OpenRig rig context 上下文库完整教程把团队知识与系统世界变成可寻址地址【免费下载链接】openrigBuild your own network of agents from Claude Code, Codex and Pi: persistent teams with roles, shared context and owned work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrigOpenRig是一个帮你组建 AI 智能体团队的开源系统而rig context上下文库Context Library正是它的记忆中枢把团队知识、项目约定和系统世界System World变成一个个可寻址、可预览、可增删的条目任何智能体都可以通过地址精确取用。本教程带你从零看懂这套地址体系只需 5 个核心命令。为什么智能体团队需要一个可寻址的知识库想象你带一个 3 人开发小组新成员入职时你不可能让他把整本员工手册背下来而是告诉他入职指南在 A 区架构约定在 B 区——他需要哪份就去取哪份。OpenRig 中的智能体Claude Code、Codex也是如此。过去常见的做法是把所有背景材料一股脑塞进提示词结果是上下文窗口爆炸、信息互相打架。OpenRig 的rig context上下文库换了个思路知识文件打包成包Context Pack一个目录、一份清单描述清楚包含哪些文件、每个文件的作用每个包都有一个地址ref类似packs/compaction-restore这样的路径式引用智能体按地址取货文件内还能精确定位到小节包地址/文件.md#标题这种形式像 URL 一样寻址到具体章节这样团队知识就成了放在固定地址的资产而不是每次开会口头复述的内容。上下文库的命令行实现位于 context.ts它是rig context命令族的入口。快速上手3 个只读命令摸清家底第一次接触时建议先用这三个不改任何东西的命令建立感觉需要本地守护进程在运行可用rig status确认命令作用你会看到什么rig context list列出库中全部上下文包每行的地址、名称、版本、文件数、估算 token 数rig context show 名称查看某个包的清单和文件元数据用途说明、每个文件的角色与摘要rig context preview 名称预览拼装后的完整内容真正会被投递的字节流含缺失文件警告preview尤其值得养成习惯它让你在智能体读取之前先看到它到底会读到什么相当于发信前检查邮件正文。 小贴士rig context list输出为空时它会提示你把知识文件放到context.root指向的目录默认$OPENRIG_HOME/context然后运行rig context sync重建索引。读懂清单一份 manifest.yaml 长什么样每个上下文包的核心是一份manifest.yaml声明包名、版本、用途和文件清单。以系统自带的world-public包为例manifest.yamlname: world-public version: 0 taxonomy: world purpose: A portable operating-world primer ... files: - path: start-here.md role: orientation summary: Derive where you are, what to trust, ...几个值得注意的设计role字段给文件打上角色标签导航、规则、边界检查……让智能体知道该在什么情境下读它atoms与profiles高级用法能把包里的内容切成原子按情境全新启动 / 交接 / 压缩后和运行时claude / codex组合出不同的投递方案原子化安装rig context add从 URL 安装时采用先暂存、一次性发布策略清单损坏或文件缺失时绝不会留下半成品包这套契约保证了库里的地址永远是有效的——这正是可寻址的价值。System World给整个实例定一个基线上下文库分全局层和项目层其中全局层叫System World系统世界它是智能体在触碰任何具体项目之前就该知道的操作现实——这里是什么环境、有哪些实体与规则、该信任谁。System World 通过一个版本化清单文件选中一组有序的上下文包引用默认安装位置为$OPENRIG_HOME/context/system/system-world.yaml由配置键context.system_world控制可选default/ 指定路径 /disabled。完整布局说明见 instance-layout.md。官方提供了两份世界的世界教学材料start-here.md教智能体刚进入陌生环境时先推导什么——身份、现有拓扑、可用上下文、命令面全部用活命令推导而不是背死名单your-world.md一份世界撰写模板用八个区域组织内容身份、本体、角色、地形、法则、历史、状态、可用能力外加检查项并强调区域是元数据标签不必建成八个文件夹想动手练一遍可以直接复制示例包rig context get world-example然后按提示把它改成你的项目世界比如一个书籍出版世界作者是谁、手稿在哪、编辑规则是什么、当前草稿状态如何。用 trace 沿 rig 拓扑读取团队知识除了按包寻址OpenRig 还支持沿组织层级读文件。每个 rig 可以从实例 → rig → 可选 pod → 可选 seat逐层携带同名知识文件如CULTURE.md、LEARNED.md每一层的文件补充该层级的约定。rig context trace就是这条链路的读取器rig context trace --rig product-team --seat dev1-qa --name LEARNED.md它会从最外层实例一路走到指定 seat逐级打印文件内容某层缺失就明确标注 absent遇到旧版路径也会给出[LEGACY]提示而不是静默跳读。这个命令不依赖守护进程专为方向感最模糊的当下守护进程恰好宕机时设计。增删与合成让知识库随团队生长知识库不是只读博物馆日常维护有四个高频操作命令场景rig context add 目录或URL把新包安装到context.root下支持 URL 拉取安装即校验rig context rm ref移除不再需要的包rig context sync扫描磁盘、重建索引让库与实际文件一致rig context compose --out ref --from 文件...按顺序把多个散落文件合成成一个新地址只落库不投递compose是把会议纪要归档成正式文档的动作文件顺序即阅读顺序合成结果获得一个持久的路径式地址之后就能像任何库条目一样被preview和按地址get。而智能体侧的取货入口是rig context get——它支持三种粒度的地址整个包rig context get world-public包内单文件rig context get world-public/start-here.md文件内小节rig context get 包地址/文件#小节标题操作者发信前用preview核对智能体按地址用get装载两者走的是同一套拼装机制所以你预览到的字节就是智能体读到的字节——所见即所得。一次完整的工作装载长什么样启动 seat 时OpenRig 会把三层来源合并成最终的知识投递方案可用一条命令检查全部选择及来源rig context work-install --runtime claude-code --cwd .输出分为几行System World 基线选中的清单与其上下文引用→topology 技能rig 层→project 技能项目层外加每条片段的地址、来源与是否存在。加上--json可获得机器可读输出--deliver则直接展开每个计划文件的全文。这份装载清单让你在任何时刻都能回答这个 seat 现在知道什么、它从哪知道的。新手行动清单rig context listrig context preview 包名先看懂库里有什么读一遍 getting-started.md 中的首跑路径理解上下文如何随rig up投递用 your-world.md 的八区域模板为你的项目写第一份世界包rig context add安装它rig context trace沿 rig 层级验证团队知识链定期rig context sync让地址与实际文件保持一致掌握了包 → 地址 → 层这条主线你就掌握了 OpenRig 上下文库的骨架知识有了固定地址团队再大检索也只是给出一个 ref的事。【免费下载链接】openrigBuild your own network of agents from Claude Code, Codex and Pi: persistent teams with roles, shared context and owned work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考