接运行的实时预览。

    对于想要快速、规范地搭建 AI Agent 的开发者来说，这是一个非常值得尝试的脚手架工具。

    https://github.com/shadcn-labs/agentcn

    #AIAgent #开源项目 #前端开发 #shadcn #人工智能
    GitHub
    GitHub - shadcn-labs/agentcn: shadcn/ui, but for building agents. 🤖
    GitHub - shadcn-labs/agentcn: shadcn/ui, but for building agents. 🤖
    shadcn/ui, but for building agents. 🤖. Contribute to shadcn-labs/agentcn development by creating an account on GitHub.

    AIAgent开源项目前端开发shadcn人工智能

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    Resend 品牌与设计系统正式开源知名邮件推送服务 Resend 公开了其完整的品牌与设计系统（Design and Brand System），包含 Logo、字体、配色、文案风格以及产品 UI 模式

    Resend 品牌与设计系统正式开源

    知名邮件推送服务 Resend 公开了其完整的品牌与设计系统（Design and Brand System），包含 Logo、字体、配色、文案风格以及产品 UI 模式。

    为了方便团队协作与自动化，Resend 采用 Agent Skill 的方式来维护和分发这些规范与资产。你可以通过一行命令轻松安装：

    npx skills add resend/design-skills

    该系统主要包含以下三个核心模块：

    • 品牌指南 (Brand guidelines)：涵盖配色、排版、Logo 视觉以及适用于市场宣发的内容调性。
    • 设计系统 (Design system)：提供组件模式、设计 Token 以及产品 UI 交互原则。
    • 营销页面规范 (Marketing pages)：规范了页面结构、公共基础组件及共享区块的设计。

    无论你是想学习成熟产品的视觉规范，还是正在构建自己的设计系统，这套开源指南都非常值得参考。

    交互式设计网站：https://resend.com/design
    完整开源仓库：https://github.com/resend/design-skills
    原文链接：https://resend.com/design.md

    #设计系统 #UI设计 #品牌规范 #开源项目
    Resend
    Brand Guidelines · Resend
    Brand Guidelines · Resend
    Key brand elements and clear usage instructions for a consistent, memorable Resend experience.

    设计系统UI设计品牌规范开源项目

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    Agent Trace：为 AI 写的代码建立“可追溯”标准Agent Trace 是一个开放规范，用来记录代码中哪些部分来自 AI、哪些来自人类，并把相关的模型信息、对话链接等“出处”一并纳入版本控制工作流中

    Agent Trace：为 AI 写的代码建立“可追溯”标准

    Agent Trace 是一个开放规范，用来记录代码中哪些部分来自 AI、哪些来自人类，并把相关的模型信息、对话链接等“出处”一并纳入版本控制工作流中。它强调厂商中立，让不同工具都能读写同一套归因数据。

    核心想解决什么

    • 随着 Agent/代码助手产出越来越多代码，团队需要更清楚地知道：哪些改动是 AI 生成、用的是什么模型、对应哪次对话/会话。
    • 这不是法律意义的“所有权”或“版权”判定，而是工程层面的来源记录与可审计性。

    主要目标

    • 互操作性：任何兼容工具都能写入/读取归因记录
    • 细粒度：支持到**文件级、行号范围（line range）**的归因
    • 可扩展：允许各家在不破坏兼容的情况下增加自定义元数据
    • 人和 Agent 都能读懂：尽量不依赖特定 UI 才能理解

    不做什么（边界很明确）

    • 不处理代码法律归属、版权问题
    • 不追踪训练数据来源
    • 不做质量评估（不判断 AI 代码“好或坏”）
    • 不绑定任何界面或产品形态

    规范长什么样（概念速览）

    Agent Trace 的基本单位是 Trace Record（JSON 记录），典型字段包括：

    • version / id / timestamp：规范版本、记录 ID、时间戳
    • vcs：版本控制信息（如 git commit SHA；也支持 jj/hg/svn）
    • tool：生成该记录的工具及版本
    • files：文件列表；每个文件下按 conversation 分组
    • conversations.url：指向产生这段代码的对话链接
    • ranges：该对话贡献的行号范围（可选 content_hash 用于跨移动追踪）
    • metadata：自定义扩展字段（建议用反向域名避免冲突，如 dev.cursor）

    实现与落地

    • 规范本身不规定 traces 存哪：可以是本地文件、git notes、数据库等。
    • 提供了一个参考实现（含存储层、hook 集成），示范如何在文件变更时自动捕获归因信息。

    链接：https://agent-trace.dev/
    #AI编程 #代码归因 #工程规范 #可追溯性 #开发工具
    agent-trace.dev
    Agent Trace
    Agent Trace
    A standard format for tracking AI-generated code.

    AI编程代码归因工程规范可追溯性开发工具

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    AgentFS：为 AI Agent 设计的“可审计”文件系统AgentFS 是 Turso 团队开源的 面向 AI Agent 的文件系统：不仅能像传统文件系统一样读写文件/目录，还把 Agent 的状态与行为记录成可查询、可快照的结构化数据，便于调试与复盘

    AgentFS：为 AI Agent 设计的“可审计”文件系统

    AgentFS 是 Turso 团队开源的 面向 AI Agent 的文件系统：不仅能像传统文件系统一样读写文件/目录，还把 Agent 的状态与行为记录成可查询、可快照的结构化数据，便于调试与复盘。

    它解决什么问题？

    • 可审计：每一次文件操作、工具调用、状态变更都会写入同一个 SQLite 数据库，可直接用 SQL 追踪“发生了什么”。
    • 可复现：一个 .db 文件就是完整运行态，支持复制/快照/回滚，用来复现某次执行或做 what-if 实验。
    • 可迁移：所有内容都封装在单个 SQLite 文件里，易于移动、备份，甚至纳入版本管理。

    包含哪些组件？

    • SDK：TypeScript / Python / Rust（程序化访问文件系统、KV、工具调用记录）。
    • CLI：初始化与管理 AgentFS；在 Linux 用 FUSE、macOS 用 NFS 挂载到本机目录；也可在沙箱里把它挂载到 /agent。
    • 规范：提供基于 SQLite 的 Agent 文件系统规格（SPEC）。

    使用提醒

    • 官方标注为 ALPHA 阶段：更适合开发、测试与实验环境，关键数据请谨慎上生产。

    原链接：https://github.com/tursodatabase/agentfs
    #AI代理 #文件系统 #SQLite #可审计 #开发工具
    GitHub
    GitHub - tursodatabase/agentfs: The filesystem for agents.
    GitHub - tursodatabase/agentfs: The filesystem for agents.
    The filesystem for agents. Contribute to tursodatabase/agentfs development by creating an account on GitHub.

    AI代理文件系统SQLite可审计开发工具

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    Open Responses：让 LLM 接口真正“可互通”的开放规范Open Responses 是一个开源规范与生态，目标是基于 OpenAI Responses API 的理念，建立多模型提供方可互操作的统一接口层

    Open Responses：让 LLM 接口真正“可互通”的开放规范

    Open Responses 是一个开源规范与生态，目标是基于 OpenAI Responses API 的理念，建立多模型提供方可互操作的统一接口层。它通过共享 Schema 和配套工具，让开发者能用同一种请求/输出结构，跨不同提供方调用模型、处理流式返回，并组合更复杂的 Agent 工作流。

    为什么需要它？
    现在各家 LLM API 的核心组件越来越相似（消息、工具调用、流式、多模态等），但细节编码方式不同，迁移与兼容成本高。Open Responses 希望把“共同部分”沉淀成稳定规范，减少重复适配。

    它强调的设计方向：

    • 默认多提供方：一套 Schema 映射多家模型/平台
    • 更贴近真实 Agent 工作流：统一的流式事件、工具调用模式，以及以“items”作为输出与工具使用的原子单元
    • 可扩展但不碎片化：核心稳定，同时允许在必要时容纳提供方特性

    如何开始：

    • 阅读规范，理解 items、流式事件、工具使用等核心概念
    • 查看 OpenAPI 参考，掌握完整类型与接口面
    • 用官方的验收测试验证你的 API 实现一致性

    原链接：https://www.openresponses.org/

    #LLM #开放规范 #多模型 #互操作 #API设计
    www.openresponses.org
    Open Responses
    Open Responses documentation overview.

    LLM开放规范多模型互操作API设计

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    Agent Skills：给 AI Agent “装上技能包”Agent Skills 是一种开放格式：把一套可复用的指令、脚本与资源打包成「技能」，让智能体在需要时按需加载，从而更准确、更高效地完成真实工作

    Agent Skills：给 AI Agent “装上技能包”

    Agent Skills 是一种开放格式：把一套可复用的指令、脚本与资源打包成「技能」，让智能体在需要时按需加载，从而更准确、更高效地完成真实工作。

    为什么需要它？

    • 智能体能力越来越强，但常缺少上下文与流程知识；技能把这些程序化经验与团队/组织知识变成可携带、可版本管理的包
    • 对作者：一次构建，多处部署，跨多种智能体产品复用
    • 对企业与团队：把组织最佳实践沉淀为可审计、可迭代的工作流

    它能带来什么？

    • 领域专长：把法律审阅、数据分析等专业流程封装成可复用指南
    • 新能力扩展：例如自动做演示文稿、搭建 MCP Server、分析数据集等
    • 可重复的工作流：多步骤任务标准化，稳定且可追踪
    • 互操作性：同一技能可在不同“支持技能”的工具/产品间通用

    生态与开放性
    该格式最初由 Anthropic 提出并以开放标准发布，已被多种 AI 开发工具与产品支持，并在 GitHub 上开放协作。

    上手入口

    • 了解技能是什么、格式规范、如何集成、示例技能与参考库（校验与生成 prompt XML）

    原链接：https://agentskills.io/home
    #AI代理 #开放标准 #工作流 #知识沉淀 #开发者工具
    Agent Skills
    Agent Skills Overview - Agent Skills
    Agent Skills Overview - Agent Skills
    A standardized way to give AI agents new capabilities and expertise.

    AI代理开放标准工作流知识沉淀开发者工具

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