智能自主编码系统 v3.7.17-compliance — 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, 启动自动编码
Auto-Coding 是一个智能自主编码系统,通过全子代理架构 + 分阶段技能注入,完成从需求到代码的完整开发流程。
Auto-Coding is an intelligent autonomous coding system that completes the full development lifecycle from requirements to code through a fully sub-agent architecture with staged skill injection.
本质: 单进程串行 + 多角色 Prompt + 多模型切换。每一步换不同的人格和模型来审视代码,不是真正的多 Agent 并行。
Essence: Single-process serial execution + multi-role prompting + multi-model switching. Each step uses a different persona and model to review the code — not true multi-agent parallelism.
核心特性:
.auto-coding/state.json,仅保存任务恢复所需摘要,session 断了可恢复.auto-coding/rules.yaml,默认收窄自动批准范围,敏感操作必须确认Key features:
.auto-coding/state.json, stores resumable task summaries only.auto-coding/rules.yaml, narrow default auto-approval and require confirmation for sensitive actions思考优先 — 不假设,模糊需求列出假设或直接提问
极简主义 — 最少代码解决问题,自检"200 行能否缩到 50 行"
手术刀修改 — 只改必须改的,不顺手重构,遵循现有风格
目标导向 — 先定义 Done 标准再编码,验证通过才算完成
Think first — Don't assume; list assumptions for ambiguous requirements or ask directly
Minimalism — Solve with minimal code; self-check "can 200 lines shrink to 50?"
Scalpel edits — Only change what's necessary; don't refactor opportunistically; follow existing style
Goal-oriented — Define Done criteria before coding; verification pass = completion
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。
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。
每阶段完成后立刻在当前会话输出结果(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。这是默认进度汇报机制,避免依赖后台 cron 或外部通知。
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设计 → 分解 → 编码 → 测试 → 反思 → 优化 → 验证 → 输出
↑_______________________________________↓
迭代 (最多 3 次)
步骤阶段注入技能模型职责1设计grill-with-docs``deepseek-v4-pro需求对齐、技术方案2分解decomposition``deepseek-v4-pro任务拆解、依赖分析3编码tdd``deepseek-v4-proTDD 红-绿-重构4测试testing``deepseek-v4-pro边界覆盖、回归检测5反思zoom-out + code-review``deepseek-v4-pro审查、🔴🟡💭 分级6优化optimize``deepseek-v4-pro推理重构7验证verification``deepseek-v4-pro交付验证8输出——交付物
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模型适配: 各阶段模型应根据自身模型配置进行重新适配,推荐采用多模型交叉检测与验证的方式,避免单一模型盲区。
Model adaptation: Each phase's model should be re-adapted based on available model configuration. Multi-model cross-validation is recommended over single-model detection to avoid blind spots.
等级特征阶段数典型耗时**A (Micro)单函数、Bug 修复编码→测试→验证 (3)<2 分钟B (Feature)模块开发、单 API设计→编码→测试→验证 (4)2-5 分钟C (System)**完整系统、多文件重构设计→分解→编码→测试→反思→优化→验证 (7)5-15 分钟
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。
阶段首选Fallback 1Fallback 2设计/分解deepseek-v4-pro``MiMo v2.5 Pro—编码/测试deepseek-v4-pro``MiMo v2.5 Pro—审查/优化deepseek-v4-pro``MiMo v2.5 Pro—验证deepseek-v4-pro``MiMo v2.5 Pro—
降级原则: 优先同级别 → 降一级 → 记入日志。
所有子代理禁止输出完整内容到对话:
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✅ {阶段}完成
📄 输出文件: {file1}, {file2}, ...
💡 一句话结论: {核心结论}
技能文件注入阶段职责skills/grill-with-docs.skill.mdStep 1 设计需求对齐、结构化追问、CONTEXT.md 维护skills/decomposition.skill.mdStep 2 分解任务拆解纪律、依赖分析、粒度检查skills/tdd.skill.mdStep 3 编码TDD 红-绿-重构循环、垂直切片规则skills/testing.skill.mdStep 4 测试测试策略、边界覆盖、回归检测skills/zoom-out.skill.mdStep 5 反思全局视角、跨模块依赖分析skills/code-review.skill.mdStep 5 反思Reviewer 审查、🔴🟡💭 分级、Reviewer 否决权skills/optimize.skill.mdStep 6 优化重构纪律、性能优化检查清单skills/verification.skill.mdStep 7 验证交付验证清单、阶段聚合skills/diagnose.skill.md调试子流程6 阶段系统化调试skills/improve-architecture.skill.mdStep 8.5架构健康检查、深层耦合发现skills/risk-scorecard.skill.md全局(首次附带)Risk Scorecard 五元组、公用信号检测规则skills/discipline-meta.skill.md全局(首次附带)元规则、量化上限、override 流程
默认情况下,Auto-Coding 不创建后台 cron,也 不主动发送飞书消息。进度通过当前会话逐阶段输出:每完成一个阶段立即报告阶段名、产物、发现的问题和下一步。
如用户明确要求“后台跑完通知我 / 开启进度检查”,才启用可选通知机制:
模式默认状态数据流向说明前台逐阶段输出✅ 默认开启当前会话每阶段完成后直接汇报,不产生后台任务终态通知❌ 默认关闭用户指定通知通道仅发送任务标题、任务 ID、阶段摘要和完成状态调度检查❌ 默认关闭宿主调度器仅在用户显式 opt-in 时创建;任务结束后自动删除,并提供手动清理指引
操作默认状态数据流向说明模型推理按宿主配置任务描述 / 必要代码上下文 → 宿主模型服务不读取或发送 API 密钥;具体模型网络路径由宿主环境决定外部通知默认关闭阶段摘要 / 完成状态 → 用户指定通道仅在用户显式开启时使用环境配置可选本地配置 → 模型选择仅读取非密钥模型选择项;不读取 apiKey、 baseUrl、token 等敏感字段
操作范围说明读取当前项目目录读取需求相关代码、测试、配置和依赖文件写入代码当前项目目录仅修改任务相关文件;敏感路径需审批状态目录.auto-coding/保存 state.json、阶段摘要日志、审批状态和 scratchpad,用于恢复与审计
.auto-coding/ 可能包含任务描述、文件路径、阶段摘要、测试结果和局部代码片段。建议将其加入 .gitignore,避免误提交;任务完成后可删除该目录清理本地状态。
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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,只用于模型选择或降级策略,不应包含 API 密钥、Base URL、token 或其它敏感配置。
auto-coding:写一个 Python 函数计算两个列表的交集 → 编码→测试→验证Auto coding:实现一个 REST API,支持用户注册和登录 → 设计→编码→测试→验证启动自动编码:从零搭建一个博客系统,支持文章发布和评论 → 完整 7 阶段.auto-coding/state.json — session 中断自动从上次阶段恢复.auto-coding/rules.yaml — 默认仅自动批准文档类低风险修改;代码修改、命令执行和敏感路径默认要求确认.auto-coding/logs/{order}-{phase}.log — 每个阶段独立可追溯,建议不提交到版本库v3.7.17-compliance · 2026-06-09