kumihimo
Kumihimo
組紐 — много нитей внутрь, один шнур наружу.
Kumihimo — это японское ремесло плетения множества отдельных нитей в единый шнур. Этот инструмент работает так же: вы раскладываете план в виде графа текстовых файлов, и Kumihimo сплетает этот граф в единый, хорошо упорядоченный промпт, с которым может работать LLM или агент кодирования.
Смотрите.
kumihimo editоткрывает живой холст — узлы, окрашенные по типам, рёбра зависимостей/членства/аннотаций, нарисованные по-разному, перетаскивайте для расположения, кликайте для редактирования. Холст следует за файлами: измените узел в vim (или позвольте Claude изменить его через MCP) и наблюдайте, как он перемещается.Сплетайте.
kumihimo braidкомпилирует граф в один детерминированный промпт: топологически упорядоченный, разбитый на разделы по вехам, каждый пункт указывает свои реальные предпосылки, со встроенной Mermaid-диаграммой самого графа.Пусть Claude управляет им.
kumihimo mcpпредоставляет план через MCP — одиннадцать инструментов для чтения, реструктуризации, проверки и плетения — чтобы агент мог поддерживать план, который он выполняет. Собственная дорожная карта этого репозитория — это план Kumihimo (plans/roadmap), её промпты вех были сплетены, а не написаны вручную, и холст ниже — это та дорожная карта утром, когда v0.1 был завершён — каждая нить готова, узел релиза заблокирован ожиданием человека с тегом:
Файлы — единственный источник истины — Markdown с YAML frontmatter, в git, чисто диффятся. Редактор, CLI и MCP-сервер — это тонкие клиенты поверх единого операционного слоя; позиции узлов хранятся в сайдкаре view.yaml, поэтому расположение графа никогда не загрязняет семантический дифф.
Десять минут
pip install kumihimo
kumihimo new myplan
kumihimo edit myplan # live canvas at 127.0.0.1:8720
kumihimo add myplan build --kind task --title "Build the loader" --body "..."
kumihimo check myplan # cycles named with paths, dangling edges, field breaches
kumihimo braid myplan # one prompt on stdout — paste into your agentУзел — это файл:
---
kind: task
title: Rate-limit middleware
needs: [api-endpoints, pick-algorithm]
in: [ship-guarded-api]
effort: M
acceptance:
- 429 + Retry-After on breach
---
Middleware on every authenticated route. Fail *open* on Redis errors —
availability beats enforcement.…и плетение компилирует граф в один промпт — преамбула, встроенная Mermaid-диаграмма, принятые решения, сформулированные как ограничения, каждая задача с честной строкой После: и чек-листом Готово, когда::
Ядро не зависит от предметной области: оно понимает идентичность, прозу, порядок (needs), членство (in) и аннотации (links) — всё остальное берётся из типов, которые вы определяете в манифесте, включая поля и шаблоны Jinja2. Инженерный набор (task, milestone, decision, risk, question) поставляется по умолчанию; examples/fieldnotes — это исследовательский план, чьи типы полностью живут в его собственном манифесте.
Документация: https://tzavislan.github.io/kumihimo/ — учебник, концепции, пользовательские типы, настройка MCP, форматы файлов.
Related MCP server: Executive Cortex MCP
Разработка
uv sync
uv run pytest -q
uv run python tools/lint.py # the conventions linter CI runs
npm --prefix frontend install # only if you work on the canvas
npm --prefix frontend run buildСоглашения (проверяются в CI): CONVENTIONS.md. Вклад: CONTRIBUTING.md. Проектная документация: PLAN.md. Релизы: RELEASING.md.
Лицензия
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Create, read and live-edit visual boards, Kanban plans, Gantt timelines and diagrams with AI agents.
Durable, user-controlled goals and governed plans for AI agents.
- flockfsOAuthcom.flockfs
A real-time, multiplayer filesystem for agents and humans: shared files, live edits, history.
Create and improve live, shared interactive documents with your agent.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides interactive visual plans for AI coding agents, allowing users to review, approve, and monitor execution in real-time.17 npm642MIT
- -licenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceEnables local task planning and execution with DAG-based plans, multiple reasoning methods, and persistence for AI agents.-
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI agents to decompose high-level goals into structured task plan DAGs with dependencies, acceptance criteria, and quality gates, and to validate or export those plans in multiple formats.MIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to plan software collaboratively with humans by creating and editing graph structures over MCP, then exporting them as Markdown trees and Obsidian Canvas files.-