这不是一个“多写几条 Prompt”的仓库，而是一套让 AI Agent 按阶段工作、按工件交付、按证据排障的开发运行协议。
它主要解决这些问题：
- 改一个 bug 就全仓扫描
- token 和上下文持续膨胀
- 任务做到一半开始偏航
- UI 风格越写越漂
- 排障没有根因解释，只能靠猜
- 真实用户路径没人验
- 代码已经变了，README 还停在过去时
核心目标只有一句话：
不要让 Agent 每次都重新认识你的项目，也不要让文档永远落后于代码。
如果你经常遇到这些场景：
- 新会话一开就要重新解释整个项目
- 改一个 bug 要扫十几二十个文件
- AI 明明写了代码，但 README、示例和测试还停在旧版本
这个仓库就是拿来解决这些问题的。
如果你第一次接触这个仓库，建议直接从这里开始：
- 想完整跑一遍： 端到端教程
- 想按命令查： CLI 参考
- 想按场景选流程： 完整使用手册里的场景路线
- 想先看一个真实样例工作区： meeting-assistant 场景
需求访谈 | discovery interview产品评审 | product review设计令牌体系 | design token system工程评审 | engineering review根因调查 | investigate真实验收 | live QA文档同步 | documentation sync
repo-map | 仓库地图requirement-brief | 需求简报product-review | 产品评审engineering-review | 工程评审design-token-pack | 设计令牌包task-packet | 任务包debug-pack | 排障包decision-trace | 决策轨迹eval-case | 回归用例doc-sync | 文档同步包domain-map | 领域地图tool-contract | 工具契约execution-plan | 执行计划observability-correlation | 可观测性关联cost-privacy-budget | 成本权限预算
功能开发默认走：
- 需求访谈
- 需求简报
- 产品评审
- 设计令牌包（UI 任务时）
- 仓库地图
- 工程评审
- 任务包
- 实现
- 真实验收
- 文档同步
缺陷修复默认走：
- 仓库地图
- 排障包
- 可观测性关联
- 根因调查
- 定点修复
- 真实验收
- 回归用例
- 文档同步
更详细的流程、场景、建议和示范，见：
python -m aidrp --help当前支持：
init-workspacerepo-maprequirement-briefproduct-reviewengineering-reviewdomain-maptool-contractexecution-plantask-packetdebug-packeval-casedesign-token-packobservability-correlationcost-privacy-budgetdoc-synctrace-starttrace-event
按阶段组织的命令说明见：
python -m pip install -e .python -m aidrp init-workspace --project-root . --write-agents-template
python -m aidrp repo-map --project-root . --output-dir .aidrp
python -m aidrp requirement-brief \
--title "First idea 第一个想法" \
--product-idea "Use AI to narrow fuzzy work into executable tasks." \
--target-user "Builders who think before they can fully specify." \
--pain-point "Ideas are vague and easy to overbuild too early." \
--desired-outcome "Turn a fuzzy idea into a scoped brief."如果你是从模糊想法开始，不要跳过：
如果你想直接拿一个样例仓库练手：
它不是：
- 单纯 Prompt 模板库
- 某一个模型专用的 workflow
- 只管写代码、不管验证与文档的半流程系统
它更像：
- 需求澄清层
- 阶段路由层
- Agent 的上下文压缩层
- 运行时边界定义层
- 根因调查与真实验收层
- 回归与文档同步守门层
MIT