用途
Loadout 是面向 AI 编程智能体的自适应上下文引擎。它的前提很简单：不同的工作需要不同的上下文，不要每次都给智能体同一套内容。安装后，你为常见工作场景创建 Loadout，启动智能体时（如 load claude .）上下文与工作流会被动态注入。一个 Loadout 就是上岗前装备好的套件——你的约定、工具、语气。无论你在 Rust 仓库、Next.js 应用，还是没有任何仓库的裸服务器上，Loadout 都会自动挑选合适的套件。项目里的 AGENTS.md 描述仓库本身，而 Loadout 携带的是你跨项目、跨机器、跨智能体带入的内容。
主要能力
- 上下文套件（Loadout）：由若干片段（Fragments）组成的命名套件，绑定到一个或多个目标（Targets）。当目标匹配时，该套件的片段列表会被渲染。
- 片段（Fragments）：可复用的指导或上下文单元，可以是静态文本，也可以来自内置提供器或 shell 命令的动态输出。
- 目标（Targets）：Loadout 检测的粗粒度项目或环境类型，包括 rust、node、bun、nextjs、go、python、java、ruby、php、swift、dotnet，以及 machine（不在仓库内时使用，适合系统管理与 DevOps）。
- 选择机制：每个上下文只装备一个 Loadout，套件之间不合并、不叠加；组合发生在被选中的套件内部，通过其片段列表实现。选择是确定性且可检查的，不由 LLM 决定，智能体只会看到最终渲染出的 overlay。
- 工作流（Workflow）：工作流承载你的过程——你希望如何工作，跨所有智能体一致。Loadout 提供固定的六个斜杠命令 /loadout:explore、brainstorm、plan、implement、verify、ship，具体每一步的含义由套件装备的工作流决定。内置三种官方流程：Superpowers、spec-driven（Spec Kit / Kiro）、Every 的 compound engineering，其技能文件被原样收录；也可以自建。工作流仅在全局生效且不被强制执行，只是渲染给各智能体的指导。阶段之间可以传递文件（如 plan 写 plan.md，implement 读它）。
- 计划预览与评审：load plan 将智能体写的开发计划变成可评审的页面，而不是一大段聊天文本。流程为：智能体写入结构化 plan.json → load plan check 校验 → load plan render 渲染自包含的 plan.html 并在浏览器打开 → 你在任务、阶段、风险与开放问题上逐条评论 → Copy feedback 按钮把评论组装成结构化文档，粘回智能体后由它修订并重新渲染。渲染是确定性的（同样 plan.json 与 Loadout 版本产生逐字节相同的 HTML），且自包含，不依赖 CDN 或外部请求。
- load studio：仅监听 localhost 的本地 Web UI，用于管理片段与套件库。它是 TOML 配置之上的可视化编辑器，不是隐藏数据库；在你审阅并应用暂存差异前不会写入磁盘。可用于创建编辑片段、组合套件、分配到目标、浏览和构建工作流、预览生成的 overlay、运行动态片段预览、应用前审阅差异。内置起始包画廊，会检测你的技术栈并标注推荐，应用时将片段复制进你的库，不存在自动激活的魔法。
- 跨机器同步：片段与套件仅存在于全局，共享即同步全局配置；启动智能体时（load claude）会先拉取最新配置再渲染。私有的 local.toml（主机名、主机类别、机器特定值）保持本地且不同步。同步需要机器上有 git，精简镜像常未自带，可先 apt install git。
- 迁移能力：内置 loadout-migrate 技能，可读取你现有的全局智能体指令，转换为 Loadout 片段与所需套件，原文件不受影响。另有 loadout-remember（把会话中提到的跨项目偏好保存为片段）、loadout-import-workflow（把其他仓库的命令/技能套件转为 Loadout 工作流）、loadout-plan-preview（驱动计划预览循环）。技能遵循跨智能体的 SKILL.md 格式，同一安装可在 Claude Code、Codex、opencode 和 Cursor 中使用。
- 安全设计：生成的 overlay 是供智能体阅读的普通文件，而非强制策略。仅允许白名单环境变量、密钥名黑名单与令牌脱敏、原子写入、gitignore 产物、托管标记块、上下文哈希、--dry-run 预览。可运行 load doctor 检查配置。
使用方式
有 Node 时，一条命令安装 CLI（会先询问）并打开 studio：安装后可用 load studio 重新打开。随后用 load claude 等命令携带上下文启动智能体。也可直接安装预编译二进制，无需 Rust 工具链（macOS 和 Linux；Windows 使用 WSL）。通过 npm 时，@ellery/loadout 是薄引导程序，展示将要执行的操作并征得同意后运行同一安装脚本，再交给 load CLI；已有 loadout 的机器会检查新版本并询问是否更新。基于安装器的安装可用 load update 原地更新；也可从源码 cargo install --git … 或克隆后 cargo build。
官方安装渠道仅三类：GitHub releases、本仓库源码、npm，除此之外的二进制应视为不可信。目前没有官方 Homebrew tap 或其他第三方包。
常用命令包括 load、load studio、load plan（check/render）、load doctor、load --help（含 --cwd、--verbose、--dry-run 等全局标志）。已提交的 AGENTS.md、CLAUDE.md、.github/copilot-instructions.md 等共享文件绝不会被修改，只使用本地、被 gitignore 的路径。
适用场景
- 在不同技术栈仓库（Rust、Next.js、Go、Python 等）间切换，希望智能体自动获得对应约定与工具上下文。
- 系统管理与 DevOps 场景，在无仓库的裸机器上工作（machine 目标）。
- 跨 Claude、Codex、Cursor、opencode、Copilot 保持一致的上下文与工作流。
- 需要结构化、可评审的开发计划，而非聊天式计划。
- 把现有全局智能体指令迁移到统一管理。
限制
- 每个上下文只装备一个 Loadout，套件不合并、不叠加。
- 工作流仅全局生效且不被强制执行，只是渲染出的指导。
- 生成的 overlay 是智能体阅读的普通文件，不是强制策略。
- 跨机器同步依赖机器上已有 git。
- 预编译二进制的适用平台以资料所述为准（macOS 和 Linux；Windows 使用 WSL）。
- 资料未提供价格、收费模式、性能指标等具体信息。
- 完整文档位于仓库 docs/ 目录，涵盖概念、配置、安全与信任、架构、扩展与测试等。项目基于 MIT 许可证。
