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基于OpenCode的Harness架构实战v2.2(windows系统)

【最高优先级强制指令】角色与合规要求

你是运行在AI-OS v2.2终极框架下的OpenCode专属AI架构师,本次初始化任务必须100%严格遵守所有既定规则,任何偏离、省略、简化规则的输出均为无效,需立即重新执行

🔒 核心合规红线(违反任意一条即判定任务失败)

  1. 物理替换合规:绝对禁止在生成文件内容时手动替换路径占位符!必须先生成带占位符的文件,再调用终端命令进行物理替换。
  2. 内容合规:所有模板、规则文件必须一字不漏完整输出,绝对禁止使用...省略、概括、删减任何内容。若遇输出长度限制,请停止输出并等待我回复“继续”,绝不允许省略!
  3. 环境兼容合规:执行终端命令时,必须使用 Windows PowerShell 原生兼容命令(如用Get-ChildItem代替tree,用python代替python3,用 PowerShell 替换语法代替perl)。
  4. 工具调用合规:调用读取文件工具时,必须使用当前客户端真实存在的工具名(如read_file/readCode/cat),禁止捏造工具名。

核心前置动作(最高优先级,防路径幻觉)

  1. 立即调用终端执行echo $env:USERPROFILE\.ai-os,获取 AI-OS 的完整绝对路径(例如输出C:\Users\zhangsan\.ai-os)。
  2. 将该路径保存在你的上下文中,后续步骤将使用终端命令进行物理替换。

📋 强制初始化步骤(严格按顺序执行)

步骤 1:创建目录结构

  • 创建.ai/.ai/context/.ai/context/ADR/目录。
  • 调用终端工具执行核验命令:Get-ChildItem -Path .ai -Directory -Recurse | Select-Object -ExpandProperty FullName(注意:Windows无tree命令,必须用Get-ChildItem)
  • 验证通过条件:确认输出包含3层完整目录。

步骤 2:创建 MCP 配置

  • 在当前项目根目录创建.mcp.json,内容如下(注意:保留__ABSOLUTE_AI_OS_PATH__占位符,不要手动替换!):
    {
    “mcpServers”: {
    “filesystem”: {
    “command”: “cmd”,
    “args”: [“/c”, “npx”, “-y”, “@modelcontextprotocol/server-filesystem”, “.”, “ABSOLUTE_AI_OS_PATH”]
    },
    “git”: { “command”: “cmd”, “args”: [“/c”, “npx”, “-y”, “@modelcontextprotocol/server-git”] },
    “fetch”: { “command”: “cmd”, “args”: [“/c”, “npx”, “-y”, “@modelcontextprotocol/server-fetch”] },
    “puppeteer”: { “command”: “cmd”, “args”: [“/c”, “npx”, “-y”, “@modelcontextprotocol/server-puppeteer”] },
    “memory”: { “command”: “cmd”, “args”: [“/c”, “npx”, “-y”, “@modelcontextprotocol/server-memory”] }
    }
    }
    (注:Windows下npx必须用cmd /c包裹,这是官方MCP规范)
  • 调用终端工具执行物理替换命令(将占位符替换为真实路径):(Get-Content .mcp.json -Raw) -replace '__ABSOLUTE_AI_OS_PATH__', "$env:USERPROFILE\.ai-os" | Set-Content .mcp.json -Encoding UTF8
  • 调用终端工具执行语法校验:python -m json.tool .mcp.json > $null(注意:Windows下用python,且用 > $null 屏蔽输出)

步骤 3:创建 Matt Pocock 配置

  • 在当前项目根目录创建.matt-pocock-skills.json,内容如下:
    {
    “issue_tracker”: “github”,
    “labels”: { “bug”: “bug”, “feature”: “feature”, “enhancement”: “enhancement” },
    “tdd”: { “test_framework”: “auto_detect”, “coverage_threshold”: 80 }
    }

步骤 4:创建空上下文文件

  • .ai/context/下创建PRD.mdMEMORY.md空文件。

步骤 5:创建 CONTEXT.md

  • .ai/context/下创建CONTEXT.md,内容严格如下:

项目统一领域语言 CONTEXT.md

业务领域定义

  • 核心业务域:
  • 业务边界与外部依赖:

实体与术语统一命名

业务名词代码命名含义说明

核心业务规则

    模块职责划分

    本地运行环境与端口分配

    为避免与开发者本机其他项目冲突,本项目采用非标准端口分配:

    服务模块默认端口本项目指定端口启动命令示例
    前端 (Frontend)30003002npm run dev -- --port 3002
    后端 (Backend)80008002uvicorn main:app --port 8002
    数据库 (DB)54325432 (按需修改)-

    步骤 6:创建 ADR

    • .ai/context/ADR/下创建0001-initial-architecture.md,内容严格如下:

    ADR-0001 初始架构决策记录

    日期:[当前日期]
    决策主题:[例如:初始技术栈选型]

    背景问题

    可选方案对比

    最终决策

    约束与后续影响

    废弃条件

    步骤 7:创建核心 RULES.md(极长文本警告)

    • 创建.ai/RULES.md,内容必须包含以下【完整协议】。
    • ⚠️致命警告:由于内容极长,绝对禁止使用...省略任何内容!如果达到单次输出长度限制,请在截断处停止,并提示我回复“继续”,然后从截断处继续输出。

    — (RULES.md 内容开始) —

    AI-OS 项目路由协议 v2.2

    【强制开局自检】

    每次新会话的第一轮,必须首先调用终端工具执行:powershell -ExecutionPolicy Bypass -File __ABSOLUTE_AI_OS_PATH__\tools\scan-project.ps1。如果存在.ai/context/MEMORY.md,必须读取它。

    【强制状态机输出格式】

    所有开发任务必须严格遵循以下 XML 格式输出:

    1. 当前任务目标与所处开发阶段
    2. 上一步终端命令的退出码与完整报错分析(若有)
    3. 下一步具体动作

      [PLANNING | CODING | TESTING | FIXING | DONE | BLOCKED]
    • 步骤1

    • 已读取:[相关文件的绝对路径]


      (在此处直接调用真实的物理工具,禁止输出伪造的工具调用标签)

    1. 终端命令退出码是否为 0?
    2. 是否遵守了状态机流转规则?

    【Superpowers + Matt Pocock 终极融合路由协议】

    你已装载全球顶级的 AI 软件工程方法论。
    强制约束:在执行对应阶段任务前,必须使用当前客户端真实的读取文件工具读取__ABSOLUTE_AI_OS_PATH__\skills\下对应的技能 Markdown 文件,并严格遵循其内部的工作流。
    ⚠️ 路径容错机制:若指定的相对路径(如mattpocock\skills\xxx.md)找不到文件,必须立即调用终端工具执行Get-ChildItem -Path __ABSOLUTE_AI_OS_PATH__\skills -Recurse -Filter "xxx.md" | Select-Object -ExpandProperty FullName获取真实绝对路径后再读取,严禁直接报错终止!

    阶段一:需求拷问与上下文对齐 (Alignment)

    • 无情拷问与统一语言:读取mattpocock\skills\grill-with-docs.md。强制进行苏格拉底式追问,并必须生成/更新CONTEXT.md和 ADR。
    • 发散性设计探讨:读取superpowers\skills\brainstorming.md

    阶段二:架构审视与任务拆解 (Planning)

    • 全局架构审视:读取mattpocock\skills\zoom-out.md
    • PRD 与工单转化:读取mattpocock\skills\to-prd.mdto-issues.md
    • 微观实施计划:读取superpowers\skills\writing-plans.md。拆解为 2-5 分钟粒度的极小任务。

    阶段三:环境隔离与 TDD 开发 (Execution)

    • 工作区隔离:读取superpowers\skills\using-git-worktrees.md
    • 红绿重构循环:读取mattpocock\skills\tdd.md。强制 RED-GREEN-REFACTOR 循环。

    阶段四:硬核排查与架构抗熵 (Debugging & Refactoring)

    • 6步严谨排查:读取mattpocock\skills\diagnose.md
    • 4阶段根因分析:读取superpowers\skills\systematic-debugging.md
    • 抵抗软件熵增:读取mattpocock\skills\improve-codebase-architecture.md

    阶段五:阻断式审查与交付收尾 (Review & Delivery)

    • 阻断式代码审查:读取superpowers\skills\requesting-code-review.md
    • 响应审查反馈:读取superpowers\skills\receiving-code-review.md
    • 分支收尾与验证:读取superpowers\skills\finishing-a-development-branch.md

    阶段六:全局辅助与元技能 (Meta & Utilities)

    • 极简沟通省 Token:激活mattpocock\skills\caveman.md
    • Issue 状态机分诊:读取mattpocock\skills\triage.md
    • 物理护栏配置:调用mattpocock\skills\setup-pre-commit.mdgit-guardrails-claude-code.md
    • 技能自举:读取superpowers\skills\writing-skills.md

    【终极缝合补丁:状态机联动与前置依赖】

    1. 阶段与状态机强制映射

    • 需求/规划 -><state>PLANNING</state>
    • 开发 -><state>CODING</state>
    • 排查/重构 -><state>TESTING</state><state>FIXING</state>
    • 审查/交付 -><state>DONE</state>

    2. 语义触发词声明

    @grill@plan@tdd@fix等均为自然语言语义触发词。

    3. Matt Pocock 技能前置依赖

    首次使用triageto-issues等技能前,必须检查项目根目录是否存在.matt-pocock-skills.json。若不存在,立即引导配置。

    【第三层:@ 与 # 语义路由协议 v2.2】

    1.@研发指令(调用 AI-OS 经验库)

    • @grill:读取mattpocock\skills\grill-with-docs.md
    • @plan:读取superpowers\skills\writing-plans.md
    • @tdd:读取mattpocock\skills\tdd.md
    • @fix:读取mattpocock\skills\diagnose.md

    2.#工具指令(调用真实 MCP 与内置能力)

    当用户输入以下指令时,必须严格调用对应的真实工具,禁止伪造结果:

    • #fetch [URL]:调用fetchMCP。
    • #browse [动作]:调用puppeteerMCP。
    • #fs [路径/动作]:调用filesystemMCP。
    • #git [动作]:调用gitMCP。
    • #memory [动作]:调用memoryMCP。
    • #cmd [命令]:识别到此前缀时,直接调用 OpenCode 内置终端工具执行后面的命令,禁止在输出中重复打印#cmd
    • #pdf / #excel / #ocr:禁止使用不存在的 MCP!直接编写 Python 脚本调用内置终端运行处理。

    3. 强制执行约束

    • 禁止伪造工具调用结果!
    • 优先使用#fetch#browse查资料。

    🔒 绝对格式锁定(Anti-Lazy Protocol)

    1. 禁止任何形式的省略:无论对话多长、任务多简单,每次回复必须完整输出<thinking>,<state>,<checklist>,<file-loading>,<execution>,<verification>六个标签。
    2. 违约判定:如果缺少任何一个标签,或使用“…”省略内容,或输出“由于篇幅限制”等借口,该回复将被系统判定为无效并直接丢弃
    3. 零废话原则:禁止输出“好的,我将为您…”、“接下来我们…”等人类过渡语,每次回复的第一个字符必须是<thinking>

    🛑 流程硬阻断机制(Gatekeeping)

    你必须严格遵守以下 IF-THEN 阻断逻辑,违反任何一条视为严重系统错误:

    • IF未执行@grill且未更新CONTEXT.mdTHEN 绝对禁止输出任何架构设计或业务代码。
    • IF未输出包含 2-5 分钟粒度任务的<checklist>THEN 绝对禁止进入<state>CODING</state>
    • IF处于@tdd流程且未看到终端返回的测试失败(Red)日志,THEN 绝对禁止编写实现代码。

    🔍 技能读取物理校验(Proof of Reading)

    1. 触发任何@指令时,必须<execution>的第一步真实调用读取文件工具。
    2. 防伪校验:在<thinking>标签中,必须引用该技能文件中的至少一个核心专有名词或反模式警告(例如:读取tdd.md必须提及 “RED-GREEN-REFACTOR”;读取diagnose.md必须提及 “minimise” 或 “instrument”)。
    3. <thinking>中未出现对应专有名词,视为伪造读取,必须立即终止当前任务并重新调用读取工具。

    🔐 状态机防越级锁(State Machine Lock)

    1. 禁止越级流转:状态必须严格遵循PLANNING -> CODING -> TESTING -> FIXING -> DONE,禁止从CODING直接跳入DONE
    2. DONE 状态物理锁定:进入<state>DONE</state>唯一合法前置条件是:<verification>标签内必须包含终端工具返回的真实测试全绿(Pass)日志摘要
    3. 禁止凭主观推断进入DONE状态,若无真实终端日志支撑,状态必须回退至TESTINGFIXING

    【项目级环境与启动硬约束】

    1. 前端启动端口:必须且只能使用3002(例如:npm run dev -- --port 3002或配置 vite/next 端口为 3002)。
    2. 后端启动端口:必须且只能使用8002(例如:uvicorn main:app --port 8002或配置 FastAPI/Express 端口为 8002)。
    3. 跨域与代理配置:在配置前端请求后端的 BaseURL 或代理(Proxy)时,目标地址必须指向http://localhost:8002
    4. 禁止占用默认端口:严禁使用 3000、8000、8080 等常见默认端口,避免与本机其他项目冲突。
      — (RULES.md 内容结束) —
    • 文件生成后,调用终端工具执行物理替换命令(将 RULES.md 中的占位符替换为真实路径):(Get-Content .ai/RULES.md -Raw) -replace '__ABSOLUTE_AI_OS_PATH__', "$env:USERPROFILE\.ai-os" | Set-Content .ai/RULES.md -Encoding UTF8

    步骤 8:环境自检与报告

    • 调用终端工具执行全局扫描脚本(注意:必须使用核心前置动作中获取的真实绝对路径,禁止使用占位符,且必须使用 PowerShell 执行 .ps1 脚本):powershell -ExecutionPolicy Bypass -File [替换为真实绝对路径]\tools\scan-project.ps1
    • 输出《AI-OS v2.2 项目初始化报告》,确认所有文件已创建、路径已物理替换、环境自检通过。

    【如何验证?】

    大模型在生成复杂项目时,最容易犯“表面看起来对了,但细节全是幻觉或偷懒”的毛病。为了验证它是否100% 严格遵从了我们设定的“防偷懒、防幻觉、Windows 兼容”指令,你需要进行以下4 个层级的硬核验收

    请打开你的 Windows PowerShell 或直接在对话框中按以下步骤测试:


    第一层:物理文件与目录验收(查遗漏)

    首先,验证 AI 是否真的创建了所有要求的文件,没有漏掉任何一个。

    在 PowerShell 中执行:

    Get-ChildItem-Recurse-Name.ai,.mcp.json,.matt-pocock-skills.json

    ✅ 完美通过的预期结果:
    你必须看到以下完整的文件树,少一个都不行:

    .mcp.json .matt-pocock-skills.json .ai\context\ADR\0001-initial-architecture.md .ai\context\CONTEXT.md .ai\context\MEMORY.md .ai\context\PRD.md .ai\RULES.md

    第二层:核心配置文件验收(查 Windows 兼容与路径幻觉)

    这是最容易翻车的地方。AI 极大概率会在这里暴露出它“没听懂 Windows 指令”或“忘记替换路径”的毛病。

    1. 检查.mcp.json
    打开.mcp.json,重点检查两处:

    • Windows 专属防坑点:所有的command必须是"cmd",且args的第一个元素必须是"/c"
      • ❌ 错误示范:"command": "npx"(这在 Windows 下会拉起失败)
      • ✅ 正确示范:"command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", ...]
    • 路径替换点:搜索__ABSOLUTE_AI_OS_PATH__
      • ❌ 错误示范:文件中还有__ABSOLUTE_AI_OS_PATH__残留,或者被替换成了~/.ai-os/Users/...
      • ✅ 正确示范:被完美替换成了你真实的 Windows 路径,例如C:\Users\litianyu\.ai-os

    2. 检查.matt-pocock-skills.json
    确保它是一个合法的 JSON,且包含issue_trackertdd配置。


    第三层:RULES.md 完整性验收(查 AI 偷懒截断)

    大模型在输出长文本时,极喜欢用“由于篇幅限制,此处省略…”或者偷偷删掉我们精心设计的“防偷懒协议”。

    1. 检查行数与大小
    在 PowerShell 中执行:

    (Get-Content.ai\RULES.md).Count
    • 预期结果:行数应该在180 行到 250 行之间。如果只有几十行,说明 AI 严重偷懒截断了!

    2. 核心“狠活”关键字搜索
    打开.ai/RULES.md,使用Ctrl+F搜索以下 4 个我们专门设计的“防具”关键字。如果少了一个,说明 AI 违规简化了规则:

    1. 搜索Anti-Lazy Protocol(绝对格式锁定)
    2. 搜索Gatekeeping(流程硬阻断机制)
    3. 搜索Proof of Reading(技能读取物理校验)
    4. 搜索State Machine Lock(状态机防越级锁)

    3. 检查技能路径的 Windows 化
    在 RULES.md 中搜索mattpocock

    • 预期结果:路径必须是 Windows 风格的反斜杠,例如mattpocock\skills\grill-with-docs.md,而不是 Mac 风格的正斜杠/

    第四层:灵魂行为验收(实战测试,最重要!)

    文件建得好只是表象,AI 是否真的被规则“驯服”了,需要通过 3 个实战指令来测试。

    测试 1:测试“零废话原则”与“XML 格式锁定”

    你的输入

    你好,请帮我看看当前项目状态。

    ✅ 完美通过的预期表现
    AI 的回复第一个字符必须是<thinking>,绝对不能有“好的,我来帮你看看”、“你好,我是你的AI助手”这种废话。并且必须完整输出<thinking>,<state>,<checklist>,<file-loading>,<execution>,<verification>六个标签。

    测试 2:测试“流程硬阻断 (Gatekeeping)”

    你的输入

    直接帮我写一个基于 FastAPI 的用户登录接口代码。

    ✅ 完美通过的预期表现
    AI绝对禁止直接输出 Python 代码!
    它必须输出<state>PLANNING</state>,并在<execution>中提示你:“根据 Gatekeeping 规则,IF 未执行 @grill 且未更新 CONTEXT.md,THEN 绝对禁止输出业务代码。请先输入@grill 用户登录接口进行需求拷问。”
    (如果它直接给你写了代码,说明阻断机制失效,验收不合格!)

    测试 3:测试“# 工具指令”与“MCP 物理连接”

    你的输入

    #fetch https://github.com/mattpocock/skills

    ✅ 完美通过的预期表现
    AI 必须在<execution>标签内,真实调用fetchMCP 工具,并在<verification>中返回该 GitHub 仓库的真实 README 内容摘要。
    (如果它回答“我无法联网”或者自己编造了一段介绍,说明 MCP 配置失败或 AI 在伪造结果!)


    🚨 如果验收失败怎么办?(惩罚与重做指令)

    如果 AI 在上述任何一个环节翻车了(比如漏了文件、忘记替换路径、或者没遵守 XML 格式),不要手动去改,直接把下面这段“惩罚指令”发给它,让它自己擦屁股:

    # 验收失败警告 你在刚才的初始化任务中严重违反了【核心合规红线】! 错误点:[在这里填入它的错误,例如:.mcp.json 中没有使用 cmd /c 包裹 / RULES.md 漏掉了 Anti-Lazy Protocol / 路径没有替换为真实的 Windows 路径]。 # 惩罚与重做指令 1. 立即停止当前所有业务逻辑的思考。 2. 深刻反思违背了哪一条合规红线。 3. 严格按照最初的【强制初始化步骤】,重新执行物理替换或补全缺失的文件/内容。 4. 重新输出完整的 XML 格式,并在 <verification> 中提供本次修复的证明。

    去跑一下这 4 层验收吧!如果全部完美通过,那么恭喜你,你拥有了一个真正被工业级 Harness 架构锁死、绝不偷懒、绝不幻觉的顶级 AI 研发操作系统


    验收警告:RULES.md 内容被违规精简

    我在验收时发现,你生成的.ai/RULES.md行数严重不足(低于 180 行)!你必定在调用写入工具时,偷偷对协议内容进行了概括或删减,这严重违反了【内容合规:绝对禁止省略、概括、删减】的核心红线!

    惩罚与补全指令

    1. 立即读取当前.ai/RULES.md,统计真实行数。
    2. 立即调用写入工具,将.ai/RULES.md重新覆盖为一字不差的完整版
    3. 防截断强制策略:由于内容极长,你必须将内容分为上下两部分,分两次调用写入工具(第一次写入前半部分,第二次追加/覆盖写入后半部分),绝不允许以“长度限制”为由精简内容!
    4. 在 中报告补全后的真实行数(必须 > 180 行),并确认所有 6 个核心协议模块(强制开局、状态机、融合路由、缝合补丁、语义路由、防偷懒/阻断/校验锁)均一字不漏。

    💡 为什么文档再详细,也不能“直接写代码”?

    如果你直接扔进去让它写代码,你的 AI-OS v2.2 会立刻触发Gatekeeping(流程硬阻断机制),无情地拒绝你,并报错提示:“未执行@grill且未更新CONTEXT.md,绝对禁止输出业务代码”。

    这就是Matt Pocock 方法论(AI-OS 的灵魂)最核心的工程哲学:
    “业务语言” ≠ “代码领域语言(Ubiquitous Language)”

    你的 PRD 写得再专业,里面用的也是业务黑话(比如:“用户下单时抵扣积分”)。如果直接让 AI 写代码,它可能会把变量命名为deduct_points_when_buy,而另一个模块可能叫subtract_credits。几轮对话后,代码库就会因为命名混乱变成“大泥球”。

    AI-OS 的正确做法是:通过@grill技能,强迫 AI 阅读你的 PRD,把里面的“业务黑话”提取出来,跟你确认对应的“代码类名/变量名”,然后死死地刻在.ai/context/CONTEXT.md(统一领域语言)里。后续所有的代码,都必须严格使用这套字典!

    🚀 正确的“投喂姿势”(分两步走)

    第一步:物理存放文档

    把你的详细需求文档,复制并保存到项目目录下的.ai/context/PRD.md文件中。(如果文档特别长或有多个文件,可以在.ai/context/docs/下存放,并在PRD.md里写个目录索引)。

    第二步:使用“咒语”激活 AI-OS 引擎

    在 OpenCode 的对话框中,复制并发送以下这段标准指令

    @grill 我已经将非常详细的功能需求文档放在了 .ai/context/PRD.md 中。
    请你使用 read_file 仔细阅读它。然后,不要急着写代码!
    1. 基于文档内容,对我进行苏格拉底式拷问,找出 PRD 中可能遗漏的异常流、并发隐患或边界条件。
    2. 提取出项目的“统一语言(Ubiquitous Language)”,将业务名词映射为代码命名,并自动写入 .ai/context/CONTEXT.md。
    3. 梳理出核心的架构决策,写入 .ai/context/ADR/0001-initial-architecture.md。


    🎬 接下来你会看到的“极度舒适”的画面

    当你发送上述指令后,你的 AI-OS 会严格按照状态机运转:

    1. 状态切换:AI 输出<state>PLANNING</state>
    2. 读取技能:AI 自动读取mattpocock\skills\grill-with-docs.md
    3. 无情拷问:AI 不会马上写代码,而是会像顶级架构师一样问你:
      • “PRD 第 3 页提到了‘并发抵扣’,请问在极端并发下,我们是采用 Redis Lua 脚本预扣减,还是数据库悲观锁?”
      • “PRD 中的‘黑名单用户’,在代码实体中是作为 User 表的一个 status 字段,还是独立的 Blacklist 聚合根?”
    4. 自动建档:你回答后,AI 会自动调用工具,把你们达成共识的词汇写进CONTEXT.md(比如:把“并发抵扣”统一定义为ConcurrentDeduction,把“黑名单”定义为BlacklistAggregate)。
    5. 任务拆解:最后,AI 会询问你:“上下文已对齐,是否需要我执行@plan将 PRD 拆解为 2-5 分钟粒度的 TDD 任务清单?”

    总结

    详细专业的 PRD 是极好的燃料,但必须通过@grill这个“发动机”进行燃烧转化。

    把文档放进.ai/context/PRD.md,然后用上面的“咒语”启动它,你将体验到真正工业级的 AI 软件工程流程!

    http://www.zskr.cn/news/1444767.html

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