KT AI Coding CLI Tools

面向 AI 编程环境的 CLI 工具集合，用来沉淀可复用的命令行工具、配置辅助、迁移脚本和本地开发环境治理经验。

这个仓库关注“命令行层”的确定性操作：配置、诊断、部署辅助、profile 切换、状态栏、脚本化迁移和工具健康检查。涉及 MCP server 的实现和策略放在 kt-aicoding/mcp-servers，跨仓库索引放在 kt-aicoding/registry。

边界

适合放在这里：

• 小型 AI 编程 CLI 工具。
• Claude Code / Codex / 其他 Agent CLI 的配置辅助工具。
• profile 切换、状态栏预设、本地初始化脚本和迁移工具。
• 云平台 CLI、GitHub CLI、本地工具链的使用规范和健康检查资料。
• 还没有必要独立成仓的实验性命令行工具。

不适合放在这里：

• MCP server 实现，放到 kt-aicoding/mcp-servers。
• 可复用 prompt/skill 指令，放到 kt-aicoding/skills。
• 单个成熟 CLI 产品，成熟后可以拆成独立仓库。
• API token、OAuth token、cookie、私有路径、私有项目上下文。

目录规划

docs/
  local-cli-system.md
tools/
  <tool-name>/

路径	用途
docs/	CLI 体系、治理原则、运维资料和操作规范
tools/	小型 CLI 工具或尚未独立成仓的工具原型

操作资料

文档	说明
文档索引	CLI 体系和操作资料入口。
本地 CLI 体系	当前 CLI 分层、平台登录态、仓库归属、维护命令和升级策略。

相关 Skill

Skill	用途
cli-tooling-governance	判断 CLI、脚本、MCP、skill、独立仓库之间的边界，维护 CLI 成熟度、验证和升级策略。
kt-aicoding-registry	判断工具是否仍属于 cli-tools，还是应迁入其他 kt-aicoding 仓库或独立成仓。

如何把这个仓库当参考

这个仓库不只是放工具代码，也沉淀一套判断方式：

问题	判断标准	结果
这是 CLI 还是 MCP？	需要稳定、可审计、可脚本化的人机命令行操作	放在 cli-tools
是否该独立成仓？	有独立用户、独立发布节奏、独立安装文档	从 tools/ 拆出独立仓库
是否该继续留在 docs？	只是工具治理、操作规范、维护策略	放在 docs/
是否该写成 skill？	主要是 Agent 行为规范或任务流程	放到 kt-aicoding/skills
是否该使用 provider MCP？	CLI 已覆盖且更可审计时，不启用 MCP	保持 CLI 优先

参考这个仓库时，优先看边界和操作资料，再看具体工具实现。

候选工具

• ccuse 迁移候选：Claude Code profile switcher。
• codex-config-kit 计划中：Codex 配置预设、状态栏预设和 setup helpers。

成熟度模型

阶段	形态	进入下一阶段的条件
记录	docs/ 中的操作经验	有重复使用场景和明确命令序列
原型	tools/<tool-name>/ 中的小脚本	有 --help、错误处理和最小测试
工具	可安装、可版本化的 CLI	有 README、示例、发布说明和稳定参数
独立项目	独立仓库	有独立用户、明确 roadmap 和维护边界

开发约定

• 每个工具应该能独立安装、运行和阅读文档。
• 优先提供 --help、doctor 或等价诊断入口。
• 涉及云平台时，先读资源状态，再做部署、删除、账单或域名操作。
• Provider 操作优先使用成熟 CLI，例如 vercel、supabase、wrangler、tcb、netlify、flyctl、railway、gh。
• 不默认启用 provider MCP 来替代成熟 CLI，除非任务明确需要 agent-native MCP 能力。

本地验证

这个仓库当前以文档和治理资料为主。提交前至少运行：

git diff --check
rg -n "gho_|Bearer|SERVICE_ROLE|password|cookie|secret|token|API_KEY|/Users/" README.md README.zh-CN.md docs || true

敏感扫描只允许命中安全说明或 placeholder，不允许真实凭据、私有路径或账号细节。