AI Hub (ИИ концентратор)

Набор AI-инструментов для интеграции с разными полезными сервисами: Kaiten, Time (Mattermost), Buildin, Genie, Holst. Плюс автоматизация spike-исследований, product discovery, тестирования и диагностики.

Для AI-агентов есть отдельная короткая инструкция: INSTALL.md.

Если хочешь дать репозиторий другому агенту, удобнее всего давать raw URL на этот файл:

https://raw.githubusercontent.com/dodobrands/ai-hub/main/INSTALL.md

AI Hub опубликован как marketplace-плагин. Любой AI-агент, поддерживающий marketplace (Claude Code, GitHub Copilot и другие), может установить отдельные плагины или весь набор через свой стандартный механизм.

Claude Code:

# Добавить marketplace (один раз)
claude /plugin marketplace add dodobrands/ai-hub

# Установить все инструменты:
claude /plugin install buildin@ai-hub code-review@ai-hub discovery@ai-hub \
  genie@ai-hub holst@ai-hub hub-meta@ai-hub kaiten@ai-hub \
  reverse-product-analysis@ai-hub spike@ai-hub test-factory@ai-hub testops@ai-hub time@ai-hub

# Установить конкретный плагин:
claude /plugin install spike@ai-hub
claude /plugin install kaiten@ai-hub
claude /plugin install time@ai-hub
claude /plugin install testops@ai-hub

GitHub Copilot CLI:

# Добавить marketplace (один раз)
copilot plugin marketplace add dodobrands/ai-hub

# Установить все инструменты:
copilot plugin install buildin@ai-hub code-review@ai-hub discovery@ai-hub \
  genie@ai-hub holst@ai-hub hub-meta@ai-hub kaiten@ai-hub \
  reverse-product-analysis@ai-hub spike@ai-hub test-factory@ai-hub testops@ai-hub time@ai-hub

# Установить конкретный плагин:
copilot plugin install spike@ai-hub
copilot plugin install testops@ai-hub

Доступные плагины: buildin, code-review, discovery, genie, holst, hub-meta, kaiten, reverse-product-analysis, spike, test-factory, testops, time.

git clone https://github.com/dodobrands/ai-hub.git
cd ai-hub
bash integrations/hub-meta/scripts/setup.sh next
# или: npm run setup

Если на машине нет git, публичный репозиторий можно скачать как архив:

curl -L https://github.com/dodobrands/ai-hub/archive/refs/heads/main.zip -o ai-hub.zip
unzip ai-hub.zip
cd ai-hub-main
bash integrations/hub-meta/scripts/setup.sh next

Если установку делает AI-агент, лучше давать ему INSTALL.md, а не пересказывать шаги вручную.

package.json здесь не делает репу Node-проектом — это тонкий обёрточный файл, чтобы агенты, по привычке запускающие npm run setup после клона, автоматически триггерили правильный workflow. Никаких npm-зависимостей нет.

Рекомендованный путь — /ai-hub:setup (или integrations/hub-meta/commands/setup.md для non-Claude агентов). Если всё же хочешь руками — вот что нужно в .env:

Скиллы без токенов (ai-test, rpa-analyze, retro, code-review и т.д.) работают сразу.

Скопируй team-config.example.json → team-config.json и заполни ID своих досок, колонок и каналов. Скрипты и команды подхватят конфиг автоматически.

├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json               # Манифест плагина
├── .claude/commands/ai-hub/      # Slash-команды (симлинки на папку integrations/)
├── integrations/                 # Интеграции: скиллы, плагины и т.д.
│   ├── kaiten/                   #   Интеграция с Kaiten (чтение, запись, поиск по доскам, карточкам, и т.д.)
│   ├── buildin/                  #   Buildin (чтение, запись, поиск по страницам)
│   ├── time/                     #   Time (чтение, запись, поиск по сообщениям, каналам, тредам)
│   ├── genie/                    #   Databricks Genie (аналитика)
│   ├── holst/                    #   Holst.so — (в основном чтение досок)
│   ├── spike/                    #   Скилл для технического исследования задачи
│   ├── discovery/                #   Product Discovery (9 фаз)
│   ├── reverse-product-analysis/ #   Реверс-анализ проекта с полным описанием его функционала и сущностей
│   ├── test-factory/             #   Скилл для создания тестов
│   ├── testops/                  #   Allure TestOps (тест-кейсы, запуски, дефекты)
│   ├── code-review/              #   Code review workflow
│   └── hub-meta/                 #   Мета-команды хаба (используется для разработки самого хаба)
├── team-config.example.json      # Шаблон конфига команды
└── CLAUDE.md                     # Инструкции для AI-агента

Каждая интеграция — самодостаточный модуль (scripts/, commands/, skills/, agents/). Нет общих папок-свалок — каждый файл живёт в папке своей интеграции. Можно взять отдельный модуль и переиспользовать его целиком.

integrations/
├── integration-1/
│   ├── commands/
│   └── skills/...
├── integration-2/
│   ├── README.md
│   ├── commands/
│   └── skills/...

Главная идея — дать AI-агенту полный контекст из командных систем, чтобы он мог работать автономно. Агент не ограничен только кодом и git-историей — он читает задачи, обсуждения, wiki, метрики и диагностирует проблемы сам.

• Kaiten — универсальный клиент для Kaiten API. Чтение и запись карточек, комментариев, чек-листов, свойств, структуры досок и колонок. Фундамент для большинства других интеграций.

• Time /ai-hub:time-chat — полный доступ к мессенджеру Time (Mattermost). Чтение каналов и тредов, отправка сообщений. Логин через browser-based SSO — токен не попадает в контекст LLM.

• Buildin /ai-hub:buildin-read /ai-hub:buildin-publish — чтение и запись во внутреннюю wiki Buildin.ai. Рекурсивное раскрытие вложенных блоков, навигация по дереву, поиск по названию.

• Holst /ai-hub:holst-export — экспорт данных с визуальных досок Holst.so (аналог Miro). Фреймы, стикеры, тексты — для превращения брейнштормов в структурированные документы.

• Genie — запросы к DWH на естественном языке через Databricks Genie. Валидация гипотез, сбор метрик, анализ данных прямо в потоке работы.

• TestOps /ai-hub:testops — интеграция с Allure TestOps. Поиск тест-кейсов (AQL), просмотр запусков, дефектов, статистики. Создание и обновление тест-кейсов через API.

• Spike /ai-hub:spike — полный цикл spike-исследования. Три агента (explorer → researcher → architect) последовательно изучают код, ищут best practices и формулируют варианты решения. Структурированный отчёт за 10–20 минут вместо дней ручного погружения.

• Discovery /ai-hub:discovery — Product Discovery в 9 фаз: от формулировки проблемы до go/no-go решения. 12 субагентов передают артефакты друг другу, подтягивая данные из Kaiten и Genie автоматически.

• Reverse Analysis /ai-hub:rpa-analyze — реверс-анализ сервиса по исходному коду. 9 агентов в 4 волны: домен, эндпоинты, поведение, контракты, интеграции, сценарии. Полная карта того, что сервис делает.

• Test Factory /ai-hub:ai-test — AI-генерация тестов. Два агента в Ralph-loop: coder пишет, reviewer критикует — до 5 итераций до достаточного качества.

• Code Review /ai-hub:code-review — автономный code review через fail-fast pipeline (build → security → performance → architecture → correctness).

AI Hub может использоваться не только самостоятельно, но и как generic-ядро, которое команда может расширить своей спецификой внутри своего репозитория ИИ-хаба. Как это работает:

1. Подключи ai-hub в свой overlay-репозиторий как git subtree (см. ниже)
2. Добавь свой team-config.json с ID досок и каналов
3. Добавь команднo-специфичные интеграции (например, свой kaiten-workflow с нужными колонками)
4. Добавь AI_CONTEXT.md с описанием своей команды и продуктов

Generic-интеграции получают обновления из ai-hub, а командная специфика живёт отдельно.

Из корня своего overlay-репозитория (своего ai-hub):

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/dodobrands/ai-hub/main/scripts/install-as-subtree.sh | bash

Скрипт делает всё сам:

1. Добавляет remote ai-hub и фетчит
2. git subtree add --prefix=integrations/sagos95-ai-hub ai-hub main --squash
3. Создаёт симлинки для всех slash-команд в .claude/commands/ai-hub/
4. Регистрирует плагин в .claude/settings.json (через jq, идемпотентно)

После этого команды /ai-hub:* доступны сразу — запускай Claude Code и пользуйся. Никаких ручных шагов.

Свой prefix можно передать аргументом:

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/dodobrands/ai-hub/main/scripts/install-as-subtree.sh | bash -s integrations/ai-hub

Другой namespace (например, чтобы команды стали /my-hub:*):

AI_HUB_NAMESPACE=my-hub curl -sL ... | bash

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/dodobrands/ai-hub/main/scripts/update-from-ai-hub.sh | bash
# либо с локальным скриптом (если сохранил его в своём репо):
./scripts/update-from-ai-hub.sh [prefix]

# установка
git remote add ai-hub https://github.com/dodobrands/ai-hub.git
git fetch ai-hub
git subtree add --prefix=integrations/sagos95-ai-hub ai-hub main --squash

# обновление
git subtree pull --prefix=integrations/sagos95-ai-hub ai-hub main --squash

your-team-repo/
├── integrations/
│   ├── sagos95-ai-hub/         ← subtree (read-only для вашей команды; если захочется внести правки, то можно создать PR в dodobrands/ai-hub)
│   ├── <your-team>-workflow/   ← команднo-специфичные скиллы
│   └── <other-vendor>/         ← при желании — другой публичный hub как ещё один subtree
├── .claude/
│   ├── settings.json           ← plugins: ["./integrations/sagos95-ai-hub", "."]
│   └── commands/<ns>/          ← симлинки на команды из integrations/*
├── team-config.json            ← локальный (gitignore или без секретов)
├── AI_CONTEXT.md               ← описание команды и продуктов
└── CLAUDE.md                   ← корневые инструкции (vendor-CLAUDE.md игнорятся)

Инвариант: integrations/sagos95-ai-hub/ — read-only. Любые правки generic-скиллов идут PR в upstream dodobrands/ai-hub, затем update-from-ai-hub.sh в overlay-репо.

Почему префикс называется sagos95-ai-hub. Изначально репозиторий жил на личном аккаунте автора (sagos95) — оттуда и историческое имя папки-субтри. После переезда в организацию dodobrands имя префикса намеренно сохранено, чтобы не ломать пути и subtree-обвязку в уже существующих overlay-репозиториях. Сам репозиторий теперь — dodobrands/ai-hub; префикс менять не нужно.

# Создать команду (файл + симлинк + запись в registry)
claude /ai-hub:create-command my-integration my-command

# Написать логику в integrations/my-integration/

Обычный PR из ветки внутри репозитория может создать только тот, у кого есть write-доступ (коллаборатор). Если тебя нет в коллабораторах — это норма для публичного репозитория — форкни dodobrands/ai-hub и пришли PR из своего форка. Это стандартная опенсорс-модель fork-and-pull: чужой код изолирован и не выполняется в нашем CI, пока мейнтейнер его не одобрит.

Из-за этой же изоляции CI на fork-PR не стартует сам — под проверками появляется кнопка «Approve and run workflows», её нажимает мейнтейнер. Плюс проверка path-resolution фильтруется по путям (buildin/kaiten/time): если PR их не задевает, гейт просто не запускается — так и задумано.

MIT