一套由 Anthropic 黑客松冠军打造的开源配置框架，让你的 Claude Code 拥有 28 个专业 Agent、119 个技能模块、持续学习能力与安全护栏。

项目背景

2025 年 9 月，开发者 Affaan Mustafa 与队友参加 Anthropic 在纽约举办的一场黑客松。他们仅用 8 小时，完全依靠 Claude Code 构建了一个名为 zenith.chat 的产品，从 100 多支队伍中脱颖而出，赢得了第一名和 15000 美元的 API 额度奖励。

获胜的秘密武器，正是 Affaan 在超过 10 个月的高强度日常使用中打磨出的 Claude Code 配置体系。赛后，他将这套配置开源，命名为 everything-claude-code（简称 ECC）。

截至 2026 年 3 月，这个项目在 GitHub 上已获得超过 100,000 颗星 和 13,000 个 Fork，有 113 位贡献者参与，支持 7 种语言翻译。它已成为 AI 编程工具配置的事实标准——相当于 AI Agent 界的 .editorconfig。

核心理念

Claude Code 不是一个聊天工具，而是一个深度可定制的 AI Agent 编排平台。

everything-claude-code 的核心思路不是把 Claude Code 当作单一的编程助手，而是将其配置成一个由不同角色组成的「虚拟开发团队」。

项目概览

指标 数据
GitHub Stars 100,000+
Forks 13,000+
专业 Agent 28 个
按需加载 Skill 119 个
快捷命令 60 个
支持语言 TypeScript, Python, Go, Rust, Java, Kotlin, C++ 等 12 种
当前版本 v1.9.0
许可证 MIT

支持的 AI 编程工具

ECC 提供跨平台配置，一套配置可同时部署到：

工具 支持程度
Claude Code 完整支持（28 Agent, 60 命令, 34 规则, 8 种 Hook）
Cursor 15 种 Hook 事件（DRY 适配器模式复用配置）
Codex 通过 AGENTS.md 指令支持
OpenCode 11 种 Hook 事件，12 个 Agent

四层架构

everything-claude-code 采用精心设计的四层架构：

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┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 1: 用户交互层（Commands + Rules）     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: 智能层（Agents + Skills）          │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: 自动化层（Hooks + Scripts）        │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: 学习层（Continuous Learning）      │
└─────────────────────────────────────────────┘

Layer 1: 用户交互层

32+ 快捷命令是交互入口，分为 6 大类：

命令类别 示例命令 用途
核心工作流 /plan, /tdd, /e2e 任务规划、TDD、端到端测试
代码质量 /code-review, /build-fix, /refactor-clean 代码审查、修复构建、重构清理
多 Agent 协作 /multi-plan, /multi-execute 多 Agent 协作处理复杂任务
学习系统 /learn-eval, /evolve 评估学习效果、将经验演进为技能
语言特定 /go-review, /python-review 针对特定语言的代码审查
会话管理 /sessions, /checkpoint 会话追踪、保存检查点

Rules 是基础配置，始终加载到上下文中，包含通用编码规范、Git 工作流规范、测试覆盖率要求（TDD 80%）、安全规则等。

Layer 2: 智能层

28 个专业 Agent 是核心，每个 Agent 有明确的职责边界和受限的工具权限：

Agent 名称 职责 工具权限
Planner 高层任务分解与规划 广泛（编排者）
Architect 系统设计与架构决策 广泛（编排者）
TDD Guide 引导 TDD 流程 代码 + 测试工具
Code Reviewer 通用代码分析 只读分析
Security Reviewer 专业安全审计 只读分析
Build Error Resolver 诊断并修复构建错误 构建 + 调试工具
E2E Runner 执行端到端测试 测试执行工具
Refactor Cleaner 代码重构与清理 代码编辑工具
Doc Updater 自动文档维护 文档编辑工具
Go Reviewer Go 专项代码审查 只读分析
Python Reviewer Python 专项审查（PEP 8） 只读分析
Database Reviewer SQL/ORM/迁移审查 数据库只读

Agent 采用层级委托模型：编排型 Agent（Planner、Architect）拥有广泛的工具访问权限，可以调度专业 Agent；专业 Agent 只能访问与其角色相关的工具，防止越权操作。

119 个 Skills 是按需加载的领域知识模块，覆盖：

  • 后端开发：API 设计模式、数据库缓存、迁移策略、性能优化
  • 前端开发：React、Next.js、E2E 测试、Page Object Model
  • 语言特定：TypeScript、Python、Go、Java、C++、Django、Spring Boot
  • DevOps：Docker 容器化、部署模式、PM2 进程管理
  • 高级功能：Token 优化、成本感知 LLM 管道、安全扫描

Layer 3: 自动化层

Hooks 是事件驱动的自动化机制，在 Claude Code 生命周期的不同阶段触发：

Hook 类型 触发时机 功能
PreToolUse 工具执行前 质量门禁检查
PostToolUse 工具执行后 结果验证
SessionStart 会话开始时 加载上下文和记忆
SessionEnd 会话结束时 保存模式和持久记忆
PreCompact 上下文压缩前 策略性压缩建议
Stop 会话终止时 模式提取和经验蒸馏

Layer 4: 学习层

这是 ECC 最独特的功能——允许 Claude Code 在不同会话间积累经验：

v1 学习系统（基于 Skill）：

  • 通过 Stop Hook 在会话结束时提取编码模式
  • 将模式存储到 ~/.claude/skills/learned/ 目录
  • 覆盖率约 50-80%

v2 学习系统（基于 Instinct）：

  • 通过 PreToolUse/PostToolUse Hooks 实现覆盖率 100%
  • 每个学习单元是一个「Instinct」，带有置信度评分（0.3-0.9）
  • 使用 /evolve 命令可将 3 个以上相关 Instinct 聚合为可复用的 Skill 模块

安装与使用

前置条件

  • Claude Code CLI v2.1.0 或更高版本

安装步骤

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# 方式一：通过 Claude Code 插件市场安装
/plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code
/plugin install everything-claude-code@everything-claude-code

# 方式二：克隆仓库手动安装
git clone https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git
cd everything-claude-code

# 根据主要开发语言选择安装
./install.sh typescript    # TypeScript 项目
./install.sh python        # Python 项目
./install.sh golang        # Go 项目

选择性安装架构

v1.9.0 引入了 manifest 驱动的选择性安装架构，可以只安装需要的语言和组件：

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# 仅安装 Python 相关配置
./install.sh python

# 安装 Python + 安全扫描
./install.sh python security

# 查看已安装组件
./install.sh --status

SQLite 状态存储追踪已安装内容，支持增量更新。

开发中的应用场景

场景 1：新功能开发（TDD 流程）

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# 启动 TDD 流程
/tdd "添加用户认证功能"

TDD Guide Agent 会自动：

  1. 引导你先编写测试用例
  2. 实现最小代码使测试通过
  3. 重构代码并确保测试仍然通过
  4. 生成覆盖率报告

场景 2：代码审查

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# 通用代码审查
/code-review

# Python 专项审查
/python-review

# 安全审计
/security-review

Security Reviewer 会运行 AgentShield——一个内置的安全扫描器，包含 1,282 个测试用例和 102 条静态分析规则。

场景 3：修复构建错误

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/build-fix

Build Error Resolver Agent 会自动诊断构建失败原因，并提供修复方案。

场景 4：任务规划

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/plan "重构用户模块，支持多租户"

Planner Agent 会将复杂任务分解为可执行的子任务，并分配给合适的专业 Agent 执行。

场景 5：持续学习

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# 评估学习效果
/learn-eval

# 将经验演进为技能
/evolve

安全护栏

ECC 内置了多种安全机制，防止 AI Agent 的常见不当行为：

Hook 安全拦截

安全机制 功能
PreToolUse Hook 阻止 --no-verify git 标志
敏感信息检测 检测提示词中的密钥模式（sk-、ghp_、AKIA 等）
配置保护 Hook 阻止修改 linter 配置文件（.eslintrc、biome.json、.ruff.toml）

AgentShield 安全扫描器

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# 标准扫描
agent-shield scan

# 使用 Opus 模型进行对抗性分析
agent-shield scan --opus

--opus 标志会启动三个 Claude Opus Agent，以红队/蓝队/审计者的管道方式对配置进行对抗性分析。

与原生 Claude Code 对比

增强维度 原生 Claude Code 配合 ECC
任务规划 需手动描述 /plan 命令自动分解任务
代码审查 需手动请求 专业 Agent 自动执行
测试驱动 需手动编写测试 TDD Agent 引导全过程
安全扫描 无内置扫描 AgentShield 扫描（102 规则）
知识积累 会话相互独立 持续学习系统实现跨会话记忆
多语言支持 通用处理 语言特定规则和最佳实践

为什么重要

AI 编程 Agent 很强大但不一致。没有结构化规则，它们会：

  • 跳过测试
  • 修改 linter 配置来通过检查
  • 使用 --no-verify 提交
  • 在会话间丢失上下文

ECC 将这视为一个工程问题，而非 prompt 工程问题。

项目反映了一个更广泛的转变：开发者正在从临时的 Agent 使用，转向可重复、可审计的工作流程。团队获得跨工具的共享规则、阻止常见 Agent 不当行为的安全护栏，以及无需人工监督即可强制执行 TDD 和代码审查的 Hook 系统。

参考资料

小结

everything-claude-code 是目前最完善的开源框架，用于让 AI 编程 Agent 在不同工具间保持一致行为。如果你的团队使用 Claude Code、Cursor 或 Codex，希望获得强制的测试流程、安全护栏和持久记忆，而不必自己构建，这个项目值得一试。

100,000 颗星说明：很多团队已经在用了。