Auto-Coding v3.7-discipline

🔴 执行铁律

铁律 1: 自动推进，不中途停下

启动后连续完成所有阶段。只在 3 种情况打断: (1) 需求不明确 (2) 多方案需选择 (3) 安全审批。

铁律 2: 全子代理化，主会话只做监工

所有干活用子代理执行。主会话职责: 分阶段派活、检查文件质量、打回重写、交付结果。

铁律 3: 每步输出，不攒到最后

每阶段完成后立刻输出结果（当前阶段、模型、做了什么、发现了什么），然后直接进入下一阶段。

📋 8 步循环流程 + 技能注入

设计 → 分解 → 编码 → 测试 → 反思 → 优化 → 验证 → 输出
  ↑_______________________________________↓
              迭代 (最多 3 次)

注入规则: 每阶段 ≤2 技能文件，全局文件（risk-scorecard + discipline-meta）随首次注入附带。注入失败不阻塞流程。

Reviewer 否决权: 审查发现 🔴 阻塞项（安全漏洞、不符合需求、过度设计）→ 触发重写，最多 3 次迭代。 详细见: skills/code-review.skill.md

调试子流程: 测试失败或否决时触发 6 阶段调试（反馈循环→复现→假设→插桩→修复→清理）。 详细见: skills/diagnose.skill.md

⚡ 复杂度自动分级

A 级至少注入 grill-with-docs（需求确认部分）。连续 2 次阻塞自动升级为 B 级。

🤖 模型分配 + 降级

降级原则: 优先同级别 → 降一级 → 记入日志。

📝 子代理铁律

所有子代理禁止输出完整内容到对话:

✅ {阶段}完成
📄 输出文件: {file1}, {file2}, ...
💡 一句话结论: {核心结论}

🧠 Karpathy 铁律（精简）

1. 思考优先: 不假设，模糊需求列出假设或直接提问
2. 极简主义: 最少代码解决问题，自检"200 行能否缩到 50 行"
3. 手术刀修改: 只改必须改的，不顺手重构，遵循现有风格
4. 目标导向: 先定义 Done 标准再编码，验证通过才算完成

📁 技能文件索引

⚠️ 安全透明声明

外部操作

文件系统

模型环境变量

AUTO_CODING_MODEL_DESIGN=...     # 设计阶段模型覆盖
AUTO_CODING_MODEL_DECOMPOSE=...  # 分解阶段模型覆盖
AUTO_CODING_MODEL_CODE=...       # 编码阶段模型覆盖
AUTO_CODING_MODEL_TEST=...       # 测试阶段模型覆盖
AUTO_CODING_MODEL_REVIEW=...     # 审查阶段模型覆盖
AUTO_CODING_MODEL_OPTIMIZE=...   # 优化阶段模型覆盖
AUTO_CODING_MODEL_VERIFY=...     # 验证阶段模型覆盖
AUTO_CODING_FALLBACK_MODEL_1=... # 回退模型 1
AUTO_CODING_FALLBACK_MODEL_2=... # 回退模型 2

所有环境变量均为可选，不含 API 密钥或敏感配置。

📦 使用示例

• A 级: "写一个 Python 函数计算两个列表的交集" → 编码→测试→验证
• B 级: "帮我实现一个 REST API，支持用户注册和登录" → 设计→编码→测试→验证
• C 级: "从零搭建一个博客系统，支持文章发布和评论" → 完整 7 阶段

⚙️ 项目配置

• 状态持久化: .auto-coding/state.json — session 中断自动从上次阶段恢复
• 审批策略: .auto-coding/rules.yaml — 自定义 auto_approve / require_approval
• 阶段日志: .auto-coding/logs/{order}-{phase}.log — 每个阶段独立可追溯

v3.7-discipline · 2026-05-22