Обзор

AIM Loadout — единый локальный инструмент для сбора, хранения и синхронизации AI-инвентаря: навыков, MCP-серверов и конфигурации между Claude Code, Cursor, Codex CLI и будущими AI-средами.

Loadout — это метафора патронташа разработчика, работающего с AI-инструментами: полный набор навыков и инструментов, который можно быстро перезарядить на новой машине командой aiman sync.

Вы собираете инвентарь из файлов и AI-сред, храните его в Git-репозитории, управляете из одного локального CLI и синхронизируете в любые поддерживаемые AI-среды без ручного копирования файлов.

Что решает AIM

У активного пользователя AI-инструментов быстро появляются разрозненные настройки:

• навыки в Claude Code;
• локальные инструкции и навыки в Cursor;
• MCP-серверы с разными форматами конфигурации;
• секреты и env-переменные, которые нельзя хранить в Git;
• несколько ноутбуков или рабочих окружений.

AIM Loadout делает из этого один управляемый репозиторий инвентаря и один повторяемый рабочий цикл.

Основной цикл

Полный жизненный цикл инвентаря: сбор → публикация → синхронизация.

Сбор — наполнить инвентарь из файла, из установленной AI-среды по имени или скопом (discovery):

aiman add skill path/to/skill.md             # навык из локального файла
aiman add mcp path/to/server.yaml            # MCP-сервер из локального файла
aiman import skill review-code --from claude-code  # навык из установленной AI-среды
aiman import mcp context7 --from claude-code       # MCP-сервер из установленной AI-среды
aiman import                                 # discovery: план того, что ещё не в инвентаре, по всем средам сразу
aiman import --yes                           # перенести всё безопасное из плана

aiman import без имени особенно полезен на уже настроенной машине: он сканирует Claude Code, Cursor и Codex сразу, а не по одному элементу. Подробнее — в Рабочих циклах.

Публикация и доставка — применить, опубликовать и синхронизировать:

aiman apply          # применить локальные изменения без Git
aiman push           # опубликовать валидный инвентарь
aiman sync           # получить опубликованное состояние на другой машине

apply нужен для локальной итерации: отредактировать навык, применить, проверить в AI-инструменте, повторить. push публикует готовое состояние. sync подтягивает опубликованный инвентарь и применяет его в AI-среды на текущей машине.

Контекстное переключение — применить именованное подмножество инвентаря вместо полного набора:

aiman apply --loadout documentation-work --dry-run   # посмотреть план
aiman apply --loadout documentation-work             # привести среды к набору

Чтобы sync тоже применял этот набор — вместо того чтобы каждый раз возвращать среды к полному инвентарю, — закрепите loadout пином:

aiman apply --loadout documentation-work --pin   # закрепить: sync будет применять именно его
aiman apply --default                            # вернуться к полному инвентарю, снять пин

После выполнения apply, push и sync показывают состав изменений — какие навыки добавлены или обновлены, — а не только факт успеха. Команда aiman status обращается к remote (выполняет Git fetch), поэтому её позиция отражает актуальное опубликованное состояние, а не устаревший локальный снимок. Подробнее — в Концепциях.

Главный фокус MVP: один пользователь, один репозиторий инвентаря, надёжный цикл publish -> sync. Если этот цикл не работает стабильно, остальные возможности вторичны.

Что входит в текущий продукт

• Репозиторий инвентаря на базе Git.
• Skill Item в формате Markdown с YAML frontmatter.
• MCP Item в формате YAML.
• Адаптеры Claude Code, Cursor и Codex CLI.
• Локальный конфиг aim.local.yaml для путей, hash-меток и MCP env.
• Технические loadout: loadouts/<name>.yaml и aiman apply --loadout <name> — декларативное применение именованного подмножества инвентаря.
• Пин активного loadout: apply --loadout <name> --pin / --default / --unpin — aiman sync применяет закреплённый loadout вместо полного инвентаря; aiman status показывает активный пин.
• Команды init, switch, add skill, add mcp, import (discovery: без флагов/--dry-run/--yes/--from), import skill, import mcp, apply (включая --loadout, --pin, --default, --unpin), push, sync, status, doctor.

Новая AI-среда должна добавляться адаптером. Это архитектурное свойство продукта, а не маркетинговое обещание.

Что дальше

В ближайших версиях: применение loadout к отдельному проекту и выбор среды через --env.

• Быстрый старт — пройти первый рабочий сценарий.
• Концепции — инвентарь, Library Item, адаптеры и aim.local.yaml.
• Рабочие циклы — сбор, публикация и синхронизация инвентаря.
• Справочник CLI — точный контракт команд.