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它解決的問題

Caliber 防止 AI 編碼代理使用過時的專案背景。它解決了手動撰寫的背景檔案（例如 CLAUDE.md 或 .cursor/rules/）在程式碼重構後變為過時的問題，這會導致 AI 出現幻覺並提供錯誤的架構建議。

如何運作

Caliber 在多個平台自動化生成和維護 AI 背景檔案。它分析專案的語言、框架和架構，以建立量身訂做的設定檔。它使用決定性評分系統，透過交叉比對實際檔案系統來審核現有設定，確保路徑和相依性準確無誤。

為了保持背景的新鮮度，它採用預提交鉤子和會話結束觸發器，執行 refresh 迴圈，根據最近的 git 差異更新文件。它還包含「會話學習」功能，可在 AI 編碼會話期間記錄工具使用和修正，將操作模式濃縮成學習檔案。

適用對象

使用 AI 編碼代理（如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、OpenAI Codex 或 OpenCode）的開發人員和團隊，希望確保其 AI 助手能與不斷演進的程式碼庫保持同步。

主要特色

• 多代理支援：可同時為 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex 和 OpenCode 生成設定檔。
• 決定性評分：在不需呼叫 LLM 的情況下審核設定品質與準確性。
• 自動更新：使用 git 鉤子自動根據程式碼變更更新背景檔案。
• 會話學習：從實際編碼會話中學習，記錄模式、陷阱和修復方法。
• MCP 伺服器偵測：自動偵測專案工具並設定對應的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器。
• 安全工作流程：包含先審核再執行的作法，提供差異檢視、自動備份，以及完整的還原指令。