OpenVibe — 极简 AI 编程助手 / Minimalist AI Assistant

在 VS Code 工作区内直接读写与编辑项目的智能助手。 基于 read、find、edit 三类核心工具，并配合任务规划、多智能体审查与会话管理。

An intelligent assistant that reads and edits your project inside the VS Code workspace. Built around read, find, and edit, with task planning, multi‑agent review, and session management.

目录 / Table of contents

重要提示 / Important notice
新闻 / News
项目概述 / Project overview
设计理念 / Design philosophy
核心工具 / Core tools
系统提示词架构 / System prompt architecture
双轨消息系统 / Dual-track messages
Compact 历史压缩 / History compaction
多智能体架构 / Multi-agent architecture
请求流程 / Request flow
其它辅助工具 / Other tools
技能系统 / Skills
安装 / Installation
配置 / Configuration
内存管理 / Memory
关键源文件索引 / Source files index
许可证 / License

重要提示 / Important notice

本扩展可实现智能编辑与辅助开发，不建议作为生产环境的唯一依赖；体验偏实验与探索，因此取名 OpenVibe。初版开发时曾用 DeepSeek API，成本约 30 元人民币。

Smart editing works, but this is not recommended as a production‑only workflow; the experience is experimental and exploratory—hence the name. Early development used the DeepSeek API for roughly 30 RMB.

新闻 / News

日期	内容
2026-06-06	多智能体调度架构 (Scheduling Architecture)：1) 主循环拆分为三个 Phase（自由模式→调度模式→自由模式） 2) `create_todo_list` 触发调度模式：每个 todo 项自动派遣执行 Agent（封锁 todo 修改）+ 评估 Agent（只读+可改计划） 3) 子 Agent 消息自动打标签（`subAgentTag`）并按边界压缩（执行者提取最后一轮回复作为摘要，评估者只保留 todo 修改痕迹，零 LLM 成本） 4) 全局 compact 仅在自由模式触发，子 Agent 内禁止。
2026-05-20	新增 BTW（By The Way）临时子对话：用 `\btw` 前缀启动旁支对话，上下文仅在该子对话期间包含历史+btw 内容；结束后 btw 消息自动从 LLM 上下文中移除，不影响主对话流。
2026-04-11	增加 Git 支持：编码过程中可自动创建快照，并在 UI 中回滚与管理版本。
2026-04-14	增加独立审查：任务清单审查与代码编辑审查，由独立 LLM 代理提升修改质量。
2026-04-16	强化 shell 审查与执行：1) 严格禁止使用 shell 进行任何文件读写操作（强制使用专用工具） 2) 结构化返回 + 关键错误摘要 3) 注入 todo 与最近执行历史到审查流程 4) 多级审查流程：主智能体→shell 编辑代理→独立安全审查→用户确认
2026-04-16	新增转义字符处理协议（已废弃，改用 XML content fallback）：引入 `MM_OUTPUT` 特殊标记，允许 `edit` 和 `run_shell_command` 工具直接传递原始文本，避免 JSON/Markdown 转义问题。
2026-04-25	技能系统 + 多语言支持 + 工作流改进规范 + 更多：1) 动态技能加载（`list_skills`/`load_skill`） 2) `vibe-coding.language` 多语言交互配置 3) `ask_human` 人工协助工具 4) 会话自动命名 5) XML content fallback 传递原始文本 6) Memory 即时更新规范 7) 增量编译验证与 Bug 异常处理规范 8) 工作流改进四大规范（Memory 使用、Todo 异常处理、工具调用策略、会话节奏控制）。🎉 感谢 DeepSeek V4 的发布，让 OpenVibe 在强大模型驱动下真正胜任实际开发工作！
2026-04-26	Web Fetch 优化 + ask_human 交互改进：1) `web_fetch` HTML 处理全面升级——保留标题层级（h1-h6 转 Markdown）、块级换行、`<pre>/<code>` 代码格式、提取链接列表和 meta description、移除 `<noscript>` 2) `ask_human` 对话框新增文本输入框和 Send 按钮，用户可输入消息回传 AI 3) System Prompt 中 `web_fetch` 与 `ask_human` 联动：AI 不知道 URL 时自动请求用户帮忙找到页面
2026-04-28	ask_human 重载容错 + 持续改进：1) 修复 `ask_human` 在 Reload Window 后显示"Missing tool result"晦涩错误的 bug，改为显示友好提示和原始问题内容，用户发送新消息即可继续 2) `<edit-content>` 标签现也支持 `run_shell_command`，编辑和 shell 统一使用同一个标签，简化转义处理 3) XML content fallback 完善：同一轮消息支持多个标签按顺序匹配
2026-04-29	Compact 历史压缩重构：放弃独立摘要 LLM，改为复用主对话 LLM + 保持原始消息格式，大幅提升 KV 缓存命中率。1) 使用与主对话相同的 system prompt（`SYSTEM_PROMPT + Host env + langInstr`），前缀缓存完美命中 2) 待压缩消息保持原始 `ChatMessage` 数组格式，中间 KV cache 可复用 3) 只修改 `llmMessages`（LLM 上下文），前端 `messages`（完整历史）完全不受影响 4) 新增 `_sanitizeMessageList` 确保发送前清理不完整 tool call 序列，避免 API 400 错误
2026-05-02	知识库泛化重构：将单文件 `.OpenVibe/memory.md` 拆分为三级目录结构 `.OpenVibe/memory/`（`README.md` 元定义 + `L1-purpose.md` + `L2-inventory.md` + `L3-roles.md`），实现按需读写、互不影响。架构泛化为通用知识库系统，适用于任何项目。同步更新 system prompt 为极简提醒版。
2026-05-09	浏览器子智能体 (Browser Sub-Agent)：新增 `browser_sub_agent` 工具——AI 可将复杂浏览任务委派给子智能体，自主完成页面导航、表单填写、元素点击、文本提取等操作。子智能体使用独立 LLM 循环（同一 API 提供商）自主规划执行，基于 Playwright 实现无头浏览器自动化，支持 SSRF 防护。返回结构化 JSON 结果（状态摘要 + 操作日志 + 页面状态）。
2026-05-20	BTW 临时子对话：输入以 `\btw` 开头即启动旁支对话，连续 `\btw` 累计在子对话中；非 `\btw` 消息自动结束子对话，btw 内容从 LLM 上下文移除，主对话不受影响。

2026-04-11: Git snapshots during coding; rollback and history in the UI.

2026-04-14: Independent review for todo lists and code edits via separate LLM agents.

2026-04-16: Enhanced shell review & execution: 1) Strict prohibition on shell file operations (use dedicated tools) 2) Structured output + key error summaries 3) Todo & recent history injection 4) Multi-level review flow: primary agent → shell editor agent → independent security review → user confirmation.

2026-04-16: Raw payload protocol MM_OUTPUT for edit and run_shell_command tools (deprecated, use XML content fallback instead) — bypass JSON/Markdown escaping for complex multiline code and shell scripts.

2026-04-25: Skills system + multi-language support + workflow guidelines + more: 1) Dynamic skill loading (list_skills/load_skill) 2) vibe-coding.language config 3) ask_human tool 4) Session auto-naming 5) XML content fallback for raw text 6) Memory instant-update rule 7) Incremental compilation & Bug exception handling 8) Workflow improvement guidelines (Memory usage, Todo exception handling, tool call strategy, session rhythm control). 🎉 Thanks to DeepSeek V4 — OpenVibe is now truly capable of real-world development work with such a powerful model under the hood!

2026-04-26: Web Fetch optimization + ask_human interaction improvements: 1) web_fetch HTML processing overhaul — heading hierarchy preserved (h1-h6 to Markdown), block-level line breaks, <pre>/<code> code formatting, link list and meta description extraction, <noscript> removal 2) ask_human dialog now includes a text input field and Send button, allowing users to type and send messages back to the AI 3) System prompt now links web_fetch with ask_human: when the AI doesn't know a URL, it automatically asks the user to help find the page

2026-04-28: ask_human reload resilience + continuous improvements: 1) Fixed the "Missing tool result" cryptic error after Reload Window, replaced with a friendly prompt showing the original question — users can continue by sending a new message 2) <edit-content> tag now also supports run_shell_command, unifying the escaping protocol for both edit and shell 3) Enhanced XML content fallback: multiple tags in the same response are matched to tools in order

2026-04-29: Compact history compaction rework: Dropped the separate summarizer LLM in favor of reusing the main conversation LLM + keeping original message format for maximum KV cache hit rate. 1) Uses the exact same system prompt as the main conversation (SYSTEM_PROMPT + Host env + langInstr) — prefix cache hits perfectly 2) Messages to be compressed stay in raw ChatMessage array format — intermediate KV cache is reusable 3) Only llmMessages (LLM context) is modified; frontend messages (full history) remains untouched 4) Added _sanitizeMessageList to strip incomplete tool_call sequences before sending, preventing API 400 errors

2026-05-02: Knowledge base generalization: Split the single .OpenVibe/memory.md into a 3-level directory .OpenVibe/memory/ (README.md meta-definition + L1-purpose.md + L2-inventory.md + L3-roles.md), enabling on-demand reading and independent cache layers. The architecture is generalized as a universal knowledge base system applicable to any project. System prompt updated to a minimal reminder version.

2026-05-09: Browser Sub-Agent — Added browser_sub_agent tool: AI can delegate complex browsing tasks to a sub-agent that autonomously handles page navigation, form filling, element clicking, and text extraction. The sub-agent uses its own LLM loop (same API provider) to plan and execute steps, powered by Playwright headless browser automation with SSRF protection. Returns structured JSON results (status summary + action log + page state).

2026-06-06: Multi-agent scheduling architecture — 1) Main loop split into 3 phases (free → scheduling → free) 2) create_todo_list triggers scheduling mode: each todo item dispatches an Executor Agent (todo-modification blocked) + Evaluator Agent (read-only, can modify plan) 3) Sub-agent messages auto-tagged (subAgentTag) and scoped-compacted (executor: extract last response as summary; evaluator: keep only todo modification traces — zero LLM cost) 4) Global compact only allowed in free mode; blocked inside sub-agents.

2026-05-20: BTW (By The Way) sub-conversation — Start a side conversation with the \btw prefix. During the sub-conversation, LLM context = [history] + [btw messages]; when the sub-conversation ends, btw messages are automatically excluded from LLM context, keeping the main chat flow clean.

项目概述 / Project overview

OpenVibe 在本地工作区中完成「读 → 找 → 改」的闭环：

工具	作用
read	读取文件内容
find	定位代码位置
edit	安全替换指定区域

此外还有任务规划、会话与配置管理，使项目级修改可分析、可验证、可追溯。

OpenVibe closes the loop with read → find → edit, plus planning and sessions so edits stay analyzable and traceable.

设计理念 / Design philosophy

复杂修改可拆解为三步：获取信息（read）→ 定位变更点（find）→ 安全写入（edit）。工具集小、行为可预期，便于审查与自动化。

Any project‑level edit breaks down into read, find, and edit—small surface area, predictable behavior, easier to review.

核心工具 / Core tools

`read_file` — 读取文件

read_file(filePath, startLine, endLine)

读取全文或指定行范围。

`find_in_file` — 搜索定位

find_in_file(filePath, searchString, contextBefore, contextAfter)

在文件中查找片段并返回位置上下文。

`edit` — 安全编辑

edit(filePath, startLine, endLine, newContent)

替换指定行范围；可选经独立 LLM 审查后再应用。对于多行代码或复杂脚本，可以使用 XML content fallback 避免 JSON/Markdown 转义问题——将 newContent 留空并在 visible response 中使用 <edit-content>…</edit-content> 标签传递原始文本，同一轮消息支持多个标签按顺序匹配。

系统提示词架构 / System prompt architecture

每次与 LLM 的交互，实际发送的消息数组由三部分拼接而成：

[
  system,    ← SYSTEM_PROMPT + Host environment + 语言指令
  user,      ← 用户消息（正文开头嵌入运行时 Context 块）
  assistant,
  tool,
  ...
]

System 消息构成

区块	来源	说明
SYSTEM_PROMPT	`src/systemPrompt.ts`	固定提示模板（~75 行）：Tools 描述、Memory 规范、Task Planning 规则、Workflow 核心循环
Host environment	`src/agentRuntimeContext.ts`	动态生成：OS 信息、路径分隔符、换行符、Shell 类型、当前活动编辑器
语言指令	`langInstr`	根据 `vibe-coding.language` 配置生成（zh-CN / en），追加在尾部

用户消息中的 Context 块

运行时状态不额外占一条消息，而是嵌入每一条用户消息的正文开头：

─── Context ───
🔓 Edit: ON
📋 Todo: 2 item(s) remaining
────────────────

<用户的原始输入>

Edit 状态：🔓/🔒 实时反映编辑权限开关
Todo 状态：当有待办事项时显示剩余数量
设计理由：用户消息每轮必定变化，嵌入上下文不增加消息数，也不破坏 prompt 前缀缓存

Skills 不嵌入 system prompt，而是通过 load_skill 工具返回的指令文本进入 LLM 上下文。activate_skill 仅用于跨会话持久化激活状态。

双轨消息系统 / Dual-track messages

每个会话维护两份消息列表：

列表	字段	用途	Compact 影响
`messages`	`ChatSession.messages`	前端展示：完整对话历史	❌ 不受影响
`llmMessages`	`ChatSession.llmMessages`	LLM 上下文：可能被 compact 精简	✅ 被替换为摘要

消息添加时自动同步到两份列表。compact 只替换 llmMessages，前端始终看到完整历史。

LLM 消息过滤规则

buildMessagesForLlm() 中过滤消息：

`role`	`hiddenFromLlm`	`btwBranch`	发给 LLM？	用途
`system`	—	—	✅	系统提示
`user`	—	`false` / `undefined`	✅	主对话用户输入
`user`	—	`true`	⚠️ 仅 BTW 活动时发送	BTW 临时子对话输入
`assistant`	`false` / `undefined`	—	✅	AI 回复 + `tool_calls`
`assistant`	`true`	—	❌ 过滤	UI 气泡（如 todo 创建提示）
`tool`	—	—	✅	工具执行结果
`event`	—	—	❌ 过滤	仅 UI 事件通知

BTW（By The Way）过滤逻辑： 当最后一条用户消息的 btwBranch === true（BTW 活动期间），全部消息保留 → LLM 上下文 = [历史][btw 对话]；否则过滤掉所有 btwBranch 消息 → LLM 上下文 = [历史][新对话]。UI 前端始终显示完整历史，BTW 过滤只影响 LLM 上下文。

典型消息序列

[user]        ← "帮我修改 xx 文件的配置"
[assistant]   ← "我来看看" + tool_calls: [read_file, find_in_file]
[tool]        ← read_file 结果
[tool]        ← find_in_file 结果
[assistant]   ← "找到了，现在修改" + tool_calls: [edit]
[tool]        ← edit 结果
[assistant]   ← "修改完成"（纯文本回复，无 tool_calls）

Compact 历史压缩 / History compaction

核心思想： Compact 只修改 llmMessages（LLM 上下文），前端 messages 不受影响。不启动独立的摘要 LLM，而是复用主对话 LLM（同一条 system prompt + 原始消息格式），让旧消息的 KV cache 尽可能命中。

为什么传统方式缓存不命中？

假设有 10 轮对话，需压缩前 8 轮：

system + u1 + a1 + t1 + ... + u8 + a8 + t8 + u9 + a9 + t9 + u10
│                                                              │
└─────────── 需要压缩 ───────────┘└────── 保留 (20K token) ────┘

传统摘要 LLM 会：1) 使用不同的 system prompt → 前缀缓存失效 2) 将消息重铸为纯文本 → KV cache 完全浪费

新设计：复用主 LLM + 原始消息

                       复用同一个 LLM + 同一个 system prompt
          ┌────────────────────────────────────────────────────┐
          │  system + u1 + a1 + t1 + ... + u8 + a8 + t8       │
          │                                  + 压缩指令 (user) │
          └────────────────────────────────────────────────────┘
                    ↑                              ↑
              system prompt 完全相同         原始消息格式不变
              → 前缀缓存命中                 → KV cache 可复用

执行过程：

计算保留窗口 — 从尾部扫描约 20K token 的消息作为保留区
构建压缩请求 — [system (相同)] + [待压缩消息 (原始格式)] + [压缩指令]
调用主 LLM — 使用与主对话相同的 apiConfig 和 TOOL_DEFINITIONS，最大程度复用 KV cache
替换 llmMessages — [摘要消息, ...保留消息]，前端完全无感知

子 Agent 压缩 (Scoped Compaction)

调度模式中，每个子 Agent 完成后立即在其自身边界内压缩，不跨 agent 边界：

Agent 类型	压缩方式	成本	产出
执行 Agent (`executor:N`)	提取最后一条 assistant 回复作为摘要 + 统计修改文件 + 工具调用次数	零 LLM 调用	1 条 system 消息
评估 Agent (`evaluator:N`)	扫描是否调用了 `create_todo_list` 修改计划	零 LLM 调用	1 条 system 消息（"计划不变" / "计划已修改"）

压缩后的消息替换原始子 Agent 消息流（通常 10-30 条），使上下文保持紧凑。

全局压缩 (Global Compaction)

全局 compact 只能由**主 Agent（自由模式）**触发，子 Agent 内部禁止：

模式	自动 compact	手动 compact 工具	`/compact` 命令
自由模式	✅	✅	✅
执行 Agent	❌	❌ 返回错误	❌
评估 Agent	❌	❌ 返回错误	❌

触发方式

方式	触发点	说明
手动	用户输入 `/compact`	立即触发（仅自由模式）
手动	AI 调用 `compact` 工具	Tool call 循环中触发（仅自由模式）
自动	累计 `total_tokens` ≥ 1,000,000	Fire-and-forget（仅自由模式）

自动 compact 基于整个会话所有 API 调用返回的 total_tokens 之和。每次 API 调用后累加并检查，超过阈值则异步触发。

多智能体架构 / Multi-agent architecture

调度架构 (Scheduling Architecture)

系统通过三阶段循环实现「探索 → 执行 → 验证」分离：

用户输入
  ↓
自由模式 (Free mode)           ← 全工具可用，探索/规划/简单任务
  ├─ no-tool-calls → 完成
  └─ create_todo_list → 进入调度模式
        ↓
调度模式 (Scheduling mode)     ← 按 todo list 逐项派遣子 Agent
  for each todo item:
    执行 Agent (Executor)       ← 封锁 todo 修改，专注完成任务
    评估 Agent (Evaluator)      ← 只读 + 可修改计划，不能写代码
  todo 清空 → 回到自由模式
        ↓
自由模式 (Final)               ← 最终总结，LLM 自然结束

三种 Agent 共享同一条消息流，通过 subAgentTag 标签区分归属：

阶段	标签	可用工具	压缩规则
自由模式	`free`	全部	全局 compact（token 阈值触发）
执行 Agent	`executor:N`	除 `create_todo_list` 外的全部	完成后压缩为摘要（末轮回复 + 文件列表）
评估 Agent	`evaluator:N`	只读工具 + `create_todo_list`	完成后压缩为标记（计划是否被修改）

核心原则：代码控制调度（何时 dispatch 下一个 item），LLM 只负责执行。子 Agent 完成检测基于 no-tool-calls 信号，无需 LLM 显式标记。

审查智能体 (Review Agents)

系统包含多个独立审查角色，形成「执行 ↔ 验证」分离：

智能体	职责
调度器 (Scheduler)	按 todo list 顺序派遣执行/评估 Agent，控制压缩边界
执行 Agent (Executor)	完成单个子任务，无权修改 todo list
评估 Agent (Evaluator)	检查执行结果，评估是否需要修改计划，无权写代码
审查智能体 (Review)	独立校验 todo 合理性、编辑正确性、shell 命令安全性

工具的调用由执行 Agent 直接完成——不存在独立的"编辑智能体"。

Shell 命令强化审查流程

严格安全规则：禁止使用 shell 进行任何文件读写操作（如 cat、type、dir、grep），强制使用专用工具
防止命令漂移：审查命令是否与用户请求和 todo 上下文一致
结构化返回：执行结果包含 command、cwd、exitCode、durationMs、summary、keyErrors
多级审查：主智能体 → shell 安全检查 → 独立 LLM 审查 → 用户确认（可选）
XML content fallback：多行复杂脚本使用 <edit-content> 标签传递原始文本
上下文注入：自动注入 todo 目标与最近执行历史
防重复执行：记录最近命令，避免无意义重复

Primary agent plans, coordinates and executes tools; review agent independently checks plans, edits and shell commands. Failed reviews trigger rework loops.

请求流程 / Request flow

用户输入
    │
    ▼
MessageHandler.handleUserMessage()
    │
    ├─ 1. sanitizeIncompleteToolCalls()    ← 清理未完成的 tool call 序列
    │
    ├─ 2. BTW 检测
    │   └─ 消息以 `\btw` 开头 → 剥离前缀并标记 `btwBranch: true`
    │
    ├─ 3. 构建用户消息上下文
    │   ├─ 读取 Edit Permission 状态
    │   ├─ getTodoControlInfo()            ← 检查 todo 状态
    │   └─ 嵌入 ─── Context ─── 块到用户消息正文开头
    │
    ├─ 4. Phase 1: _agentPhase('free', [])  ← 自由模式
    │   ├─ buildMessagesForLlm()
    │   ├─ sendChatMessage()
    │   ├─ 循环处理工具调用
    │   └─ no-tool-calls → 结束
    │
    ├─ 5. Phase 2: _schedulingLoop()        ← 调度模式（若有 todo）
    │   for each pending item:
    │     ├─ _agentPhase('executor:N', blocked=['create_todo_list'])
    │     ├─ compactAgentMessages('executor:N')  ← 机械压缩执行者消息
    │     ├─ _agentPhase('evaluator:N', blocked=['edit','run_shell_command',...])
    │     └─ compactAgentMessages('evaluator:N') ← 机械压缩评估者消息
    │
    ├─ 6. Phase 3: _agentPhase('free', [])  ← 最终自由模式
    │
    └─ 7. 循环结束 → 等待下一条用户输入

注：全局 compact（自动+手动）仅在自由模式（_currentTag === 'free'）触发

其它辅助工具 / Other tools

展开查看 / Expand

工具	说明
`get_workspace_info`	工作区根目录与顶层文件
`create_directory`	创建目录（可递归）
`create_todo_list`	多步骤任务规划（先计划后执行），经独立 LLM 审查验证
`run_shell_command`	在项目根执行命令；禁止使用 shell 进行任何文件读写操作（强制使用专用工具），经 shell 编辑代理优化 + 独立安全审查（含防上下文获取、防漂移、结构化返回、多级审查流程）。对于复杂多行命令，可使用 XML content fallback（`<shell-content>` 标签）传递原始脚本，避免转义问题
`complete_todo_item`	标记 todo 完成，支持按 index 或名称标记
`compact`	压缩长对话，节省上下文
`list_skills`	列出 `.OpenVibe/skills/` 下所有可用的技能
`load_skill`	加载指定技能的 SKILL.md 文件并返回结构化指令内容
`ask_human`	请求人工协助（手动测试、设计决策、收集信息、帮忙找网页等）。对话框含输入框 + Send（发送消息回传 AI）/ Done（确认完成）/ Cancel 按钮，30 分钟超时
`web_fetch`	抓取网页并提取纯文本内容。支持 Cookie/自定义 Headers 访问登录页面。HTML 处理保留标题层级（h1-h6）、代码块格式（pre/code）、提取链接列表和 meta description
`browser_sub_agent`	浏览器子智能体——委派复杂浏览器任务给独立的 LLM 循环代理。可自主导航、填表、点击、提取文本和搜索，基于 Playwright 无头浏览器自动化 + SSRF 防护。返回结构化 JSON（状态摘要 + 操作日志 + 页面状态）。需配置 API Key
`text_diff`	生成类似 git diff 的文本差异输出，支持上下文行数和行号显示（仅内存计算，无文件操作）
Git 相关	快照与历史管理（见新闻）

技能系统 / Skills

技能系统允许你为 AI 助手预设角色、行为模式和专业知识，通过 .OpenVibe/skills/ 目录中的结构化 Markdown 文件来定义。每次与助手对话时，可通过工具动态加载所需技能，让助手立即获得对应领域的上下文和指令。

如何创建技能

在 .OpenVibe/skills/ 下创建一个子目录，名称即技能标识（如 code-reviewer）
在该目录中创建 SKILL.md 文件，格式如下：

---
name: 代码审查员
description: 专门负责 Pull Request 代码审查，重点关注安全性和性能
subSkills: [security-review, perf-review]
---

# 技能指令

你是一个经验丰富的代码审查员。审查代码时请重点关注：
- **安全性**：SQL 注入、XSS、权限泄露
- **性能**：不必要的循环、内存泄漏
- **可维护性**：命名规范、模块耦合度

请始终以表格形式输出审查结果。

SKILL.md 结构说明：

部分	必需	说明
`---` YAML 前置元数据	否	包含 `name`（名称）、`description`（描述）、`subSkills`（关联子技能列表）
正文 Markdown	是	完整的指令文本，加载后作为 `instruction` 字段注入 AI 系统提示

注意：subSkills 是对其他技能目录名的引用，其值应在 .OpenVibe/skills/ 下存在对应子目录。

如何激活

在对话中直接使用工具即可：

第一步：查看可用技能

list_skills

返回示例：{ "skills": ["code-reviewer", "paper-revision-router"], "total": 2 }

第二步：加载技能

load_skill(name="paper-revision-router")

返回结构化的 SkillInfo 对象，包含 name、description、instruction（完整指令文本）和 subSkills。

第三步：告诉助手你将使用该技能 加载后，助手会自动将 instruction 纳入系统提示上下文，从而按照技能定义的角色和行为模式工作。

典型工作流

1. list_skills                    ← 发现可用技能
2. load_skill(name="xxxx")        ← 加载目标技能
3. 提出你的需求                    ← 助手按技能角色响应

你可以在一次对话中加载多个技能（重复 load_skill 即可），或将技能系统与任务规划（create_todo_list）结合使用。

目录结构参考

.OpenVibe/
├── memory/                 # 项目知识库（三级架构）
│   ├── README.md           # 定义规范
│   ├── L1-purpose.md       # 项目目的
│   ├── L2-inventory.md     # 文件清单
│   └── L3-roles.md         # 组件职责
├── sessions/               # 聊天会话
└── skills/
    ├── code-reviewer/
    │   └── SKILL.md
    └── paper-revision-router/
        └── SKILL.md

安装 / Installation

环境：Node.js（建议 LTS）、VS Code ≥ 1.74（见 package.json 中 engines.vscode）。

克隆仓库：git clone https://github.com/DoubtedSteam/OpenVibe.git
安装依赖：在项目根目录执行 npm install
编译：npm run compile（开发时可用 npm run watch 监听）
在 VS Code 中打开该文件夹，按 F5 启动 Extension Development Host 调试扩展；在侧栏打开 Vibe Coding 视图使用聊天。

Requirements: Node.js (LTS recommended), VS Code ≥ 1.74. Clone → npm install → npm run compile → open in VS Code → F5 to run the extension host → use the Vibe Coding sidebar chat.

配置 / Configuration

在 VS Code 设置中搜索 vibe-coding 即可。下列键名与 package.json 中 contributes.configuration 一致。

配置项	类型	默认	说明
`vibe-coding.apiBaseUrl`	`string`	`https://api.deepseek.com`	OpenAI 兼容 API 的 Base URL
`vibe-coding.apiKey`	`string`	`""`	API 密钥（必填）
`vibe-coding.model`	`string`	`deepseek-reasoner`	模型名
`vibe-coding.confirmChanges`	`boolean`	`true`	应用 `edit` 前是否确认
`vibe-coding.confirmShellCommand`	`boolean`	`true`	`run_shell_command` 在审查后是否再经人工确认（与 `confirmChanges` 独立）
`vibe-coding.maxInteractions`	`number`	`-1`	最大工具调用轮数（`-1` 不限）
`vibe-coding.maxSequenceLength`	`number`	`800000`	生成文本最大长度
`vibe-coding.language`	`string`	`zh-CN`	AI 交互语言（`auto` 自动检测 VS Code UI 语言 / `en` 英文 / `zh-CN` 简体中文）
`vibe-coding.todolistReview.enabled`	`boolean`	`true`	是否对 todo 生成/编辑做独立审查
`vibe-coding.todolistReview.maxAttempts`	`number`	`5`	单次 `create_todo_list` 最大审查/重试轮数（≥1）
`vibe-coding.todolistReview.reviewTimeoutMs`	`number`	`120000`	审查与 regenerate 请求超时（毫秒，≥5000）
`vibe-coding.todolistReview.editorTimeoutMs`	`number`	`120000`	编辑器代理请求超时（毫秒，≥5000）
`vibe-coding.editReview.enabled`	`boolean`	`true`	是否对代码 `edit` 做独立审查
`vibe-coding.editReview.timeoutMs`	`number`	`120000`	编辑审查超时（毫秒，≥5000）
`vibe-coding.shellCommandReview.enabled`	`boolean`	`true`	是否对 shell 命令启用编辑代理 + 安全审查
`vibe-coding.shellCommandReview.maxAttempts`	`number`	`5`	单次命令最大编辑/审查轮数（≥1）
`vibe-coding.shellCommandReview.reviewTimeoutMs`	`number`	`120000`	Shell 安全审查超时（毫秒，≥5000）
`vibe-coding.shellCommandReview.editorTimeoutMs`	`number`	`120000`	Shell 编辑代理超时（毫秒，≥5000）

完整配置示例 / Full configuration example

将以下内容放入 VS Code settings.json（修改 apiKey 即可使用）：

{
  // ── 必需：API 配置 ──────────────────────────────────────────
  "vibe-coding.apiKey": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",  // ← 改成你的 Key
  "vibe-coding.apiBaseUrl": "https://api.deepseek.com",
  "vibe-coding.model": "deepseek-reasoner",

  // ── 多模型切换（可选）─────────────────────────────────────────
  "vibe-coding.models": [
    {
      "name": "DeepSeek R1",
      "model": "deepseek-reasoner"
    },
    {
      "name": "DeepSeek Chat",
      "model": "deepseek-chat",
      "apiBaseUrl": "https://api.deepseek.com",
      "apiKey": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"   // ← 可覆写 Key
    },
    {
      "name": "Claude 3.5 Sonnet",
      "model": "claude-3-5-sonnet-latest",
      "apiBaseUrl": "https://api.anthropic.com",
      "apiKey": "sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    }
  ],

  // ── 交互控制 ─────────────────────────────────────────────────
  "vibe-coding.language": "auto",         // auto / en / zh-CN
  "vibe-coding.confirmChanges": true,      // edit 前确认
  "vibe-coding.confirmShellCommand": true, // shell 命令确认
  "vibe-coding.maxInteractions": -1,       // -1 = 不限
  "vibe-coding.maxSequenceLength": 800000,

  // ── 独立审查（默认开启，可单独关闭）─────────────────────────
  "vibe-coding.editReview.enabled": true,
  "vibe-coding.todolistReview.enabled": true,
  "vibe-coding.shellCommandReview.enabled": true,

  // ── 代理 / VPN（可选）────────────────────────────────────────
  "vibe-coding.vpnEnabled": false,
  "vibe-coding.vpnProxyUrl": "http://127.0.0.1:7890"
}

All keys are under vibe-coding.* in Settings.

内存管理 / Memory

项目知识库采用三级文件拆分设计，存放在 .OpenVibe/memory/ 目录下，实现按需读写、互不影响的项目上下文管理。

三级架构

层级	文件	内容	稳定度
定义规范	`README.md`	元定义：各层级用途、读写时机、维护规则	★★★★★ 几乎不变
Level 1	`L1-purpose.md`	项目概览：一句话定义、核心目标、设计原则、技术栈、数据流	★★★ 极少变
Level 2	`L2-inventory.md`	文件清单：目录树、每个文件一行描述、导入导出、删除影响	★★☆ 中等
Level 3	`L3-roles.md`	组件职责：模块/类的职责、关键字段、生命周期、关系	★☆☆ 经常变

设计要点

按需读写 — 没有自动注入/预加载，AI 自行决策何时读取哪一层，不浪费 token
互不影响 — 修改 L3-roles.md（最常见操作）不会 invalidate 对话中 L1/L2 的内容
定义即文件 — README.md 是架构的"元定义"规范，AI 通过读取它了解各层的规则
自举 — 本项目自身的知识库即按本目录规范管理
Bootstrap — 目录非自动创建，AI 发现文件不存在时触发初始化流程

Project knowledge is stored in .OpenVibe/memory/ with three levels: purpose, inventory, and roles. See README.md inside that directory for the full definition.

关键源文件索引 / Source files index

文件	作用
`src/systemPrompt.ts`	固定系统提示模板（~75 行）
`src/agentRuntimeContext.ts`	动态生成 Host environment + Active Editor
`src/modules/ConversationService.ts`	消息组装（`buildMessagesForLlm`：含 BTW 过滤 + 历史压缩`compactHistory` + 子 Agent 消息压缩`compactAgentMessages`）
`src/modules/MessageHandler.ts`	主循环：三阶段调度（自由→调度→自由）、BTW 检测、tool call 循环、compact 权限控制
`src/modules/ToolExecutor.ts`	Todo 状态管理、工具调度与阻断（`setBlockedTools`）、shell review
`src/modules/ChatViewProvider.ts`	Webview 通信、UI 消息持久化、模块连线
`src/modules/UIManager.ts`	UI 状态管理（Edit Permission、Webview 通信）
`src/modules/SessionManager.ts`	会话持久化（消息、快照、技能、压缩档案）
`src/modules/todoListManager.ts`	Todo 清单状态管理（创建、展开、标记完成、状态查询）
`src/modules/activatedSkillsManager.ts`	激活技能持久化管理（注册回调、恢复状态）
`src/modules/webviewReplay.ts`	会话回放逻辑（消息重放到前端 UI）
`src/modules/messageSanitizer.ts`	消息清理（去除不完整 tool_call 序列）
`src/modules/historyCompactor.ts`	历史压缩核心（保留窗口计算 + 边界调整 + 压缩请求构建）
`src/modules/chatViewHtml.ts`	Webview HTML/CSS 模板（约 960 行纯模板代码）
`src/modules/todolistReview.ts`	Todo 清单独立审查（LLM 代理）
`src/modules/codeEditReview.ts`	代码编辑独立审查（LLM 代理）
`src/modules/shellCommandReview.ts`	Shell 命令编辑代理 + 安全审查
`src/modules/shellSecurity.ts`	Shell 安全检测（文件操作绕过、上下文采集检测）
`src/tools/replaceLinesTool.ts`	`edit` 工具核心实现（行替换 + LLM 审查）
`src/tools/readFileTool.ts`	`read_file` 工具实现
`src/tools/findInFileTool.ts`	`find_in_file` 工具实现
`src/tools/shellTool.ts`	`run_shell_command` 工具实现
`src/tools/webFetchTool.ts`	`web_fetch` 工具实现（HTML 解析）
`src/tools/workspaceTools.ts`	工作区工具（`get_workspace_info` / `create_directory` / `get_diagnostics` / `get_file_info`）
`src/tools/notificationTools.ts`	`show_notification` / `ask_human` 工具实现
`src/tools/gitTools.ts`	Git 快照与历史管理
`src/tools/skillTools.ts`	技能系统（`list_skills` / `load_skill` / `activate_skill` 等）
`src/tools/grepSearchTool.ts`	`grep_search` 工具实现
`src/tools/helpers.ts`	全局技能池变量 + 激活回调设置
`src/api.ts`	API 调用封装（`sendChatMessage`）
`src/types.ts`	`ChatMessage`、`ToolCall`、`ChatSession` 等类型定义（含 `btwBranch` 字段）
`src/constants.ts`	配置常量（`COMPACT_RESERVE_TOKENS`、`AUTO_COMPACT_TOKEN_THRESHOLD`）
`src/toolDefinitions.ts`	工具的 JSON Schema 定义
`src/mmOutput.ts`	`<edit-content>` / `<shell-content>` XML 标签提取与占位符替换
`src/operationController.ts`	操作中止控制（`AbortController` 封装）
`src/utils/pathHelpers.ts`	路径工具函数（`resolveWorkspacePath`、`readLines`、`writeLines`）
`src/utils/htmlParser.ts`	HTML 转纯文本（`htmlToPlainText`、提取标题/链接/描述）

许可证 / License

MIT — 见仓库内 LICENSE 文件。

OpenVibe — 简洁、可控的 AI 辅助编程体验 / Simple, controllable AI‑assisted coding.

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read_file — 读取文件

find_in_file — 搜索定位

edit — 安全编辑

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Compact 历史压缩 / History compaction

为什么传统方式缓存不命中？

新设计：复用主 LLM + 原始消息

子 Agent 压缩 (Scoped Compaction)

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触发方式

多智能体架构 / Multi-agent architecture

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