agnostic-ai：一套配置同步 25 个 AI 编程 CLI

近期上线的开源工具 agnostic-ai 试图解决 AI 编程 CLI 配置碎片化的痛点：随着 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot 等工具纷纷采用各自的原生配置格式，开发者在同时使用多款工具时，往往要在不同目录维护多份重复且可能漂移的规则文件。agnostic-ai 提供了一层「配置同步层」，把 agents、skills、rules、hooks、MCP servers、commands 等规格集中存放在仓库内的 .agnostic-ai/ 目录下，并自动转换为各目标工具的原生格式。

核心思路

工具的设计原则可以概括为四点。其一，源码属于用户：所有规格以纯 Markdown 和 YAML 写在仓库中，没有账号或服务端依赖，可通过 import 命令迁入已有配置。其二，生成文件被视为「产物」而非「源」：同一份输入每次生成出的字节相同，便于 git diff 检查；sync --check 可以在 CI 中检测漂移。其三，不偏袒任何工具：增加新目标不会改变其他目标的输出路径与作用域语法。其四，它是一层同步层而非平台：即便停止使用，生成的原生文件依然可独立工作。

覆盖范围与命令

目前 agnostic-ai 支持 25 个目标、10 类可移植规格；其中 agents、skills、rules、hooks、commands 五类在 Claude Code、Cursor、Gemini CLI 上为「原生（Native）」支持，Codex CLI 上除 commands 外均为原生，Copilot 则不支持 commands 输出。使用流程分为三步：先执行 agnostic-ai init --from all 导入已有配置，再通过 agnostic-ai sync --dry-run 预览将要生成的各原生文件，最后运行 agnostic-ai sync 实际写入。配置示例中，源文件用 Markdown 描述一个 reviewer agent，工具会把它分别翻译成 Claude 的 Markdown 格式和 Codex 的 TOML 格式，后者会把 effort 字段映射为 model_reasoning_effort，把正文映射为 developer_instructions，并省略不存在的 tools 键。

局限与适用场景

对于只使用一款 AI 编程 CLI 的开发者，agnostic-ai 几乎没有增益；对于在团队中需要同时维护多套工具配置、并希望以单一来源 + CI 校验保证一致性的场景，它提供了相对轻量的解决方案。整体而言，这是一款定位明确的开发者工具，影响面集中在小众群体。