zhikuncode
Codex/Claude Code/Cursor的开源增强版，专注一句话实现复杂长程任务（教育、编程、办公、生活、娱乐、游戏）。部署在你自己的服务器上，团队用浏览器打开就能编程——包括手机。CLI & Web UI 双入口，Multi-Agent 协作，原生直连千问/DeepSeek 等国产大模型。技能/插件/跨会话记忆，8 层安全沙箱，数据不离开你的机器。Docker 一键部署，MIT 开源，零锁定。
Install / Use
npx skills add zhikunqingtao/zhikuncodeInstalls into whichever agent you are using.
Other
Other agent config
Quality Score
Category
AI & Machine LearningSupported Platforms
Tags
Our assessment of zhikuncode
zhikuncode scores 83/100 on our quality scale, 673rd of 965 AI & Machine Learning skills we index.
Its Other is 74 KB long, well organised into 133 sections with 27 code examples: long enough that it reads more like full documentation than a focused instruction file, which agents can find harder to follow.
It has 540 GitHub stars, a meaningful sign that others use it.
Maintenance, license and trust
- The repository was last updated 3 days ago, so zhikuncode is actively maintained.
- Our last check on 2026-10-20 found the source still online.
- It is released under the MIT license, a permissive license that allows use, modification and commercial use with attribution.
- Its trust signals score 100/100, with no cautions. These come from repository metadata, not a code audit — read the skill file before letting an agent act on it.
Safety scan
No issues foundOur scan of the whole file found no instruction hijacking, hidden characters, credential access, data exfiltration or destructive commands. An AI review of the same text found nothing harmful.
AI review by kimi-k2.7-code on 2026-09-24. Automated pattern scan on 2026-09-24. It catches known dangerous patterns, not every risk — read a skill before letting an agent act on it.
zhikuncode compared with similar skills
All 4 of these similar skills score higher than zhikuncode; compare them before choosing.
| Skill | Score | Stars | Updated | Format |
|---|---|---|---|---|
| zhikuncode (this skill)by zhikunqingtao | 83 | 540 | 3d ago | Other |
| claude-memby thedotmack | 100 | 113.5k | today | CLAUDE.md |
| Understand-Anythingby Egonex-AI | 100 | 90.9k | 10d ago | CLAUDE.md |
| headroomby headroomlabs-ai | 100 | 78.9k | today | CLAUDE.md |
| CowAgentby zhayujie | 100 | 47.8k | today | CLAUDE.md |
Frequently asked questions
- How do I install zhikuncode?
- Run
npx skills add zhikunqingtao/zhikuncode. The install tabs above show the steps for each supported agent. - Which AI agents does zhikuncode work with?
- It is written for Claude Code, Cursor and OpenAI Codex, as a Other file. Other agents that read the same format can often use it too.
- Is zhikuncode safe to use?
- Our scan of the whole file found no instruction hijacking, hidden characters, credential access, data exfiltration or destructive commands. An AI review of the same text found nothing harmful. It is MIT-licensed and scores 100/100 on trust signals. Skills are instructions an agent will follow, so read the file before installing it and do not approve commands you do not understand.
- Is zhikuncode still maintained?
- The repository was last updated 3 days ago, so zhikuncode is actively maintained.
Skill content
View source on GitHub部署到服务器，打开浏览器就能用，手机上也行
🏗️ 查看完整系统架构图 →
Java Agent Runtime · React 浏览器操作面 · Python Capability Service · 全景可视化
🧭 查看完整能力总览 → 交互入口 · Agent / Run · 权限安全 · 工具与 Skill · 验证产物 · 观测恢复
历史代码规模快照（非当前版本统计）：
ea0170c· 2026-08-09 · Git 跟踪的产品源代码 134,826 行 / 863 文件（Java 93,118 / 622、React 33,642 / 209、Python 服务与 CLI 8,066 / 32；不统计本地忽略文件）
🔎 实时黄金监控：ZhikunCode vs Codex 同题 PK → ZhikunCode × Codex · 同一需求两套实现，14 维评分、过程截图与完整执行记录
🚄 12306 候补全链路可视化：单文件零依赖交付 → ZhikunCode/KimiK3 × Codex/GPT-5.6 Sol · 7 维对比评估，双方产物可直接在线试玩
🎮 5小时 AI 从零写出可玩的《王者荣耀》网页版 → Kimi K3 · 一次连续开发 5 小时 29 分 · 19 个文件 / 7,979 行纯静态 Three.js · 打开浏览器即可试玩
📊 AI 办公工具对比测评（宇树科技 · 截至 2026-08-30）→ 五款工具 × 六任务连续链路 · 30 件固定终稿证据复核 · 同一报告阿里云 OSS 镜像：oss.zhikun.xin
🔍 AI Coding 代码审查对比：17 份报告 Claude Opus5.5：排名分析、方法与证据 → · GPT-6 Astra Ultra：公平排名与可复核证据 →
🏆 SWE-bench Lite 技术报告 →
提交命名空间20260525_zhikuncode· 官方 harness 评测 Resolve 168 / 300 (56.0%) · Patch 生成率 284 / 300 (94.7%)
🔎 公开工程案例
实时黄金监控：ZhikunCode vs Codex 同题 PK
同一个实时黄金监控需求，分别交给 ZhikunCode 与 Codex 从零完成，再按需求理解、开发交互、数据准确性、架构、代码质量、用户体验等 14 个维度打分。报告同时保留双方的优点与缺陷。
- ZhikunCode：Kimi K3 遇到 HTTP 429 后，由用户切换至 GLM-5.2 并在同一逻辑会话中继续。
- Codex：GPT-5.6 Sol，推理强度 High。
- 最终评分 ZhikunCode 68.3、Codex 68.4 —— 两者几乎打成平手。
查看对比报告 → · 下载原始数据 → · 了解评测方法 →
12306 候补全链路可视化：单文件零依赖交付
同一个"12306 候补成功后台全链路"动态可视化需求，分别交给 ZhikunCode 与 Codex 完成，从任务理解、代码质量、动态可视化、架构与数学、用户体验、开发效率、技术实现 7 个维度评估。报告同时保留双方的优点与缺陷。
- ZhikunCode：kimi-k3 交付单文件 HTML，1,061 行、零外部网络依赖，打开就能跑。
- Codex：GPT-5.6 Sol（高推理模式）交付 Next.js 工程，会话截图显示总耗时 27m52s。
- 最终加权评分 ZhikunCode 8.68、Codex 8.45 —— 差距很小，产物风格截然不同。
查看对比报告 → · 产物在线 Demo → · 下载原始数据 → · 了解评测方法 →
5小时，AI 从零写出可玩的《王者荣耀》网页版
ZhikunCode 使用 Kimi K3 在 2026-08-09 凌晨一次性完成了一个纯静态 Three.js 5v5 MOBA 游戏：选将、对局、AI 队友与敌人全部可玩，打开浏览器就能进。
- 一次连续开发 5 小时 29 分，产出 19 个第一方文件、7,979 行代码。
- 10 个子 Agent 协作分工，覆盖玩法、渲染、AI 行为与关卡资源。
- 纯静态交付，无后端、无外部网络依赖，浏览器直接运行。
- 全过程留痕：43 张截图与 5 段原始录屏，可跟着报告一路下钻。
查看详细案例 → · 在线试玩（5英雄选将）→ · 自动演示（直接进入对局）→ · 了解评测方法 →
AI 办公工具对比测评（宇树科技 · 截至 2026-08-30）
五款 AI 办公工具——千问办公、Qoder、豆包办公、WorkBuddy 与 ZhikunCode——依次执行同一组六条连续指令，围绕宇树科技完成从 Excel 分析底稿、Word 研究报告、PPT 到信息图与交互 HTML 的完整办公链路，共产出 30 件固定终稿并逐件复核证据。
正式排名双榜列示：六任务等权榜 ZhikunCode 以 93.8 分列第 1（千问 93.6 分第 2）；均衡投研实务榜千问 93.3 分第 1、ZhikunCode 92.7 分第 2。30 件终稿的交付闸门分布为 G0 3 件 / G1 20 件 / G2 7 件。本报告为单次固定样本任务链实测，不外推为各工具的总体能力。
查看完整报告（GitHub Pages）→ · 阿里云 OSS 镜像 →
AI Coding 代码审查对比：17 份报告
Claude Opus5.5：排名分析方法、过程、证据与结论 → · GPT-6 Astra Ultra：公平排名与可复核证据 →
以上案例均为单次任务实测记录，详细方法与数据见各案例报告页。
✨ 特性亮点
| | 特性 | 说明 |
|---|---|---|
| 🌐 | 浏览器全流程操控 | 部署一次，任何设备的浏览器即可完成全流程操作 —— 权限审批、方案协商、任务管控，手机上也能用，无需安装客户端 |
| 🧭 | 双视图任务工作台 | 同一 Session 可在简洁工作台与开发工作台之间自由切换。简洁工作台集中展示当前要求、执行状态、主要成果、待处理事项和验收结果；开发工作台保留完整对话、工具、文件、Git、终端、浏览器与 Agent 信息。切换只改变信息组织，不改变后台执行方式 |
| 📦 | 当前交付投影 | 按当前 Root Run 及其递归子 Run 关联本轮要求、最终回复、交付物、待处理 Interaction、活动与 Evidence，避免把不同执行轮次的数据拼接成一次交付；无法精确关联的旧 Session 会明确采用兼容回退 |
| 🔀 | 会话资料合并 | 将 2～5 个空闲会话的摘要、已持久化过程文本和可确认归属的临时产物整理到一个新会话，保留来源会话；新会话等待下一条指令，不自动合并工程代码 |
| 📁 | Project 与 Run 控制 | 直连本机可选用原生目录选择器，远程部署只浏览配置的 allowed roots；Project 经真实路径规范化并持久授权，Session 拒绝客户端任意 workingDirectory。运行中输入按 Session 投递并返回 queued/applied/rejected，支持取消、包含 INTERRUPTED 的 CAS 单一终态与 WebSocket 恢复 |
| 🔗 | 引用本地文件 | 直连本机通过系统选择器把 canonical 路径加入提示词（不上传内容）；ECS、远程或代理访问通过浏览器选择文件，立即上传为 OSS 永久公开对象，再把地址加入提示词。远程上传需要先配置 OSS |
| 🤖 | 多 Agent 协作 | Team（固定分工）/ Swarm（动态协商）/ SubAgent（主从委派）三种协作模式，复杂任务自动分工 |
| 🔒 | 统一授权安全架构 | 所有核心工具统一经过 Tool Gateway：规范化输入冻结 → Operation Analyzer 风险与资源分析 → 系统不变量检查 → RUN/SESSION/WORKSPACE Grant 匹配或持久权限交互 → 执行前动态复检 → 结构化结果审计。高风险操作只允许单次授权；专用 Network/MCP Analyzer 对 SAFE/GUARDED 操作支持按工具记住 RUN/SESSION 授权，未知 MCP/动态工具默认只能单次审批 |
| 🇨🇳 | 国产大模型直连 | 千问 / DeepSeek / Moonshot / 智谱GLM / MiniMax 开箱即用，国内网络直连，无需科学上网 |
| 🐳 | Docker 一键部署 | docker compose up -d 默认启动 Java 后端和内置静态前端；镜像同时包含可选的受管 Python 服务，数据存本地 |
| 📤 | OSS 发布与截图粘贴（可选） | /publish-oss 仍只按明确指令发布已验证产物；粘贴截图支持双路径——OSS 已配置时走后端快速上传，OSS 未配置时自动降级为 Base64 直传，无需额外配置即可使用图片分析能力 |
| 🌍 | 秒悟应用发布（可选） | 通过 /publish-meoo 将已验证的静态网站或全栈应用发布为独立新站点，获取可分享的网站链接；默认关闭，每次发布需单独确认 |
| 🎙️ | 语音交互（ASR / TTS） | 对话输入支持麦克风语音识别（qwen3-asr-flash），AI 回复支持一键朗读（qwen3-tts-flash）；接入阿里云百炼 DashScope，配置 API Key 即用，未配置时自动隐藏 |
| ⚡ | 智能上下文管理 | 六层压缩级联（Snip / MicroCompact / ContextCollapse / AutoCompact / CollapseDrain / ReactiveCompact）+ 增量折叠（每10轮自动压缩）+ 413 两级上下文压缩（CollapseDrain 激进压缩 → ReactiveCompact 反应式压缩）+ 精确 Token 计数（tiktoken 多模型支持）+ 自纠错循环（SelfCorrectionLoop，编译/测试失败自动诊断修复，最多3次）+ Token三级告警 + 图片上下文治理（大图外置化 → 按需注入 → 预算守卫三层防护），无缝应对超长对话。核心引擎为 ContextCascade 与 QueryEngine |
| 📷 | 多模态图片对话 | 支持图片上传输入，模型自动识别图片内容并分析；智能视觉模型路由——当前模型不支持图片时，自动切换至同厂商视觉模型处理，处理完成后无缝切回原模型；DeepSeek V4.1 Flash（deepseek-flash）原生支持视觉，并作为 DeepSeek 系列图片理解兜底。图片预算守卫——大图片（>50KB）自动外置化为轻量 JSON 引用，API 调用前按需注入，两阶段 Token 预算守卫确保多图对话不累积超限（单张≤1.5MB，总量≤2MB，单次最多注入 8 张）。ZenMux 图片模型包括 Opus 4.8、Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash 与 Grok 4.6（各模型数量上限见模型目录） |
| 🖼️ | 浏览器语义快照 | /snap 命令智能捕获网页完整状态（DOM 结构 + 交互元素），支持富交互页面语义提取，生成结构化 JSON 供 Agent 解析和回放验证 |
| 💬 | 轮次与任务过程视图 | 简洁档默认折叠问题、过程与回复，可分别展开；平衡、详细档保留完整问题与回复，按密度展示过程，运行中同样生效。移动端常驻输入卡片提供附件、语音和密度切换，首页模板可直接填入草稿。 |
| 📊 | 实时活动追踪与审批 | Activity Panel 实时记录 AI 工具执行全流程，L1/L2/L3 三层展示体系，Signal 智能标记（auto_approve/review_recommended/needs_review），一键批量审批决策，SQLite 后端持久化，支持会话恢复 |
| 🧪 | 运行时验证框架（Runtime Verification） | VerifierFactory 三模态分发（browser/http_api/auto）+ 8 种 HTTP action handler + JSONPath 断言 + 证据链 SQLite 存储 + Feature Flag 双重门控 + 前端实时进度面板 |
| 🔍 | RV-4 证据包可视化 | 验证产物 7 类证据（screenshot / command / console / test / video / har / diff）Tab 分栏展示，移动端订阅 STOMP verify_attention 通知一键审批/驳回，REST API /api/evidence/* 提供查询与 Blob 下载 |
| 🏆 | SWE-bench Lite 历史实测（2026-05） | 历史评测模型 qwen3.7-max（保留原记录）+ 6 工具闭集（Read/Edit/Write/Bash/Grep/Glob），无网络、无 sub-agent；官方 harness 评测 Resolve 56.0% (168/300)、Patch 生成率 94.7% (284/300)，技术报告 → |
| 🚀 | 极致性能 | REST API p50 1.5ms · WS STOMP 握手 2.22ms · 490次真实请求采样验证，核心引擎零外部依赖纯 Java 实现 |
| 🏭 | 运行时可靠性 | Run 状态 CAS 原子管理 · 完整 Session 快照、Run event sequence 与待处理持久交互重放 · 进程硬超时+梯度终止 · 作用域 Grant 与子 Agent 受控继承 · Artifact declare→seal→hash 验证及显式发布 · 结构化工具结果生成工具卡片与权威下载链接 · sid/rid/prid/agent/turn/tool/llm 日志关联 · BestEffortObservabilityRecorder 补充事件失败隔离 · Provider 本地预算守卫 |
对话工作台与修改验收
外观设置支持浅色、深色、液态玻璃三种主题，以及青瓷（默认）、冰青、蔚蓝、靛蓝、藤紫、紫罗兰、品红、石墨 8 种强调色，选择后立即生效并在本地保存。浏览器标签页显示当前会话的运行中、压缩中或待审批状态及简短标题；待审批优先显示，多个待审批请求会显示数量，空闲时恢复为 zhikuncode。
新建会话默认使用开发工作台、平衡消息密度；简洁／开发工作台共享会话，消息密度可选择简洁、平衡、详细。浅色、深色、液态玻璃主题共用业务状态。手机提供会话导航、附件／图片／拍照、命令、语音及发送入口；工作台、消息密度和权限显示当前选择，模型选择位于“更多”。桌面和平板
Truncated for display — read the full file on GitHub.
Related Skills
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113.5kPersistent Context Across Sessions for Every Agent – Captures everything your agent does during sessions, compresses it with AI, and injects relevant context back into future sessions. Works with Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode + More
Understand-Anything
90.9kGraphs that teach > graphs that impress. Turn any code into an interactive knowledge graph you can explore, search, and ask questions about. Works with Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, and more.
headroom
78.9kCompress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server.
CowAgent
47.8kOpen-source personal AI assistant & Agent Harness. Plans tasks, runs tools and skills, self-evolves with memory and knowledge. Multi-agent, multi-model, multi-channel. Lightweight, extensible, one-line install.
Languages
Trust signals
From repository metadata: license, adoption, age and documentation. Not a code audit — see the Safety scan above for what the skill file itself contains.