在 AI 辅助编程日益普及的今天，一个常见的挑战是：如何让大模型深度理解并遵循特定框架的规范？为此，go-zero 团队构建了一套完整的 AI 工具生态，包括 ai-context、zero-skills 和 mcp-zero 三大核心项目，旨在让 Claude、GitHub Copilot、Cursor 等主流 AI 编程助手成为你专属的 go-zero 开发专家。
三大核心项目详解
1. ai-context：AI 的“决策指令集”
定位：简洁的指令层，告诉 AI “在什么场景下，该做什么”。
内容：
- 📋 工作流程 (Workflows)：指导 AI 在不同开发任务（如新建API、RPC或处理数据库）时应遵循的决策路径。
- 🔧 工具使用 (Tools)：说明如何调用 mcp-zero 中的具体工具。
- 📝 代码模式 (Patterns)：提供关键代码片段的快速参考。
特点：
- 文件小巧（约 5KB），加载迅速，适合作为 AI 助手的“第一响应”指南。
- 可配置为 GitHub Copilot 的项目级指令（
.github/copilot-instructions.md），实现上下文感知。
示例决策树：
## Decision Tree
User Request →
├─ New API? → create_api_service → generate_api_from_spec
├─ New RPC? → create_rpc_service
├─ Database? → generate_model
└─ Modify? → Edit .api → generate_api_from_spec
2. zero-skills：AI 的“深度知识库”
定位：详尽的技术文档库，告诉 AI “为什么这样做”以及“完整的标准实现是什么”。
内容：
- 🎯 详细模式 (Patterns)：涵盖 REST API、RPC 服务、数据库操作、弹性设计等全方位实践。
- 📚 最佳实践 (Best Practices)：生产级别的代码规范与架构约束。
- 🔍 故障排查 (Troubleshooting)：常见问题的诊断与解决方案。
- 🚀 快速开始 (Getting Started)：从零搭建项目的完整示例。
特点：
- 内容详实（超过 40KB），包含大量可直接使用的完整代码示例。
- 采用 ✅ 正确做法 与 ❌ 常见错误 的对比结构，强化 AI 对规范的理解。
- 作为所有知识的单一事实来源，确保 ai-context 和 mcp-zero 输出的一致性。
示例：
### ✅ Correct Pattern
func (l *CreateUserLogic) CreateUser(req *types.CreateUserRequest) (*types.CreateUserResponse, error) {
// 符合 go-zero 规范的三层架构完整逻辑实现
}
### ❌ Common Mistakes
// 错误：将核心业务逻辑放置在 handler 层
// 错误：使用非框架约定的方式返回 API 错误
3. mcp-zero：AI 的“可执行工具箱”
定位：基于 Model Context Protocol (MCP) 的运行时工具集，让 AI 能够“动手”执行代码生成等任务。
功能：
- 🛠️ 代码生成：一键创建 API 或 RPC 服务骨架、生成数据模型等。
- 📊 项目分析：理解现有 go-zero 项目的结构和配置。
- ✅ 输入验证：检查 API 定义文件（.api）或 Protobuf 文件的规范性。
- 📖 文档查询：实时访问 go-zero 官方文档。
特点：
- 与 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端深度集成。
- 提供 10+ 个开箱即用的工具，覆盖常见开发场景。
- 安全处理本地环境变量与路径。
工具调用示例：
{
"name": "create_api_service",
"description": "Creates a new go-zero API service",
"parameters": {
"service_name": "user-service",
"port": 8080
}
}
协同工作原理与流程
架构图
AI 编程助手
(Claude/Copilot)
|
┌───────┴───────┐
▼ ▼
[ai-context] [mcp-zero]
(指令与决策) (工具执行)
| |
└───────┬───────┘
▼
[zero-skills]
(深度知识参考)
典型工作流
场景一：创建新的 REST API 服务
- 决策：AI 通过
ai-context 得知应使用 create_api_service 工具。
- 执行：调用
mcp-zero 的 create_api_service 工具，生成标准项目结构。
- 参考：查阅
zero-skills 中关于 REST API 的详细模式，生成符合三层架构（Handler-Logic-Model）的完整业务代码。
场景二：实现 JWT 认证中间件
- 决策：AI 从
ai-context 获取中间件的基本编写模式。
- 参考：深入查询
zero-skills 中关于认证与中间件的最佳实践章节。
- 生成：输出包含 Token 解析、错误处理、上下文传递的标准化 中间件 代码。
实战配置指南
配置 GitHub Copilot
将 ai-context 作为指令源，确保 Copilot 在项目内响应时遵循 go-zero 规范。
# 添加为子模块
git submodule add https://github.com/zeromicro/ai-context.git .github/ai-context
# 创建符号链接（Mac/Linux）
ln -s .github/ai-context/00-instructions.md .github/copilot-instructions.md
# 更新指令
git submodule update --remote .github/ai-context
配置 Claude Desktop + mcp-zero
实现 Claude 与本地 go-zero 工具链的联动。
- 安装 mcp-zero:
git clone https://github.com/zeromicro/mcp-zero.git
cd mcp-zero
go build -o mcp-zero main.go
- 配置 Claude Desktop (macOS示例):
编辑
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"mcp-zero": {
"command": "/path/to/your/mcp-zero",
"env": {
"GOCTL_PATH": "/usr/local/bin/goctl"
}
}
}
}
- 重启 Claude Desktop，即可通过自然语言指令创建服务、生成代码。
配置 Cursor 或 Windsurf
将 ai-context 添加为项目规则，Cursor/Windsurf 会自动读取其中的规则指导代码生成。
# 对于 Cursor
git submodule add https://github.com/zeromicro/ai-context.git .cursorrules
# 对于 Windsurf (Codeium)
git submodule add https://github.com/zeromicro/ai-context.git .windsurfrules
核心价值与总结
go-zero AI 工具生态通过分层设计，实现了高效协同：
- ai-context 充当“指挥”，提供快速决策。
- zero-skills 充当“智库”，提供深度知识，是统一的 数据库 操作、API设计等模式的知识源。
- mcp-zero 充当“执行者”，将指令转化为实际项目文件。
这一套组合拳将 AI 从“通用的代码建议者”转变为“懂框架规范的开发伙伴”，显著提升了使用 Golang 构建 微服务 的效率和代码质量。无论你是初始化项目、实现复杂业务逻辑还是进行故障排查，这套生态都能确保 AI 助手输出符合 go-zero 最佳实践的解决方案。
立即开始：
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