Assemble：Claude Code的智能工具编排助手

介绍Assemble如何通过扫描已安装技能、推荐分阶段工作流、交互式工具选择，帮助Claude Code用户高效完成复杂任务。

Claude Code作为AI辅助编程的先进工具，其生态系统正在快速扩张。用户可以在~/.claude/skills/目录安装各种技能，从Vercel部署到数据库管理，从代码审查到文档生成。然而，这种丰富性带来了一个新问题：当面对复杂任务时，用户往往不清楚应该使用哪些技能，以及按什么顺序使用。

Assemble项目正是为解决这一痛点而诞生的。它是一个"工具管家"技能（Tool Concierge Skill），能够自动扫描用户已安装的所有技能、插件和智能体，理解它们的能力范围，然后为特定任务推荐分阶段的工作流程，并以交互式菜单让用户在每个阶段选择合适的工具。

Assemble的工作流程可以概括为"扫描-分类-推荐-执行"四个阶段：

Assemble会全面扫描用户环境中可用的工具：

• 用户技能：读取~/.claude/skills/目录下每个技能的SKILL.md文件
• 插件技能：扫描已安装插件（如Vercel、gstack等）提供的技能
• 智能体定义：发现环境中的智能体配置文件

扫描过程会提取每个工具的元数据，包括名称、描述、能力范围、适用场景等。

这是Assemble的核心智能所在。它采用启发式分类器将每个工具映射到软件工程生命周期的特定阶段：

预定义阶段：

• discover（发现）：需求分析、问题定义、可行性研究
• plan（规划）：架构设计、任务拆解、资源评估
• design（设计）：接口定义、数据模型、UI/UX设计
• execute（执行）：编码实现、脚本编写、自动化部署
• debug（调试）：错误排查、日志分析、问题修复
• review（审查）：代码审查、安全审计、性能评估
• verify（验证）：测试执行、验收确认、质量检查
• ship（交付）：发布部署、文档归档、监控配置

正交维度：

• safety（安全）：安全检查、漏洞扫描、合规验证
• meta（元）：项目管理、进度跟踪、报告生成

分类器采用启发式规则（基于SKILL.md frontmatter中的关键词）进行初始分类。对于无法确定分类的工具，Assemble不会强行归类，而是标记为"未分类"，留待后续处理。

对于未分类的工具，Assemble采用了一种聪明的按需分类策略：

• 当用户输入任务（如/assemble build a small CLI for parsing CSV files）时，系统识别与该任务最相关的2个未分类工具
• 调用LLM进行实时分类，只处理这2个工具，而非整个库存
• 分类结果持久化到~/.claude/channels/assemble/inventory.json，避免重复计算

这种设计实现了"用多少算多少"的效率原则——每个任务只触发必要的LLM调用，而不是一次性预热整个工具库。

基于任务描述和已分类的工具库，Assemble：

• 生成推荐的分阶段工作流序列
• 为每个阶段展示可用的候选工具
• 提供交互式菜单让用户选择：运行工具、跳过阶段、手动输入、返回上一步、标记完成
• 支持上下文感知的辅助操作（如安全建议、元工具推荐）

整个执行过程会记录运行日志，支持/assemble resume命令从断点恢复。

Assemble的Python实现仅依赖Python 3标准库，无需pip install任何第三方包。这带来了几个好处：

• 零依赖冲突：不会与Claude Code或其他技能产生包版本冲突
• 快速安装：只需git clone到技能目录即可使用
• 高可移植性：在任何有Python 3的环境中都能运行