ai-devkit
★ 1.7k
vs
kungfu
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ai-devkit vs kungfu
ai-devkit：AI DevKit 是给同时使用多个编码智能体的团队准备的本地优先操作层。一份 .ai-devkit.json 统一 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、opencode、Pi、Cursor、Copilot 等工具的技能、MCP 和配置；agent console 是查看运行中会话的实时 TUI；agent send 把提示、日志或 stdin 发给正在运行的智能体；本地 SQLite 记忆在需要时通过 MCP 检索。dev-lifecycle 技能引导需求、设计、计划、实现、测试和评审。；kungfu：Kungfu 把一项 Work 放在任何单个智能体会话之外，记录它的目标、进度、证据、下一步和完成状态，让同一项工作可以在 Codex、Claude、OpenCode、Amp 或自建智能体之间切换，不必重新解释上下文。每次智能体尝试都记录在该 Work 下，会阻止第二个在线写入者，且智能体不能自己批准结果，完成需经独立评审。目前处于 Alpha 阶段。
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简评
ai-devkitDev Tooling · ★ 1.7k
在团队仓库中统一 Claude Code、Codex 和 Cursor 的配置
kungfuDev Tooling · ★ 4.5k
同一任务在高价与低价编码智能体之间切换
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并排对比
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功能特性
ai-devkit01一份 .ai-devkit.json，为所选的每个工具写入智能体文件、技能和 MCP 配置
02agent list 和 agent console 跨服务商监控会话
03agent send 支持 --stdin、--wait 和分组，把工作发给运行中的智能体
04本地 SQLite 记忆通过 MCP 和命令行提供，只在需要时检索
05dev-lifecycle、verify、tdd、评审、调试、安全等技能
kungfu01Project / Work / Attempt 模型，把持久状态放在聊天之外
02kungfu run codex|claude|opencode|amp 用原生界面启动智能体，由 Kungfu 跟踪 Work
03断线、崩溃后可恢复同一项 Work，并带可复现的模拟智能体演示
04阻止第二个在线智能体写入不属于它的 Work
05完成需经独立评审和结算，而不是智能体自称完成
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使用场景
ai-devkit↳在团队仓库中统一 Claude Code、Codex 和 Cursor 的配置
↳把测试输出发给运行中的智能体或一组评审智能体
↳让智能体可检索项目约定，而不必塞进每个提示
kungfu↳同一任务在高价与低价编码智能体之间切换
↳让长时间工作在上下文丢失和重启后仍可继续
↳以证据和评审完成步骤让智能体工作可审计
FAQ
常见问题
ai-devkit 和 kungfu 有什么区别？
ai-devkit 和 kungfu 都属于 Dev Tooling 类别。ai-devkit 有 1.7k Stars，kungfu 有 4.5k Stars。
ai-devkit 和 kungfu 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。在团队仓库中统一 Claude Code、Codex 和 Cursor 的配置 时选 ai-devkit，同一任务在高价与低价编码智能体之间切换 时选 kungfu。
ai-devkit 是免费的吗？
是的，ai-devkit 在 GitHub 开源（Apache-2.0）。
kungfu 是免费的吗？
是的，kungfu 在 GitHub 开源（Apache-2.0）。
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