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Cox 编程 - 为您的 AI 编程体验保驾护航。帮助开发团队掌握项目进展、识别开发风险、了解系统健康状态。提供项目进度跟踪、迭代管理（MVP驱动）、任务状态管理、开发假设记录、应用模块监控、测试埋点和异常分析等功能。支持静态网页和交互网页两种方案，适合不同环境和团队规模。网页按迭代分组展示，清晰呈现每个迭代的进度和任务。
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SOC 職業分類に基づく
| name | cox |
| version | v1.0.0 |
| description | Cox 编程 - 为您的 AI 编程体验保驾护航。帮助开发团队掌握项目进展、识别开发风险、了解系统健康状态。提供项目进度跟踪、迭代管理（MVP驱动）、任务状态管理、开发假设记录、应用模块监控、测试埋点和异常分析等功能。支持静态网页和交互网页两种方案，适合不同环境和团队规模。网页按迭代分组展示，清晰呈现每个迭代的进度和任务。 |
| dependency | {"python":["flask>=2.0.0"],"system":[]} |
COX 会在以下任一情况触发：
当用户提出软件开发需求时，COX 应主动启用项目管理和迭代管理流程：
示例对话：
用户：HI COX, 做个计算器
COX：好的，我来帮你规划计算器项目的开发。让我先创建项目可观测数据...
[调用脚本生成数据，规划迭代和任务]
COX：项目已规划完成，包含以下模块：
- UI界面模块
- 计算逻辑模块
- 历史记录模块
现在我来拆解迭代任务，然后请开发技能实现具体功能。
在开始使用前，请根据团队需求选择部署方案。详细配置说明见 references/deployment_details.md。
pip install flask）scripts/run_web_observability.py --mode web，访问 http://localhost:5000scripts/run_web_observability.py --mode static，生成 observability.html 文件在执行任何操作前，智能体应先检测是否需要中途接管项目：
检测条件：
project_data.json 文件不存在执行流程：
检测项目内容
ls 或 Glob 检查当前目录是否有文件project_data.json，触发中途接入流程提示用户
检测到您已有项目内容，但尚未接入 COX 可观测系统。
COX 可以帮您接管项目管理，继续规划迭代和任务。
询问用户（三选一）
处理用户输入
Grep、Read 分析代码/文档结构生成第一个迭代
ITER-001 - "接入 COX - 项目现状梳理"completed 任务todo 或 in_progress 任务进入后续流程
示例对话：
智能体：检测到您已有项目内容，但尚未接入 COX 可观测系统。
您希望如何让我了解当前项目进度？
a) 提供项目进度文档（README、计划表等）
b) 直接告诉我已完成和待完成的功能
c) 分析现有文件自动推断
用户：选 b，我已经完成了用户登录和文章列表功能，但是评论功能有问题
智能体：明白了。我来为您生成项目数据：
- 已完成：用户登录、文章列表
- 待解决：评论功能问题
正在生成项目可观测数据...
推荐方式：使用脚本生成数据
为了确保数据格式 100% 符合规范，建议使用数据生成脚本：
# 方式1：生成最小数据集（快速体验）
python scripts/generate_observability_data.py \
--mode minimal \
--project-name "我的项目" \
--app-name "我的应用"
# 方式2：生成自定义模块（推荐）
# 智能体应根据实际需求拆解任务，而不是使用示例任务
python scripts/generate_observability_data.py \
--mode complete \
--project-name "计算器项目" \
--app-name "计算器应用" \
--iterations 2 \
--modules '[{"id":"MOD-001","name":"UI界面模块"},{"id":"MOD-002","name":"计算逻辑模块"}]'
# 方式2.5：使用自定义迭代名称（推荐）
# 为每个迭代指定有意义的名称，而不是默认的"第N次迭代"
python scripts/generate_observability_data.py --mode complete --project-name "计算器项目" --app-name "计算器应用" --iterations 4 --modules '[{"id":"MOD-001","name":"UI界面模块"},{"id":"MOD-002","name":"计算逻辑模块"}]' --iteration-names '["核心基础与平台配置","计划管理与假设管理","内容生成工作流","智能辅助与优化"]'
# 方式3：生成完整示例（包含测试套件框架，但任务、埋点、异常留空）
python scripts/generate_observability_data.py \
--mode complete \
--project-name "计算器项目" \
--app-name "计算器应用" \
--iterations 2 \
--modules '[{"id":"MOD-001","name":"UI界面模块"},{"id":"MOD-002","name":"计算逻辑模块"}]'
脚本会在当前目录生成三个 JSON 文件：
project_data.json：项目迭代和任务数据app_status.json：应用模块状态数据test_metrics.json：测试埋点和异常数据核心原则：
关于任务的说明：
task_id: 任务ID（如 TASK-001）task_name: 任务名称（具体描述，如"设计计算器UI界面"）status: 任务状态（todo/in_progress/completed/delayed）assignee: 负责人（可选，如需要团队协作时填写）priority: 优先级（low/medium/high/critical）tags: 标签（可选，用于分类）关于埋点和异常的说明：
[]tracing_points: 测试埋点（模块、位置、状态、指标类型）anomalies: 异常记录（类型、描述、严重程度、状态、发生次数、时间）自定义模块说明：
--modules 参数可以定义项目实际需要的模块⚠️ 关键规则：模块定义规则
后续使用：
交互网页方案（推荐）：
# 启动 Web 服务器（需要先安装 Flask：pip install flask）
python scripts/run_web_observability.py \
--mode web \
--project project_data.json \
--app app_status.json \
--test test_metrics.json \
--host 127.0.0.1 \
--port 5000
# 访问 http://127.0.0.1:5000 查看界面，数据每 30 秒自动刷新
静态网页方案：
# 生成静态 HTML 文件（无需 Flask）
# 数据会被内联到 HTML 中，无需额外的 JSON 文件
python scripts/run_web_observability.py \
--mode static \
--project project_data.json \
--app app_status.json \
--test test_metrics.json \
--output observability.html
# 直接用浏览器打开 observability.html 查看界面
# 数据已内联，无需其他文件
说明：
部署完成后，调用 skill-manager 技能存储部署信息，便于后续管理和技能协作。
详细调用方式见 references/deployment_details.md。
在开发过程中，定期更新数据文件，然后重新生成静态 HTML（静态模式）或刷新页面（Web 模式）。智能体可以协助您分析现有数据，识别需要更新的内容。
智能体应主动提醒用户： 执行完 COX 技能后，智能体应主动提醒用户查看项目页面，并告知当前状态和后续行动建议。
标准引导流程：
告知用户数据已生成
提供查看方式
总结当前迭代计划
识别下一步行动
协调其他技能
用户确认
示例对话：
智能体：COX 已为您生成项目数据。
您可以通过以下方式查看项目页面：
- Web 模式：访问 http://127.0.0.1:5000
- 静态模式：用浏览器打开 observability.html
当前迭代：迭代1 - 基础功能开发
- 已完成：2 个任务
- 进行中：1 个任务
- 待办：3 个任务
COX 建议的下一步行动：
1. 完成任务"用户登录接口"（优先级：high）
2. 开始任务"数据持久化模块"（优先级：medium）
您希望现在开始处理哪个任务？或者您有其他想法？
scripts/collect_data.py update-module 命令在代码分析和用户确认后更新模块成熟度详细工作流程见：Agent 工作流程指南
关键工作流程：
重要：用户反馈处理
scripts/generate_observability_data.py 生成符合规范的可观测数据（避免大模型幻觉）scripts/collect_data.py
python scripts/collect_data.py update-module --app app_status.json --module "ModuleName" --status optimized --rate 1.0 --notes "..."scripts/run_web_observability.py --mode static 生成静态 HTML 文件（数据内联，无需 Flask）scripts/run_web_observability.py --mode web 启动 Flask Web 服务器scripts/store_to_skill_manager.py 存储部署信息和问题追踪信息当用户提出需要开发新功能、构建新项目或进行复杂需求实现时，智能体应主动启用迭代管理流程。
智能体在拆分迭代时，应遵循 MVP（最小可行产品） 原则：
第一迭代：核心功能
第二迭代：增强功能
后续迭代：完善与优化
两阶段规划：
阶段1 - 项目启动时：
--iterations 3tasks 数组为空modules 列表，但不包含详细任务阶段2 - 逐个迭代详细规划：
tasks 数组关键点：
详细迭代规划方法、风险评估和实施决策指南见 references/iteration_management.md。
步骤1：需求分析与迭代拆分
步骤2：调用数据生成脚本 智能体根据项目需求自动推断模块列表并调用数据生成脚本。
步骤3：智能体拆解任务并填充数据
tasks 数组步骤3.5：检查用户反馈（关键） 在最终确定迭代任务之前，智能体必须：
扫描用户反馈
评估反馈优先级
为反馈创建任务
在迭代中优先级排序
详细脚本调用参数、任务字段说明和示例见 references/iteration_management.md。
步骤4：与用户确认迭代计划
步骤5：与开发技能协作并更新数据
详细协作示例和对话流程见 references/iteration_management.md。
模块成熟度数据通过以下两种方式更新：
方式1：AI 主动询问（主要方式）
app_status.json方式2：交互网页支持（辅助方式）
详细更新流程、示例对话和网页显示说明见 references/iteration_management.md。
同一个概念，不同视角：
| 维度 | 迭代中的模块 (project_data.json) | 模块成熟度 (app_status.json) |
|---|---|---|
| 文件 | project_data.json | app_status.json |
| 视角 | 规划：这个迭代要做什么 | 状态：现在做到什么程度 |
| 字段 | expected_completion | status, completion_rate |
| 更新时机 | 迭代规划时 | 开发过程中持续更新 |
关键点：
module_id 关联两个文件中的同一模块project_data.json 反映实际进展每个任务除了 priority（重要等级）外，还有 risk_level（风险等级）。Agent 在规划任务时自动评估风险等级，在实施时根据两个维度判断执行策略。
Agent 根据以下维度自动判断任务风险：
| 判断维度 | high（大风险） | low（小风险） |
|---|---|---|
| 修改范围 | 核心模块、多文件修改 | 单文件、局部修改 |
| 影响范围 | 影响多个功能 | 影响单一功能 |
| 修改类型 | 数据结构变更、架构调整 | UI调整、文本修改 |
| 可回滚性 | 难以回滚 | 容易回滚 |
示例：
high：修改用户认证流程、重构数据模型、更改 API 接口low：调整按钮样式、修改错误提示文案、添加日志输出排序规则：
priority 排序：critical > high > medium > lowrisk_level 分组实施策略：
| 组合 | 策略 | 说明 |
|---|---|---|
| Critical + Low | 批量处理 | 可以多个任务一起做，批量验证 |
| Critical + High | 单独处理 + 立即验证 | 一个一个做，每个做完立即验证 |
| High + Low | 批量处理 | 可以多个任务一起做，批量验证 |
| High + High | 单独处理 + 立即验证 | 一个一个做，每个做完立即验证 |
| Medium/Low + Low | 批量处理 | 可以多个任务一起做 |
| Medium/Low + High | 单独处理 | 建议单独处理，根据情况决定是否立即验证 |
核心原则：
详细用户提醒格式、示例工作流和最佳实践见 references/iteration_management.md。
当用户在交互式网页上标记模块为 has_issue 时，Agent 应记录问题，在下次规划迭代时按优先级处理。
| 优先级 | 类型 | 示例 |
|---|---|---|
| Critical | 安全问题 | 数据泄露、认证绕过 |
| High | 功能BUG | 核心功能无法使用、崩溃 |
| High | 性能问题 | 响应缓慢、超时 |
| Medium | UI/UX优化 | "不够美观"、不好用 |
| Medium | 小BUG | 错别字、小样式问题 |
| Low | 功能建议 | "如果能加...就好了" |
用户标记 has_issue
↓
COX 记录问题（不立即修复）
↓
继续当前工作
↓
用户说"继续"或"规划下一迭代"
↓
COX 对所有问题和任务进行优先级排序
↓
基于优先级规划迭代
↓
执行并询问用户确认
↓
更新模块状态
详细工作流程和对话示例见：Agent 工作流程指南 - 用户反馈处理
当以下情况发生时，智能体应主动触发问题追踪与响应：
详细响应流程和使用示例见 references/issue_tracking_details.md。
project_data.json：添加TODO任务和假设test_metrics.json：添加埋点建议generate_observability_data.py 脚本生成初始数据文件，确保格式 100% 正确# 检查模块一致性
python scripts/check_module_consistency.py
# 验证 JSON 格式
python -m json.tool project_data.json > /dev/null
python -m json.tool app_status.json > /dev/null
python -m json.tool test_metrics.json > /dev/null
Cox Programming - Safeguarding your AI programming experience. Helps development teams grasp project progress, identify development risks, and understand system health status. Provides project progress tracking, iteration management (MVP-driven), task status management, development assumption recording, application module monitoring, test tracing points, and anomaly analysis functions. Supports both static web and interactive web solutions, suitable for different environments and team sizes. Web pages are grouped by iteration, clearly presenting the progress and tasks of each iteration.
Code debugging assistant, helps you see how code runs. When you say "I want to see why this function is so slow", "code errors during execution, don't know where the problem is", "business logic too complex, can't clarify execution order", I'll help trace code execution paths, find slow points, locate error causes. When discovering skill optimization points, will ask whether to invoke skill-evolution-driver for optimization
Helps teams continuously improve skills, automatically discovers skill optimization opportunities (such as missing necessary information, format issues, need version updates, etc.), executes safe update processes (backup, modify, test, restore), ensures skill quality continuously improves with project progress
Provides unified configuration and log storage service for other skills, supporting data sharing and collaboration between skills
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