everything-claude-code 是一套基于开发实践的 Claude Code 配置插件集合，旨在通过预定义的代理、技能、命令和规则，实现 AI 辅助编程的规范化与自动化。内容涵盖 9 大专业代理、11 个技能模块、14 个斜杠命令及 Hooks 自动化系统，支持动态上下文与 MCP 服务器集成。该方案解决了代码质量不稳定、流程不连贯及维护成本高痛点，提供从规划到部署的完整工作流，并包含快速上手指南及向 OpenCode 移植的方法。
everything-claude-code 是一套基于开发实践整理的 Claude Code 配置插件。它的目的是让 AI 辅助编程更加规范和高效，帮助开发者在使用 AI 编程工具时获得更稳定、更可靠的输出。
这不是一个新的 AI 编程工具，而是一套配置方案。它利用 Claude Code 现有的扩展机制，通过预定义的代理、技能、命令、规则和自动化钩子，让 AI 在开发过程中扮演更专业、更一致的角色。
规范化流程
从规划到开发、从审查到测试，每个环节都有明确的流程和工具。AI 不再是随意使用的助手，而是按照规范工作的工具。
自动化检查
代码风格、测试覆盖率、安全问题，都由自动化工具检查。不用人工逐条核对，节省时间又不会遗漏。
持续学习
从每次开发会话中提取可复用的模式，沉淀为团队知识。AI 会越来越了解项目的特点，开发效率逐步提升。
| 模块 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| 代理 (Agents) | 9 个 | 专业化的 AI 子代理，各司其职 |
| 技能 (Skills) | 11 个 | 领域知识和最佳实践 |
| 命令 (Commands) | 14 个 | 斜杠命令，触发预定义工作流 |
| 规则 (Rules) | 8 条 | 强制编码准则 |
| 钩子 (Hooks) | 多条 | 自动化触发器 |
| MCP 服务器 | 14+ 个 | 外部服务集成 |
了解这套配置的价值，需要先带大家看看 Vibe Coding 的日常开发场景。Vibe Coding 指的是用直觉和感觉来编程，AI 工具让这种编程方式成为可能，但也带来了新的挑战。
场景一：周末项目
周六早上想到一个点子，想在 24 小时内做个能动的原型出来。打开 Claude Code，让 AI 帮忙写代码，Copilot 补全，几个小时就能跑起来。功能是实现了，但代码质量嘛……先能用再说。
场景二：产品迭代
产品经理提了个新需求，催得紧。找 AI 快速生成代码，改改能用就行。后面再慢慢优化——结果这个"后面"从来就没来过。代码越积越多，技术债越欠越重。
场景三：独立开发者维护多项目
一个人维护好几个项目，没时间写测试，文档也跟不上。AI 写的代码和上次风格不一样，读起来累。想重构又怕改出问题，只能先将就着用。
大多数项目会经历以下几个阶段：
阶段一：快速验证想法
这个阶段追求的是速度。写个能动的原型，验证想法是否可行。AI 在这里特别有用，可以快速生成基础代码，不用从零开始。
阶段二：功能完善
原型跑通后，需要加功能、修 bug、满足产品需求。这个阶段 AI 也能帮忙，但容易出现代码风格不统一、测试缺失等问题。
阶段三：代码整理
功能稳定后，需要整理结构、清理技术债。重构代码、消除重复、添加文档。这个阶段工作量不小，但往往因为时间紧张而被跳过。
阶段四：上线准备
写文档、配置部署、准备测试。测试覆盖率不够，上线心里没底；文档缺失，后面维护成本高。
用 AI 帮忙写代码确实快，但时间长了会发现一些问题。
风格不统一
这次 AI 写的代码和上次风格不一样。同样一个项目里，变量命名有的用小驼峰，有的用下划线；缩进有的 2 格，有的 4 格；格式有的用 prettier 格式化，有的没格式化。读起来累，维护更累。
测试覆盖率低
功能是跑通了，但心里没底。AI 生成的代码没有配套测试，出问题找不到原因。手动写测试又费时间，最后往往就不写了。
安全漏洞难发现
AI 写的代码有没有安全隐患？有没有硬编码的密钥？有没有 SQL 注入？有没有 XSS？这些问题自己检查太费劲，让 AI 检查它也不一定看得出来。
不知道该问 AI 什么
面对一个新需求，不知道该怎么分解任务。有哪些边界情况要考虑？应该先做什么后做什么？AI 可以回答问题，但不会主动帮你规划。
缺少规划和审查环节
直接让 AI 写代码，写完发现遗漏需求。代码写完就提交，没有审查环节，质量问题要到上线后才暴露。
重复造轮子
类似的代码写了好几遍，没有形成可复用的模式。AI 也不记得之前写过什么，每次都是从零开始。
代码难以维护
时间一长，自己都看不懂当时为什么这么写。AI 生成的代码缺少注释和文档，交接给其他人更是一头雾水。
技术债积累
每次都是"先用起来再说"，技术债越欠越多。重构需要时间，但不重构开发速度会越来越慢。
下面用几个典型场景，展示这套配置的实际使用方法。
使用前：
使用后：
/plan 规划需求 → /tdd 测试驱动开发 → /code-review 代码审查 → /verify 完整验证
第一步用 /plan 命令，把需求拆分成可执行的步骤，识别风险和依赖，生成实施计划。确认后再动手。
第二步用 /tdd 命令，先写测试再写代码，确保 80% 以上的测试覆盖率。
第三步用 /code-review 命令，检查代码质量、安全问题、风格规范。
第四步用 /verify 命令，运行完整验证流程，确保功能正常。
/build-fix 命令可以自动修复 TypeScript 编译错误、依赖问题等。它会分析错误信息，定位问题根源，进行最小化修改，不会改变项目架构。
/refactor-clean 命令使用 knip、depcheck 等工具识别死代码、未使用的依赖、重复的代码。清理前会先分析风险，确保不会破坏功能。
/e2e 命令生成 Playwright 测试。它会分析页面结构和用户流程，生成完整的端到端测试用例，包括 Page Object 模式。
代理（Agent）是专门化的 AI 助手，每个代理专注一个领域。使用专业代理可以让 AI 的回答更准确、更深入。
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
适用场景：
核心功能：
技能（Skill）是领域知识和最佳实践的集合。AI 在执行任务时会参考这些技能，确保输出符合专业标准。
用途：确保所有开发遵循 TDD 原则，有完整的测试覆盖。
关键内容：
用途：确保代码符合安全标准，不引入安全漏洞。
关键内容：
用途：从开发会话中提取可复用的模式，沉淀为知识。
关键内容：
用途：确保代码风格一致，符合专业编码规范。
关键内容：
用途：提供现代前端开发的最佳实践。
关键内容：
用途：提供后端开发的最佳实践。
关键内容：
用途：在开发过程中持续验证代码质量。
关键内容：
用途：评估 AI 生成代码的质量和效果。
关键内容：
用途：在长会话中建议手动压缩上下文。
关键内容：
用途：提供 ClickHouse 数据库的查询和使用指南。
关键内容：
用途：展示如何为特定项目创建定制化指南。
关键内容：
斜杠命令（Command）是预定义的工作流，通过输入 /命令名 触发。
功能：启动 TDD 模式，先写测试再实现代码。
使用方式：
/tdd 实现用户登录功能
AI 会先定义接口，再写测试用例，然后实现代码，最后验证覆盖率。
功能：创建实施计划，等待确认后执行。
使用方式：
/plan 添加实时通知功能
AI 会分析需求，拆分成步骤，识别风险，生成计划。确认后再开始执行。
功能：生成 Playwright 端到端测试。
使用方式：
/e2e 测试用户从注册到下单的完整流程
AI 会分析页面结构，生成完整的测试用例。
功能：审查未提交变更的质量和安全。
使用方式：
/code-review
AI 会检查代码风格、安全问题、测试覆盖率等。
功能：修复构建和类型错误。
使用方式：
/build-fix
AI 会分析错误信息，进行最小化修复。
功能：清理未使用的代码和依赖。
使用方式：
/refactor-clean
AI 会运行工具识别并安全删除死代码。
功能：从当前会话提取可复用模式。
使用方式：
/learn
AI 会评估会话，提取有用的模式保存到知识库。
功能：保存当前验证状态。
使用方式：
/checkpoint
保存当前进度，方便后续继续。
功能：运行完整的验证流程。
使用方式：
/verify
包括测试、安全检查、代码审查等。
功能：检查测试覆盖率。
使用方式：
/test-coverage
显示当前覆盖率，低于 80% 会提示补充。
功能：更新项目文档。
使用方式：
/update-docs
更新 README、API 文档等。
功能：更新代码架构图。
使用方式：
/update-codemaps
生成或更新架构图文档。
功能：协调多个代理完成复杂任务。
使用方式：
/orchestrate 完整的用户系统重构
协调多个代理协同工作。
功能：运行评估测试。
使用方式：
/eval
评估 AI 生成代码的质量。
规则（Rule）是必须遵守的编码准则。违反规则会触发警告或阻止操作。
核心要点：
核心要点：
核心要点：
核心要点：
核心要点：
核心要点：
核心要点：
核心要点：
Hooks 是自动化触发器，在特定时机自动执行预定义的操作。
dev 服务器检查：
阻止开发服务器在 tmux 外运行，确保可以访问日志。
长时间命令提醒：
npm install、npm test 等长时间命令运行时，提醒使用 tmux。
git push 前审查：
git push 前暂停，等待用户确认。
禁止创建不必要文档：
阻止创建非必要的.md 文件，保持文档简洁。
PR 创建检测：
创建 PR 后，记录 PR URL，提供审查命令。
JS/TS 自动格式化：
编辑 JS/TS 文件后，自动用 Prettier 格式化。
TypeScript 类型检查：
编辑 TS 文件后，运行 tsc 检查类型。
console.log 警告：
检测到 console.log 时提醒移除。
状态保存：
上下文压缩前，保存当前会话状态。
上下文恢复：
新会话开始时，恢复之前保存的上下文。
最终 console.log 审计：
会话结束前，检查修改的文件中是否有 console.log。
会话状态持久化：
保存会话状态，供后续会话使用。
连续学习评估：
评估当前会话，提取可复用的模式。
上下文（Context）决定 AI 在当前会话中的行为模式。
dev.md - 开发模式
review.md - 审查模式
research.md - 研究模式
MCP（Model Context Protocol）服务器提供外部服务集成。
核心 MCP 服务器：
| 服务器 | 用途 |
|---|---|
| github | GitHub 操作（PR、issue、仓库管理） |
| firecrawl | 网页抓取和爬取 |
| supabase | Supabase 数据库操作 |
| memory | 跨会话持久化内存 |
| sequential-thinking | 思维链推理 |
| vercel | Vercel 部署管理 |
| railway | Railway 部署管理 |
Cloudflare Workers 系列：
其他 MCP 服务器：
使用建议：
Q1：这套配置适合什么水平的开发者？
有一定编程基础即可使用。AI 代理会引导你完成流程，即使不熟悉 TDD 或某些最佳实践，也能按照指导正确操作。
Q2：和直接用 Claude Code 有什么区别？
直接使用 Claude Code 也可以获得很好的结果，但这套配置提供了规范化的流程、自动化检查、持续学习能力。它不是限制 AI 的能力，而是让 AI 的输出更可靠、更一致。
Q3：一定要用全部功能吗？
可以按需选用。从一个命令开始尝试，比如先使用 /plan 规划需求，熟悉后再逐步添加其他功能。
Q4：会影响 AI 的响应速度吗？
影响很小。规则和钩子主要是引导 AI 的行为，不会显著增加响应时间。某些自动化检查会在后台运行，也不影响 AI 响应。
Q5：怎么保证代码安全？
规则中包含了严格的安全检查，包括禁止硬编码密钥、输入验证、SQL 注入防护等。/code-review 和 /security-reviewer 命令会主动检查安全问题。
Q6：可以在团队中使用吗？
当然。这套配置的核心价值之一就是统一团队的开发规范。把配置放到团队共享仓库中，成员安装后就能保持一致的开发体验。
步骤一：安装配置
将 everything-claude-code 的目录复制到 Claude Code 的配置目录：
# 克隆或下载配置
git clone https://github.com/your-repo/everything-claude-code ~/.claude/
步骤二：配置环境
根据需要配置 MCP 服务器的 API 密钥：
// ~/.claude/settings.json
{
"mcpServers": {
"github": {
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
}
}
}
}
步骤三：验证安装
运行 /verify 命令，验证配置是否正常工作。
第一阶段：只用三个命令（1 周）
/plan - 规划新功能/tdd - 开发新功能/code-review - 审查代码这三个命令覆盖了开发的主要环节，门槛最低。
第二阶段：增加自动化（2 周）
/build-fix - 修复构建错误/test-coverage - 检查覆盖率/verify - 完整验证第三阶段：深入使用（持续）
/refactor-clean - 清理技术债/e2e - 添加 E2E 测试/learn - 提取团队模式必须配置：
推荐配置：
可选配置：
everything-claude-code 的配置可以移植到 OpenCode 使用。OpenCode 是另一个 AI 编程工具，采用类似的配置机制。
OpenCode 是一个 AI 辅助编程工具，支持通过配置文件定制 AI 行为。它的配置结构和 Claude Code 相似，可以较好地兼容 everything-claude-code 的大部分配置。
步骤一：复制配置文件
# 从 Claude Code 复制到 OpenCode
cp -r ~/.claude/agents ~/.opencode/
cp -r ~/.claude/commands ~/.opencode/
cp -r ~/.claude/rules ~/.opencode/
cp -r ~/.claude/skills ~/.opencode/
步骤二：调整目录结构
# OpenCode 的默认配置目录
~/.opencode/
├── agents/ # 代理（兼容）
├── skills/ # 技能（需要调整加载方式）
├── commands/ # 命令（兼容）
├── rules/ # 规则（兼容）
└── hooks/ # 钩子（需要修改触发器）
步骤三：修改配置兼容性
步骤四：测试验证
逐一测试各模块是否正常工作：
| Claude Code | OpenCode | 兼容性 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
~/.claude/ | ~/.opencode/ | 需修改目录名 | 基础目录不同 |
agents/ | agents/ | 兼容 | 格式相同 |
skills/ | skills/ | 部分兼容 | 可能需要调整加载 |
commands/ | commands/ | 兼容 | 斜杠命令格式相同 |
rules/ | rules/ | 兼容 | 规则格式相同 |
hooks/ | hooks/ | 部分兼容 | 触发器语法需修改 |
contexts/ | 类似的上下文机制 | 部分兼容 | 需要查找对应配置 |
mcpServers | mcpServers | 兼容 | 配置格式相同 |
兼容性差异：
建议：
everything-claude-code 是一套实用的 AI 编程配置方案。它不追求花哨的功能，而是解决实际问题：让 AI 辅助编程更规范、更高效、更可靠。
规范化流程
从规划到开发，从审查到测试，每个环节都有明确的工具和方法。AI 不再是随机工作的助手，而是按照规范执行的工具。
自动化检查
代码风格、测试覆盖率、安全问题，都由自动化工具检查。节省时间又不会遗漏。
持续学习
从每次会话中提取模式，沉淀为团队知识。AI 会越来越了解项目特点，开发效率逐步提升。
灵活采用
可以全套使用，也可以只采用其中几个命令。从 /plan 开始，逐步扩展到完整的开发流程。
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