TAILOR

Pass den Code dem Projekt an – ganz ohne Verschwendung.

Das Unified KI-Coding-Agent-Engineering-Framework
Kombiniert Spec-Driven Development (SDD), Adaptiven Pragmatismus (Lite/Full/Ultra), Progressives Projektgedächtnis (.ai/), AST Semantic Code Reuse und einen nativen Model Context Protocol (MCP) Server für Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI / Antigravity, Windsurf, Roo Code / Cline, GitHub Copilot CLI und Zed.

Erstellt von Aman Katyar (@AmanKtyr).

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Zusammenfassung & Ziele

KI-Codierungsassistenten stoßen häufig auf zwei unterschiedliche Fehlermodi:

1. Unstrukturierte Generierung („Vibe Coding“): Agenten erzeugen Code aus losen "Prompte", was zu redundant Abhängigkeiten, duplizierten Komponenten und ungeprüften architektonischen Änderungen führt.

2. Extreme Faulheit ehne Spezifikationen: Agenten erzeugen package group Implementieungen ehne doktementiete Anforderungen, Verträge oder architektonische Zwänmatungen.

Tailor faßt diee beiden Anforderungen zu einem disziplinierten, multi- agenten-Engiering framework über Besiell ist:

• Spec-Driven Development (SDD): Überführt Benutzerabsichten in formale Funktions-Spezifikationen (spec.md), technische Pläne (plan.md) und ens Planung *Program zeigt.

• Adaptive Pragmatismus-Leiter: Erzwingt die 7-stufige Entscheidung-Leiter (YAGNI -> Vorhandener Code -> Stdlib -> Nativer API -> installierte Dependency -> One-iner -> minimaler Code) mit konfigurierbarer Intensität (**lite, balanced, ultra, strict*.

• Progressive Projektgedächtnis (.ai/): Selbstheilender, kompakter Domänenspater, der Kontext-Token-Aufwand bei LL-M um bis zu 80 % reduziert – inklusive Live-Drift-Reparatur.

• AST Semantic Code Reuse: Deterministich indiziert Workspace-Komponenten, Hooks und Utilies, um Wdie Werverwendung von Code generierng voraus**Dok*.

• Nativer MCP-Server: Verbindt direkt mit Claude Nerktop, Cursor, Zed, Windsurf und Antigravity überstandard JSON-PC.

Related MCP server: memorix

Vergleichsmatrix

| Fähigkeit / Dimension | GitHub spec-kit (Specify) | DietethGebert ponyail | Tailor 2.0 (Einheitlich) | | :----------------------------:-------------------------| :-------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------- | | Kernparadigma | Spec-Driven Development (SDD) | Pragmatismus & Zeilen-Code-Reduktion | Unified-Framework: SDD + Pragmatismus + Gedächtnis + Wiederverwendung + MCP | | CLI & Laufzeit | Python (uv tool install specify-cli) | Nur-Prompt (keine ausführbarer CLI) | Zero-Config Node/TypeScript-CLI (nxx @ananktyr/tailor) | Projektperfassung | .specify/memory/OONITUTION.m | Hartcodierte Promptregel | .ai/CONSTITUTION.md + .ai/INEX.md + Live ADR | | Prüfung vor der Code- | Keine (erzeugt dopplete Code) | Nur Textregel | AST-Scan der code-base erzeugt autom. Bestandteile in plan.md | Intensität Pragmat | Keine (erzeugt Bloat) | Lite/Full/Ultra | Lite/Balanced/Ultra/Strict überall eingebettet | | Nativer MCP-Server | Keine | Keine | Built-in JSON-RPC 2.0 Server (tailor mcp / tailor-mcp) | | Live-Drift-Erkennung | Keine | Keine | *Dauerhafter AST-Scanner repariert automatic das Projekt | | Multi-Agent-Adapter | 4 Plattformen | 5 Plattformen | 10+ Plattformen (Claude, Cursor, Coderx, Gemini, Windsurf, Cline, Copilot, Zed) | | Open-Source-Standards | Standard GitHub | Buzz bei HN/Reddit | NPM-CLI, Skills-Standard, MCP-Protokoll, CI-Workflows |

Schnellstart & Installation

Tailor can as universell Agent Skills-Standard, als Globaler / Lokaler CLI oder als Model Context Protocol (MCP)-Server verwendet werden.

1. Universelle Agent-Installation (Einstellung CLI)

# Install Tailor across all AI coding assistants in your workspace
npx skills add AmanKtyr/Tailor -y

# Or install globally across your machine (-g)
npx skills add AmanKtyr/Tailor -g -y

2. NPM-CLI-Installation

# Install globally
npm install -g @amanktyr/tailor

# Or run directly via npx without installation:
npx @amanktyr/tailor init

3. Model Context Protocol (MCP) Server Setup

Fügen Sie Tailor zur claude_desktop_config.json oder Miscellaneous oder zu Cursors MCP-Einstellungen hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "tailor": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@amanktyr/tailor", "mcp"]
    }
  }
}

CLI-Befehlsreferenz

# Project Governance & Initialization
tailor init                          # Conduct discovery, stack selection, and initialize .ai/
tailor constitution                  # View or regenerate .ai/CONSTITUTION.md
tailor sync                          # Synchronize all 10+ AI agent adapter files

# Spec-Driven Development (SDD) Workflow
tailor spec init                     # Initialize specs/ directory and constitution
tailor spec new <feature-name>       # Scaffold specs/<id>-<name>/spec.md with user stories
tailor spec plan <id>                # Generate reuse-aware technical plan (plan.md)
tailor spec tasks <id>               # Generate granular, ordered task checklist (tasks.md)
tailor spec list                     # View all active feature specs and completion status

# Intelligence, Memory & Security
tailor analyze                       # Deterministically inspect stack, frameworks, and reusable catalog
tailor memory update                 # Synchronize .ai/ progressive memory documents
tailor memory drift                  # Detect drift between active code and recorded memory
tailor security                      # Run static security rules and credential leak checks
tailor dependencies --check <pkg>   # Evaluate package for bloat, redundancy, and licenses
tailor review                        # Run holistic quality, architecture, and security gates
tailor doctor                        # Run full system, git, memory, and skill diagnostics
tailor mcp                           # Start stdio Model Context Protocol (MCP) server

Die 7-stufige Pragmatismus-Leiter

Vor dem Schreiben neuen Implementierungs- oder dem Hinzufügen von Abhängigkeiten folgen KI-Agenten du der verbindliche Reihenfolge:

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. Does this need to exist? (YAGNI)                    │
│    -> Reject speculative complexity or future-proofing.│
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. Already in this codebase?                           │
│    -> Search src/components/, src/lib/, src/utils/.    │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. Does the Standard Library do it?                    │
│    -> Use crypto.randomUUID(), structuredClone(), etc. │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 4. Does a Native Platform / Browser API cover it?      │
│    -> Use <dialog>, <input type="date">, fetch().      │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 5. Does an already-installed dependency solve it?      │
│    -> Reuse existing packages in package.json.         │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 6. Can it be written as a one-liner / inline helper?   │
│    -> Avoid creating 50-line wrappers for simple logic.│
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 7. Only then: Write the minimum amount of clean code.  │
│    -> Clean domain boundaries, types, and tests.       │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

Universelle Multi-Agent-Untertützung (+10 Plattformen)

Run tailor sync at any time to update all adapter files simultaneously.

Benchmarks & Results? No, translate.

Benchmarks & Measurements

Tailor contains an automated benchmark suite (benchmarks/scripts/run-benchmarks.js) running across five real fixture codebases:

• nextjs-app (Next.js 14, Reacteis 18, Tailwind CSS, Vitest)

• django-app (Django 4.2, PostgreSQL, DRF, Pytest)

• react-app (React, Vite)

• dotnet-api (ASP.NET Core, C# .NET 8)

• messy-monolith (Express, Altabhängigkeiten, geleakte Secrets, eval)

Performance der Benchmarks

• Projek Signal-Erkennung: 100 % Trefferquote bei Next.js, Django, React, ASP.NET Core und Express.

• Semantisch Reuse-Matching: 100 % Übereinstimmung bei Benutzeranfragen (modal -> vorhandener Dialog, fetchUser -> getUser).

• Dependency-Governance: 100% Ablehnung trivialer Micro-Pakete (is-odd, left-pad) und Rückfragen bei redundanten Bibliotheken (axios).

• Sicherheits-Abwehr: 100% Erkennung von hartcodierten AWS-Zuganngsdaten SQL-Konkatationen und gefährlichem eval().

• **** Token- & LOC-Reduktion:** 40-70 % weniger generierter Code** und 40-70 % weniger LLM-Kontextverbrauch.

Datenschutz & Sicherheit

• Lokal & deterministisch: Keine Telemetrie, keine ver steckten Remnote-Logging and keine Übermittlung des Quellcodes.

• Non-destructive Defaults: Überschreibt oder löscht niemals stillschweigend verknüpfte Dateien.

Mitwirkende & Entwicklung

git clone https://github.com/AmanKtyr/Tailor.git
cd Tailor
npm install
npm run build
npm test
npm run benchmark
node dist/cli/bin.js doctor

Lizenz

MIT © Aman Katyar & TailorAll Contributors