Profile Hub
Hub 是一组开箱即用的 AgentProc profile，覆盖主流 AI agent CLI。不用 clone 仓库、不用复制文件、不用改 YAML——agentproc CLI 按需从 GitHub 拉取 profile，本地缓存，直接运行。
一行命令上手
bash
# 挑一个 profile、指定一个目录、就跑
cd ~/projects/my-app
agentproc hub run claude-code -p "what is this codebase?"就是这样。CLI 会自动：
- 首次使用时从 GitHub 拉
hub/claude-code/ - 缓存到
~/.agentproc/cache/hub/claude-code/（24 小时 TTL） - 用你的当前目录作
cwd - 转发
AGENT_MESSAGE和你传的任何--env
全部 hub 命令
| 命令 | 用途 |
|---|---|
agentproc hub list | 列出 hub 里所有 profile |
agentproc hub show <name> | 显示某个 profile 的 README |
agentproc hub run <name> [opts] | 拉取（必要时）并运行某个 profile |
agentproc hub install <name> | 把 profile 复制到当前目录（便于自己改） |
加 --refresh 强制从 GitHub 重新拉取。
现有 profile
| Profile | CLI | 测试状态 | 语言 |
|---|---|---|---|
| claude-code | claude（Anthropic） | official | Python · Node |
| codex | codex（OpenAI） | official | Python · Node |
| codebuddy | codebuddy（腾讯） | official | Python · Node |
| agy | agy | community | Python · Node |
| echo-agent | （无 CLI） | official | Python · Node · Bash |
tested 含义：
- official — 维护者按 CLI 官方行为验证过
- community — 社区提交且报告可用，但维护者未端到端验证
- unverified — 提交时未验证
示例
浏览和试用
bash
# 看看有什么
agentproc hub list
# 读它的文档
agentproc hub show claude-code
# 跑冒烟测试（不需要 API key）
agentproc hub run echo-agent -p "hello"
# → You said: hello用真实的 CLI
bash
cd ~/projects/my-app
# claude-code
agentproc hub run claude-code \
-p "explain this codebase" \
--env ANTHROPIC_API_KEY="$ANTHROPIC_API_KEY"
# codex
agentproc hub run codex \
-p "find the bug in src/auth.py" \
--env OPENAI_API_KEY="$OPENAI_API_KEY"
# codebuddy（用它自己的登录）
agentproc hub run codebuddy -p "refactor this function"多轮对话
bash
agentproc hub run claude-code -p "what files are in this dir?" 2>/tmp/err.log
session=$(grep '^agentproc:session:' /tmp/err.log | cut -d: -f3)
agentproc hub run claude-code -p "now read src/main.py" --session "$session"安装到本地编辑
如果想长期持有一个 profile 并自己改：
bash
agentproc hub install claude-code
# → installed to: ./claude-code/
# 随意编辑 ./claude-code/profile.yaml
agentproc --profile ./claude-code/profile.yaml -p "hi" --cwd ./claude-code缓存机制
- 缓存位置：
~/.agentproc/cache/hub/<name>/ - TTL：24 小时（拉取后这段时间内直接用本地副本，不联网）
- 强制刷新：任何 hub 命令加
--refresh - 每个 profile 是平铺目录：
profile.yaml、bridge.py、bridge.js、README.md
CLI 用 GitHub 的 git-tree API（1 个请求拿到全部文件清单）+ raw.githubusercontent.com（无 rate limit），所以未鉴权用户也能保持流畅。
Profile schema
yaml
name: <kebab-case-id> # 必填，与目录名一致
description: <一句话描述>
cli: <command-name> # 被包装的可执行文件
cli_install: | # CLI 的安装方法
npm install -g ...
agentproc: # 真正的 AgentProc P0 profile
command: python3 ./bridge.py # 或：node ./bridge.js
cwd: ~/your-project # CLI 的 --cwd 会覆盖这个
timeout_secs: 600
streaming: true
env:
API_KEY: "${API_KEY}" # 运行时解析的环境变量引用
tested: official | community | unverified
maintainer: <github-handle>
tags: [<分类>, ...]
notes: | # 可选：注意事项
...Hub profile 是纯 AgentProc P0——不使用 bridge 专属的 type: 快捷方式。任何遵循协议的 bridge 都能驱动它们。
贡献新 profile
- 在 agentproc 仓库里创建
hub/<cli-name>/目录，包含profile.yaml、bridge.py、bridge.js、README.md。 - 设置
tested: unverified，除非你已端到端验证过。 - 在
hub/README.md的表格里加一行。 - 提交 PR。维护者会评审、必要时实测，并相应升级
tested等级。
仓库范围的约定见 CONTRIBUTING.md。
与 ilink-hub-bridge 的关系
AgentProc 脱胎于 ilink-hub-bridge——一个带内置 type: 处理器（支持 claude-code、cursor、codebuddy-code 等）的消息平台 bridge。在实际生产使用中我们意识到 bridge↔agent 协议本身可以独立复用，于是有了 AgentProc。
Hub 中的 profile 是那些 type: 处理器内部逻辑的纯 P0 重写。它们适用于任何 conformant bridge，不仅是某个特定实现。