caliber-ai-org/ai-setup

解决的问题

Caliber 为代码代理（如 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot）提供统一的上下文层。它防止了常见的「漂移」问题——即随着代码变更，代理读取的指令和上下文文件变得过时，同时确保为一个代理定义的技能或规则能跨所有使用的代理共享。

工作原理

Caliber 管理一组上下文文件（如 CLAUDE.md 或 Cursor 规则），并使用 pre-commit 钩子根据代码差异自动刷新这些文件。它包含一个名为 Jev 压缩的工具，通过评分并移除过时的工具调用，优化会话转录，同时保留其余消息历史的原文，而非使用有损摘要。

适用人群

使用多个 AI 代码代理，并希望在整个开发环境中保持一致且最新的上下文与共享规则的开发者。

主要亮点

• 自动上下文刷新：使用 pre-commit 钩子，使代理指令与代码库保持同步。
• 共享技能：在不同代理之间确定性地同步规则、插件和 MCP 服务器。
• Jev 压缩：一种非摘要式的会话压缩方法，移除过时的工具调用，同时保留消息原文。
• 本地审计：caliber score 命令可在无需 LLM 的情况下审计配置质量。
• 语言无关：支持多种提供方，包括 Anthropic、OpenAI、MiniMax 和 Vertex。