DevRune：AI智能体指令的包管理器

DevRune是一款用Go语言开发的CLI工具，旨在为Claude Code、Codex、Copilot等多种AI编码智能体提供统一的技能包管理。它通过一份manifest文件自动配置跨平台工作环境，解决不同智能体配置碎片化的问题，核心理念是"一份配置，全平台适配"，借鉴npm包管理思路，显著提升多智能体开发效率。

随着AI编码智能体普及，开发者面临配置管理难题。不同平台（Claude Code、Codex、Copilot等）使用不同配置格式和目录结构：Claude Code用.claude/目录和markdown技能文件，Codex用.codex/目录和TOML配置，Copilot用.github/目录和.agent.md文件。手动维护多智能体配置繁琐，DevRune因此诞生。

DevRune核心是"一份配置，全平台适配"，借鉴npm包管理理念。用户编写devrune.yaml配置，声明技能和工具，工具自动完成解析（获取包、生成锁定文件）、安装（渲染为各平台原生格式）、状态跟踪。目前支持5种主流智能体，共享技能文件自动去重。

DevRune采用三阶段管道：manifest（devrune.yaml）→ resolve（获取包生成lock）→ install（渲染为工作区文件）。集成AI推荐系统，分析项目技术栈推荐技能包，与skills.sh集成提供安全审计的技能包。

典型devrune.yaml配置包含packages、mcps、agents、workflows等部分。目录结构规范便于共享复用。开发者体验方面，有交互式TUI向导（devrune init）、CI/CD友好（--non-interactive）、离线支持（--offline）。

DevRune用Go开发，依赖Cobra（CLI框架）、Bubble Tea（TUI）、go-enry（语言检测）等，保证高性能跨平台。目前局限：不支持Windows原生（建议WSL），AI推荐需安装Claude/OpenCode并登录。

未来计划支持更多智能体、技能包版本管理、社区注册表、可视化编辑器。DevRune试图为AI智能体指令建立统一管理标准，如同npm统一JS包管理，提升多智能体开发者效率，是AI工具链成熟的标志。