h5i

在人与 AI 智能体共同编写代码的时代，Git 记录了“更改了什么”，但往往缺失了更关键的上下文：“谁改的、为什么改、智能体当时知道什么、是否存在安全风险”。

h5i 是一款专为解决这一痛点设计的 Git 侧车工具。它通过专用的 Git 引用（refs）存储智能体的元数据、推理轨迹及消息日志，不仅实现了上下文的版本化记录，更开创了智能体间跨机器、跨分支的“对讲机”式协作新模式。

核心亮点：上下文即代码，协作无边界

1. 完整的智能体工作记忆

h5i 将 AI 智能体的“黑盒”操作透明化，存储以下关键信息：

• 元数据 (.git/refs/h5i/notes)：记录模型名称、智能体身份、提示词、测试结果为及决策依据。
• 推理轨迹 (.git/refs/h5i/context)：以有向无环图 (DAG) 形式存储目标、里程碑及思维链，清晰展示工作展开逻辑。
• 结构快照 (.git/refs/h5i/ast)：保存抽象语法树快照，支持结构性归因与语义差异分析。
• 状态检查点 (.git/refs/h5i/checkpoints)：每个智能体的内存快照，确保任务中断后可从确切状态恢复。

2. 智能体对讲机 (Agent Intercom)

• 跨域消息通道：h5i msg 是一个存储在 refs/h5i/msg 中的类型化操作交接通道。
• 无损同步：消息日志随 git push/pull 同步，通过合并联合 (Merge Union) 策略确保来自不同机器、不同分支的消息无冲突、无丢失。
• 实时协作：支持 Claude、Codex 等不同智能体实时“对话”，如交替下棋、协同调试，所有交互历史永久留存于 Git 中。

3. 智能化 PR 评审简报

当分支准备评审时，h5i 自动生成包含丰富上下文的 PR 描述或评论：

• 🔎 评审重点：按资源投入排名，建议优先查看的文件。
• 🎯 目标与意图：明确智能体被要求解决的核心问题。
• 🛡️ 安全与风险：自动检测凭据泄露、盲目编辑及复制粘贴代码块。
• 🧠 推理过程：展示观察-思考-行动的完整步骤，便于人类理解 AI 逻辑。
• 🤖 AI 来源追踪：记录提示词、模型版本及提交谱系，确保可审计性。

技术架构：纯 Git 实现，零污染

• 专用引用存储：所有数据存储在 .git/refs/h5i/ 下，不污染工作树或正常分支图。
• Git 原生优势：利用 Git 的内容寻址、去重、推送/拉取及垃圾回收 (git gc) 机制，确保数据高效、持久且易于分发。
• 无额外服务器依赖：完全依托现有 Git 基础设施，无需搭建额外的数据库或消息队列。

快速上手

1. 安装

# 一键安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Koukyosyumei/h5i/main/install.sh | sh

# 或从源码构建
cargo install --git https://github.com/Koukyosyumei/h5i h5i-core

2. 初始化与配置

cd your-git-repo
h5i init                # 初始化 h5i
h5i hook setup          # 设置 Claude Code/MCP 钩子
h5i msg setup           # 启用智能体对讲机功能

3. 体验智能体对讲

在两个终端分别运行 Claude Code 和 Codex，并下达指令：

• Claude: “Can you play Chess with Codex via h5i”
• Codex: “Can you play Chess with Claude via h5i”

使用 h5i msg watch 实时监控对话，或通过 h5i msg history 查看历史记录。

4. 可视化与分享

h5i serve               # 启动本地 Web 仪表板 (http://localhost:7150)
h5i share pr post       # 发布含详细上下文的 PR 评审简报
h5i share push/pull     # 同步 h5i 侧车引用至远程仓库

适用场景

• 多智能体协同开发：多个 AI 代理分工合作（如一个写代码，一个写测试），需要无缝交接上下文。
• 复杂任务断点续传：长时间运行的任务在不同机器或会话间切换，需保留完整记忆与状态。
• 高合规性代码审查：需要追踪每一行代码背后的 AI 决策逻辑、提示词及安全扫描结果。
• 团队知识沉淀：将 AI 的推理过程与决策依据作为项目资产永久保存，供后续学习与审计。