Secure AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot) with permission boundaries, secret protection, code review gates, and safe sandbox configurations for team environments.
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概要と使いどころ
Secure AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot) with permission boundaries, secret protection, code review gates, and safe sandbox configurations for team environments.
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PowerContext, Context for work that humans and agents hand off and continue 1 project | news.
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Terminal-Interface, Desktop-App und IDE-Extension Doku lesen Der Open-Source AI-Coding-Agent [*] Mit über 195,000 GitHub-Stars, 950 Contributors und ü
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Expert Cursor (IDE IA, multi-file edits, composer, contexte, rules, contexte DZ)
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Expert Antigravity Code (Gemini IDE, développement agentic, IA-assisté, workflows)
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Reconstruct workflow behind a past coding-agent artifact using local ax sessions/commits/skills/tool traces. Use when asked how X was built.
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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.
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轩辕AI编码舰队——OpenClaw作为大脑,指挥Claude Code/Cursor/Windsurf/Trae/Codex CLI集群并行开发。覆盖:ACP配置、IDE接入、权限管理、任务分发、windsurf+cursor双IDE调度、worktree隔离、舰队看板。触发词:IDE舰队、编码集群、AI IDE、多工具编排、ACP配置、Cursor舰队、Windsurf集群、Trae接入、IDE调度、并行编码、AI编码引擎、IDE编排、coding fleet
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Configures AI agents (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex) to understand a codebase and self-improve as the project evolves. Use when setting up a new project for AI-assisted development, onboarding AI agents to an existing repo, creating AGENTS.md, configuring MCP servers for code navigation, packaging project workflows as agent skills, or establishing self-improvement feedback loops. Covers AGENTS.md authoring, skill packaging, MCP configuration, context management, and living-documentation strategies.
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Design a normalized, machine-readable "work receipt" that answers what changed, why, by whom, and with what validation, for any AI-coding-agent task regardless of backend (Claude Code, Codex, Cursor, Aider, CI, or homegrown). Use when defining a receipt schema, normalizing heterogeneous agent logs into one evidence shape, gating PR merges on artifact-backed proof, or designing an OSS maintainer's fast-reject/fast-merge workflow. NOT for validating a DAG node's output against its own schema (use output-contract-enforcer), continuous runtime monitoring of a live coordination daemon (use runtime-verification-for-agents), or general Port Daddy claims/notes/salvage mechanics (use port-daddy-agent-skill).
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Research AI coding assistant products, audiences, user stories, social proof, hacks, and unmet needs for apps like Cursor, Claude Code, Codex, Warp Code, Devin, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, Aider, and homegrown agent stacks. Use when designing or positioning agentic developer tools, Port Daddy Agent Harbor, swarm consoles, background coding agents, or competitive/product research for AI software engineering. NOT for implementing the coding agent runtime, generic market research, or UX mockups without developer workflow evidence.
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