auto-coding-v3

name	auto-coding-v3
description	智能自主编码系统 v3.7.11 — 全子代理架构 + 分阶段技能注入。支持 8 步循环、Reviewer 否决权、复杂度自动分级、Risk Scorecard 量化检测。触发词: /auto-coding, auto-coding, 自动编码, 自主编码
license	MIT

Auto-Coding v3.7.11 - 智能自主编码系统

设计理念

为什么需要 Auto-Coding

把"写代码"这件事交给 AI，最大的问题不是 AI 不会写，而是AI 写了就忘了：

• 写完不测试，或者测试只走 happy path
• 改 A 模块时顺手重构了 B 模块，引入新 bug
• 做了需求没说的"额外功能"，过度设计
• 没有 review 自己代码的习惯，低级错误反复出现

Auto-Coding 的本质是用结构化流程替代人类的代码纪律。不是"让 AI 写得更好"，而是"让 AI 像有经验的工程师一样工作"：先设计后编码、测试驱动、自己审查自己、迭代修改、验证交付。每一个阶段都是独立子 Agent，换模型、换人格、换思维方式，模拟代码评审的对抗效果。

核心设计原则

1. 全子代理化 — 每个阶段独立 sessions_spawn，主会话只做监工：派活 → 检查文件 → 决定通过/打回
2. 分阶段技能注入 — 每个阶段只注入 ≤2 个技能文件（Prompt Engineering），不撑爆上下文
3. Pro→Flash 分层路由 — 推理/设计/审查用 Pro，编码/执行/验证用 Flash，成本节省 ~50%
4. 量化防御 — Risk Scorecard 五元组 + 冷却窗口，自动检测"跳过测试""引入不必要文件"等反模式
5. 自动推进不中断 — 只在需求不明确、多方案需选择、安全审批三种情况暂停

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8 步循环流程

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

步骤	阶段	注入技能	默认模型	核心职责
1	设计	grill-with-docs	Pro	需求对齐、反推缺失上下文、技术方案选型
2	分解	decomposition	Pro	任务原子化、依赖排序、Done 标准定义
3	编码	tdd	Flash	TDD 红-绿-重构循环、垂直切片
4	测试	testing	Flash	边界覆盖、回归检测、异常路径
5	反思	zoom-out + code-review	Pro	全局视角审查、🔴🟡💭 分级、否决权
6	优化	optimize	Pro	推理重构、性能优化、Karpathy 极简检查
7	验证	verification	Flash	交付验证清单、契约一致性自检
8	输出	—	—	交付物聚合、变更摘要

迭代规则

• 反思发现 🔴 阻塞项（安全漏洞、不符合需求、过度设计）→ 触发重写
• 重写后再次进入反思，最多 3 次迭代
• 第 3 次仍阻塞 → 标记失败，保留最后一次代码供人工介入

调试子流程

测试失败或 Reviewer 否决时，自动触发 6 阶段系统化调试：

反馈循环 → 复现 → 假设 → 插桩 → 修复 → 清理

每步都有独立技能文件约束（skills/diagnose.skill.md），防止"改改试试看"的随机调试。

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架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AutoCodingWorkflowEnhanced                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Complexity   │  Skill Injector  │  Model Auto    │  Task        │
│  Analyzer     │  (12 技能)       │  Router        │  Profiler    │
│  (ABC 分级)   │                  │  (Pro→Flash)   │  (窗口校准)   │
├───────────────┼──────────────────┼────────────────┼──────────────┤
│  Scorecard    │  Approval Rules  │  State Manager │  Reviewer     │
│  Engine       │  (YAML 配置)     │  (断点续传)     │  Worker       │
│  (五元组检测)  │                  │                │  (否决权)     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

1. 复杂度自动分级

根据需求内容自动判断任务复杂度，决定执行哪些阶段：

等级	特征	执行阶段	典型耗时
A (Micro)	单函数、Bug 修复、小于 50 行	编码→测试→验证	<2 分钟
B (Feature)	模块开发、单 API、涉及 3 个以下文件	设计→编码→测试→验证	2-5 分钟
C (System)	完整系统、多文件重构、架构调整	完整 7 阶段	5-15 分钟

自动升级机制: 连续 2 次 Reviewer 阻止通过 → 自动升一级（A→B, B→C），确保充分的设计和审查。

2. Model Auto Router — Pro→Flash 双层路由

┌─ Phase Routing Table ─┐    ┌─ Category Override ─┐    ┌─ Context Gate ─┐
│ design       → Pro     │    │ integration → Pro    │    │ >50k token     │
│ reflection   → Pro     │    │ text-critique → Pro  │    │ → force Pro    │
│ optimize     → Pro     │    │                       │    │ (1M 窗口优势)  │
│ coding       → Flash   │    │                       │    │                │
│ testing      → Flash   │    │                       │    │                │
│ verification → Flash   │    │                       │    │                │
└────────────────────────┘    └───────────────────────┘    └────────────────┘
         ↓                           ↓                          ↓
                 三层决策 → 最终 (model, thinking_level)

• Pro 做"大脑"：设计、分解、反思（审查）、优化（重构）
• Flash 做"手"：编码、测试、验证（执行写入）
• 例外覆盖：集成修改（非独立创建）→ 升回 Pro；大上下文 >50k token → Pro 的 1M 窗口优势
• 预估成本节省：~50%（vs 全 Pro）

3. Skill Injector — 分阶段技能注入

12 个独立技能文件，按阶段精确注入，每阶段 ≤2 个，避免上下文溢出：

Phase Skill Map:
  design         → grill-with-docs
  decomposition  → decomposition
  coding         → tdd
  testing        → testing
  reflection     → zoom-out + code-review  (≤2)
  optimize       → optimize
  verification   → verification
  diagnose       → diagnose
  architecture   → improve-architecture
  ───────────────────────────────────────
  global         → risk-scorecard + discipline-meta
                 (首次注入时自动附带)

降级策略: 技能文件缺失或解析失败 → 跳过该技能、记录警告、不阻塞流程。

4. Risk Scorecard 引擎 — 量化防御

五元组检测模型，每阶段执行后自动扫描：

维度	信号示例	默认阈值
完整性	testing_phase_executed == false	🔴 阻塞
一致性	modified_file_count > expected_file_count	🟡 警告
安全性	hardcoded_secret_detected	🔴 阻塞
简洁性	extra_features_added > 0	🟡 警告（Karpathy 铁律）
流程纪律	zoom_out_executed == false and modified_file_count > 3	🟡 警告

冷却窗口: 同一类失败 24h 内第 3 次触发 → 静默，防告警疲劳。

表达式引擎: AST 安全求值，支持 and/or/not + 比较运算符，零 eval() 调用。

5. Task Profiler — 动态窗口校准

记录每次子 Agent 实际耗时，按 category/model/phase 计算校准系数：

窗口 = 静态预估 × adjust_factor × model_factor × risk_buffer

• adjust_factor: 该 category 的历史实际/预估比值滑动平均
• model_factor: 模型基准耗时比（Flash ~0.3 vs Pro ~1.0）
• risk_buffer: phase 中断风险指数（设计低风险、反思中风险）

6. Reviewer 否决权

审查阶段由独立 Reviewer Worker 执行，拥有否决权：

• 🔴 阻塞项: 安全漏洞、不符合需求、过度设计 → 必须重写
• 🟡 警告项: 缺少测试、命名不规范、潜力冗余 → 建议修改
• 💭 观察项: 风格偏好、可优化点 → 记录不阻塞

7. 状态持久化 — 断点续传

.auto-coding/
├── state.json      # 当前阶段、已完成步骤、信号值快照
├── workflow.yaml   # 流程配置（模型覆盖、超时、迭代次数）
├── rules.yaml      # 审批策略（auto_approve / require_approval）
├── .profile.json   # Task Profiler 历史数据
└── logs/           # 每阶段独立日志
    ├── 01-design.log
    └── ...

session 中断后重新启动自动从 state.json 恢复，跳过已完成阶段。

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Karpathy 铁律

代码层面的行为约束，所有编码子 Agent 必须遵守：

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，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
5. TDD 纪律: 先写测试（红）→ 实现（绿）→ 重构，不跳过

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12 技能文件体系

技能文件	注入阶段	职责
grill-with-docs	设计	需求对齐、结构化追问、CONTEXT.md 维护
decomposition	分解	任务原子化、依赖分析、粒度检查
tdd	编码	TDD 红-绿-重构循环、垂直切片规则
testing	测试	测试策略、边界覆盖、回归检测
zoom-out	反思	全局视角、跨模块依赖分析
code-review	反思	🔴🟡💭 分级审查、否决权
optimize	优化	重构纪律、性能优化检查清单
verification	验证	交付验证清单、契约一致性自检
diagnose	调试子流程	6 阶段系统化调试
improve-architecture	架构检查	架构健康检查、深层耦合发现
risk-scorecard	全局	五元组检测、信号定义、阈值规则
discipline-meta	全局	元规则、量化上限、override 流程

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容错与降级

场景	策略
技能文件缺失	跳过该技能、记录警告、继续执行
模型不可用	同层降级（Pro→Pro 备选, Flash→Flash 备选）→ 跨层降级
子 Agent 超时	记录 failure + 重试 2 次
审查连续 2 次阻塞	自动升级复杂度 → 回到设计重新来
第 3 次迭代仍阻塞	标记失败、保留最后代码、报告给用户
session 中断	重启时从 state.json 恢复、跳过已完成阶段

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v3.7 vs v3.6

维度	v3.6	v3.7
架构	单进程串行、多角色 Prompt	全子代理架构、每阶段独立 Agent
模型路由	阶段硬编码	Pro→Flash 双层自动路由（成本节省 ~50%）
防御机制	三重防错自检	Risk Scorecard 五元组 + 冷却窗口
技能注入	内嵌 8 个 Agent Soul	12 独立技能文件、按阶段注入
超时控制	固定超时	Task Profiler 动态校准
断点续传	基础 state.json	完整恢复 + 日志追踪
Reviewer	审查无否决权	独立 Worker + 🔴阻塞 → 强制重写

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使用策略

本地（完整能力）

from workflow_enhanced import AutoCodingWorkflowEnhanced
wf = AutoCodingWorkflowEnhanced(
    requirements="实现用户登录功能",
    project_dir="./my-project"
)
await wf.run()

触发词

/auto-coding | auto-coding | 自动编码 | 自主编码

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v3.7.11 · 2026-05-24