Omni Dev

omni-dev

一款智能 Git 提交消息工具包，具备 AI 驱动的上下文智能。将杂乱的提交历史转化为专业、符合 Conventional Commits 规范的格式，并提供了解项目的建议。

🎬 效果演示

观看 omni-dev 如何通过 AI 驱动的分析将杂乱的提交转化为专业提交

30 秒演示

借助 AI 智能优化提交消息，并创建专业的 PR：

# Analyze and improve commit messages in your current branch
omni-dev git commit message twiddle 'origin/main..HEAD' --use-context

# Before: "fix stuff", "wip", "update files"
# After:  "feat(auth): implement OAuth2 authentication system"
#         "docs(api): add comprehensive endpoint documentation"
#         "fix(ui): resolve mobile responsive layout issues"

# Create a professional PR with AI-generated description
omni-dev git branch create pr
# 🎉 Generates comprehensive PR with detailed description, testing info, and more

✨ 主要功能

• 🤖 AI 驱动的智能：Claude AI 分析代码变更，提供有意义的提交消息和 PR 描述建议
• 🧠 上下文感知：理解项目结构、约定和工作模式
• 🔍 全面分析：深入分析提交、分支和文件变更
• ✏️ 智能修订：安全地改进单条或多条提交消息
• 🚀 创建 PR：借助 AI 生成专业的拉取请求描述
• 📦 自动分批：智能处理大型提交范围
• 🎯 Conventional Commits：自动检测并格式化
• 🌐 浏览器桥接：通过已通过身份验证的浏览器标签页发送 HTTP 请求，无需导出 Cookie 或令牌
• 🗂️ Worktrees 视图：在一个实时视图中查看所有 VS Code 窗口中打开的每个仓库和 Git 工作树
• 🛡️ 安全优先：验证工作目录，防止修订已位于远程主分支中的提交，并支持错误恢复
• ⚡ 快速可靠：使用 Rust 构建，兼顾内存安全与性能

🚀 快速开始

安装

# Install from crates.io
cargo install omni-dev

# Install with Nix
nix profile install github:rust-works/omni-dev

# Install with Nix flakes (development)
nix run github:rust-works/omni-dev

每个发行版都附带预构建二进制文件。Linux 版本（omni-dev-linux.tar.gz、omni-dev-linux-arm64.tar.gz）采用动态链接，需要 glibc 2.35 或更高版本（Ubuntu 22.04 和 Debian 12 符合要求）。在较旧的主机上，例如 RHEL 9 或 Amazon Linux 2023（glibc 2.34），加载器会报 version `GLIBC_2.xx' not found 错误；请改用 cargo install omni-dev 从源码构建。如果二进制文件所需版本高于这一最低要求，发行工作流将会失败（参见docs/RELEASE.md）。

**下一步：**查看入门指南，了解从身份验证到首次使用 AI 改进提交的 10 分钟完整流程。（仅需 API 密钥参考信息？请参阅身份验证。）

Shell 补全

omni-dev completions <shell> 会将补全脚本输出到标准输出，支持 bash、zsh、fish、powershell 或 elvish。最快的方式是为当前用户配置 bash：

# Add to ~/.bashrc:
eval "$(omni-dev completions bash)"

请参阅 docs/shell-completion.md，了解各 shell 的安装步骤、zsh 所需的 $fpath/compinit 配置以及故障排除方法。

🆚 omni-dev 的对比

omni-dev 涉足两个相邻领域——AI 提交消息工具和 Atlassian/开发工作流 MCP 服务。下表从初次了解的读者最可能关注的维度，对比了现有工具。每个单元格中，✅ 表示完整／原生支持，⚠ 表示部分支持或仅在有条件限制时可用，❌ 表示不支持；我们也同样如实标出了 omni-dev 自身的限制（其对应列中的 ⚠ 标记）。

除了这两个细分领域，omni-dev 还提供一个受监督的守护进程，用于托管浏览器桥接（一种经过身份验证的代理，通过已登录的浏览器标签页发送请求，以访问 Grafana 和 Loki 等受 SSO 保护的仪表板）、一个 Snowflake SQL 服务（多个并发查询可复用一个通过外部浏览器完成的 SSO 会话），以及一个 worktrees 注册表（集中查看所有 VS Code 窗口中打开的仓库），此外还有一个本地的只追加请求日志（omni-dev log）。下表中的工具都没有直接对应这些功能，因此我们在此列出，而不与目标不同的工具进行评分。

与 AI 提交工具对比

	omni-dev	opencommit	aicommits
重写指定范围内的现有提交	✅ twiddle	❌ 仅支持提交前处理	❌ 仅支持提交前处理
并行批量处理（长范围）	✅ --concurrency N	❌	❌
AI 编写 PR 描述	✅ git branch create pr	⚠ 仅支持 GitHub Action	❌
感知项目上下文	✅ --use-context	❌	❌
沙盒化 claude-cli 后端	✅ ADR-0028	❌	❌
多后端（Anthropic / Bedrock / OpenAI / Ollama）	✅	✅	✅
Conventional Commits	✅	✅	⚠ 需配置
语言／运行时	Rust（静态二进制文件）	Node.js	Node.js

与 Atlassian 工作流 MCP 服务对比

omni-dev 的 MCP 服务还提供 Git 工具（提交分析、twiddling、创建 PR）、Datadog 工具和 ai_chat 代理——这些都不是专注于 Atlassian 的服务所覆盖的目标。下表仅比较 Atlassian 功能的深度。

	omni-dev MCP	sooperset/mcp-atlassian	Atlassian 官方（Rovo）
Jira REST 功能范围	✅ 36 个工具（敏捷、字段、开发面板、链接、关注者、工时记录、版本、变更日志）	✅ 49 个工具（以上功能 + JSM、proforma 表单、SLA、批量操作）	⚠ 14 个工具（仅基础 CRUD、搜索、状态转换、工时记录）
Confluence REST 功能范围	✅ 25 个工具（历史记录、差异、附件、标签、空间、行内评论 + 页脚评论）	✅ 24 个工具（历史记录、差异、附件、标签；无行内评论 / 空间）	⚠ 12 个工具（行内评论 + 页脚评论、空间；无删除 / 移动 / 历史记录 / 差异 / 附件 / 标签）
无损 JFM ↔ ADF 往返转换	✅ 完整 ADF 节点集（架构 v56.1.18）+ 不支持节点转义	❌	⚠ 原始 ADF，取决于模型
保留锚定的审查评论	✅ 往返转换后注释标记仍保留	❌ 锚点被剥除，评论变成孤立评论	⚠ ADF 携带锚点；取决于模型
写入前 ADF 架构验证	✅ 嵌套关系 + 元数，写入前验证	❌	❌
离线 JFM ↔ ADF 转换（无需凭据）	✅ atlassian_convert	❌	❌
Cloud + Server + Data Center	⚠ 已验证 Cloud	✅ Cloud + Server（v6+）+ DC（Jira v8.14+）	❌ 仅 Cloud
身份验证	⚠ 仅 API token	✅ API token / PAT / OAuth 2.0	✅ OAuth 2.1 / API token

最后验证时间：2026-06-23。omni-dev 和 sooperset 的行均经过实时测试——通过 tools/list 枚举（omni-dev 分支构建版与 ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest），并对复杂页面执行实时读取→写入→读取保真度循环。Atlassian Rovo 的服务接受 API token，但会要求组织管理员授权才能执行工具，因此其表格内容结合了 Atlassian 的支持的工具文档与 ADF 透传原理（原始 ADF 可以往返转换，但前提是模型忠实地原样返回——无法确定性保证），而非实时运行结果。每季度更新一次，或在搜索竞品的发布说明时发现相关变更后更新。

📋 核心命令

🤖 AI 驱动的提交信息优化（twiddle）

明星功能——借助实时模型信息展示，智能优化提交信息：

# Improve commits with contextual intelligence
omni-dev git commit message twiddle 'origin/main..HEAD' --use-context

# Process large commit ranges with parallel processing
omni-dev git commit message twiddle 'HEAD~20..HEAD' --concurrency 5

# Save suggestions to file for review
omni-dev git commit message twiddle 'HEAD~5..HEAD' \
  --save-only suggestions.yaml

# Auto-apply improvements without confirmation
omni-dev git commit message twiddle 'HEAD~3..HEAD' --auto-apply

🔍 分析命令

# Analyze commits in detail (YAML output)
omni-dev git commit message view 'HEAD~3..HEAD'

# Analyze current branch vs main
omni-dev git branch info main

# Get comprehensive help
omni-dev help-all

🚀 AI 驱动的 PR 创建

使用 AI 生成的描述创建专业的拉取请求：

# Generate and create PR with AI-powered description
omni-dev git branch create pr

# Create PR with specific base branch
omni-dev git branch create pr main

# Save PR details to file without creating
omni-dev git branch create pr --save-only pr-description.yaml

# Auto-create without confirmation
omni-dev git branch create pr --auto-apply

📝 Atlassian 集成

通过命令行读取、编写和管理 JIRA 问题与 Confluence 页面：

# Authenticate with Atlassian Cloud
omni-dev atlassian auth login

# Check authentication status
omni-dev atlassian auth status

# Fetch a JIRA issue as markdown
omni-dev atlassian jira read PROJ-123

# Fetch as raw ADF JSON
omni-dev atlassian jira read PROJ-123 --format adf

# Push markdown changes back to JIRA
omni-dev atlassian jira write PROJ-123 issue.md

# Interactive edit: fetch, edit in $EDITOR, push
omni-dev atlassian jira edit PROJ-123

# Search issues with JQL
omni-dev atlassian jira search --project PROJ --status Open

# Create an issue
omni-dev atlassian jira create issue.md --project PROJ --summary "Fix bug"

# Transition an issue
omni-dev atlassian jira transition PROJ-123 "In Progress"

# Confluence: read, search, create pages
omni-dev atlassian confluence read 12345
omni-dev atlassian confluence search --space ENG --title auth
omni-dev atlassian confluence create page.md --space ENG --title "New Page"

# Convert markdown to ADF JSON (offline)
omni-dev atlassian convert to-adf input.md

可自托管的 PAT 无需电子邮件，使用 atlassian auth login --auth-mode bearer 即可。 请参阅 PAT 身份验证与兼容性限制； 大多数服务操作仍面向 Cloud API。

📊 Datadog 集成（只读）

通过 Datadog API 进行身份验证，并查询指标、监控器、仪表板、 日志、事件、SLO、主机和停机时间。完整的子命令参考、身份验证 设置、速率限制行为和故障排查，请参阅 Datadog 集成 指南。

# Configure Datadog API credentials (prompts for API key, APP key, and site)
omni-dev datadog auth login

# Verify the credentials by calling /api/v1/validate
omni-dev datadog auth status

# Query metrics, monitors, dashboards, logs, and SLOs
omni-dev datadog metrics query --query 'avg:system.cpu.user{*}' --from 15m
omni-dev datadog monitor list --tags env:prod
omni-dev datadog dashboard list
omni-dev datadog logs search --filter 'service:api status:error' --from 1h
omni-dev datadog slo list --tags team:platform

DATADOG_SITE 默认值为 datadoghq.com。其他区域（datadoghq.eu、 us3.datadoghq.com、us5.datadoghq.com、ap1.datadoghq.com、ddog-gov.com） 均可识别，不会发出警告。环境变量 DATADOG_API_KEY、 DATADOG_APP_KEY、DATADOG_SITE 会覆盖已保存的设置。对于本地部署 或代理部署，可设置 DATADOG_API_URL 以覆盖根据站点推导的 URL。

所有 Datadog 子命令也都作为 MCP 工具（datadog_*）提供——请参阅 docs/mcp.md。涵盖每个类别并附有实例的完整指南，请参阅 docs/datadog.md。

📧 Gmail 和 📁 Drive（已迁移至 gwi）

gmail 和 drive 命令树（Drive 包含 Docs、Sheets 和 Slides）、其 23 个 MCP 工具以及 omni_dev::{gmail,drive} 库模块已迁移至 gwi（Google Workspace Interface）。这是一个独立 项目，拥有自己的二进制文件（gwi、gwi-mcp）、配置（~/.gwi/）和发布 周期（#2203、 ADR-0095）。gwi import 会将现有的 Gmail 和 Drive 账户、租约设置以及 Drive 租约账本从 ~/.omni-dev 复制过来，且绝不会修改 或删除原始内容。迁移代码读取的环境变量前缀从 OMNI_DEV_ 改为 GWI_；无前缀的 GMAIL_* 和 DRIVE_* 凭据名称保持不变。

在一个发布周期内，omni-dev gmail ... 和 omni-dev drive ... 仍将作为隐藏存根保留； 它们接受任意参数，并以非零状态退出，同时显示指向 gwi 的提示信息。下一个次要版本 将删除这些存根。

🎙️ 转录文本获取

从外部媒体平台获取字幕和转录文本。YouTube 是首个支持的来源； CLI 命名空间和库的设计支持添加其他来源（Vimeo、播客 RSS、通用 VTT/SRT URL）， 无需重构。完整参考和添加新来源的步骤，请参阅 docs/transcript.md。

# Fetch captions for a YouTube video as SubRip (default).
omni-dev transcript youtube fetch https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw

# WebVTT to a file, falling through to auto-generated captions if needed.
omni-dev transcript youtube fetch jNQXAC9IVRw \
  --format vtt --auto --output me-at-the-zoo.vtt

# Synthesise a translated track when no native French track exists.
omni-dev transcript youtube fetch <url> --lang fr --translate fr

# List available caption tracks (manual + auto-generated).
omni-dev transcript youtube list-langs <url>

# Show video metadata (title, channel, duration, languages).
omni-dev transcript youtube info <url> --output json

--format 接受 srt、vtt、txt 或 json。定位符可以是 watch?v= URL、youtu.be/ 短 URL、/shorts/ 或 /embed/ URL， 也可以是 11 个字符的视频 ID。年龄限制或需要登录的视频会以类型化的 PlayabilityRefused 错误呈现，并携带 YouTube 状态码，而不是通用 HTTP 错误。

🌐 浏览器桥接

通过已通过身份验证的浏览器标签页发送 HTTP 请求。调查内部服务（Grafana/Loki、内部仪表板、受 SSO 保护的管理面板）时，浏览器已经持有会话——SSO、OAuth、Cookie——这些信息很难通过编程方式复现。桥接会在浏览器的已验证上下文中发送请求，不会泄露 Cookie 或令牌（这是有意设计的困惑代理）。两端都经过身份验证，且默认关闭；完整指南请参阅 docs/browser-bridge.md，安全设计依据请参阅 ADR-0036。

# Start the bridge; it prints the bound ports, a session token, and a JS
# snippet to paste into the DevTools console of the authenticated tab.
omni-dev browser bridge serve

# Drive requests through the tab (token from the bridge's stdout).
export OMNI_BRIDGE_TOKEN=<token printed by the bridge>
omni-dev browser bridge request --url /loki/api/v1/labels

# POST a JSON payload from a file, with a custom header.
omni-dev browser bridge request --url /api/foo --method POST \
  --body @payload.json --header "Accept: application/json"

# Stream a long-lived endpoint (SSE / chunked) instead of buffering.
omni-dev browser bridge request --url /api/events --stream

# Route to a specific tab when several are connected (by id or origin).
omni-dev browser bridge request --url /api/foo --target https://grafana.internal

支持二进制和流式响应正文、通过 X-Omni-Bridge-Target 进行多标签页路由、每个请求的 --credentials 和 --allow-origin 覆盖选项，以及供使用纯 HTTP 的工具使用的透明代理。

🛰️ 守护进程

在一个受监管的进程中托管长期运行的服务，并通过每个用户私有的 Unix 域控制套接字进行管理。浏览器桥接是首个迁移到该机制的服务（随后是 Snowflake 和工作树注册表）；在 macOS 上，可选的菜单栏应用还能提供实时控制。daemon start 会安装 launchd LaunchAgent，以便在登录时自动启动；status 会报告所有托管服务。请参阅在守护进程下运行和 ADR-0039 了解架构。

# Start the background daemon (installs a launchd LaunchAgent on macOS)
omni-dev daemon start

# Per-service status (add --json for machines)
omni-dev daemon status

# Restart or stop it
omni-dev daemon restart
omni-dev daemon stop

守护进程仅支持 Unix——其控制平面使用 Unix 域套接字——而 omni-dev 的其余部分可在所有平台上运行。

❄️ Snowflake

通过外部浏览器 SSO 对 Snowflake 会话进行一次身份验证，然后即可跨任意账户并发执行任意 SQL，无需每次查询都弹出 SSO 窗口。守护进程会在内存中持有会话并复用有界连接池，因此每次查询仍可单独设置仓库、角色、数据库和架构。请参阅 docs/snowflake-service.md。

# Run SQL (from an argument or stdin); the first query opens the SSO browser
omni-dev snowflake query "select current_version()"

# Per-query context overrides and JSON output
omni-dev snowflake query "select * from t limit 10" \
  --warehouse WH --role ANALYST --database DB --schema PUBLIC --format json

# Inspect or evict live sessions
omni-dev snowflake sessions
omni-dev snowflake disconnect --account <ACCOUNT> --user <USER>

账户、用户和上下文默认从 SNOWFLAKE_* 环境变量读取，其次读取 ~/.omni-dev/settings.json——没有硬编码账户。该服务运行于守护进程，因此仅支持 Unix。

📓 请求日志

每次调用及其发出的 HTTP 请求都会记录到本地的追加式日志中，可供搜索和实时查看。尽力记录且默认启用；绝不会写入机密信息（身份验证标头会被脱敏，正文需选择启用）。请参阅 docs/log.md。

# Recent activity (one line each)
omni-dev log

# Filter by service and status class, or a query expression; follow live
omni-dev log --service jira --status 5xx
omni-dev log --query 'method:POST AND status:4xx' --follow

# Full records as JSON (byte-identical to the on-disk lines)
omni-dev log --format json -n 20

设置 OMNI_DEV_LOG_DISABLE=1 可关闭日志；设置 OMNI_DEV_LOG_BODIES=1 / OMNI_DEV_LOG_HEADERS=1 可选择记录正文/标头。

🗂️ 工作树

在一个实时视图中查看所有 VS Code 窗口中打开的仓库和 Git 工作树。VS Code 扩展宿主按窗口隔离运行——单个扩展无法查看其他窗口的文件夹——因此，我们提供的轻量配套扩展会将每个窗口注册到守护进程，由守护进程汇总成单一注册表，再提供给 CLI、托盘和扩展 UI。注册表仅驻留内存；未注销便崩溃的窗口会自动过期。请参阅 docs/worktrees-service.md 和 ADR-0040。

# One line per open window and its folders (add --json for machines)
omni-dev worktrees list

该服务运行于守护进程，因此仅支持 Unix。

🤖 Agent 会话

跟踪所有终端和 VS Code 窗口中运行的 Claude Code、Codex 和 pi.dev 会话，并显示粗略的实时状态（工作中、空闲或等待你操作）。选择启用的钩子、claude-wrap/codex-wrap 包装器、pi.dev 扩展和转录记录监视器会将信息传送给守护进程；守护进程在内存中维护会话，并将其提供给 CLI、托盘、worktrees ui 和 VS Code 工作树视图。请参阅 docs/sessions-service.md。

# Install the Claude Code (and, when present, Codex and pi.dev) hooks
omni-dev sessions install-hooks

# One line per live session
omni-dev sessions list

该服务运行于守护进程，因此仅支持 Unix。

⚖️ Jev 判断

omni-dev ai jev 是 TypeSafe AI 的 Jev API 客户端，可返回类型化的概率判断，而非生成文本。除了原始的 choice/score/noul/ask 基元外，route 会询问每个 GitHub issue 需要哪个模型层级来进行设计、实现和审查，而 verify-decision 会根据决策评论引用的来源，核验其中的每项声明。详见 docs/jev.md。

# Which model tier should handle these issues?
omni-dev ai jev route '#1779' '#1820' -o text

✏️ 手动修订

# Apply specific amendments from YAML file
omni-dev git commit message amend amendments.yaml

🧩 Claude Code 斜杠命令

将可直接使用的 Claude Code 斜杠命令模板生成到项目的 .claude/commands/ 目录中。每个模板都是一个独立的 工作流，可在 Claude Code 会话中驱动多步骤的 omni-dev 操作。

# Generate all templates: commit-twiddle, pr-create, pr-update
omni-dev commands generate all

# Or individually
omni-dev commands generate commit-twiddle
omni-dev commands generate pr-create
omni-dev commands generate pr-update

每个子命令都会写入 .claude/commands/<name>.md。提交这些文件，即可与协作者共享工作流——Claude Code 会自动识别它们，因此仓库中的任何人都可以在 Claude Code 会话中调用 /commit-twiddle、/pr-create 或 /pr-update。完整参考请参阅 用户指南。

🗒️ Claude 对话历史

将 Claude Code 聊天历史导出到由 .jsonl 文件组成的目录，以便进行行为分析、生成工作日志或供下游工具使用。重新运行时会执行幂等同步：添加新聊天、覆盖已修改的聊天，并跳过未更改的聊天。

# Mirror ~/.claude/projects to ./history/ (one .jsonl per chat, grouped by project slug)
omni-dev ai claude history sync --target ./history

# Limit to one project (encoded slug or decoded cwd path)
omni-dev ai claude history sync --target ./history --project /Users/me/work/repo

# Only sessions touched in the last week
omni-dev ai claude history sync --target ./history --since 7d

# Preview without writing, then prune target files for sessions removed upstream
omni-dev ai claude history sync --target ./history --dry-run --prune

# Render LLM-friendly markdown alongside the raw jsonl (one .md per session)
omni-dev ai claude history sync --target ./history --output-format jsonl,markdown

# Markdown only — suitable for piping into a coaching LLM
omni-dev ai claude history sync --target ./history --output-format markdown

导出内容是行为记录，而非忠实存档。顶层会话 jsonl 会捕获所有提示词、回复、思考块、工具调用和工具结果元数据——这些都是分析所需的信息。有意排除子 Agent 的内部轮次、大型工具输出旁置文件、PDF 页面栅格图和 Claude 的自动记忆；将它们纳入任何由大模型摄取的语料库只会使其臃肿，却不会增加交互模式方面的信息。

进行中的聊天会生成有效的 jsonl 前缀（复制开始时只获取一次源文件大小），因此即使聊天仍在进行，也可以安全同步。目标目录结构与源目录一致——<target>/<slug>/<uuid>.jsonl——并且会保留每个目标文件的源 mtime，让下游工具无需解析每个文件即可按时间顺序排列会话。

--output-format markdown 会在 jsonl 文件旁边（或取而代之）写入派生文件 <target>/<slug>/<uuid>.md。每个 Markdown 文件都包含会话元数据的 YAML frontmatter，后接 ## User / ## Assistant 轮次；工具调用会渲染为 ### Tool call: <name> 块，思考块会折叠到 <details> 中，而子 Agent（Agent）调用只会渲染提示词参数。

Agent 与用户之间的交互会作为一等结构化事件呈现，让分析员大模型了解实际提出的问题以及用户的回应：

• AskUserQuestion 调用会渲染为 ### Agent question: <header>，包含问题文本和项目符号选项列表（含描述）；对应的用户回复会渲染为 ## User response。
• 工具拒绝会显示为 **Tool result (<tool>, denied by user):**——通过 Claude Code 填入下一个 tool_result 的标准哨兵文本 "The user doesn't want to proceed with this tool use" 来检测。
• 工具中断（执行过程中按下 Escape）会渲染为 **Tool result (<tool>, interrupted by user):**。
• 错误（真实的工具失败，与用户拒绝不同）会保留 error 标签；成功则使用 ok。

默认情况下会包含系统提醒、附件和权限模式事件——传入 --exclude-system 可将其排除。Markdown 幂等性仅依据源文件的 mtime（渲染后的长度与源文件长度不同），而 --prune 只会删除扩展名与 --output-format 中列出的格式相匹配的产物。

如需详细说明，请参阅 docs/user-guide.md#ai-claude-history-sync--export-conversation-history；如需了解相关命令（ai chat、ai claude skills），请参阅更广泛的 Claude Code 集成章节。

🔌 MCP 服务

omni-dev 提供可选的 Model Context Protocol 服务，让 AI 助手 （Claude Desktop、Claude Code、MCP Inspector、自定义 Agent）可以通过 stdio 调用 omni-dev，而不必通过命令行调用。该服务作为第二个二进制文件 omni-dev-mcp 提供，并由 mcp Cargo 功能控制（参见 ADR-0021）。

工具涵盖六个领域：

领域	示例
Git (5)	git_view_commits、git_branch_info、git_check_commits、git_twiddle_commits、git_create_pr
JIRA (28)	核心读取/写入/搜索/转换状态/评论/链接/开发/删除；冲刺、看板、关注者、工时记录、字段、附件、项目、变更日志
Confluence (13)	读取/写入/搜索/创建/删除/下载/子页面、评论、标签、用户搜索
Atlassian shared (2)	atlassian_auth_status、atlassian_convert（离线 JFM ↔ ADF）
Datadog (14)	指标、监控器、仪表板、日志、事件、SLO、主机、停机时间、指标目录
AI / Config (5)	ai_chat（单次聊天）、claude_skills_*（同步/清理/查看 .claude/skills/ 分发状态）、config_models_show

通过 URI 模板公开的资源：

URI 模板	返回内容
git://repo/commits/{range}	YAML 提交分析
jira://issue/{key}	JIRA 工单（JFM 格式）
jira://issue/{key}.adf	JIRA 工单正文（ADF 格式）
confluence://page/{id}	Confluence 页面（JFM 格式）
confluence://page/{id}.adf	Confluence 页面正文（ADF 格式）
omni-dev://specs/{name}	内嵌的参考规范（例如 jfm）

完整的工具目录、资源参考、跨领域参数（output_file、confirm）和 故障排除说明，请参阅 docs/mcp.md。

安装

cargo install omni-dev --features mcp

这会在常规 omni-dev CLI 之外新增第二个二进制文件 omni-dev-mcp。 默认的 cargo install omni-dev 构建不变——除非启用 mcp 功能，否则 不会引入 MCP 依赖项。

Claude Desktop

在 macOS 上编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json （Windows 上编辑 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "omni-dev": {
      "command": "omni-dev-mcp"
    }
  }
}

Claude Code

按项目配置——在仓库根目录创建 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "omni-dev": {
      "command": "omni-dev-mcp"
    }
  }
}

也可以通过 Claude Code CLI 全局注册：

claude mcp add omni-dev omni-dev-mcp

使用 MCP Inspector 进行冒烟测试

npx @modelcontextprotocol/inspector omni-dev-mcp

Inspector 会打开一个浏览器界面，你可以在其中列出工具和资源、交互式调用 任意工具，并基于当前工作目录获取资源。

配置（settings.json）

可以在 ~/.omni-dev/settings.json 的 mcp 部分一次性设置三个服务默认值， 而不必为每次调用设置环境变量或标志。这三个字段均为可选；如果没有 mcp 配置块，则保持内置行为不变。

{
  "mcp": {
    "default_model": "claude-sonnet-4-6",
    "log_level": "info",
    "max_response_bytes": 102400
  }
}

字段	作用	回退值
default_model	未提供 model 参数时，ai_chat 使用的模型	模型注册表默认值
log_level	服务的追踪过滤指令	warn（环境变量 RUST_LOG 可覆盖）
max_response_bytes	截断前工具响应的大小上限（0 表示禁用）	100 KB

故障排除说明（stderr 日志、RUST_LOG=debug、“failed to open git repository”），请参阅 docs/mcp.md#troubleshooting。

⚙️ 配置命令

# Show supported AI models and their specifications
omni-dev config models show

# View model information with token limits and capabilities
omni-dev config models show | grep -A5 "claude-opus-4.1"

🧠 上下文智能

omni-dev 会理解你的项目上下文，以提供更好的建议：

项目配置

在仓库根目录创建 .omni-dev/ 目录：

mkdir .omni-dev

范围定义（.omni-dev/scopes.yaml）

scopes:
  - name: "auth"
    description: "Authentication and authorization systems"
    examples: ["auth: add OAuth2 support", "auth: fix token validation"]
    file_patterns: ["src/auth/**", "auth.rs"]
  
  - name: "api"
    description: "REST API endpoints and handlers"  
    examples: ["api: add user endpoints", "api: improve error responses"]
    file_patterns: ["src/api/**", "handlers/**"]

提交规范（.omni-dev/commit-guidelines.md）

# Project Commit Guidelines

## Format
- Use conventional commits: `type(scope): description`
- Keep subject line under 50 characters
- Use imperative mood: "Add feature" not "Added feature"

## Our Scopes
- `auth` - Authentication systems
- `api` - REST API changes
- `ui` - Frontend/UI components

🎯 高级功能

智能上下文检测

omni-dev 会自动检测：

• 项目规范：从 .omni-dev/、CONTRIBUTING.md 中检测
• 工作模式：功能开发、Bug 修复、文档编写、 重构
• 分支上下文：从分支名称中提取工作类型 （feature/auth-system）
• 文件架构：理解 UI、API、核心逻辑、配置方面的 变更
• 变更重要性：根据影响调整详细程度

自动分批

较大的提交范围会自动拆分为易于管理的批次：

# Processes 50 commits in batches of 4 (default)
omni-dev git commit message twiddle 'HEAD~50..HEAD' --use-context

# Custom concurrency for very large ranges
omni-dev git commit message twiddle 'main..HEAD' --concurrency 2

命令选项

选项	描述	示例
--fresh	仅根据差异生成全新的消息（默认；与 --refine 冲突）	--fresh
--refine	优化现有消息，而不是从头开始（与 --fresh 冲突）	--refine
--use-context	启用上下文智能	--use-context
--work-context TEXT	描述正在进行的工作，以引导建议	--work-context "feature: user auth"
--branch-context TEXT	覆盖从分支名称检测到的上下文	--branch-context "bugfix: login flow"
--context-dir PATH	自定义上下文目录	--context-dir ./config
--model MODEL	要使用的 Claude API 模型（默认值来自设置）	--model claude-sonnet-4-5
--beta-header KEY:VALUE	API 请求的 Beta 标头（受模型限制）	--beta-header key:value
--concurrency N	并行处理提交的数量（默认值：4）	--concurrency 3
--no-coherence	跳过跨提交一致性优化步骤	--no-coherence
--no-ai	跳过 AI；改为采用确定性的类型/范围建议，只修改不符合规范的提交	--no-ai
--auto-apply	无需确认，直接应用	--auto-apply
--allow-pushed	允许修改已推送到远程主分支的提交	--allow-pushed
--check	应用后验证消息	--check
--save-only FILE	保存到文件而不应用	--save-only fixes.yaml
--quiet	仅显示错误/警告	--quiet

完整参考请参阅用户指南的“关键选项”表格；omni-dev git commit message twiddle --help 是权威信息来源。

📖 实际示例

修改前后对比

修改前：杂乱的提交历史

e4b2c1a fix stuff
a8d9f3e wip
c7e1b4f update files
9f2a6d8 more changes

修改后：专业的提交消息

e4b2c1a feat(auth): implement JWT token validation system
a8d9f3e docs(api): add comprehensive OpenAPI documentation
c7e1b4f fix(ui): resolve mobile responsive layout issues
9f2a6d8 refactor(core): optimize database query performance

工作流集成

# 1. Work on your feature branch
git checkout -b feature/user-dashboard

# 2. Make commits (don't worry about perfect messages)
git commit -m "wip"
git commit -m "fix stuff"
git commit -m "add more features"

# 3. Before merging, improve all commit messages
omni-dev git commit message twiddle 'main..HEAD' --use-context

# 4. Create professional PR with AI-generated description
omni-dev git branch create pr

# ✅ Professional commit history + comprehensive PR description ready for review

参与贡献

欢迎贡献！详情请参阅贡献指南。

开发环境设置

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/rust-works/omni-dev.git
   cd omni-dev
   

2. 安装 Rust（如果尚未安装）：

   curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
   

3. 构建项目：

   cargo build
   

4. 运行构建脚本（包括测试、Lint 和格式化）：

   ./scripts/build.sh
   

   或逐项运行：

   cargo test         # Run tests
   cargo clippy       # Run linting
   cargo fmt          # Format code
   

📚 文档

• 快速入门 - 10 分钟快速指南，从安装到提交首个经 AI 优化的提交（从这里开始）
• 用户指南 - 包含示例的全面使用指南
• 配置指南 - 设置上下文智能
• 为什么选择 JFM？ - 说明 omni-dev 为何以 Markdown 而非原始 ADF 编辑 Atlassian 内容
• API 文档 - Rust API 参考
• 故障排除 - 常见问题及解决方案
• 示例 - 实际使用示例
• 发布流程 - 供贡献者参考

🔧 要求

• Rust：1.88+（从源代码安装时需要）
• Claude API Key：AI 功能所需
  • 请参阅身份验证，了解 配置方法（环境变量、.env 或 CI/CD 密钥）
• AI 模型选择：可选配置特定模型
  • 查看可用模型：omni-dev config models show
  • 在 AI 命令中使用 --model 按次选择，或通过 OMNI_DEV_MODEL / 各后端的环境变量链配置（Claude 系列后端使用 CLAUDE_MODEL、 CLAUDE_CODE_MODEL、ANTHROPIC_MODEL；OpenAI 使用 OPENAI_MODEL；Ollama 使用 OLLAMA_MODEL），也可在 ~/.omni-dev/settings.json 中配置
  • 支持标准标识符和 Bedrock 风格格式
• Atlassian 凭据（用于 JIRA/Confluence 功能）：实例 URL、电子邮件地址和 API 令牌
  • 使用以下命令配置：omni-dev atlassian auth login
• Datadog 凭据（用于 Datadog 功能）：API 密钥、应用程序密钥和站点
  • 使用以下命令配置：omni-dev datadog auth login
• Git：任意现代版本

AI 后端选择

omni-dev 支持五种 AI 后端。--ai-backend 标志可在 AI 命令（git commit message twiddle、git commit message check、 git commit message staged、git branch create pr、ai chat）之后使用，也可通过 OMNI_DEV_AI_BACKEND 设置，用于明确选择以下后端之一：default、claude-cli、 openai、ollama 或 bedrock：

• --ai-backend claude-cli — 在沙盒中运行 claude -p 子进程，并复用 你的 Claude Code 会话。
• --ai-backend ollama — 本地 Ollama 或 LM Studio 服务。
• --ai-backend openai — OpenAI Chat Completions API。
• --ai-backend bedrock — AWS Bedrock。
• --ai-backend default （或不使用标志） — 直接调用 Anthropic API。

未设置 OMNI_DEV_AI_BACKEND 时，旧版变量 USE_OLLAMA=true / USE_OPENAI=true / CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=true 仍会按此顺序选择 对应后端。

请参阅 AI 后端指南，了解所需的环境变量、 模型选择、Claude CLI 沙盒及其绕过选项 （--claude-cli-allow-tools、--claude-cli-allow-mcp）、--claude-cli-max-budget-usd 支出上限，以及各后端的故障排除方法。

🐛 调试

如需排查问题并获取详细日志，请使用 RUST_LOG 环境变量：

# Enable debug logging for omni-dev components
RUST_LOG=omni_dev=debug omni-dev git commit message twiddle ...

# Debug specific modules (e.g., context discovery)  
RUST_LOG=omni_dev::claude::context::discovery=debug omni-dev git commit message twiddle ...

# Show only errors and warnings
RUST_LOG=warn omni-dev git commit message twiddle ...

请参阅故障排除指南，了解详细的调试信息。

更新日志

请参阅 CHANGELOG.md，查看各版本的变更列表。

许可证

本项目采用 BSD 3-Clause 许可证授权，详情请参阅 LICENSE 文件。

支持

• 📋 问题反馈
• 💬 讨论

致谢

• 感谢所有帮助改进本项目的贡献者！
• 使用 Rust 构建，❤️ 致敬