| name | agent-workspace-governance |
| description | 引导一个工程目录优化到目标 Agent-first 结构(审计差异、输出迁移建议、可选创建缺失目录与占位文件)。当用户请求“优化目录结构/对齐目标结构/仓库结构治理”时使用。 |
Agent Workspace Governance
执行目标
将现有工程目录与目标结构进行对比,输出可执行的优化路径,并在用户明确允许时做非破坏式补齐。
目标结构融合 AgentCraft 的生命周期流程:Plan -> Code -> Review -> PR -> Ship -> QA -> Stage。
执行步骤
- 先执行结构审计(默认 dry-run,不改文件):
python skills/agent-workspace-governance/scripts/audit_repo_structure.py \
--root . \
--output docs/reports/repo-structure-audit.md
-
用 references/target-structure.md 对照审计结果,输出三段式迁移计划:
- 必需项(required)
- 推荐项(recommended)
- 工作流能力缺口(workflow readiness)
- 迁移建议(move suggestions)
-
仅在用户确认后执行非破坏式补齐:
python skills/agent-workspace-governance/scripts/audit_repo_structure.py \
--root . \
--apply \
--output docs/reports/repo-structure-audit-after-apply.md
- 若需要新增工作话题目录,再使用创建脚本(可选):
python skills/agent-workspace-governance/scripts/create_agent_workspace.py --name "<topic-name>"
- 对结构治理启用循环补强(推荐):
python skills/agent-workspace-governance/scripts/reinforcement_loop.py \
--root . \
--max-rounds 3 \
--apply \
--report docs/reports/reinforcement-loop-report.md \
--json
- 需要门禁时启用 strict(CI 推荐):
python skills/agent-workspace-governance/scripts/audit_repo_structure.py \
--root . \
--strict \
--fail-on-agents-too-long \
--min-legibility-score 80 \
--min-constraints-score 60 \
--min-feedback-score 60 \
--min-control-loop-score 90 \
--min-command-coverage-score 90 \
--json
- 需要统一 slash command 前缀时执行迁移(
trellis -> act,并写入来源标记):
python skills/agent-workspace-governance/scripts/rename_trellis_to_act_commands.py --root . --overwrite --remove-old --json
目标结构来源
- 规范文件:
skills/agent-workspace-governance/references/target-structure.md
- 核心指导:
skills/agent-workspace-governance/references/harness-core-guidance.md
- 引导流程:
skills/agent-workspace-governance/references/guided-rollout.md
- 审计脚本:
skills/agent-workspace-governance/scripts/audit_repo_structure.py
- 循环补强脚本:
skills/agent-workspace-governance/scripts/reinforcement_loop.py
- 前缀迁移脚本:
skills/agent-workspace-governance/scripts/rename_trellis_to_act_commands.py
- 工作目录脚本(可选):
skills/agent-workspace-governance/scripts/create_agent_workspace.py
约束
- 默认 dry-run,只读审计。
- 未经用户确认,不执行
--apply。
--apply 仅创建缺失目录和占位文件,不自动删除或覆盖现有文件。
- 不自动执行 git commit。
输出要求
- 明确列出缺失的 required 项
- 明确列出缺失的 recommended 项
- 明确列出缺失的 workflow 文件(
missing_workflow_files)
- 输出 harness readiness 四维度(legibility/constraints/feedback/control_loop)
- 输出 slash-command coverage(Claude/Cursor 双树覆盖)
- slash command 默认前缀为
act,并附带 Trellis 来源标记
- 输出
AGENTS.md 行数与是否超过建议上限
- 输出
guided_next_steps,给出按阶段可执行命令
- 给出可执行迁移步骤(先创建,再迁移,再验证)
- 对潜在移动操作给出
from -> to 建议,但默认不自动移动
核心指导内化
- 以
AGENTS.md 为目录索引,避免巨型说明文档。
- 以仓库文档作为系统真相源(versioned, discoverable, checkable)。
- 将架构边界与质量要求编码到可执行检查,不仅依赖人工评审。
- 通过循环补强维持长期收敛,持续压制熵增。
循环补强规则
- 每轮执行:
评估(audit) -> 补齐(apply) -> 复评(audit)。
- 收敛条件:总缺失项为 0,或连续一轮无下降(避免无效循环)。
- 每轮输出 before/after 差异,写入补强报告。
- 需要时可追加
--run-validate,在循环结束后执行技能全量回归。
近乎完美标准(Practical Perfection)
required/workflow 缺失为 0。
harness_readiness 四维均达到团队阈值。
- 核心 slash command 覆盖达到阈值(建议 >= 90)。
strict 模式通过。
- 连续两轮补强无新增缺口(系统进入稳态)。
AgentCraft 对齐点
- 文档分区:
docs/human/ 与 docs/agent/ 分离
- 生命周期文档:
docs/guides/dev-workflow-guide.md
- 规划与版本沉淀:
docs/planning/、docs/stage/
- Trellis 脚本入口:
.trellis/workflow.md 与 .trellis/scripts/*.sh
持续进化闭环
每次技能执行完成后,按以下闭环运行:
- 运行回归校验:
python skills/agent-workspace-governance/scripts/validate_skill.py
- 若发现偏差/失败,用结构化反馈记录:
python skills/agent-workspace-governance/scripts/record_feedback.py \
--source "user|agent|ci" \
--profile "all|generic|npm|npm-monorepo|unreal|unreal-cpp" \
--issue "<具体问题>" \
--action "<修复动作>" \
--status "open|fixed|wontfix"
-
每次修改脚本或模板后,再次执行 validate_skill.py,通过后再交付。
-
将结论追加到 skills/agent-workspace-governance/history/EVOLUTION.md。
示例
python skills/agent-workspace-governance/scripts/audit_repo_structure.py --root . --output docs/reports/repo-structure-audit.md
python skills/agent-workspace-governance/scripts/audit_repo_structure.py --root . --apply --output docs/reports/repo-structure-audit-after-apply.md
python skills/agent-workspace-governance/scripts/create_agent_workspace.py --name "repo-structure-migration"