+ 发布产品

evo-ak Skill 技能

# evo-ak — Claude Code / Codex 的多源知识图谱插件全家桶 ## 技能简介 **evo-

AI Agent
查看 Skill ↗
认领产品

evo-ak — Claude Code / Codex 的多源知识图谱插件全家桶

技能简介

evo-ak（pip 包名 / 命令名 evo-ak，命令调用 evo-agents）是一套面向 Claude Code 与 Codex CLI 的"代理挂件"全家桶——通过官方 Claude plugin marketplace 一行命令即可安装 evo-kg 和 evo-hub 两个插件，让代理自动具备多源知识图谱检索、跨会话记忆管理、团队 hub 协作、Worker 计划执行与决策上报能力。它把"代理到底应该看哪些代码 / 计划 / 上下文"这件事，从纯凭 prompt 拼接变成了结构化、可审计、有 provenance 的图查询，是当前最完整的 Claude Code 高级基础设施之一。

核心能力

  • 多源知识图谱（evo-kg）：连接 git 仓库、harness 自身、wiki、第三方 CLI，由 connectors 以 JSON Lines 协议（kg/1）写入，每个节点/边带来源 + 敏感性标签，session 只看自己 clearance 之内的部分。
  • 确定性图检索：SQLite-backed 图存储，提供 kg_search / kg_context / kg_node / kg_path / kg_impact / kg_status / kg_more 七大 MCP 工具。所有答案都带 file:line 证据，没有 LLM 幻觉。
  • 影响面分析（kg_impact）：在改文件之前自动追溯所有调用方、导入方、子类、override、实现、测试，跨文件、跨语言，告诉你这次改动炸多少入口。
  • Hooks 自动上下文：SessionStart 输出项目绑定 + 快照新鲜度 + 距 remote 默认分支落后 commit 数；PostToolUse 在 Grep 结果上叠加"这行被谁调用"的图提示。
  • 团队 Hub（evo-hub）：可自建服务端的"代理团队协作中心"，提供 memory_search / memory_get / memory_write / plan_list / plan_show / plan_handoff / plan_step / skill_list / hub_projects 等工具，及决策（deploy / 删数据 / 发外 / 花钱 / 架构选择）的人工审批流。
  • Worker 调度：dispatch 一个待办步骤到家中台式机/笔记本，让 worker daemon 用 Claude Code/opencode/Codex CLI 在 worktree 里跑计划步骤并回报 commit 与决策。
  • 审计与脱敏：git connector 对 PEM 私钥、各家 Provider key、URI 密码、变量名为 password/secret/token 的值做内置 redact；scrub 命令可清理历史 blob 中的遗留密钥。
  • Graph View（web）：浏览器图谱探索、计划 Board/List/Graph 三视图、Run 时间线 + Trace 双 tab，1280px 起侧栏独立滚动。

安装配置

环境前置：Python ≥ 3.11、PyYAML；macOS / Linux / Windows 均可（Windows WSL 内跑 worker daemon）。

# 1. 安装核心 + 图谱后端（graphify 额外加 40 种语言代码符号抽取）
uv tool install 'evo-ak[graphify]'

# 2. 或者装最新版（main 分支）
uv tool install 'evo-ak[graphify] @ git+https://github.com/maycuatroi1/evo-agents'

# 3. 为 Claude Code 添加 marketplace
claude plugin marketplace add https://github.com/maycuatroi1/evo-agents
claude plugin install evo-kg@evo-agents

# 4. 为 Claude Code 安装 hub 插件（可选，需要自建 hub 服务）
claude plugin install evo-hub@evo-agents

# 5. 安装 worker daemon（在自己的机器上跑计划步骤用）
uv tool install 'evo-ak[worker]'
evo-agents worker join --url https://hub.example.org --code XXXX-XXXX

可选：pip install 'evo-ak[hub-server]' 启 hub server；[dev] 含 pytest。

使用步骤

  1. 在项目根写 knowledge.yaml，声明知识来源（git repo / harness / wiki CLI）、敏感等级（public/internal/customer/secret）、是否开启 fetch: true 自动 fetch remote。
  2. 构建图：evo-agents kg sync --build 跑 connectors，写入 ~/.evo/kg//，可 --due 只跑过期 source、--all --build 跨项目构建。
  3. 查询：evo-agents kg query kg_search "KB-01" 或在 Claude Code 会话里直接调用 MCP 工具 kg_impact --arg 'paths=["app:src/search.py"]'。
  4. 跨仓 link：evo-agents kg link 匹配前端 HTTP 调到后端路由，并校验请求 schema 一致性。
  5. 接入 Hub：在 hub 端有图时，auto backend 自动从 hub 取；想要本地构建则设 --backend local。
  6. 派发计划步骤：hub 网页上 ready 步骤点"dispatch"，worker daemon claim 后在 worktree 中跑 Claude Code/opencode/Codex CLI，跑完 push 计划分支。
  7. Cron 模式：kg schedule install（macOS LaunchAgent / Windows Task Scheduler / Linux systemd）每 60 分钟跑 --due --all --build。

适用场景

  • 大型 monorepo / 多仓开发：单一 Claude Code 会话需要"看到全公司代码图"。
  • AI 团队协作：hub 让多个开发者共用一个 hub + 多 worker，memory 跨会话同步。
  • 代码 review / 重构：改一行前用 kg_impact 看调用链、入口函数、测试覆盖。
  • 审计与安全：kg surface 列出 inbound/outbound 攻击面 + 硬编码凭据 + 未鉴权路由 + 明文协议，可 CI 接入（--fail-on）。
  • 为代理添加长记忆：hub memory 工具 + SessionStart/Stop 自动 sync。
  • 生产级 AI 工作流：需要 decision 审批（deploy / 删数据 / 发外 / 花钱 / 架构）的团队。
  • Graph 可视化：hub 网页 Graph view 拖动观察前置依赖、未做步骤。

适用人群

  • 大型代码库的 Tech Lead / Architect，想给团队一个"权威代码图"
  • 跨多 repo、需要频繁审计改 impact 的 高级开发者
  • 自建 AI 团队协作中心 的 Infra / Platform Engineer
  • 注重 provenance 与可追溯性 的金融 / 医疗 / 安全合规行业开发者
  • 需要在 CI 中自动拦 未鉴权写路由 / 硬编码密钥 的 DevSecOps 工程师
  • 愿意用 Claude Code / Codex 把"跑计划步骤"自动化派发到家用电脑的 Vibe Coder

工作原理

evo-ak 的核心是 协议层 + 后端层 + 工具层 + Hook 层 的清晰分层：

  • 协议层：kg/1 JSON Lines，connector 顺序产出 hello / item / tombstone / listing / state / error / log / closed，item id 形如 ::，每个 item 带 revision + canonical JSON 哈希，确保可重放、可 diff。
  • 后端层：corpus + 确定性 SQLite 图构建 pipeline，所有节点/边都有 provenance + sensitivity label；secret 写入前用 evo_agents/kg/redact.py 模式做 redact。
  • 工具层：MCP 协议暴露 7 个 kg_* 工具，每个工具的结果文本格式都有详细规格（docs/kg.md）。
  • Hook 层：SessionStart 注入图新鲜度，PostToolUse 在 Grep / 长 tool output 上叠加图提示（spool 10000/40000 字符长输出到本地 mode 0600 文件 + 7 天清理）。

Hub 端则把这一切装进 Next.js 网页 + Postgres + R2 存储，Run Trace 完整还原每个 tool call 的输入/输出/退出码/耗时。

官方链接

evo-ak 网站预览

团队信息

AI产品库 官方
由 AI 猎手自动发现

评论与建议

0 条评论