Coding Hub

What is Coding Hub about?

Coding Hub collects, cleans, evaluates, and presents over 3,900 carefully selected development resources. It unifies MCP servers, agent skills, coding rules, and prompts into a single searchable catalog, allowing AI agents and developers to find and install the right tool with a single command.

How to use Coding Hub?

1. Run the installer – Choose your platform (Costrict CLI, VSCode Costrict, Claude Code, or Opencode) and execute the provided install.sh (macOS/Linux) or install.ps1 (Windows) script.
2. Search – Use the platform‑specific slash command, e.g. /coding-hub:search <keyword> on Claude Code or /coding-hub-search <keyword> on Costrict CLI, to retrieve matching resources.
3. Install – After locating a resource, run the install command (/coding-hub:install <name> or /coding-hub-install <name>) to add it to the current environment.
4. Browse / Recommend / Update – Additional commands let you explore categories, get project‑level recommendations, and keep the catalog up to date.

Key Features of Coding Hub

• Unified Index: 1,629 MCP servers, 1,518 skills, 236 rules, 524 prompts.
• Weekly Automated Sync: GitHub Actions crawl upstream lists, de‑duplicate, enrich, score, and publish a static JSON API.
• One‑Command Installation: Platform‑aware scripts automatically place skill files and command definitions in the correct directories.
• Cross‑Platform Support: Works with Claude Code, Costrict CLI, Opencode, and VSCode Costrict (Roo Code).
• Rich Metadata: Each entry stores description, category, tags, star count, tech stack, and install instructions.
• Scalable Evaluation: Multi‑layer scoring (popularity, freshness, quality, installability) ensures high‑quality recommendations.

Use Cases of Coding Hub

• AI Agent Development – Quickly provision MCP servers or skills that an agent can invoke (e.g., browser automation, code review, documentation generation).
• Rapid Prototyping – Search for ready‑made prompts or rules to embed into a coding workflow without writing them from scratch.
• Team Onboarding – Install a standard set of tools across a development team with a single command, ensuring consistency.
• Continuous Learning – Explore new libraries or best‑practice rules directly from the chat interface of your coding assistant.
• Custom Toolchains – Combine multiple MCP servers (e.g., Playwright for web automation + FastAPI‑MCP for backend calls) to build end‑to‑end agents.

FAQ

Do I need to clone the repository? No. The installer fetches only the required skill and command files from the raw GitHub URLs.

Can I install resources on multiple platforms at once? Run the installer separately on each platform; the scripts detect the environment via injected variables.

What if a resource fails to install? The install command reports the error and provides the failing URL. Verify network access or try reinstalling.

How often is the catalog refreshed? Weekly via GitHub Actions; freshness scores are updated for each entry.

Is there a way to contribute new resources? Yes – submit a pull request adding a properly formatted JSON entry under catalog/ and follow the schema in catalog/schema.json.

Where are the APIs hosted? Static JSON endpoints are served from GitHub Pages, e.g., https://zgsm-sangfor.github.io/costrict-coding-hub/api/v1/search-index.json.

Coding Hub

Why Coding Hub?

AI Coding Agent 越来越强，但找到合适的 MCP Server、Skill、Rule 仍然是碎片化的。

Coding Hub 从多类上游源自动聚合、清洗、评估开发资源，让你和你的 Agent 一条命令就能搜索和安装。

Quick Start

一条命令安装，指定你的平台：

macOS / Linux：

# Costrict CLI（在项目根目录执行）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform costrict

# VSCode Costrict 插件
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform vscode-costrict

# Claude Code
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform claude-code

# Opencode（在项目根目录执行）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform opencode

Windows (PowerShell)：

# Costrict CLI
irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.ps1 | iex

# 指定平台（如自动检测失败）
& ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.ps1))) -Platform costrict

安装完成后试试：

# Claude Code
/coding-hub:search typescript

# Opencode / Costrict CLI / VSCode Costrict (Roo Code)
/coding-hub-search typescript

或者复制以下 prompt 丢给你的 AI Agent：

你是一个自动化安装助手。请访问以下 URL 并阅读其中的 "For Agents" 部分，
严格按照步骤完成 coding-hub 技能的安装。

不要 clone 整个仓库，只需要读取这个 raw URL 的内容：
https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/README.md

根据你所在的平台（Claude Code / Opencode / Costrict CLI / VSCode Costrict），
执行对应的安装命令。安装完成后告诉我结果。

---

⭐ 精选推荐

从 3907+ 资源中按使用场景精选。安装后用 /coding-hub:search 搜索完整索引，或 /coding-hub:recommend 获取项目级推荐。

🌐 浏览器 & 自动化

• 🔌 microsoft/playwright-mcp — 微软官方出品，使用 Playwright 让 AI 精确控制网页，自动化抓取数据。 ⭐ 30.1k
• 🔌 ScrapeGraphAI — AI-powered web scraping library that creates scraping pipelines using… ⭐ 23.2k
• 🔌 Skyvern — MCP Server to let Claude / your AI control the browser ⭐ 21.0k
• 🔌 Agent Reach — 一句话给 AI Agent 装上全网搜索能力。一键安装 + 配置 13+ 平台工具（Twitter、Reddit、YouTube、GitHu… ⭐ 14.4k
• 🎯 webapp-testing — Toolkit for interacting with and testing local web applications using… Anthropic 官方
• 🎯 audit-library-health — Use when checking the overall health of a skills library. Run doctor,… 社区精选
• 📋 Ai Powered Code Review (Rules 2.1) — AI驱动的智能代码审查规则 - 基于机器学习的代码质量分析和自动化审查流程 Rules 2.1
• 📋 Commit (Rules 2.1) — Unified comprehensive commit workflow (standard + fast + AI) - 统一全面提交工… Rules 2.1
• 💡 资深编程专家 CAN — 实测 GPT-4 才可以有比较好的效果，完整的对话： 示例——CAN 完整对话… wonderful-prompts

🐙 Git & 协作

• 🔌 github/github-mcp-server — GitHub 官方出品，让 AI 通过 API 深度集成 GitHub，实现自动化工作流等。 ⭐ 28.5k
• 🔌 idosal/git-mcp — 通用远程 MCP 服务器，用于连接任何 GitHub 仓库或项目以获取文档。 ⭐ 7.9k
• 🔌 Chart — 🤖 A Model Context Protocol server for generating visual charts using… ⭐ 3.9k
• 🔌 julien040/anyquery — 通过 SQL 查询 40+ 应用，并连接 PG/MySQL/SQLite 数据库。本地优先，注重隐私。 ⭐ 1.7k
• 🎯 changelog-generator — Automatically creates user-facing changelogs from git commits by… 社区精选
• 🎯 address-github-comments — Use when you need to address review or issue comments on an open… antigravity-skills
• 📋 Analyze Issue (Rules 2.1) — GitHub issue analysis and implementation specification - GitHub问题分析和实现… Rules 2.1
• 📋 Python Github Setup Cursorrules Prompt File Rules — Python GitHub Setup .cursorrules prompt file CursorRules
• 💡 Commit Message Preparation — # Git Commit Guidelines for AI Language Models ## Core Principles … prompts.chat

🚀 DevOps & 安全

• 🔌 FastAPI-MCP — Expose your FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools,… ⭐ 11.7k
• 🔌 Nginx UI — Yet another WebUI for Nginx ⭐ 10.9k
• 🔌 AWS CDK — Get prescriptive CDK advice, explain CDK Nag rules, check… ⭐ 8.6k
• 🔌 ghidraMCP — MCP Server for Ghidra ⭐ 8.1k
• 🎯 doc-coauthoring — Guide users through a structured workflow for co-authoring… Anthropic 官方
• 🎯 ask-questions-if-underspecified — Clarify requirements before implementing. Do not use automatically,… 社区精选
• 📋 Security Audit Rules — AI-assisted security review rules covering OWASP, input validation,… 精选
• 📋 Permission Control System (Rules 2.1) — 权限控制系统 - 定义用户/AI/系统的角色权限和操作审计 Rules 2.1
• 💡 模拟 Linux 终端 — 我想让你充当 Linux 终端。我将输入命令，您将回复终端应显示的内容。我希望您只在一个唯一的代码块内回复终端输出，而不是其他任何内容。不要… wonderful-prompts

📚 文档 & 知识

• 🔌 microsoft/markitdown — MarkItDown MCP 工具访问 - 一个将多种文件格式（本地或远程）转换为 Markdown 以供 LLM 使用的库。 ⭐ 93.1k
• 🔌 Context 7 — Context7 MCP - Up-to-date Docs For Any Cursor Prompt ⭐ 51.4k
• 🔌 Mastra/mcp-docs-server — Provides AI assistants with direct access to Mastra.ai's complete… ⭐ 22.6k
• 🔌 cognee-mcp — GraphRAG 记忆服务器，支持自定义摄取、数据处理和搜索。 ⭐ 14.8k
• 🎯 slack-gif-creator — Knowledge and utilities for creating animated GIFs optimized for… Anthropic 官方
• 🎯 theme-factory — Toolkit for styling artifacts with a theme. These artifacts can be… Anthropic 官方
• 📋 Technical Documentation Rules — AI rules for generating and maintaining technical documentation 精选
• 📋 Mermaid (Rules 2.1) — Mermaid diagram generation for various visualizations - Mermaid图表生成工具 Rules 2.1
• 💡 "Explain It Like I Built It" Technical Documentation for Non-Technical Founders — You are a senior technical writer who specializes in making complex… prompts.chat

🎨 前端 & 设计

• 🔌 mediar-ai/screenpipe — 本地优先系统，捕获屏幕/音频并带时间戳索引，SQL/嵌入存储，语义搜索，LLM 历史分析，事件触发动作。通过 NextJS 插件生态系统构建… ⭐ 17.9k
• 🔌 Framelink Figma MCP Server — MCP server to provide Figma layout information to AI coding agents… ⭐ 14.0k
• 🔌 Inbox Zero — Inbox Zero 官方集成，AI 个人邮件助手 (基于 Gmail，提供需回复/需跟进邮件识别等功能)。 ⭐ 10.4k
• 🔌 Lingo.dev — Make your AI agent speak every language on the planet, using… ⭐ 5.4k
• 🎯 brand-guidelines — Applies Anthropic's official brand colors and typography to any sort… Anthropic 官方
• 🎯 canvas-design — Create beautiful visual art in .png and .pdf documents using design… Anthropic 官方
• 📋 Frontend Rules (Rules 2.1) — 前端开发AI助手规则 - 智能化企业级标准，集成最新前端技术栈和智能MCP工具编排 Rules 2.1
• 📋 Frontend Dev (Rules 2.1) — Frontend development workflow with Vue/React/TypeScript - 前端开发完整工作流 Rules 2.1
• 💡 Fullstack Software Developer — Act as a fullstack developer with expertise in both frontend and… 精选

⚙️ 后端 & 数据库

• 🔌 pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python — Pydantic 出品，在安全的沙盒环境中运行 Python 代码，适合开发编程代理。 ⭐ 16.0k
• 🔌 googleapis/genai-toolbox — Google 官方开源 MCP 服务器，专注于为数据库提供简单、快速、安全的工具。 ⭐ 13.6k
• 🔌 InstantDB — Create, manage, and update applications on InstantDB, the modern… ⭐ 9.8k
• 🔌 Supabase MCP Servers — A collection of MCP servers that connect LLMs to Supabase ⭐ 2.6k
• 🎯 PocketBase Hooks — Server-side JavaScript hooks for PocketBase (pb_hooks). Use when… davila7/claude-code-templates
• 🎯 alphafold-database — Access AlphaFold's 200M+ AI-predicted protein structures. Retrieve… davila7/claude-code-templates
• 📋 Supabase Rules — Cursor rules for Supabase with PostgreSQL and Edge Functions 精选
• 📋 Backend Dev (Rules 2.1) — Backend development workflow with Java/Python/Node.js - 后端开发完整工作流 Rules 2.1
• 💡 编写函数(Python 为例) — 使用 ChatGPT 编写 Python 函数计算三角形面积。给出 （1）函数描述；（2）函数定义；（3）函数输出。搭建如示例的代码框架，让… wonderful-prompts

🤖 AI & MCP 开发

• 🔌 modelcontextprotocol/server-filesystem — 官方参考实现，提供对本地文件系统的直接访问，带可配置权限。 ⭐ 82.7k
• 🔌 Homebrew — An MCP server for the Homebrew package manager. ⭐ 47.2k
• 🔌 claude-cookbooks — A collection of notebooks/recipes showcasing some fun and effective… ⭐ 36.6k
• 🔌 FastMCP v2 🚀 — 🚀 The fast, Pythonic way to build MCP servers and clients ⭐ 24.0k
• 🎯 algorithmic-art — Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and… Anthropic 官方
• 🎯 claude-api — Build apps with the Claude API or Anthropic SDK. TRIGGER when: code… Anthropic 官方
• 📋 Super Brain System (Rules 2.1) — 超级大脑系统 - 智能项目管理激活机制和核心功能 Rules 2.1
• 📋 Ai Ethical Boundaries (Rules 2.1) — AI伦理边界规则 - 确保AI行为符合伦理标准和社会价值观 Rules 2.1
• 💡 混淆代码翻译 — 分析这段代码是什么编程语言，功能是什么？然后翻译整段代码，把所有变量和函数都重命名，使其成为更加清晰易懂的代码 wonderful-prompts

图例：🔌 MCP Server · 🎯 Skill · 📋 Rule · 💡 Prompt

Features

类型	数量	说明
MCP Server	1629	Model Context Protocol 服务器
Prompt	524	开发者专用 Prompt
Rule	236	编码规范 / AI 辅助规则
Skill	1518	Agent Skill 扩展

数据来源：由同步脚本从多类上游自动聚合；其中 Skills 的 Tier 2 还会通过 Registry 动态发现社区仓库。每周通过 GitHub Actions 同步，并发布到 GitHub Pages CDN。

上游	来源
MCP	awesome-mcp-servers · Awesome-MCP-ZH · mcp.so
Skills	Tier 1: anthropics/skills · Ai-Agent-Skills · antigravity-awesome-skills · ai-agents-publicTier 2: awesome-repo-configs / skill_repos.json 动态发现社区仓库 · awesome-openclaw-skills · openclaw/skillsTier 3: catalog/skills/curated.json
Rules	awesome-cursorrules · rules-2.1-optimized
Prompts	prompts.chat · wonderful-prompts

📊 收录与评估流程

为了尽量保证结果可用，我们采用的是“分来源清洗 + 统一评估”的方式：不同类型会先按各自来源特点做基础筛选，再进入统一的评分、治理和持续维护流程。

第一层：来源侧清洗

• MCP Servers：从 mcp.so seed + awesome-mcp-servers + Awesome-MCP-ZH 聚合；对 awesome 列表里的 GitHub 仓库会补抓元数据，并保留基础活跃度筛选。
• Skills：Tier 1 以官方 / 高质量来源为主（含 vasilyu1983/ai-agents-public 的 62 个领域专精技能）；Tier 2 通过 skill_repos.json Registry 与 OpenClaw 发现候选，再过滤 spam、非 coding 分类和聚合仓库，并按确定性分数取 TOP 300。
• Rules：直接解析 awesome-cursorrules 与 rules-2.1-optimized 的规则目录和 .mdc 文件，不额外套用统一的 star 门槛。
• Prompts：prompts.chat 只保留面向开发者或命中 coding 关键词的条目；wonderful-prompts 只提取“编程”章节。

第二层：分类来源与去重策略

类型	筛选策略
MCP Servers	mcp.so seed > Awesome-MCP-ZH > awesome-mcp-servers 三源合并，按 GitHub URL（source_url）去重；必要时补抓 README 中的 mcpServers 配置
Skills	Tier 1：官方 / 高质量来源经基础清洗后收录；Tier 2：Registry discovery + OpenClaw 候选，经确定性评分筛到 TOP 300；Tier 3：curated.json 作为最低优先级补充
Rules	awesome-cursorrules + rules-2.1-optimized 双源聚合；在 merge 阶段按 id 去重
Prompts	prompts.chat + wonderful-prompts 双源聚合；来源脚本先做 coding 相关过滤，merge 阶段按 id 去重

第三层：统一富化与评分治理

• merge_index.py 会先加载各类型 index.json 与 curated.json，按照 Tier 1 > Tier 2 > Tier 3 的优先级去重。
• Layer 2（unified_enrichment.py）统一补齐 coding_relevance、content_quality、specificity、source_trust、confidence 等信号；有 LLM 或既有评估结果时优先复用，否则回落到启发式评分。
• Layer 3（scoring_governor.py）按类型权重计算 final_score，并写入 accept / review / reject 决策；health_scorer.py 再基于 popularity / freshness / quality / installability 生成健康度分数用于排序。

持续维护

• 🤖 每周自动同步（GitHub Actions）
• 🔄 自动去重和合并
• 📈 动态更新 star 数、活跃度与评分信号
• 🌐 GitHub Pages CDN 加速分发（单条 API ~1KB，搜索索引 ~2MB）

🔁 生命周期与增量维护

• mcp / skill 条目会记录 added_at，表示首次进入 catalog 的日期
• catalog/index.json 保留顶层兼容字段，同时新增 evaluation 子对象承载统一评分与收录原因
• catalog/maintenance/incremental_recrawl_candidates.json 保存达到阈值的增量复抓候选，incremental_recrawl_state.json 保存去重/冷却状态
• 现有 catalog/mcp/crawl_state.json 与 catalog/skills/.repo_cache.json 继续负责各自来源的增量同步，不直接替代 catalog 生命周期治理

Platforms

支持四个 AI Coding 平台，命令格式略有差异：

	Claude Code	Costrict	Opencode	VSCode Costrict (Roo Code)
搜索	/coding-hub:search <kw> [type:mcp]	/coding-hub-search <kw> [type:mcp]	/coding-hub-search <kw> [type:mcp]	/coding-hub-search <kw> [type:mcp]
浏览	/coding-hub:browse [cat]	/coding-hub-browse [cat]	/coding-hub-browse [cat]	/coding-hub-browse [cat]
推荐	/coding-hub:recommend	/coding-hub-recommend	/coding-hub-recommend	/coding-hub-recommend
安装	/coding-hub:install <name>	/coding-hub-install <name>	/coding-hub-install <name>	/coding-hub-install <name>
卸载	/coding-hub:uninstall <name>	/coding-hub-uninstall <name>	/coding-hub-uninstall <name>	/coding-hub-uninstall <name>
更新	/coding-hub:update	/coding-hub-update	/coding-hub-update	/coding-hub-update

	Claude Code	Costrict	VSCode Costrict	Opencode
Skill 路径（全局）	~/.claude/skills/coding-hub/	~/.costrict/skills/coding-hub/	~/.costrict/skills/coding-hub/	~/.opencode/skills/coding-hub/
Commands 路径	同上（全局）	.costrict/coding-hub/commands/（项目级）	~/.roo/commands/（全局）	.opencode/command/（项目级）
命令分隔符	:	-	-	-

• Costrict CLI 的命令文件需要安装到每个项目目录，在项目根目录运行 install.sh 即可
• VSCode Costrict 插件 (Roo Code) 支持 Roo Code 原生 slash commands，命令文件安装到 ~/.roo/commands/，通过 /coding-hub-update 自动下载
• Claude Code 支持从全局 skills 目录加载子命令，一次安装所有项目可用
• Opencode 的命令文件需要安装到每个项目目录，在项目根目录运行 install.sh 即可

costrict-coding-hub/
├── install.sh               # 一键安装脚本（macOS/Linux，curl | bash）
├── install.ps1              # 一键安装脚本（Windows，irm | iex）
├── catalog/                  # 资源索引（数据层）
│   ├── index.json            # 合并后的完整索引（3900+ 条）
│   ├── search-index.json     # 轻量搜索索引（仅搜索字段，~2MB）
│   ├── schema.json           # 条目 schema 定义
│   ├── mcp/                  # MCP Server 源数据（含 added_at 生命周期字段）
│   ├── skills/               # Skill 源数据（含 added_at 生命周期字段）
│   ├── rules/                # Rule 源数据
│   ├── prompts/              # Prompt 源数据
│   └── maintenance/          # 增量复抓候选与状态
│
├── docs/api/                 # GitHub Pages 静态 API（CI 生成，不提交）
│   └── v1/                   # API v1
│       ├── search-index.json # 搜索索引副本
│       ├── {type}/index.json # 各类型轻量索引
│       └── {type}/{id}.json  # 单条完整数据（~1-2KB）
│
├── platforms/                # 各平台 Skill + 子命令
│   ├── claude-code/          # Claude Code 格式（命令分隔符 `:`）
│   ├── opencode/             # Opencode 格式
│   ├── costrict/             # Costrict 格式
│   └── vscode-costrict/      # VSCode Costrict 插件格式
│
├── scripts/                  # 数据同步与生成脚本
│   ├── sync_mcp.py           # 从上游同步 MCP
│   ├── sync_skills.py        # 从上游同步 Skills
│   ├── sync_rules.py         # 从上游同步 Rules
│   ├── sync_prompts.py       # 从上游同步 Prompts
│   ├── crawl_mcp_so.py       # 增量抓取 mcp.so
│   ├── merge_index.py        # 合并生成 index.json（去重→富化→评分→生命周期）
│   ├── generate_pages.py     # 生成 GitHub Pages 静态 API（按条目拆分）
│   ├── update_readme.py      # 自动更新 README 统计数字
│   ├── enrichment_orchestrator.py  # 富化调度
│   ├── unified_enrichment.py       # Layer 2: source_trust, confidence
│   ├── llm_evaluator.py            # LLM 质量评估
│   ├── scoring_governor.py         # 评分治理: final_score 加权
│   ├── health_scorer.py            # 健康评分四维信号
│   ├── catalog_lifecycle.py        # 生命周期字段与增量复抓
│   └── utils.py                    # 公共工具函数
│
├── .github/workflows/        # CI/CD
│   ├── sync.yml              # 每周自动同步上游资源
│   ├── deploy-pages.yml      # 同步后自动部署 GitHub Pages 静态 API
│   ├── test.yml              # PR 测试
│   └── validate-pr.yml       # PR 校验
│
└── openspec/                 # 变更管理（OpenSpec）

For Agents

AI Agent 请阅读本节完成自动安装。 请严格按照以下步骤执行，不要跳过任何一步。

第 1 步: 一键安装

安装脚本支持自动检测平台，直接执行即可：

macOS / Linux：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell)：

irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.ps1 | iex

脚本通过以下进程级环境变量自动识别平台（这些变量由各平台进程启动时注入，不会互相污染）：

环境变量	平台
COSTRICT_CALLER=vscode	VSCode Costrict 插件
COSTRICT_RUNNING=1	Costrict CLI
CLAUDECODE=1	Claude Code
OPENCODE=1	Opencode

如果自动检测失败，可以手动指定：

macOS / Linux：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform <platform>

Windows (PowerShell)：

& ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.ps1))) -Platform <platform>

示例：

# Claude Code (macOS/Linux)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform claude-code

# Opencode（在项目根目录执行）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.sh | bash -s -- --platform opencode

# Claude Code (Windows)
& ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/install.ps1))) -Platform claude-code

根据你的平台，手动执行对应命令： Costrict CLI:（Skill 全局 + Commands 项目级）

mkdir -p ~/.costrict/skills/coding-hub
curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/costrict/skills/coding-hub/SKILL.md" -o ~/.costrict/skills/coding-hub/SKILL.md
mkdir -p .costrict/coding-hub/commands
for cmd in search browse recommend install uninstall update; do
  curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/costrict/commands/coding-hub/coding-hub-${cmd}.md" -o .costrict/coding-hub/commands/coding-hub-${cmd}.md
done

VSCode Costrict 插件:（Skill 全局 + Commands 全局）

mkdir -p ~/.costrict/skills/coding-hub
curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/vscode-costrict/skills/coding-hub/SKILL.md" -o ~/.costrict/skills/coding-hub/SKILL.md
mkdir -p ~/.roo/commands
for cmd in search browse recommend install uninstall update; do
  curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/vscode-costrict/commands/coding-hub/coding-hub-${cmd}.md" -o ~/.roo/commands/coding-hub-${cmd}.md
done

Roo Code 支持原生 slash commands，命令文件安装到全局 ~/.roo/commands/。

Claude Code:（Skill + Commands 全部安装到全局目录）

mkdir -p ~/.claude/skills/coding-hub
curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/claude-code/skills/coding-hub/SKILL.md" -o ~/.claude/skills/coding-hub/SKILL.md
for cmd in search browse recommend install uninstall update; do
  curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/claude-code/commands/coding-hub/${cmd}.md" -o ~/.claude/skills/coding-hub/${cmd}.md
done

Opencode:（Skill 全局 + Commands 项目级）

mkdir -p ~/.opencode/skills/coding-hub
curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/opencode/skills/coding-hub/SKILL.md" -o ~/.opencode/skills/coding-hub/SKILL.md
mkdir -p .opencode/command
for cmd in search browse recommend install uninstall update; do
  curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/platforms/opencode/command/coding-hub-${cmd}.md" -o .opencode/command/coding-hub-${cmd}.md
done

第 2 步: 验证安装

执行搜索命令验证安装是否成功：

# Costrict CLI / Opencode
/coding-hub-search typescript

# VSCode Costrict 插件
在插件聊天中发送: "用 coding-hub 搜索 typescript"

# Claude Code
/coding-hub:search typescript

预期结果: 返回一个包含搜索结果的 Markdown 表格。如果返回了表格，安装成功。如果提示命令不存在，请检查第 1 步的安装是否正确执行。

可用命令

安装成功后，以下命令可用（命令分隔符根据平台不同为 : 或 -）：

命令	说明
search <关键词> [type:mcp|skill|rule|prompt]	搜索资源，可按类型筛选
browse [分类] [type:...]	浏览分类
recommend [type:...]	基于当前项目技术栈推荐
install <名称>	安装资源
uninstall <名称>	卸载资源
update	更新到最新版本

数据源

搜索/浏览/推荐使用轻量搜索索引（~2MB），安装使用单条 API（~1KB），均通过 GitHub Pages CDN 分发：

用途	URL
搜索索引	https://zgsm-sangfor.github.io/costrict-coding-hub/api/v1/search-index.json
单条 API	https://zgsm-sangfor.github.io/costrict-coding-hub/api/v1/{type}/{id}.json
类型索引	https://zgsm-sangfor.github.io/costrict-coding-hub/api/v1/{type}/index.json
全量索引（fallback）	https://raw.githubusercontent.com/zgsm-sangfor/costrict-coding-hub/main/catalog/index.json

索引是 JSON 数组，每个条目包含 id, name, type(mcp/skill/rule/prompt), description, source_url, stars, category, tags, tech_stack, install。

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• 资源与 coding 相关
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