Sentinel 是一套 Claude Code 插件。它在你的代码仓库里维护一套自动同步的项目文档（项目级、目录级、文件级），让 Claude 每次开新 session 时读到的都是最新代码与架构状态，而不是过时的文档或上次会话留下的上下文。它同时管理工具使用规则——明确约束 Claude 该用哪些工具、不该碰哪些工具。
目标：AI 在第 50 个 session 时，对项目的理解和第 1 个 session 一样准确。
点击图片观看演示视频
- 维护三层项目文档：项目级架构快照、目录级模块清单、文件级说明（输入/输出/职责）—— 每一层都会在代码变更后自动同步
- 管理工具路由：扫描项目可用的 skill 和 MCP 工具，生成路由声明，告诉 Claude 当前项目该用什么、不该用什么
- 保存跨 session（会话） 的经验教训：把开发过程中发现的约束和踩过的坑结构化记录下来，下个 session 自动加载，避免重复犯错
如果用 Claude Code 做过超过一周的项目，下面这些情况你大概率遇到过。它们的共同点不是"prompt 写得不够好"，而是项目信息没有跟着代码一起更新，AI 读到了过时的上下文。
1. 文档与代码脱节，AI 毫不知情
你三周前把数据库从 PostgreSQL 切到了 SQLite，但 ARCHITECTURE.md 没更新。Claude 开新 session，读到旧文档，照着 PostgreSQL 的方式写代码——而且写得头头是道，看起来完全没问题。直到你跑测试才发现不对。
2. 工具太多了，AI 选错了
项目里装了几十个 skill 和 MCP 工具，但没有明确约束哪些是当前项目在用的。Claude 选了一个功能相近但数据范围不对的工具，拿到了空结果，然后得出"数据不存在"的结论——推理过程没有任何错误，只是问错了工具。
3. 踩过的坑无法跨会话继承
上个 session 里你发现"批量插入不能用 ORM，要用原生 SQL"，Claude 当场改好了。下个 session，同样的场景，Claude 又生成了 ORM 批量插入——因为那个发现只活在上次的聊天记录里，没有被写进任何持久化的文档。
Sentinel 通过自动同步文档、约束工具路由、结构化保存经验，把这三类问题从"靠人记得去维护"变成"系统自动处理"。
适合：
- 使用 Claude Code 进行多 session 项目开发的开发者
- 项目规模已大到 AI 开始"忘记"之前的决策
- 希望项目文档能跟着代码自动更新，而不是靠人手动维护
不适合：
- 短期脚本或用完即弃的项目
- 不使用 Claude Code 的项目
- 需要多人实时协作的团队（当前设计主要面向独立开发者工作流）
git clone https://github.com/your-username/sentinel-coding.git my-project
cd my-project && git init
pip install -r requirements.txt在 Claude Code 中运行：
/start # 引导式面试 → 生成 PRD, ARCHITECTURE, CLAUDE.md, progress.yaml
/routing # 扫描可用工具 → 生成工具路由报告 (你审批)
/boundary # 根据审批结果 → 生成工具边界声明
| 文件 | 用途 | 管理者 |
|---|---|---|
PRD.md |
产品需求文档 | 人类（由 /start 生成，之后人类维护） |
ARCHITECTURE.md |
架构快照 | 人类（由 /start 生成，之后人类维护） |
CLAUDE.md（根目录） |
规则与约束 | 人类（compaction 提议，人类审批） |
progress.yaml |
Session 日志入口 | AI（由 /progress 追加） |
CLAUDE.md（各目录） |
目录清单 | AI（chain-trigger 自动同步） |
| YAML front matter | 文件级元数据 | AI（chain-trigger 自动同步） |
docs/tool-routing-report.md |
工具清单 | AI 生成，人类审批 |
.claude/rules/tool-boundary.md |
工具边界声明 | AI（由 /boundary 生成） |
三大支柱：
- 文档生命周期:
/start启动 → chain-trigger 自动同步 →/progress记录发现 → compaction 晋升至CLAUDE.md - 工具路由:
/routing清点工具 → 人类审批 →/boundary生成声明 → 每个 session 自动加载 - 三层审查: Tier 1 确定性预检 → Tier 2 跨 LLM 复核（Codex） → Tier 3 规则核对兜底（例如检查 header 中声明的导出或依赖是否能在源码中匹配到）
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/start |
通过引导式面试启动新项目，生成 PRD、ARCHITECTURE 和 CLAUDE.md |
/routing |
扫描全局 skill，对照项目上下文生成工具路由报告 |
/boundary |
根据审批后的路由报告生成工具边界声明 |
/sentinel-loop |
基于当前项目状态提议 Ralph Loop 迭代任务 |
/progress |
生成结构化 progress.yaml 条目，含类型化 Candidate |
/export |
合规检查 + 格式渲染，输出可提交的文档 |
/call-codex |
从 Claude Code 中调用 Codex CLI 获取第二意见 |
/submit-issue |
直接从 Claude Code 提交 Bug 报告或功能请求到 GitHub |
sentinel-coding/
├── .claude/skills/ # 8 个 slash 命令 (人类调用)
│ ├── start/ # 项目启动
│ ├── routing/ # 工具扫描
│ ├── boundary/ # 边界生成
│ ├── sentinel-loop/ # 迭代开发
│ ├── progress/ # Session 日志
│ ├── export/ # 文档导出
│ ├── call-codex/ # Codex 集成
│ └── submit-issue/ # Issue 提交
├── .sentinel/ # SDK 运行时 (隐藏目录)
│ ├── chain_trigger/ # 自动同步管线 (预检 → 交叉审查 → 自审)
│ ├── compaction/ # 知识晋升 (progress.yaml → CLAUDE.md)
│ ├── writeback/ # progress.yaml 读写
│ ├── export/ # AI 写作模式合规检查
│ ├── hooks/ # Git pre-commit hook (软警告, 永不阻断)
│ ├── templates/ # 7 个文档模板
│ └── scripts/ # 生产提取脚本
└── docs/
└── getting-started.md # 详细文档
- 模板: 编辑
.sentinel/templates/中的文件修改生成文档的结构 - 合规规则: 扩展
.sentinel/export/compliance.py添加新的 AI 写作模式检测 - 技能: 在
.claude/skills/{name}/SKILL.md创建新 skill - 钩子: 修改
.sentinel/hooks/lib/中的检查脚本 - 工具路由: 编辑
docs/tool-routing-report.md后重新运行/boundary
- 必须使用 Claude Code（不兼容其他 AI 编码工具）
- 需要 Python 3.11+（用于
StrEnum、类型联合语法等） - Hook 只是软警告 — 提醒但不阻断提交
/call-codex需要单独安装 Codex CLI/submit-issue需要安装并认证 GitHub CLI（gh auth login）/sentinel-loop需要安装 Ralph Loop 插件- 设计面向单开发者工作流，不含多人冲突解决机制
git clone https://github.com/your-username/sentinel-coding.git my-project
cd my-project && git init
pip install -r requirements.txt
# 在 Claude Code 中运行: /startpre-commit: 运行check_headers.sh和check_dir_docs.sh。在 stderr 输出警告。始终 exit 0。不阻断提交。不修改文件。
参见 CONTRIBUTING.md 了解如何贡献。
MIT License — 参见 LICENSE