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开源项目实战

我做的 AI 开源工具的完整设计思路。每篇文章对应一个真实的 npm 包——从发现问题、设计方案、踩坑到发布，记录一个 AI 工具从 0 到 1 的全过程。

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Level 开源

零依赖、支持 6 大 AI 厂商、npx 即跑的 AI 代码质量流水线

两个 fetch 函数适配 6 家 AI、prompt 驱动评分、50% 安全阀、自包含 HTML 报告，全部零依赖实现

读 diff → AI 生成 → 确认 → 提交，零依赖、支持 6 大 AI 厂商、npx 即跑

检测缺失 key → AI 翻译 → 增量同步，术语表保证翻译一致性

路由、降级、限流、成本控制——调多个 LLM 必须解决的四个问题，一个零依赖 TypeScript 库搞定

六个子系统拆解：优先级路由、条件降级、固定窗口预算、统一 SSE 流式、错误分类、指数退避重试

零 .remember() 埋点，直接读 AI 编辑器聊天记录，提取决策/架构/约定，输出 AGENTS.md + Anthropic Skills，纯 Markdown + git 可追踪