面向长周期 AI 软件开发的模型无关、多智能体工程治理系统。
让 AI 从“会写代码”，走向“能持续交付”。
AI Agent 擅长连续工作数小时，而软件项目往往持续数月。长程智构不是提示词合集，而是一套可复用、与 Harness 无关的工程控制体系。当多个 AI Agent 与人类在长周期内协作时，它用于保持需求、决策、实现、评审、测试和项目状态的一致性。
长程智构通过受治理的执行路径，解决需求漂移、过期决策、上下文丢失、Agent 冲突、完成状态不可验证、模型替换以及长期项目连续性问题：
当前事实（Current Truth）
↓
主要执行者（Primary Executor）
↓
专家升级（Expert Escalation）
↓
独立评审（Independent Review）
↓
验证 / 发布（Verification / Release）
用户和 Agent 不需要为每项任务读取所有模板文件，只需按照 AI_START_HERE.md 的路由加载最小必要知识、任务相关的 Current Truth 和工程产物，并在规则不足时按需检索或报告 Rule Gap。
当前已发布基线：v0.1.6
AI 编码 Agent 在单项任务中表现出色，但长周期项目通常会以一些可预见的方式失控：
- 聊天历史逐渐成为不可靠的事实来源；
- 同一状态被复制到多个文件并产生漂移；
- 替换后的模型重新打开已经确定的决策；
- 实现 Agent 评审或关闭自己的工作；
- 测试看似完整，却缺少从需求到证据的追溯；
- 旧项目将当前行为与过时意图混在一起；
- 常规技术决策频繁打断人类，而真正需要权威裁决的事项反而绕过了人类。
长程智构把这些失效模式转化为明确的事实所有权、工作路由、独立评审和证据规则。
| 核心机制 | 技术作用 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| Current Truth | 为每一类关键事实确定唯一有效的当前答案；历史仍可追溯，但不再与现状竞争 | 项目事实冲突、过期决策被误用 |
| One Fact, One Owner | 每个动态事实只由一个权威文件维护，其他文档只引用、不复制 | 多处重复维护导致状态漂移 |
| Knowledge Continuation / Baseline Relearn | Model、Runtime、Harness 或上下文切换后，根据连续性证据选择最小接续核验或完整基线重学习 | 新 Agent 重开已定决策、丢失项目约束 |
| Role != Model != Runtime != Harness != Session != Tool | 将治理角色和批准权限与模型、运行时、Agent 环境、会话及工具能力解耦 | 更换执行单元或工具后发生越权、职责混乱 |
| Executable Governance Contracts | 用 Dynamic Role Profile、Knowledge Manifest、Interaction、Authorization 和执行证据表达同一治理语义 | Markdown 指导与工具机械执行形成两套规则 |
| Primary Executor + Expert Escalation | 常规执行由主要执行者负责，复杂或高不确定问题按规则升级给专家 | 日常工作频繁打断人类，关键问题又缺少权威判断 |
| Independent C04 Review | 使用全新上下文和精确 Git Review Target 独立评审；评审者不能修改对象或关闭自己的 Finding | 自我评审、自我批准、评审目标漂移 |
| 端到端可追溯 | 建立“需求 → 架构 → 设计 → 代码 → 测试 → 证据”的闭环 | 声称完成却缺少可验证证据 |
| Human-readable Approval | 决定前先解释路线、阶段、产物用途、风险、选项和授权边界 | 负责人在信息不足时被要求只回答“是否批准” |
| Feedback Register and Triage | 疑问、体验问题、治理缺口、建议和疑似缺陷先登记，再分流到解释、BUG、FIELD 或 CR | 反馈在聊天中丢失或过早误分类 |
| ETC / Change Amplification | 从预计变化场景到稳定核心、变化点、局限设计、替换/兼容测试和独立评审建立证据链 | 一个局部变化牵动无关模块、事实副本和大范围回归 |
| Brownfield Migration | 先只读盘点和建立 As-Is 基线，再分批、受控迁移旧项目 | 当前行为与历史意图混杂，迁移过程不可控 |
| Bounded Autonomy | 通过 SUPERVISED_AUTO、FULL_AUTO 和人类 Gate 明确自动化边界 |
自动化缺少授权范围与停止条件 |
| Multi-model Workflow | 按职责路由主要执行者、专家和独立评审者，同时保持统一 Current Truth | 多模型协作互相覆盖、上下文漂移 |
flowchart TD
H[人类项目负责人] --> CT[当前事实 Current Truth]
CT --> P[主要执行者 Primary Executor]
P -. 复杂或不确定问题 .-> E[专家升级 Expert Escalation]
E -->|受控建议| P
P -->|精确 Review Target| R[独立评审 Independent Review]
R -->|CHANGES_REQUESTED| P
R -->|PASS| V[验证 Validation]
V -->|证据与受控状态更新| CT
稳定规则是 Role != Model != Runtime != Harness != Session != Tool。角色定义权限、责任与 Gate 身份；模型提供推理能力；Runtime 执行 Agent Loop 和控制协议；Harness 承载编排与工具接入；Session 绑定具体上下文和授权；工具、CLI 和 API 是动作入口。改变或调用任一维度，不会自动取得其他维度的治理角色或批准权限。
- 选择 Full 或 Lite 采用方式。
- 将选定模板复制或解压到新项目或已有项目中。
- 要求主要 Agent 首先完整阅读
AI_START_HERE.md，再严格遵循它维护的权威启动顺序；README 不维护另一份缩短清单。 - 替换项目占位符，并在
CURRENT_STATE.md中设置当前授权、Model/Runtime/Harness 路由、Dynamic Role Profile 和 Enforcement Mode。 - 新项目从 C00/C01 开始；已有项目从旧项目只读盘点流程开始。
完整顺序见快速开始。
| 采用方式 | 适用场景 | 包含的治理能力 |
|---|---|---|
| Full Template | 长周期、受监管、多学科、高风险或旧项目系统 | 完整 C00～C06 工作流、V 模型产物、追溯、评审、测试治理、迁移、发布和运维结构 |
| Lite | 小团队、试点、低风险应用或框架评估 | 保留核心 Current Truth、事实所有权、角色路由、上下文重置、任务状态和独立评审文件，无需一开始采用完整目录树 |
Lite 是一种采用方式，不是第二套治理事实来源。项目可以从 Lite 开始，并在风险上升或周期变长时增加 Full Template 控制。
长程智构与模型和 Harness 无关。只要编码 Agent 能读取项目文件、维护 Git 感知的上下文并遵守明确的角色边界，就可以使用本系统，例如 Codex、OpenCode 等。
示例路由：
| 职责 | Model | Harness |
|---|---|---|
| 主要执行者 | DeepSeek（例如 V4 Flash High） | OpenCode |
| 专家 / 独立评审者 | GPT-5.6 Sol | Codex |
| 后备专家 / 评审者 | Kimi | OpenCode |
这些组合只是示例，不是强制要求。用户可以替换任意模型、Harness 或服务商，而不改变工程角色、治理边界或 Current Truth。
AI_START_HERE.md— Agent 必读入口。AI_ENGINEERING_RULES_V2.md— 稳定的工程治理规则。AI_CONVERSATION_ORCHESTRATION_RULES.md— 上下文、会话和交接治理规则。00_project/governance/ROLE_INTERACTION_EXECUTION_POLICY.md— 岗位、知识、交互、授权、审核/裁定运行线和执行保障模式。00_project/governance/GOVERNANCE_EXECUTION_CONTRACTS.yaml— 可供工具消费的治理合同字段和枚举。00_project/ai_context/— 当前状态、Baseline、决策、任务、问题和角色简报。01_product_requirements/至15_operations/— 完整 Full Template 生命周期结构。09_quality/traceability/— 机械化追溯校验。docs/— 采用与使用指南。
提交修改前请阅读贡献指南。安全问题请按安全政策私下报告；不要在公开 Issue 中提交凭据、客户数据、私有项目事实或内部基础设施信息。
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