Skip to main content

Toolkit hoàn chỉnh để module hóa nghiên cứu và tài liệu cho AI Agents.

Project description

🚀 mrm-toolkit

License: MIT

mrm-toolkit là toolkit hoàn chỉnh nhất để biến các yêu cầu nghiên cứu phức tạp thành hệ thống Markdown module hóa. Được thiết kế tối ưu cho AI Agent (Codex, Claude, Gemini, Cursor), giúp đảm bảo tri thức luôn được cấu trúc, dễ đọc và an toàn cho context-window.


💎 Tại sao nên dùng MRM?

Trong kỷ nguyên AI, tài liệu truyền thống thường quá dài và thiếu cấu trúc, khiến AI Agent dễ bị "ảo giác" hoặc mất context. MRM (Modular Research Markdown) giải quyết vấn đề này bằng:

  • Atomic Design: Chia nhỏ tài liệu thành các module < 300 dòng.
  • AI-Native Boundary: Mỗi module đều có ai_context để định hướng Agent.
  • Progressive Disclosure: Cấu trúc TL;DR -> Body giúp tiết kiệm token và tăng độ chính xác.
  • Unified Interface: Một công cụ duy nhất để Quản lý - Kiểm định - Đóng gói.

🏗️ Kiến trúc 4 Lớp Excellence

  1. Skill (skills/): Định nghĩa hành vi và "tư duy" chuẩn MRM cho Agent.
  2. Workflow (workflows/): Quy trình làm việc từ Scoping, Research đến Validation.
  3. Contracts (contracts/): Tiêu chuẩn vàng cho Output và bộ Rubric đánh giá tự động.
  4. Adapters (adapters/): Cấu hình "mì ăn liền" cho Claude Code, Gemini, Copilot và Cursor.

📊 Chỉ số đo lường hiệu quả (Metrics)

Chỉ số Mục tiêu Lợi ích
Modularity Ratio 100% Đảm bảo không có module nào quá 300 dòng
Context Safety 99.9% Mọi file đều có ai_context hợp lệ
Structural Integrity 100% Tự động phát hiện broken links và sai heading
Agent Readiness < 1 min Thời gian tích hợp vào một dự án mới

🛠️ Cài đặt nhanh

# Cài đặt chính thức từ PyPI
pip install mrm-toolkit

# Hoặc cài đặt bản development từ GitHub
pip install git+https://github.com/fx-kitsune/mrm-toolkit.git

🕹️ Unified CLI (Lệnh mrm)

Chúng tôi đã hợp nhất mọi công cụ vào một lệnh duy nhất để tối ưu trải nghiệm:

1. Cài đặt Agent Skill

mrm install-skill --overwrite

2. Cài đặt Adapter cho IDE

mrm install-adapter claude ./my-project
mrm install-adapter cursor ./my-project

3. Kiểm định chất lượng (Validator)

mrm validate ./research

4. Đóng gói báo cáo (Assembler)

mrm assemble ./research ./output/final-report.md

🌐 Landing Page

Xem giới thiệu trực quan tại: https://fx-kitsune.github.io/mrm-toolkit/


📜 License

MIT License. Được phát triển bởi fx-kitsune.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

mrm_toolkit-1.0.1.tar.gz (52.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

mrm_toolkit-1.0.1-py3-none-any.whl (72.9 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file mrm_toolkit-1.0.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mrm_toolkit-1.0.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 52.4 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.12

File hashes

Hashes for mrm_toolkit-1.0.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 e978cbd5c932b03519fc9b65fc9dc8b80ec6db2f45383799ca27ff4a65b3b2fc
MD5 e650039489966946d046c0279d14f38e
BLAKE2b-256 3ac2fd94d164e07f85083cfe387cdc0326069fd7e5190fdca7b58efe9841d0d5

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mrm_toolkit-1.0.1.tar.gz:

Publisher: python-publish.yml on fx-kitsune/mrm-toolkit

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

File details

Details for the file mrm_toolkit-1.0.1-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: mrm_toolkit-1.0.1-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 72.9 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.12

File hashes

Hashes for mrm_toolkit-1.0.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 fe5ad16d26bdbf902c7e0299b602ff7bb796784204f0e2991c36655349098878
MD5 ca659a3e0739e1cfff13a004e2c676cc
BLAKE2b-256 1f092fd9d7ade77026edb6d2ef1d2e5d5d6c9ab6debd63382aa247d8f3482edc

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mrm_toolkit-1.0.1-py3-none-any.whl:

Publisher: python-publish.yml on fx-kitsune/mrm-toolkit

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page