capa

一份配置，让 30+ AI 编程助手共享同一套技能与工具

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 开发框架 🍴 复刻 95 🐛 待处理 16 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 720
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

capa 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队infragate
官网地址https://capa.sh
GitHubhttps://github.com/infragate/capa
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agentic-workflow,capabilities,mcp,mcp-gateway,mcp-server,package-manager,skills
GitHub 星标★ 720
上线时间2026-02-08 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积3.7 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-15
浏览次数2

项目介绍

capa 是一个面向 AI 编程助手的统一能力配置框架。它用一份 capabilities.yaml 文件，把技能（skills）、工具（tools）、规则（rules）、子代理（sub-agents）、MCP 服务器和插件集中声明，再自动分发到 Cursor、Claude Code、Codex、Windsurf、GitHub Copilot 等 30 多个 AI 编码代理中。它解决的问题是：不同 AI 编程工具各有各的配置格式和目录约定，同一套能力往往要重复配置多份，切换工具或团队协作时容易漂移。capa 相当于给这些代理做了一层“能力包管理器”，让配置一次编写、多端复用，并支持通过 MCP 网关接入外部服务。核心能力包括统一声明式配置、多代理适配分发、MCP 服务器与插件管理、技能与子代理编排，适合需要在多个 AI 编码工具间保持一致工作流的开发者与团队。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 720

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 25 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Node.js 18+ 或对应运行时
  • 至少一个编码客户端

安装与启动步骤

  1. 1安装

    装命令行工具。

    # 按仓库说明安装 capa

  2. 2写能力清单

    把技能、工具、MCP 一次声明。

    # 编辑 capabilities.yaml

  3. 3安装到各客户端

    一条命令写进多个 agent 配置。

    capa install

  4. 4列工具

    确认已注册的工具。

    capa sh

  5. 5直接调用

    不经过 agent 也能跑工具。

    capa sh brave search --query "关键词"

如何确认成功

capa sh 列出工具，直接调用能返回结果。

注意事项

  • 它解决的是多客户端配置重复问题。
  • 改完清单要重新 install 才生效。

核心亮点

  • 一份 capabilities.yaml 统一声明技能、工具、规则、子代理、MCP 与插件，避免多工具重复配置
  • 覆盖 Cursor、Claude Code、Codex、Windsurf、GitHub Copilot 等 30+ 代理，切换工具时能力不丢失
  • 内置 MCP 网关与包管理思路，便于团队把 AI 编码能力当作可版本化资产维护

不足之处

  • 项目仍处早期（约 736 星），各代理适配的完整度与稳定性有待更多实际使用验证
  • 配置抽象层增加学习成本，简单单人场景可能觉得不如直接写各工具原生配置直观

适用场景

  • 团队同时使用 Cursor 和 Claude Code，希望统一维护同一套编码规则与技能
  • 为多个 AI 代理集中接入公司内部 MCP 服务器和工具链
  • 把团队沉淀的提示词、规则和子代理打包成可复用能力包，在新项目中快速启用

替代项目

rulesync、aichat

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