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一份大脑，13 个助手：agentic-stack 适配器如何让 Claude Code、Codex、Windsurf 共享同一套记忆与技能

【免费下载链接】agentic-stackOne brain, many harnesses. Portable .agent/ folder (memory + skills + protocols) that plugs into Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, OpenClaw, Hermes, or DIY Python — and keeps its knowledge when you switch.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentic-stack

agentic-stack 是一个可移植的 AI 代理「大脑」开源项目：它把记忆（memory）、技能（skills）和协议（protocols）封装进一个统一的.agent/文件夹，通过 13 个轻量适配器接入 Claude Code、Codex、Windsurf、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Hermes、Pi、OpenClaw、Copilot CLI、Antigravity、Autohand Code，以及纯 Python 的 DIY 循环。核心卖点只有一句——换工具不换知识：从 Claude Code 切到 Windsurf，你的偏好、教训和技能原封不动地带过去。

为什么需要「一份大脑」？

用过多个编码助手的开发者都遇到过这个痛点：

• 在 Claude Code 里教会了它你的提交规范，换到 Windsurf 后它「失忆」了；
• 每个工具都有自己的一套配置文件：CLAUDE.md、.windsurfrules、.cursor/rules、AGENTS.md……格式互不相通；
• 助手学到的经验留在各自工具的黑盒里，无法沉淀为可迁移的资产。

agentic-stack 的思路是：助手是「哑」的外壳，知识全部落在本地文件里。外壳（harness）随便换，大脑（brain）永远跟随项目走。架构细节见 docs/architecture.md。

13 个适配器：一个大脑的多种「插头」

项目把「接入不同助手」这件事做成了标准化的适配器模式，每个适配器只是几行声明式的「粘合剂」，定义放在 adapters/ 目录下，由统一的 harness_manager/install.py 按清单（adapter.json）自动落盘：

举两个例子，感受适配器有多薄：

• Windsurf 适配器只做一件事：把指令文件复制到.windsurf/rules/agentic-stack.md（见 adapters/windsurf/adapter.json）；
• Codex 适配器写入AGENTS.md，并把.agent/skills软链到 Codex 官方的.agents/skills技能目录（见 adapters/codex/adapter.json）。

没有钩子机制的助手（如 Windsurf）就由规则文件「命令」代理自己调用memory_reflect.py记录行为，机制不同但效果一致：所有助手的经验最终都汇入同一个.agent/大脑。

快速上手：一条命令接入你的助手

macOS / Linux 上用 Homebrew 最省事（配方见 Formula/agentic-stack.rb）：

brew tap codejunkie99/agentic-stack https://github.com/codejunkie99/agentic-stack brew install agentic-stack cd your-project agentic-stack claude-code # 或者：cursor | windsurf | opencode | codex | gemini | hermes ...（共 13 个）

Windows 用户直接克隆后运行.\install.ps1 claude-code C:\path\to\your-project即可。安装脚本本身是个很薄的分发器，真正干活的是 harness_manager/cli.py。

不带参数直接运行./install.sh会打开一个多选向导：列出全部 13 个适配器、自动检测你机器上已装的助手并预勾选，回车一键接入（向导源码在 onboard.py）。向导会顺手完成 6 个偏好提问，生成.agent/memory/personal/PREFERENCES.md——这是每个助手每次会话开始时第一个读取的文件，相当于给全体助手发一份「员工手册」。

大脑里装了什么：四层记忆 + 渐进式技能

.agent/的目录结构是理解 agentic-stack 的钥匙（完整说明见 docs/architecture.md）：

• working/— 当前任务状态，2 天后自动归档；
• episodic/— 每次运行发生了什么，按重要性打分存入 JSONL；
• semantic/— 蒸馏后能跨任务复用的「教训」（LESSONS.md）；
• personal/— 你的个人偏好，永不会被合并进语义层。

技能（skills）采用渐进式披露：平时只加载一个轻量索引_manifest.jsonl，只有当任务命中触发词时才加载完整的SKILL.md，避免撑爆上下文。内置 9 个种子技能，包括 skillforge（从重复模式中自动造新技能）、memory-manager、debug-investigator、deploy-checklist、data-layer、data-flywheel 等。

知识复利是这样滚起来的：

1. 技能把每个动作记入 episodic 记忆；
2. 每晚的auto_dream.py把重复模式聚簇成候选教训；
3. 你在会话里用graduate.py接受、reject.py拒绝（必须写理由）；
4. 被接受的教训进入semantic/lessons.jsonl，未来会话自动召回；
5. 失败 3 次以上的技能会被自动标记重写。

也就是说，你在 Claude Code 里踩过的坑，Windsurf 明天就不会再踩——因为教训存在共享的语义层里，任何适配器都能读到。

进阶玩法：迁移、看板与数据飞轮

• 迁移向导：./install.sh transfer用自然语言描述意图（如 "move my memory"），生成带 SHA-256 校验的迁移包，一条 curl 命令就能把偏好、教训、技能搬到 Codex 或 Cursor（实现见 harness_manager/transfer_bundle.py）；
• 本地看板：agentic-stack dashboard提供 TUI 健康面板，agentic-stack mission-control提供本地 Web 看板，跨所有助手监控活动、Token/成本估算和 KPI（纯本地，无遥测）；
• 数据飞轮：把你批准且脱敏的运行记录导出为轨迹、上下文卡片、评测用例和训练就绪的 JSONL，全部落在本地（docs/data-flywheel.md）。

总结：助手会过时，知识不该跟着报废

agentic-stack 的核心哲学只有一行：harness-agnosticism is the point（助手无关性才是重点）。13 个适配器只是可替换的插头，真正沉淀下来的是那份可移植的.agent/大脑——它让「切换 AI 编码助手」从一次知识清零，变成一次无损热插拔。如果你想让 Claude Code、Codex、Windsurf 像同事一样共享同一套经验，这就是目前最完整的一套开箱方案。更多细节可以看 docs/getting-started.md 和各助手专页 docs/per-harness/。

【免费下载链接】agentic-stackOne brain, many harnesses. Portable .agent/ folder (memory + skills + protocols) that plugs into Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, OpenClaw, Hermes, or DIY Python — and keeps its knowledge when you switch.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentic-stack