Feature Fabric

Feature Fabric 是一个 VS Code 扩展，用来把代码库从“文件和页面的迷宫”，翻译成一张可以被产品、工程和 AI 一起理解的能力地图。

它不是再生成一份静态文档，而是帮你走完一条更接近真实工作的路径：先发现代码库已经支持什么能力，再让人审核 AI 的判断，最后沉淀成 confirmed workspace，并把值得继续推进的节点转成工作卡片。

当前版本聚焦于发现、审核和已确认工作区导航：

1. 在 VS Code 中启动一次 discovery run。
2. 让你的 IDE LLM 执行生成好的 bridge prompt。
3. 导入生成的 suggested-features.json 和 suggested-relations.json。
4. 审核建议特性和建议关系。
5. 将接受的建议提交为已确认的工作区模型。
6. 浏览已确认的能力地图，并在需要时创建可进入实现阶段的工作卡片。

这个项目有意采用 feature-first 的工作方式。它希望帮助你围绕能力、父子节点、基础节点和已确认关系进行思考，而不是直接进入逐页面或逐文件的工作方式。

你可以把它理解成一层“工作区语义层”：AI 负责提出候选能力，人负责把关，Feature Fabric 负责把这些判断变成可以继续使用、继续规划、继续演进的产品结构。

当前阶段

这是第一版可用于产品验证的 bridge-mode 版本。

当前 discovery 对语言有明确边界：

• 正式支持：TypeScript、JavaScript、TSX、JSX、JSON、Markdown
• 最佳努力支持：Python、Go、Rust、Java、C#、Ruby、PHP
• 暂不作为主要分析目标：二进制文件、生成文件、锁文件、构建产物、依赖目录

也就是说，它现在最适合用来分析现代 Web / TypeScript / JavaScript 项目。其他语言可以提供辅助证据，但不要把它当成完整的多语言静态分析器。

Feature Fabric 当前可以：

• 在 .featurefabric/runs/<run-id>/ 下生成 discovery run 目录。
• 在 .featurefabric/runs/<run-id>/bridge-execution.prompt.md 生成紧凑的执行 prompt。
• 根据指定 run 校验导入的建议文件。
• 识别 discovery 结果的缺失、部分完成、无效、可导入和已导入状态。
• 让用户在任何内容成为 confirmed 之前审核建议特性和关系。
• 在 review 后持久化已确认的工作区模型。
• 在主面板展示已确认的工作区模型。
• 在交互式关系图中展示一跳已确认关系。
• 从已确认的工作区节点创建工作卡片。
• 在 English 和中文之间切换 webview UI。
• 在浅色、深色和跟随 VS Code 之间切换主题。

已确认工作区模型和手动创建的工作卡片是分开的。已确认节点描述的是这个工作区目前看起来已经支持什么能力。工作卡片则是当你想围绕某个节点规划或实现变更时的下一步。

核心概念

Discovery Run

Discovery run 是 .featurefabric/runs/<run-id>/ 中的一个自包含目录。

它包含：

• evidence-bundle.json：Feature Fabric 从代码库中提取的证据
• runbook.md：详细的发现规则
• bridge-execution.prompt.md：用户交给 IDE LLM 执行的 prompt
• suggested-features.json：LLM 生成的特性建议
• suggested-relations.json：LLM 生成的关系建议

Suggested Results

建议结果不会被自动信任。它们会一直停留在 review 状态，直到用户接受、拒绝、合并、标记或忽略。

Confirmed Workspace

已确认工作区是面向产品的能力地图。它只包含已经审核并提交的节点和关系。

UI 中的节点语言：

• 能力分组：产品中的一个大区域
• 父节点：主要的用户可感知能力
• 子节点：父节点下更小的能力
• 基础节点：被其他节点依赖的共享基础设施或支撑能力

Working Card

工作卡片用于实现规划。它可以手动创建，也可以在某个已确认工作区节点准备进入更深的实现细节时，从该节点创建。

典型流程

1. 运行 FeatureFabric: Identify Workspace Features。

2. 打开 .featurefabric/runs/<run-id>/bridge-execution.prompt.md。

3. 让你的 IDE LLM 执行这个 prompt。

4. 确保 LLM 写入：

   .featurefabric/runs/<run-id>/suggested-features.json
   .featurefabric/runs/<run-id>/suggested-relations.json
   

5. 在 Feature Fabric 中运行 import 命令。

6. 点击 Start Review。

7. 接受、拒绝、合并或标记建议节点。

8. 在两个端点节点都被接受后审核关系。

9. Commit review。

10. 打开 dashboard，浏览已确认的工作区模型。

11. 当某个已确认节点应该进入实现规划时，使用 Create Card From This。

开发

安装依赖：

npm install

编译扩展：

npm run compile

运行测试：

npm test

在 VS Code 中打开该目录，并按 F5 启动 Extension Development Host。

常用命令：

• FeatureFabric: Open Dashboard
• FeatureFabric: Identify Workspace Features
• FeatureFabric: Import Discovery Results
• FeatureFabric: Open Review

工作区数据

Feature Fabric 会将工作区元数据写入 .featurefabric/。

重要位置：

.featurefabric/
  runs/
    <run-id>/
      evidence-bundle.json
      runbook.md
      bridge-execution.prompt.md
      suggested-features.json
      suggested-relations.json
  capability-tree.json
  confirmed-relations.json
  features/
    <feature-id>/
      current.json
      revisions/
        <revision-id>.json

下一步

产品的下一阶段，是让 review 后的已确认工作区节点更有用。

可能的下一步包括：

• 改进从已确认节点生成工作卡片的能力。
• 将已确认关系转化为更丰富的实现规划上下文。
• 让用户追踪某个已确认节点是否已经生成过工作卡片。
• 增强图谱交互，例如 hover 高亮、关系过滤和聚焦依赖路径。
• 让 review 和 dashboard 文案完全本地化，而不是只覆盖最主要的产品路径。

Feature Fabric 当前最强的是 feature discovery 和确认流程。下一阶段会把已确认的工作区知识进一步转化为日常实现规划。