AImanager

English · 简体中文 · Русский · 한국어

Получайте больше пользы от своего ИИ

Контекст проектов для ChatGPT.
Совместная разработка и взаимная проверка силами CLI-агентов и моделей через API.

CI · MIT License

AImanager: контекст проектов, совместная работа моделей и управление аккаунтами — иллюстрация

**Контекст проектов, совместная работа моделей и управление AI-аккаунтами.** ChatGPT получает через MCP доступ к разрешённым файлам на вашем компьютере и сервере: коду, статьям и результатам экспериментов. Не нужно каждый раз упаковывать и загружать проект. Из привычного агента можно вызывать Codex CLI, Claude Code и модели через API, передавать выбранные материалы, сравнивать решения, вносить разрешённые изменения и независимо проверять результаты. В одном интерфейсе собраны вход в аккаунты, выбор активного аккаунта, квоты, статистика и восстановление CLI-сессий. ## Как это выглядит ### ChatGPT отвечает с опорой на файлы проекта В исходном диалоге ChatGPT использовал LabContext для поиска решений по экспериментам и подтверждающих материалов. Ниже — **английский перевод исходного диалога**, а не снимок нового выполнения. Английский перевод диалога: ChatGPT читает материалы проекта через LabContext **Указать путь → посмотреть каталог → прочитать ключевые файлы → объяснить проект или результаты.** Разовое чтение разрешённого пути не требует регистрации рабочего пространства. Для длительной работы можно сохранить проект как workspace. [Подключение ChatGPT](docs/open-source/03-openai-plugin-and-tunnel.md) · [Разрешённые каталоги](docs/local-workspaces.md) ### CLI и API: обсуждение, исправление и независимая проверка Шесть шагов совместной работы CLI и API: Codex, Claude Code и Gemini [Оригинальное разрешение: 3360 × 3814](docs/assets/en/aimanager-collaboration-demo.png?raw=true) Это английская локализация подборки исходных ответов из изолированного примера: сохранены шесть шагов, код и жёлтые выделения; многоточия обозначают пропуски. Это не отдельный повторный запуск. Codex воспроизводит ошибку, Claude независимо анализирует крайние случаи, Gemini сопоставляет оба анализа. Claude уточняет решение и в отдельной разрешённой задаче меняет код; Codex независимо запускает тесты. В записанном примере **прошли все 10 тестов**. Координатор передаёт только необходимые материалы. API-модель не получает неограниченный доступ к файлам; редактирование и выполнение требуют явного разрешения. [Пример и записи вызовов](docs/demos/collaboration-demo.md) · [Руководство](docs/ai-collaboration.md) · [Границы проверки](docs/collaboration-validation.md) ## Зачем нужен AImanager - **Работайте в привычном агенте.** Общий skill и лёгкий инструмент вызова связывают модели без отдельной постоянно работающей платформы оркестрации. - **Сравнивайте выводы на реальных материалах.** CLI изучает рабочее пространство; API получает выбранный контекст; результаты и разногласия возвращаются участникам. - **Повторно используйте рецепты задач.** Есть четыре редактируемых рецепта: независимая проверка, планирование и выполнение, научное обсуждение, работа с текстом. Автоматическое извлечение, проверка и обновление рецептов по результатам работы — **планируемая, ещё не реализованная возможность**. ## Примеры запросов ```text Посмотри /Users/me/Documents/project на моём компьютере. Найди точки входа и объясни структуру проекта. Прочитай /srv/research/paper-a/README.md на сервере и результаты в каталоге results. Кратко опиши текущее состояние экспериментов. Вместе с opus5.5 независимо предложите решения, обсудите различия и внесите согласованные изменения. ``` Пути должны входить в разрешённые каталоги. Имена вроде `opus5.5` и `gemini4` — примеры пользовательских псевдонимов, а не обещание доступности конкретных моделей. Для запуска совместной работы из веб-интерфейса нужен дополнительный MCP-мост; выполнение по умолчанию выключено. ## Три компонента совместной работы | Компонент | Назначение | | --- | --- | | Общий skill | Распределение задач, подготовка контекста, обсуждение и проверка результатов | | `ai-collab` | Вызовы CLI/API, задачи, результаты, продолжение диалогов и границы разрешений | | Рецепты | Повторно используемые требования к материалам, роли и этапы проверки | Роли и число раундов не фиксированы. Важные решения сначала оцениваются независимо; факты проверяются по источникам, рассуждения — по предпосылкам, компромиссы — по требованиям пользователя. ## Аккаунты, квоты и сессии | Возможность | Назначение | | --- | --- | | Подключения | Вход и выбор аккаунтов Codex, Claude Code, Antigravity; частные API и проверки связи | | Квоты | Окна квот, время сброса и снимки состояния отдельно по платформам | | Веб-пулы | Доступность поддерживаемых пулов, тарифы, квоты и устаревшие данные | | Аналитика | Доступные каждой платформе данные об использовании и истории квот | | Сессии | Поиск на хосте сервиса и команды продолжения для нужного аккаунта | | Workspaces | Обзоры, доказательства, эксперименты, задания анализа и исследовательские графы | | Диагностика | Проверки Router, Provider, SSH, Tunnel и безопасное восстановление | Неизвестные значения остаются неизвестными. Codex показывает Credits, токены, историю, экспорт JSON/CSV и справочную оценку USD. Токены Claude считаются по сохранённым журналам сессий на хосте сервиса; Antigravity использует снимки квот при отсутствии надёжных данных о токенах. **Квоты разных платформ не суммируются, а справочная стоимость не является счётом.** Аккаунты и квоты — демонстрационные данные
Подключения, аналитика и рабочие пространства Подключение Claude Code — демонстрационные данные Аналитика использования — демонстрационные данные Рабочие пространства и диагностика — демонстрационные данные
Снимки показывают части английского интерфейса с изолированными демонстрационными данными, а не реальные аккаунты и остатки квот. Все иллюстрации этой версии используют английские ресурсы. ## Установка | Режим | Доступ | | --- | --- | | `local` | Явно разрешённые каталоги компьютера | | `server` | Явно разрешённые каталоги сервера | | `hybrid` | Оба источника через одно подключение ChatGPT | Provider читает файлы, Router маршрутизирует инструменты, Tunnel обеспечивает частное MCP-подключение. Права на каждом хосте задаются отдельно. Поддерживаются код и текст, HTML, текстовые PDF, DOCX, XLSX, PPTX и IPYNB. Для сканов нужен OCR; действуют ограничения размера, глубины каталогов и объёма ответа. Передайте своему агенту: ```text Установи или обнови https://github.com/3241288994/AImanager . Режим: SSH Host: <существующий псевдоним; убрать для local> Разрешённые каталоги: <абсолютные пути отдельно для компьютера и сервера> Сначала прочитай AGENTS.md, INSTALL.md и связанные инструкции. Сохрани аккаунты, базу, конфигурацию и секреты; используй существующий SSH. Проверь поддержку ai-collab и настрой только указанные мной каналы. Для авторизации на официальных сайтах дай мне конкретные шаги. Выполни проверки из инструкции и сообщи результаты. ``` Полная инструкция: [INSTALL.md](INSTALL.md). Подробные эксплуатационные документы пока преимущественно на китайском; локализованные README служат точками входа. Опубликованный инструмент совместного выполнения требует **Linux и Python 3.8+**: ```bash python3 scripts/install-ai-collab.py ai-collab init ai-collab doctor ai-collab resolve opus5.5 ai-collab run --model opus5.5 --workspace /path/to/project --prompt "Review this project" ai-collab wait JOB_ID --timeout 30 ai-collab result JOB_ID ai-collab reply JOB_ID --prompt "Suggest specific improvements" ``` Добавьте `~/.local/bin` в `PATH`. По умолчанию skill устанавливается для Codex; для другого агента используйте `--skill-dir` и откройте новую сессию. `doctor` проверяет предпосылки подключения, а не правильность результатов. Разрешения на изменение и выполнение задаются явно. Есть адаптеры Codex CLI, Claude Code и Gemini API. Управление аккаунтами Antigravity **не означает** наличия адаптера совместного выполнения. Требование Linux относится к опубликованному инструменту совместного выполнения, не ко всем компонентам проекта. ## Восстановление и безопасность ```bash labcontext status labcontext doctor labcontext repair ``` Либо используйте восстановление в центре подключений. Профили Tunnel отделены от рабочих пространств для последующей смены аккаунта ChatGPT: [инструкция](docs/chatgpt-account-switch.md). - Открывайте только явно разрешённые каталоги. Чтение файлов не даёт права произвольного выполнения. - Не публикуйте management RPC, базы и токены; по умолчанию службы слушают loopback. - Не коммитьте секреты и рабочую конфигурацию. Переданный моделям контекст регулируется политиками выбранного провайдера. - ChatGPT подключается к MCP Router, а не к management RPC. Путь рабочего пространства не является полноценной границей контейнерной изоляции. ## Документация и разработка [Установка](INSTALL.md) · [Рабочие пространства](docs/local-workspaces.md) · [Аккаунты](docs/ai-connections.md) · [Совместная работа](docs/ai-collaboration.md) · [Аналитика](docs/usage-analytics.md) · [Сессии](docs/cli-sessions.md) · [Тестирование](TESTING.md) Для сборки нужны Node.js 20+, Python 3.11+, Rust stable и платформенные зависимости Tauri для desktop: ```bash corepack pnpm@10.30.3 -C apps install --frozen-lockfile corepack pnpm@10.30.3 -C apps run build:desktop corepack pnpm@10.30.3 -C apps run test:runtime cargo test --workspace --locked -- --test-threads=1 scripts/open-source/preflight.sh ``` UI и desktop: `apps/`; сервисы и хранилище: `crates/`; файлы и контекст: `labcontext-provider/`; адаптеры: `scripts/ai_collab/`; skill и рецепты: `skills/multi-model-collaboration/`. ## Лицензия и происхождение [MIT License](LICENSE). Проект развивается на основе MIT-кода `qxcnm/Codex-Manager`; см. [NOTICE](NOTICE) и [THIRD_PARTY_NOTICES.md](THIRD_PARTY_NOTICES.md). [Участие в разработке](CONTRIBUTING.md) · [Сообщить об уязвимости](SECURITY.md). Имя продукта и репозитория — **AImanager**. Старые имена `codexmanager-*`, переменные окружения и пути данных сохраняются для совместимости; переименовывать рабочие данные не нужно.