Ravenclaw - AI कोडिंग एजेंट्स के वर्क कॉन्टेक्स्ट को मैनेज करने वाली ओपन सोर्स सिस्टम
(github.com/chainofdive)अवलोकन
कई प्रोजेक्ट्स में AI कोडिंग एजेंट्स (Claude Code, Gemini CLI, Codex आदि) का उपयोग करते हुए मुझे दो समस्याओं का सामना करना पड़ा।
1. एजेंट बदलते ही कॉन्टेक्स्ट गायब हो जाता है
अगर आप Claude Code में काम कर रहे हों और फिर Gemini CLI पर स्विच करें, तो पहले क्या किया था यह शुरुआत से फिर समझाना पड़ता है। उसी एजेंट में भी सेशन खत्म हो जाए तो यही समस्या होती है। हर प्रोजेक्ट के लिए टर्मिनल बातचीत का इतिहास खंगालते हुए बार-बार यह दोहराना पड़ता है कि "यहाँ तक किया है, अगला यह है।"
2. कई प्रोजेक्ट्स समानांतर चलाने पर दिमाग फटने लगता है
जब 3-4 प्रोजेक्ट्स एक साथ चल रहे हों, तो सिर्फ यह समझना भी एक काम बन जाता है कि हर प्रोजेक्ट कहाँ तक पहुँचा है। टर्मिनल टैब बदलते हुए बातचीत का इतिहास स्क्रॉल करना एक सीमा तक ही संभव है।
Ravenclaw को मैंने इन्हीं समस्याओं के समाधान के लिए बनाया है।
मुख्य विचार
एजेंट के वर्क कॉन्टेक्स्ट को केंद्र में मैनेज किया जाता है।
चाहे आप कोई भी एजेंट इस्तेमाल करें (Claude Code, Gemini CLI, Codex), काम का कॉन्टेक्स्ट Ravenclaw में जमा होता रहता है। एजेंट बदलने पर या सेशन टूट जाने पर भी, नए सेशन में MCP टूल्स के जरिए पिछली स्थिति को उसी तरह लोड किया जा सकता है। यह किसी एक खास एजेंट पर निर्भर नहीं है।
वेब UI में प्रोजेक्ट-वार epic/issue स्ट्रक्चर, graph view और प्रोग्रेस एक नज़र में दिखते हैं, इसलिए "अभी यह प्रोजेक्ट कहाँ तक पहुँचा?" यह बात टर्मिनल रिकॉर्ड देखे बिना तुरंत समझी जा सकती है।
इंसानों के लिए नहीं, एजेंट्स के लिए बना सिस्टम
Ravenclaw के tickets (issue/epic) और wiki देखने में Jira या Linear जैसे लग सकते हैं, लेकिन इनके मुख्य उपयोगकर्ता अलग हैं।
- issue बनाना, status बदलना और wiki लिखना एजेंट का काम है
- इंसान वेब UI में पूरी स्थिति देखते हैं और ज़रूरत पड़ने पर विवरण जोड़ते हैं या comments के जरिए दिशा देते हैं
- जब एजेंट को निर्णय की आवश्यकता हो, तो वह Human Input Request भेजता है और उसका उत्तर वेब पर दिया जाता है
एजेंट्स को प्रोग्रामेटिक एक्सेस देने के लिए MCP protocol के माध्यम से 40 से अधिक टूल्स दिए गए हैं, और CLI तथा REST API से भी सभी फीचर्स इस्तेमाल किए जा सकते हैं।
प्रमुख फीचर्स
- वेब चैट: ब्राउज़र में एजेंट को सीधे निर्देश दें, real-time streaming responses
- बातचीत की निरंतरता:
claude --resumeका उपयोग, बातचीत का इतिहास DB में स्टोर - प्रोजेक्ट विज़ुअलाइज़ेशन: graph view में epic/issue स्ट्रक्चर और प्रोग्रेस एक नज़र में
- कॉन्टेक्स्ट स्नैपशॉट: एजेंट काम की प्रगति सेव करता है, अगला सेशन वहीं से जारी
- परमिशन कंट्रोल: एजेंट चलाते समय auto-approve / bypass / accept-edits चुनें
- मल्टी-एजेंट: Claude Code, Gemini CLI, Codex में से चुनकर उसी प्रोजेक्ट पर काम
टेक स्टैक
TypeScript monorepo (pnpm workspaces)
- API: Hono + PostgreSQL (Drizzle ORM)
- Web: React + Tailwind + ReactFlow
- Agent इंटीग्रेशन: MCP Protocol (40+ टूल्स)
- CLI: Commander.js
- टेस्ट: Playwright E2E (14)
इंस्टॉलेशन
git clone https://github.com/chainofdive/ravenclaw.git
cd ravenclaw && pnpm install && pnpm build
docker-compose up -d && pnpm db:push
यह self-hosted है, सिर्फ PostgreSQL होना पर्याप्त है। Apache 2.0 लाइसेंस।
वास्तव में, मैं इसी सिस्टम के साथ कई side projects को AI एजेंट्स की मदद से समानांतर मैनेज कर रहा हूँ। फीडबैक या सवालों का स्वागत है।
अभी कोई टिप्पणी नहीं है.