✨ feat: 核心已定稿，准备讨论
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# 原有设计分析与问题识别
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## 一、分析范围
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本文档基于以下材料进行分析：
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- `aide-requirements.md` - 原有需求规格
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- `ai-agent-memory/` - 原始提示词指令体系
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- `docs/` - Claude Code扩展机制指南
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## 二、原有设计的优点
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### 2.1 核心理念清晰
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原有设计提出的四个核心原则是正确的：
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| 原则 | 价值 |
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|------|------|
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| 渐进式披露 | 解决信息过载，按需加载 |
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| 确定性封装 | 消除自然语言歧义 |
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| 信息隔离 | 减少token污染 |
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| 核心与形式分离 | LLM专注思考，程序处理格式 |
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这些原则应当保留。
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### 2.2 职责划分合理
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Command负责"方法论指导"，Skill负责"工具使用说明"的划分是合理的：
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- Command：告诉LLM**怎么思考**
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- Skill：告诉LLM**有什么工具可用**
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### 2.3 三命令结构简洁
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`/aide:init`、`/aide:prep`、`/aide:exec` 的三命令结构覆盖了完整的任务生命周期，入口清晰。
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## 三、识别出的问题
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### 3.1 过度设计：命令粒度过细
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**问题描述**：
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原设计中 `aide env check`、`aide env ensure`、`aide progress init`、`aide progress update` 等命令粒度过细。
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**分析**：
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以 `aide env` 为例：
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- `aide env check` - 只检测不修复
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- `aide env ensure` - 检测并修复
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这种拆分的假设是"用户有时只想检测不想修复"，但实际场景中：
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- 如果环境有问题，用户几乎总是希望修复
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- 如果环境没问题，check和ensure的输出相同
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**结论**：这是一个**伪需求**，应合并为单一命令。
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### 3.2 过度设计：状态记录的必要性存疑
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**问题描述**：
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原设计保留了 `aide-progress` 用于记录任务执行状态（CSV文件），这继承自原ai-agent-memory体系。
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**分析**：
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状态记录的原始目的是：
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1. 追踪任务进度
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2. 支持中断恢复
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3. 提供执行历史
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但在Claude Code环境下：
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- 对话本身就是状态记录
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- Claude Code有自己的TodoWrite工具
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- CSV状态文件增加了维护负担
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**需要讨论**：状态记录是否仍然必要？如果必要，是否需要独立的aide命令？
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### 3.3 职责边界模糊：aide-version
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**问题描述**：
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`aide-version` 封装了Git操作和CHANGELOG管理，但这些操作：
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- Git操作：Claude Code本身就能很好地执行
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- CHANGELOG：格式相对固定，但内容需要LLM理解变更语义
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**分析**：
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封装Git操作的价值有限：
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- `git add . && git commit -m "xxx"` 并不复杂
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- 封装后反而隐藏了实际操作，调试困难
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CHANGELOG管理可能有价值：
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- 格式固定（版本号、日期、分类）
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- 但内容生成仍需LLM参与
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**结论**：Git操作封装是**伪需求**，CHANGELOG管理**待讨论**。
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### 3.4 技术复杂度：待定项Web界面
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**问题描述**：
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你提出用 ts+react+nextjs 实现待定项的Web交互界面。
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**分析**：
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优点：
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- 用户体验好
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- 可视化操作直观
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- 技术栈成熟
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潜在问题：
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- 引入了Node.js依赖（除了Python）
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- 需要启动HTTP服务
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- 开发和维护成本增加
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- 对于简单的待定项确认，可能过重
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**需要讨论**：
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1. 待定项的典型数量和复杂度是多少？
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2. 是否有更轻量的替代方案？
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3. Web界面是否应该作为可选增强而非必需？
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### 3.5 缺失：错误恢复机制
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**问题描述**：
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原设计定义了输出前缀（✓/⚠/✗），但没有定义：
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- 错误发生后LLM应该如何响应
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- 是否需要重试机制
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- 如何处理部分成功的情况
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### 3.6 缺失：配置的默认值与覆盖机制
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**问题描述**：
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`aide.toml` 定义了配置结构，但没有说明：
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- 配置文件不存在时的默认行为
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- 用户如何覆盖默认配置
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- 配置验证和错误提示
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## 四、伪需求清单
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基于上述分析，以下功能可能是伪需求：
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| 功能 | 判断依据 | 建议 |
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|------|----------|------|
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| `aide env check` vs `aide env ensure` 拆分 | 实际场景中几乎总是需要ensure | 合并为单一命令 |
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| Git操作封装 | Claude Code本身能力足够 | 删除，或仅保留极简封装 |
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| 细粒度的progress命令 | 与Claude Code的TodoWrite重复 | 重新评估必要性 |
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## 五、待讨论问题
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请在 `reply/` 目录回复以下问题：
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### Q1：状态记录的必要性
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原ai-agent-memory体系使用CSV记录任务状态。在新体系中：
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- 你是否仍然需要独立的状态记录文件？
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- 还是可以依赖Claude Code的对话历史和TodoWrite？
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### Q2：待定项的典型场景
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为了评估Web界面的必要性：
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- 一个典型任务通常有多少个待定项？
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- 待定项的选项通常有多复杂？（简单二选一 vs 多选+自定义输入）
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- 是否有需要展示大量上下文信息的场景？
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### Q3：CHANGELOG管理的价值
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- 你的项目是否都需要维护CHANGELOG？
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- 如果需要，aide封装的价值在哪里？（格式化？自动生成版本号？）
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### Q4：最小可用版本的范围
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如果要先实现一个最小可用版本，你认为哪些功能是必须的？
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## 六、下一步
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根据你的回复，我将：
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1. 更新 `aide-requirements.md`，删除伪需求，保留核心原则
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2. 创建新的设计文档，重新定义aide程序体系
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9
cache/1.md
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9
cache/1.md
vendored
@@ -5,14 +5,17 @@
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我是应该先把具体的工具做出来，再根据工具写文档，再根据已有的文档提炼一个入口、入门指南，
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还是应该先定好文档信息包括整套文档和快速指南，再把文档中所描述的工具实现出来，
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太好了，我需要的是“用户场景驱动”这种模式，更具体一点，我想做的事是：把 ai-agent-memory/ 目录下原本的提示词文档形式的指令体系，转换为Claude Code的commands+skills+处理过程封装为专用程序的形式，
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||||
还可以参看：docs/ 目录下是一些编写指南和一份需求分析文档， anthropic-agent-skills/ 目录下是anthropic官方提供的包含一些skills（仅有skills没有commands）的含有两个plugin的plugin marketplace本地目录范例，
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太好了，我需要的是“用户场景驱动”这种模式，
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你看通过下面的信息是否能解答你的问题，说的更具体一点，我想做的事是：把 ai-agent-memory/ 目录下原本的提示词文档形式的指令体系，转换为Claude Code的commands+skills+处理过程封装为专用程序的形式，
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||||
细节请查阅：docs/ 目录下是一些编写指南和一份需求分析文档， anthropic-agent-skills/ 目录下是anthropic官方提供的包含一些skills（仅有skills没有commands）的含有两个plugin的plugin marketplace本地目录范例，
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你必须亲自查看所有提及的相关项目下的所有文件，完整仔细的查看所有内容
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我认为需要封装的操作是一些流程与形式上的操作，以此减少不确定性并减少token污染减少不必要的LLM注意，
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把核心的分析、思考、业务内容交给LLM不加限制竭尽所能尽情发挥，
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我这里有一点前期设计草案，
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这套系统开发好后我希望成品是3项：
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- 一个可供用户快速上手且能引导用户根据需要进行深入了解的README.md
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- 一个可以快速安装的插件市场（在README中提供快捷指令）
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- 一套实现了目标程序系统的项目目录
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我希望的下发/分享方式是把这1个文档+2个目录打包为一个压缩包分享（先以此为暂定目标，当该体系经验证可用且高效后再考虑更好的形式：再把插件市场迁入远程仓库，把程序投放到一些包托管平台，便于快速安装，然后只需以网页或文档的形式分享README即可），
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@aide-requirements.md 是一个我原本暂定的细则文档，现在需要你根据我前述的需求，评估这个文档是否满足：仅以这一份文档为核心，辅以原 ai-agent-memory/ 和 docs/ 目录下的信息，开始实际开发任务，得到3项最终产出
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@aide-requirements.md 是一个我原本暂定的细则文档（如果它有任何不合理之处，你都可以质疑，这只是个草案，不要被它的定式限制），现在需要你根据我前述的需求，评估这个文档是否满足：仅以这一份文档为核心，辅以原 ai-agent-memory/ 和 docs/ 目录下的信息，开始实际开发任务，得到3项最终产出
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247
cache/2.md
vendored
Normal file
247
cache/2.md
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,247 @@
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一、确认我的理解
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| 你的需求 | 我的理解 |
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|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------------|
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| cmd1 | 进度追踪 + 状态记录 + git自动提交 + 流程校验 + 环节特定行为（PlantUML检查、CHANGELOG检查） |
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| cmd2 | 待定项Web界面，Python后端 + 静态React，输入JSON输出JSON|
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| aide:init | 项目认知 + 环境检测修复，保留|
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| aide-env | 仅保留ensure（检测+修复），删check|
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| 配置机制 | 自文档化配置文件，LLM通过aide读取，不直接读文件 |
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| 错误恢复 | ⚠自动判断是否阻塞，✗必须解决（3次失败则停止） |
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二、命名建议
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cmd1（进度追踪+状态+git+流程校验）
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| 候选名 | 分析 |
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|------------|--------------------------------------------|
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| aide track | ✓ 简短，"追踪"准确描述核心功能 |
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| aide flow | ✓ "流程"也贴切，但偏向流程定义而非执行追踪 |
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| aide step | △ 太聚焦步骤，忽略git和流程校验 |
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| aide log | ✗ 易与日志混淆 |
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推荐：aide track
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cmd2（待定项Web界面）
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| 候选名 | 分析 |
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|--------------|--------------------------|
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| aide decide | ✓ "决定"准确描述用户行为 |
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| aide ask | ✓ 最短，"询问"也可以 |
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| aide confirm | △ 语义准确但略长 |
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| aide review | △ 偏"审阅"而非"决定" |
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推荐：aide ask（最短）或 aide decide（更精确）
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三、待定项演示
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基于 now-task-example.md（Rust TUI 贪吃蛇），按原体系分析产出待定项：
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原版待定项文档格式
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## 🔍 待定项U001 - TUI框架选择
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用户未指定使用哪个Rust TUI库。
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### ✅ 方案S001 - 【建议采纳 +70分】
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**🎯 优化方案**：使用 crossterm（底层库）
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**⚖️ 权衡分析**：
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- ✅ **优势**（+50分）：控制细腻，符合"直接修改字符坐标"需求
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- ✅ **优势**（+30分）：无刷屏，原生支持alternate screen
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- ❌ **风险**（-10分）：需要更多样板代码
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### ✅ 方案S002 - 【建议采纳 +85分】
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**🎯 优化方案**：使用 ratatui + crossterm backend
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**⚖️ 权衡分析**：
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- ✅ **优势**（+60分）：高层抽象，开发效率高
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- ✅ **优势**（+35分）：内置布局系统，适配终端大小方便
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- ❌ **风险**（-10分）：抽象层可能隐藏部分底层控制
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## 🔍 待定项U002 - 难度递增机制
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"难度递增速度"具体指什么？
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### ✅ 方案S001 - 【+60分】
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**🎯 优化方案**：仅蛇移动速度递增
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### ✅ 方案S002 - 【+75分】
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**🎯 优化方案**：速度递增 + 食物刷新间隔递减
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### ✅ 方案S003 - 【建议采纳 +90分】
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**🎯 优化方案**：综合机制（速度+食物间隔+可选障碍物）
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## 🔍 待定项U003 - 存档格式
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### ✅ 方案S001 - 【建议采纳 +80分】
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**🎯 优化方案**：JSON格式
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- ✅ 人类可读，调试友好
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- ❌ 体积略大
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### ✅ 方案S002 - 【+70分】
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**🎯 优化方案**：TOML格式
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- ✅ Rust生态常用
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- ❌ 嵌套结构表达不如JSON
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## 🔍 待定项U004 - 终端过小处理策略
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当终端窗口小于游戏最小尺寸时如何处理？
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### ✅ 方案S001 - 【建议采纳 +85分】
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**🎯 优化方案**：显示警告提示，暂停游戏直到窗口扩大
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### ✅ 方案S002 - 【+60分】
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||||
**🎯 优化方案**：自动缩放游戏区域（可能影响体验）
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## 🔍 待定项U005 - 玩家名长度
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### ✅ 方案S001 - 【+50分】
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**🎯 优化方案**：不限制
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### ✅ 方案S002 - 【建议采纳 +80分】
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||||
**🎯 优化方案**：限制12字符（显示友好，足够表达）
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||||
精简JSON格式（LLM → 程序）
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||||
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```
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||||
{
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||||
"task": "Rust TUI 贪吃蛇游戏",
|
||||
"items": [
|
||||
{
|
||||
"id": "U001",
|
||||
"title": "TUI框架选择",
|
||||
"context": "用户未指定Rust TUI库",
|
||||
"options": [
|
||||
{
|
||||
"value": "crossterm",
|
||||
"label": "crossterm（底层库）",
|
||||
"score": 70,
|
||||
"pros": ["控制细腻", "无刷屏"],
|
||||
"cons": ["样板代码多"]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"value": "ratatui",
|
||||
"label": "ratatui + crossterm",
|
||||
"score": 85,
|
||||
"pros": ["开发效率高", "内置布局"],
|
||||
"cons": ["抽象层"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"recommend": "ratatui"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "U002",
|
||||
"title": "难度递增机制",
|
||||
"context": "\"难度递增速度\"具体指什么？",
|
||||
"options": [
|
||||
{"value": "speed_only", "label": "仅速度递增", "score": 60},
|
||||
{"value": "speed_food", "label": "速度+食物间隔", "score": 75},
|
||||
{"value": "comprehensive", "label": "综合（速度+食物+障碍物）", "score": 90}
|
||||
],
|
||||
"recommend": "comprehensive"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "U003",
|
||||
"title": "存档格式",
|
||||
"options": [
|
||||
{"value": "json", "label": "JSON", "score": 80, "pros": ["可读", "调试友好"]},
|
||||
{"value": "toml", "label": "TOML", "score": 70, "pros": ["Rust生态常用"]}
|
||||
],
|
||||
"recommend": "json"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "U004",
|
||||
"title": "终端过小处理",
|
||||
"context": "终端窗口小于最小尺寸时",
|
||||
"options": [
|
||||
{"value": "warn_pause", "label": "警告并暂停", "score": 85},
|
||||
{"value": "auto_scale", "label": "自动缩放", "score": 60}
|
||||
],
|
||||
"recommend": "warn_pause"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "U005",
|
||||
"title": "玩家名长度限制",
|
||||
"options": [
|
||||
{"value": "unlimited", "label": "不限制", "score": 50},
|
||||
{"value": "12", "label": "限制12字符", "score": 80}
|
||||
],
|
||||
"recommend": "12"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
用户决策输出格式（程序 → LLM）
|
||||
|
||||
```
|
||||
{
|
||||
"decisions": [
|
||||
{"id": "U001", "chosen": "ratatui"},
|
||||
{"id": "U002", "chosen": "speed_food", "note": "用户备注：暂不加障碍物"},
|
||||
{"id": "U003", "chosen": "json"},
|
||||
{"id": "U004", "chosen": "warn_pause"},
|
||||
{"id": "U005", "chosen": "12"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
四、简化后的系统架构确认
|
||||
```
|
||||
aide-marketplace/ # 插件市场目录
|
||||
├── .claude-plugin/
|
||||
│ └── marketplace.json
|
||||
└── aide-plugin/
|
||||
├── .claude-plugin/
|
||||
│ └── plugin.json
|
||||
├── commands/
|
||||
│ ├── init.md # 项目认知+环境检测
|
||||
│ ├── prep.md # A流程：任务准备
|
||||
│ └── exec.md # B流程：任务执行
|
||||
└── skills/
|
||||
└── aide/
|
||||
└── SKILL.md # aide程序使用说明
|
||||
|
||||
aide/ # 程序目录
|
||||
├── aide.sh # Linux/Mac 入口
|
||||
├── aide.bat # Windows 入口
|
||||
├── main.py # Python 主入口
|
||||
├── core/
|
||||
│ ├── config.py # 配置读写（不暴露文件内容）
|
||||
│ └── output.py # 输出格式（✓/⚠/✗）
|
||||
├── track/ # cmd1: aide track
|
||||
│ ├── tracker.py # 进度追踪
|
||||
│ ├── git.py # git自动提交
|
||||
│ └── validator.py # 流程校验+环节特定检查
|
||||
├── ask/ # cmd2: aide ask
|
||||
│ ├── server.py # HTTP服务
|
||||
│ └── web/ # 静态React前端
|
||||
└── env/
|
||||
└── ensure.py # 环境检测+修复
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
五、需要你确认
|
||||
|
||||
1. 命名：aide track 和 aide ask 这两个名字可以吗？
|
||||
2. JSON格式：上面的输入/输出格式是否满足需求？需要调整吗？
|
||||
3. 待定项数量：贪吃蛇示例我提取了5个待定项，这个粒度合适吗？
|
||||
4. 下一步：你想先讨论哪个部分的实现细节？
|
||||
28
cache/before-1.md
vendored
Normal file
28
cache/before-1.md
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
先对目前存在的问题进行讨论
|
||||
|
||||
是的，期望的行为是用户只需通过README学习可用的command即可，通过快捷命令触发流程启动，也无需关心skills，它被command自动触发学习和使用，
|
||||
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我认为需要封装的操作是一些流程与形式上的操作，以此减少不确定性并减少token污染减少不必要的LLM注意，
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把核心的分析、思考、业务内容交给LLM不加限制竭尽所能尽情发挥，
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我这里有一点前期设计草案，
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这套系统开发好后我希望成品是3项：
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- 一个可供用户快速上手且能引导用户根据需要进行深入了解的README.md
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- 一个可以快速安装的插件市场（在README中提供快捷指令）
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- 一套实现了目标程序系统的项目目录
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我希望的下发/分享方式是把这1个文档+2个目录打包为一个压缩包分享（先以此为暂定目标，当该体系经验证可用且高效后再考虑更好的形式：再把插件市场迁入远程仓库，把程序投放到一些包托管平台，便于快速安装，然后只需以网页或文档的形式分享README即可），
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@aide-requirements.md 是一个我原本暂定的细则文档（如果它有任何不合理之处，你都可以质疑，这只是个草案，不要被它的定式限制），现在需要你根据我前述的需求，评估这个文档是否满足：仅以这一份文档为核心，辅以原 ai-agent-memory/ 和 docs/ 目录下的信息，开始实际开发任务，得到3项最终产出
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关于 @aide-requirements.md 的补充：
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1. prep和exec的细节都要从原ai-agent-memory目录下的相关文档中获取，
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2. 其实我希望你可以完全忽略我在aide-requirements.md中aide程序的细节设计，
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- 就是说，保留`aide env`和`aide progress`等主要支项（这个也可以忽略，不遵循，仅部分参考，后续可以增添或删减），但完全忽略`aide env check`、`aid env ensure`、`aide progress init`等更细节的内容，还包括具体的输入输出数据结构等，
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- 因为我希望你可以引导我对aide程序体系进行重新设计，部分参考原本的设计，找出可能存在的不足，可以完善的部分，可能存在的伪需求，可以删减的部分，
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3. 关于待定项的交互流程，我想实现一个程序（最终要把它集成到aide中，以aide为入口启动），启动这个程序后，它会读取相关的数据文件（用户提出的原始任务文档及其他本次任务涉及到的文件、LLM分析得出的待定项数据），基于这些数据渲染成对用户友好的web界面，提供网页的HTTP链接供用户访问，用户在网页界面中以图形化的方式交互式操作数据，程序把用户的操作结果（用户的决定）存储到一个新的数据文件，然后LLM请求用户意见结果时，aide读取这个文件把用户的决定反馈给LLM
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4. 我希望最外层的aide入口封装使用平台的shell脚本，但仅仅只是封装部分，这个封装的任务是检查python虚拟环境或系统环境的python，然后通过检测到的python执行真正的python入口程序，
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- 封装部分仅负责检测python并执行真正的入口，在检测到不存在时抛出致命错误，需要用户处理好至少先提供一个可用的基本的python3才能继续
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||||
- 封装部分教轻量，可以为win、linux/mac单独编写也不会太麻烦
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||||
- 由封装调用真正的python入口程序后，处理更核心的逻辑，
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||||
- 使用python是为了减少统一跨平台、开发、调试与测试运行的成本，同时还可以作为胶水语言在适当的时候引入其他语言更好的完成部分任务，比如前面说的处理待定项交互的程序，就很适合用ts+react+nextjs这样的全栈技术栈来实现，同时兼顾界面和后端，还能快速落地，前端比flutter轻量，后端比rust轻量，且性能完全满足需求，
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24
cache/before-2.md
vendored
Normal file
24
cache/before-2.md
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
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# 补充的部分
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1. prep和exec的细节都要从原ai-agent-memory目录下的相关文档中获取，
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2. 其实我希望你可以完全忽略我在aide-requirements.md中aide程序的细节设计，
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- 就是说，保留`aide env`和`aide progress`等主要支项（这个也可以忽略，不遵循，仅部分参考，后续可以增添或删减），但完全忽略`aide env check`、`aid env ensure`、`aide progress init`等更细节的内容，还包括具体的输入输出数据结构等，
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- 因为我希望你可以引导我对aide程序体系进行重新设计，部分参考原本的设计，找出可能存在的不足，可以完善的部分，可能存在的伪需求，可以删减的部分，
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3. 关于待定项的交互流程，我想实现一个程序（最终要把它集成到aide中，以aide为入口启动），启动这个程序后，它会读取相关的数据文件（用户提出的原始任务文档及其他本次任务涉及到的文件、LLM分析得出的待定项数据），基于这些数据渲染成对用户友好的web界面，提供网页的HTTP链接供用户访问，用户在网页界面中以图形化的方式交互式操作数据，程序把用户的操作结果（用户的决定）存储到一个新的数据文件，然后LLM请求用户意见结果时，aide读取这个文件把用户的决定反馈给LLM
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# 需要我确认的问题
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1. Q1在上面的第3点已经答复了
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2. 我希望最外层的aide入口封装使用平台的shell脚本，但仅仅只是封装部分，这个封装的任务是检查python虚拟环境或系统环境的python，然后通过检测到的python执行真正的python入口程序，
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- 封装部分仅负责检测python并执行真正的入口，在检测到不存在时抛出致命错误，需要用户处理好至少先提供一个可用的基本的python3才能继续
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- 封装部分教轻量，可以为win、linux/mac单独编写也不会太麻烦
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- 由封装调用真正的python入口程序后，处理更核心的逻辑，
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- 使用python是为了减少统一跨平台、开发、调试与测试运行的成本，同时还可以作为胶水语言在适当的时候引入其他语言更好的完成部分任务，比如前面说的处理待定项交互的程序，就很适合用ts+react+nextjs这样的全栈技术栈来实现，同时兼顾界面和后端，还能快速落地，前端比flutter轻量，后端比rust轻量，且性能完全满足需求，
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# 我的想法
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上述回答是否足够？
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若已经足够我希望能先对原有的aide-requirements.md进行更新，补充完善不足之处，删去即将讨论和重新定义的部分，
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接下来开始引导我对aide整个系统进行重新设计，
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这个过程中我希望你的所有想法、建议、报告等等信息全部以.md文档报告的形式保存到 discuss/ 目录下，这便于我仔细查阅和思考，
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而我也会把我的回复创建.md文档报告保存到 reply/ 目录下并告诉你文件名，
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133
cache/re-01.md
vendored
Normal file
133
cache/re-01.md
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,133 @@
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# 对已发现的可能存在的问题的答复
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## 状态记录的必要性存疑
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要把保存状态记录的操作程序化
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记录每一个步骤的状态变更是因为实际使用时可能会中断任务执行，但恢复时可能不再使用claude code，而是其他agent cli，或者是直接由真实开发人员接手，此时可以通过状态记录追溯当前进度和操作痕迹，甚至是通过git提交看到每一个步骤的细节，
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但是为了减轻负担，所以把这个其实不太必要，任务简单但却频繁重复的过程封装为固定程序，
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创建一个独立的aide二级命令<1>完成这项任务
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> 我会在答复中把我认为应该创建为单独二级命令的部分提出来，但是我不会立刻为其命名，仅标记为"二级命令<n>"，后续我们再详细谈明确的命令职责界定，业务细节，及其命名，
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## 伪需求/过度封装
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其实我想说的忽略掉细节的命令分支比如二级命令env、build、version等，三级命令check、ensure、init、update等，不是说要在新设计中去除掉所有的二三级命令，而是希望你忽略原有的设计定式，引导我进行重新设计，使所有的命令都更符合需求、符合场景，
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env的check和ensure确实存在伪需求现象，仅保留ensure即可
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workspace、version和build都可以删去，uml图的图像输出和版本控制都完全交由二级命令<1>在流程中动态反馈，
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## aide-version
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是的，claude code本身能很好地完成git操作，但它会出于一些难以预见的实际项目情况考虑，频繁大量使用git status、git stash等操作，每一次操作的输出都会大量污染LLM的上下文
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git操作单独封装确实价值很有限，我想把这部分操作集成进二级命令<1>中，细节后面我会单独提意见
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## aide:init
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它主要是触发agent cli中LLM对项目内容详情的主动认知，并对项目所需的开发环境进行检测和自动修复，避免后续因为环境报错导致不必要的上下文污染，
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LLM确实能在遇到问题时很好地解决问题，但我希望它在处理业务逻辑时不要被这些不必要的问题所打扰，
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若在init阶段发现并解决了环境问题，此时的沉没成本很小，我可以在解决问题后直接结束本次对话，重新开始新的对话，此时的init就只会看到一些✓，然后我可以放心的继续接下来的任务计划完成，
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## Web待定项界面
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这部分实现确实具有不小的复杂度，
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我想把它单独创建为一个二级命令<2>，
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## 缺失：错误恢复机制
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> 原设计定义了输出前缀（✓/⚠/✗），但没有定义：
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> - 错误发生后LLM应该如何响应
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> - 是否需要重试机制
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> - 如何处理部分成功的情况
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我的想法：
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遇到⚠时使用二级命令<1>记录，分析其是否影响继续执行，若不影响原定计划实现，则记录“继续-（遇到的问题信息）”，若影响则记录“解决阻塞-（遇到的问题 + 受影响的部分），
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若遇到✗则不论是否阻塞计划，都要先记录并解决，同时注意：
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- 默认情况都自行取最优解以解决阻塞，失败则尝试更换解决方案，中途无需记录对解决方案的分析思考和决定，仅在成功解决时才在 discuss/ 目录下创建问题的分析和解决记录文档，若3次尝试都无法解决则强制停止计划执行并创建错误报告然后通知用户等待用户给出下一步意见，
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- 如果用户明确指出，不应该自行解决遇到的✗，则每遇到✗时停止或按用户的特定指导进行操作
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## 缺失：配置的默认值与覆盖机制
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配置文件不存在时输出⚠警告消息并视为未指定配置文件
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运行aide-init时，若看到配置不存在的警告，应该按照全局默认配置并根据项目创建项目下默认配置文件，然后根据项目情况分析后对配置文件进行针对性设置更新（通过skill学习然后操作aide进行设置，不允许直接读配置文件，因为我希望配置文件自带大量详细的注释和配置示例实现子文档化，对用户友好，但这样的文件被LLM读取会严重污染上下文，LLM只被允许通过aide读取环境配置）
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对于配置文件，后续有可能会为其开发像待定项web界面那样专用的面向用户的图形化交互式界面，
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配置不需要单独的验证指令，每一次的设置和获取都应该封装好集成的验证，若无问题则表现为无事发生，仅在自动检验出现异常现象时输出✗错误，
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# 对一些二级命令的想法💡
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因为希望你根据功能为各命令进行命名，使其名称可以简短的同时能见名知意、名副其实
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但是有个名称更便于指代，所以后续我都用cmdn来作为临时名称，例如二级命令<1>就暂称为`aide cmd1`
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## 二级命令`<1>`
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预期的行为（本节下面出现的`<desc>`表示必填占位描述，`[desc]`表示选填占位描述）：
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- `aide cmd1 start <task-optimize> <开始tui贪吃蛇程序设计>`
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- `aide cmd1 next-step <完成任务分析，输出待定项，等待用户确认>`
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- `aide cmd1 back-step <用户确认待定项同时提出新的意见>`
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- `aide cmd1 next-step <重新分析优化待定项，等待用户确认>`
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- `aide cmd1 next-step <用户完成待定项处理并确认继续>`
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- `aide cmd1 next-step <生成优化结果-任务细则，等待用户确认>`
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- `aide cmd1 next-part <flow-design> <任务细则经用户确认，进入流程图设计环节>`
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- `aide cmd1 next-step <流程图设计完成>`
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- `aide cmd1 next-step <解决流程图报错>`
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- `aide cmd1 next-part <main> <成功生成png流程图像，进入主体环节>`
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- `aide cmd1 next-step <mod1完成>`
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- `aide cmd1 next-step <mod2完成>`
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- `aide cmd1 back-part <task-optimize> <用户中断，用户分析流程图后提出问题，返工重新制定任务>`
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- `aide cmd1 next-step <重新分析优化待定项，等待用户确认>`
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- ……
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- `aide cmd1 next-step <mod1完成>`
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- `aide cmd1 issue <⚠实现mod2时遇到阻塞性问题>`
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- `aide cmd1 next-step <问题解决，mod2完成，保存问题分析报告>`
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- `aide cmd1 issue <⚠实现mod3时遇到阻塞性问题>`
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- `aide cmd1 error <✗问题无法解决，保存错误报告，等待用户处理>`
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- ……
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以上，从前到后，是任务过程中预期的一种流程（此处为了演示和为分析提供信息，含有较多返工和警告与错误，实际情况可能问题较少能一直next），及其预期的参数形式
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其中只有start和next-part、back-part这三项除了总结还需要携带具体的指定大环节名，其他的则只需要LLM为当前小步骤生成一句总结即可，
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start需要是因为任务开始时不能保证一定是从最初的任务优化开始的，start会触发aide cmd1生成新的项目任务工作空间，
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next-part和back-part需要是因为进入下一环节时简单的增强一下“现在你已经进入了xxxx大环节了”的概念，一个环节名不会花费多少token但能稍微聚焦一下注意力，而back则是非常需要，因为aide没法自行确定应该返工到的是哪一个环节，返工不一定只返上一个环节，也不一定每次都要返回到最初的环节，
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我希望aide cmd1可以集成对git的处理，每一次的步骤变化，都把环节名加上LLM生成的总结作为提交信息，自动使用`add .`添加然后完成提交，完全不需要LLM再关注版本控制问题，skills中也不再需要单独处理，
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aide cmd1还有一个作用就是，按既有流程顺序对环节的变化做检验，比如task-optimize时的下一环节应该是flow-design，但如果LLM此时调用了next-part main，则aide cmd1会小小的输出一个⚠警告，动态反馈给LLM提醒流程有误
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当已处于flow-design这一环节时，每一次的next-step，cmd1都应该尝试校验环境配置中流程图文件目录下的所有文件，当校验出错时输出一个⚠警告，提醒LLM需要解决流程图错误，当next-part时，除了检验还要生成png图像输出，出错则警告，顺利完成则无输出，进行git提交后正常进入下一环节
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当进入docs-upgrade环节时，cmd1输出普通消息提醒LLM记得更新CHANGELOG，对CHANGELOG文件的修改不需要封装，交给LLM自由发挥，已处于docs-upgrade环节尝试next-part时，cmd1要检验CHANGELOG是否有更新，并从git提交记录中找到旧的CHANGELOG文件，检查版本号部分是否正常更新，
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一般情况下aide cmd1无输出，“没有消息就是好消息”
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aide cmd1的数据文件不保存在项目目录下，而是和一般的APP一样保存在自己的用户数据目录下属于这个程序的存储路径中，
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cmd1不需要和start、next-*等命令同级的complete命令用于完成时，即使最后一环节步骤全部完成也不需要，用户随时有可能返工或重新切入任务流程重新启动
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## 二级命令`<2>`
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暂时仅规定它需要输入的数据格式和它应该输出的数据格式，及其启动入口，
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另外再单独讨论其实现细节，
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它本身可以是任何形式的比如web、app、cli等，只要满足输入输出要求即可，但是APP过于重量级，而cli也较为麻烦需要用户单独启动一个终端并进入目标目标运行，一键启动的前后端分离式web形式对用户最友好，启动后简单输出链接地址，用户直接访问网页链接即可进行操作，
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我希望使用python+静态react，不用nextjs全栈，但需要python在启动时，不仅提供用于操作本地文件的后端API，还封装好类似nginx的web服务器，它基于静态的index.html提供前端的web访问，避免用户还要自行部署react才能访问
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关于待定项的典型数量和复杂度等输入数据格式细节，你可以尝试以 @now-task-example.md 为一个待分析和优化的用户任务，对其按照原体系中的task-builder要求进行处理，输出原版待定项文档，然后从中提取和转化出含有完整关键信息但更精简的json数据结构，
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29
cache/talk-about.md
vendored
29
cache/talk-about.md
vendored
@@ -37,4 +37,33 @@
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你给线索 → 我展开可能性 → 共同确认方向 → 再深挖细节
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沟通准则（优化版）
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1. 理解层面
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- 语义解析：分析口语化表达，提取核心意图和真实需求
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- 目标识别：明确你想要达成的最终目标，而非仅关注表面描述
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2. 批判性分析
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- 逻辑漏洞：指出推理链条中的致命错误或逻辑矛盾
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- 盲点与不足：识别被忽略的重要因素或潜在风险
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- 过度设计：标记不必要的复杂性或多余的考虑
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3. 建设性建议
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- 优化空间：提出可以改进的具体方向
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- 替代方案：对于关键步骤，给出多种可行路径供选择
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- 权衡分析：说明不同方案的利弊
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4. 沟通方式
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- 坦诚直接：发现问题直接指出，不回避冲突
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- 优先级排序：按重要程度排列反馈，关键问题优先
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- 追问确认：遇到歧义时主动澄清，而非猜测
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Reference in New Issue
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