Show HN: Cook a Django project well, the agent-skill take on cookiecutter

说明与用途

**项目简介（2‑3 句）**
Show HN: *Cook a Django project well, the agent‑skill take on cookiecutter* 是一个基于 Django 的项目脚手架，融合了 AI/Agent 能力，让开发者在创建新项目时即可获得可直接调用的大模型工具链，而无需从零搭建模型堆栈。

**价值**

• **快速原型**：内置 RAG、Agent 工作流等 AI 功能模块，适合在几分钟内验证 AI 特性。
• **统一治理**：把常用的模型调用、向量库、提示工程等封装为 Django 可插拔的 “skill”，降低团队自行集成的成本。
• **可扩展**：基于 Django 的插件机制，开发者可以自行增删模型或业务逻辑，保持项目结构的可维护性。

**典型接入方式**

1. **克隆脚手架**：django-admin startproject myproj --template=https://github.com/…/cookiecutter-django-agent（或使用提供的 cook 命令行工具）。
2. **配置模型凭证**：在 settings.py 中填写 OpenAI、Claude、Azure 等 API 密钥，或通过 .env 文件加载。
3. **启用所需 skill**：在 INSTALLED_APPS 中加入 agent_skill.rag, agent_skill.workflow 等模块；对应的路由会自动挂载。
4. **本地调试 / 部署**：使用 docker-compose 运行带有向量数据库（如 Milvus、Qdrant）的完整栈，或直接在生产环境中部署 Django + Gunicorn + PostgreSQL。

**生产可用性**

• **成熟度**：当前评分 48/100，属于 **中等** 稳定性。代码最近一次更新是 2026‑05‑12，文档和示例较少，集成信号稀疏。
• **适用场景**：非常适合内部原型、PoC、或团队内部的 AI 功能实验；在正式生产环境使用前，需要完成以下检查：
• **许可证**：确认符合项目的开源许可（MIT/Apache 等）。
• **依赖安全**：审计 requirements.txt 中的第三方库版本，确保无已知漏洞。
• **维护频率**：观察 Issue/PR 活动，评估维护者响应速度。
• **文档与测试**：补充使用手册，加入单元/集成测试，确保关键模型调用在升级后仍可工作。

综上，该项目可显著加速 Django + AI 的开发迭代，但在投入生产前建议进行充分的代码审查、依赖管理和运维准备。

实际用途

Show HN: Cook a Django project well, the agent-skill take on cookiecutter helps add AI capability without starting from a blank model stack.

• prototype AI features
• build RAG or agent workflows
• evaluate model tooling

限制与审查说明

Medium: useful for prototypes or internal workflows, with dependency and maintenance checks before production.