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O U R O B O R O S
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别再堆提示词，先把规约写清楚。
面向 AI 编码工作流的 Agent OS —— 可重放、规约优先
快速开始 ·
为什么 ·
效果 ·
运作原理 ·
命令 ·
理念
**把一个模糊的想法，跨 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes 变成一份经过验证、可运行的代码库。**
Ouroboros 是面向 AI 编码的 Agent OS：一层本地优先的运行时，把非确定性的 agent 工作转换成一份可重放、可观测、受策略约束的执行契约。它用一套结构化的、规约优先的工作流取代东拼西凑的 prompt：访谈、定型、执行、评估、演化。
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## 为什么选 Ouroboros？
绝大多数 AI 编码失败在**输入**，不在输出。瓶颈不是 AI 能力不够，而是人没把事情想清楚。
| 问题 | 实际发生的情况 | Ouroboros 的解法 |
| :-------------- | :---------------------- | :-------------------------------------- |
| 提示词太模糊 | AI 靠猜，你不停返工 | 苏格拉底式访谈把隐藏的假设挖出来 |
| 没有规约 | 写到一半架构开始飘 | 不可变的 seed 规约在写代码前先锁住意图 |
| 全靠手工 QA | "看起来还行"不算验证 | 三阶段自动评估关卡 |
---
## 快速开始
**安装** —— 一条命令，环境自动识别：
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.sh | bash
```
**开始** —— 打开你的 AI 编码 agent，直接上：
```
> ooo interview "I want to build a task management CLI"
```
> 支持 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes。安装脚本会自动检测 Claude Code、Codex CLI 和 Hermes CLI 并注册 MCP server。OpenCode 用户在安装后运行 `ouroboros setup --runtime opencode` 即可。
其他安装方式
**仅安装 Claude Code 插件**（不装系统包）：
```bash
claude plugin marketplace add Q00/ouroboros && claude plugin install ouroboros@ouroboros
```
然后在 Claude Code 会话里跑一次 `ooo setup`。
**pip / uv / pipx**：
```bash
pip install ouroboros-ai # 基础
pip install ouroboros-ai[claude] # + Claude Code 依赖
pip install ouroboros-ai[litellm] # + LiteLLM 多 provider
pip install ouroboros-ai[mcp] # + MCP server / client 支持
pip install ouroboros-ai[tui] # + Textual 终端 UI
pip install ouroboros-ai[all] # 全部 (claude + litellm + mcp + tui + dashboard)
ouroboros setup # 配置运行时
```
历史兼容：在 extras 迁移期间，`ouroboros-ai[dashboard]` 仍然作为兼容别名保留。
各运行时指南：[Claude Code](./docs/runtime-guides/claude-code.md) · [Codex CLI](./docs/runtime-guides/codex.md) · [Hermes](./docs/runtime-guides/hermes.md) · [OpenCode](./docs/runtime-guides/opencode.md)
卸载
```bash
ouroboros uninstall
```
清掉所有配置、MCP 注册和数据。详情见 [UNINSTALL.md](./UNINSTALL.md)。
> **需要 Python >= 3.12**。完整依赖见 [pyproject.toml](./pyproject.toml)。
---
## 你能得到什么
跑完一轮 Ouroboros 循环之后，一个模糊的想法会变成一份经过验证的代码库：
| 阶段 | 之前 | 之后 |
| :------------ | :-------------------- | :-------------------------------------------------------------------- |
| **Interview** | *"帮我做个 task CLI"* | 12 条隐藏假设被挖出来，模糊度打分到 0.19 |
| **Seed** | 没规约 | 不可变规约：明确写出验收标准、本体、约束 |
| **Evaluate** | 人肉 review | 三阶段关卡：Mechanical（免费）→ Semantic → Multi-Model Consensus |
刚才发生了什么？
```
interview -> 苏格拉底式提问揭示了 12 条隐藏假设
seed -> 把回答凝结成不可变规约（Ambiguity: 0.15）
run -> 按 Double Diamond 分解执行
evaluate -> 三阶段验证：Mechanical -> Semantic -> Consensus
```
> 在你的 AI 编码 agent 会话里用 `ooo `，或者在终端里直接用 `ouroboros init start`、`ouroboros run seed.yaml` 等命令。
衔尾蛇完成了一次循环。每一圈，它都比上一圈知道得更多。
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## 与现有方案对比
AI 编码工具本身很强 —— 但当输入不清晰时，它们解的是**错的问题**。
| | 普通 AI 编码 | Ouroboros |
| :------------- | :------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------ |
| **模糊提示词** | AI 自己猜意图，基于假设往下做 | 苏格拉底式访谈在写代码*之前*强制澄清 |
| **规约校验** | 没有规约 —— 写到一半架构开始飘 | 不可变的 seed 规约锁住意图；模糊度门槛（≤ 0.2）会拦下提前进入 code 的尝试 |
| **评估** | "看起来还行" / 人肉 QA | 三阶段自动关卡：Mechanical → Semantic → Multi-Model Consensus |
| **返工率** | 高 —— 错误假设到后期才暴露 | 低 —— 假设在访谈阶段就暴露，而不是等到 PR review |
---
## 循环
衔尾蛇 —— 一条吞食自己尾巴的蛇 —— 不是装饰。它*就是*这个架构本身：
```
Interview -> Seed -> Execute -> Evaluate
^ |
+---- Evolutionary Loop ----+
```
每一次循环不是简单重复 —— 它在**演化**。评估阶段的输出会作为下一代的输入，直到系统真正知道自己在做什么。
| 阶段 | 做什么 |
| :------------ | :-------------------------------------------------------------------- |
| **Interview** | 用苏格拉底式提问揭示隐藏假设 |
| **Seed** | 把回答凝结成一份不可变规约 |
| **Execute** | Double Diamond：Discover → Define → Design → Deliver |
| **Evaluate** | 三阶段关卡：Mechanical（$0）→ Semantic → Multi-Model Consensus |
| **Evolve** | Wonder *("我们还有什么没搞清楚？")* → Reflect → 进入下一代 |
> *"这就是衔尾蛇吞食尾巴的地方：评估的输出，*
> *变成下一代 seed 规约的输入。"*
> —— `reflect.py`
当本体相似度 ≥ 0.95 时收敛 —— 系统已经把自己问得足够清楚了。
### Ralph：永不停歇的循环
`ooo ralph` 跨会话边界持续地跑这个演化循环，直到收敛为止。每一步都是**无状态**的：EventStore 会重建完整的演化谱系，所以即便机器重启，衔尾蛇也能从断点继续。
```
Ralph Cycle 1: evolve_step(lineage, seed) -> Gen 1 -> action=CONTINUE
Ralph Cycle 2: evolve_step(lineage) -> Gen 2 -> action=CONTINUE
Ralph Cycle 3: evolve_step(lineage) -> Gen 3 -> action=CONVERGED
+-- Ralph 停止。
本体已经稳定。
```
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## 命令
在 AI 编码 agent 会话里用 `ooo ` 技能，在终端里用 `ouroboros` CLI。
| 技能（`ooo`） | 等效 CLI | 作用 |
| :------------------- | :---------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------ |
| `ooo setup` | `ouroboros setup` | 注册运行时并配置项目（一次性） |
| `ooo interview` | `ouroboros init start` | 苏格拉底式提问 —— 把隐藏假设挖出来 |
| `ooo auto` | `ouroboros auto` | 从一个目标 → A 级 Seed → 在有界循环里完成执行交接 |
| `ooo seed` | *(由 interview 生成)* | 凝结为不可变规约 |
| `ooo run` | `ouroboros run seed.yaml` | 用 Double Diamond 分解执行 |
| `ooo evaluate` | *(经由 MCP)* | 三阶段验证关卡 |
| `ooo evolve` | *(经由 MCP)* | 演化循环，直到本体收敛 |
| `ooo unstuck` | *(经由 MCP)* | 卡住时，5 个横向思维人格替你换个角度 |
| `ooo status` | `ouroboros status executions` / `ouroboros status execution ` | 会话跟踪 +（仅 MCP）漂移检测 |
| `ooo resume-session` | `ouroboros resume` | 列出进行中的会话并给出重新接入命令 |
| `ooo cancel` | `ouroboros cancel execution [\|--all]` | 取消卡住或孤儿态的执行 |
| `ooo ralph` | *(经由 MCP)* | 持续循环直到通过验证 |
| `ooo tutorial` | *(交互式)* | 交互式动手学习 |
| `ooo help` | `ouroboros --help` | 完整命令参考 |
| `ooo pm` | *(经由 MCP)* | 面向 PM 的访谈 + PRD 生成 |
| `ooo qa` | *(经由 skill)* | 通用 QA 评判，可用于任意产物 |
| `ooo update` | `ouroboros update` | 检查更新 + 升级到最新版 |
| `ooo brownfield` | *(经由 skill)* | 扫描并管理 brownfield 仓库 / worktree 默认值 |
| `ooo publish` | *(skill / 运行时；底层用 `gh` CLI)* | 把 Seed 发布成 GitHub Epic / Task issue，用于团队协作 |
> 不是所有技能都有直接对应的 CLI 子命令。其中一些（`evaluate`、`evolve`、`unstuck`、`ralph`、`publish`）通过 agent 技能、运行时规则或 MCP 工具暴露，而不是 `ouroboros ` 这种 shell 命令。
> `/resume` 是 Claude Code 内置的会话选择器保留指令；要恢复 Ouroboros 进行中的会话，请使用 `ooo resume-session`。
完整细节见 [CLI 参考](./docs/cli-reference.md)。
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## 九种心智
九个 agent，每一个对应一种思维模式。按需加载，不预加载：
| Agent | 角色 | 核心问题 |
| :----------------------- | :------------------------- | :--------------------------------------------- |
| **Socratic Interviewer** | 只问问题。从不动手做。 | *"你正在假设什么？"* |
| **Ontologist** | 找本质，不看表象 | *"这东西到底*是*什么？"* |
| **Seed Architect** | 把对话凝结成规约 | *"够完整、够清楚了吗？"* |
| **Evaluator** | 三阶段验证 | *"我们做出来的，真的是该做的吗？"* |
| **Contrarian** | 对每一个假设提出质疑 | *"如果反过来呢？"* |
| **Hacker** | 找非常规路径 | *"哪些约束其实是真的？"* |
| **Simplifier** | 移除复杂度 | *"能跑起来的最简方案是什么？"* |
| **Researcher** | 停下编码，去做调查 | *"我们手里到底有什么证据？"* |
| **Architect** | 找结构性根因 | *"如果从头再来，我们还会这么搭吗？"* |
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## 内部结构
架构总览 —— Python >= 3.12
```
src/ouroboros/
+-- bigbang/ Interview、模糊度打分、brownfield 探查
+-- routing/ PAL Router —— 三档成本优化（1x / 10x / 30x）
+-- execution/ Double Diamond、分层 AC 分解
+-- evaluation/ Mechanical -> Semantic -> Multi-Model Consensus
+-- evolution/ Wonder / Reflect 循环、收敛判定
+-- resilience/ 四种停滞模式检测、5 个横向思维人格
+-- observability/ 三要素漂移度量、自动复盘
+-- persistence/ Event sourcing（SQLAlchemy + aiosqlite）、检查点
+-- orchestrator/ 运行时抽象层（Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes）
+-- core/ 类型、错误、seed、本体、安全
+-- providers/ LiteLLM 适配器（100+ 模型）
+-- mcp/ MCP 客户端 / 服务端集成
+-- plugin/ 插件系统（技能 / agent 自动发现）
+-- tui/ 终端 UI 仪表盘
+-- cli/ 基于 Typer 的 CLI
```
**关键内部细节：**
- **PAL Router** —— Frugal（1x）→ Standard（10x）→ Frontier（30x），失败自动升级，成功自动降级
- **Drift** —— Goal（50%）+ Constraint（30%）+ Ontology（20%）加权度量，阈值 ≤ 0.3
- **Brownfield** —— 自动识别多种语言生态的配置文件
- **Evolution** —— 最多 30 代，本体相似度 ≥ 0.95 时收敛
- **Stagnation** —— 检测打转、震荡、无漂移、收益递减四种模式
- **Agent OS runtime** —— 跨能力发现、策略、指令、事件日志、agent 进程的可重放执行契约
- **Runtime backends** —— 可插拔抽象层（`orchestrator.runtime_backend` 配置），原生支持 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes；同一份工作流规约，跑在不同执行引擎上
完整设计文档见 [Architecture](./docs/architecture.md)。
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## 从 Wonder 到本体论
Ouroboros 背后的哲学引擎
> *Wonder -> "该怎么活？" -> "'活'到底*是*什么？" -> 本体论*
> —— 苏格拉底
每一个好问题都会带出更深的问题 —— 而那个更深的问题，永远是**本体论**层面的：不是*"我该怎么做？"*，而是*"这东西到底*是*什么？"*
```
Wonder 本体论
"我想要什么？" -> "我想要的那个东西，到底是什么？"
"做个 task CLI" -> "task 是什么？priority 是什么？"
"修一下登录 bug" -> "这是根因，还是只是症状？"
```
这不是为了抽象而抽象。当你回答*"task 是什么？"* —— 是可删除还是可归档？单人用还是团队用？—— 你就一次性消除了一整类返工。**本体论问题，恰恰是最实用的问题。**
Ouroboros 通过 **Double Diamond** 把这套思路嵌进了架构里：
```
* Wonder * Design
/ (发散) / (发散)
/ 探索 / 创造
/ /
* ------------ * ------------ *
\ \
\ 定义 \ 交付
\ (收敛) \ (收敛)
* 本体论 * 评估
```
第一颗钻石是**苏格拉底式**：先发散成问题，再收敛成清晰的本体。第二颗是**实用层面**：先发散出设计选项，再收敛到经过验证的交付物。每一颗钻石都依赖前一颗 —— 没理解清楚的东西，是设计不出来的。
模糊度分数：Wonder 与代码之间的关卡
Interview 不会因为你"觉得差不多了"就结束 —— 而是要等**数学**说差不多了才结束。Ouroboros 把模糊度量化为加权清晰度的反值：
```
Ambiguity = 1 - Σ(clarity_i * weight_i)
```
每个维度由 LLM 在 0.0–1.0 区间打分（temperature 设为 0.1 以保证可复现），然后按权重加和：
| 维度 | Greenfield | Brownfield |
| :------------------------------------------ | :--------: | :--------: |
| **目标清晰度** —— *目标够具体吗？* | 40% | 35% |
| **约束清晰度** —— *边界定义清楚了吗？* | 30% | 25% |
| **成功标准** —— *结果是可衡量的吗？* | 30% | 25% |
| **上下文清晰度** —— *现有代码库摸清了吗？* | — | 15% |
**阈值：Ambiguity ≤ 0.2** —— 只有低于这个值，才能生成 Seed。
```
示例（Greenfield）：
Goal: 0.9 * 0.4 = 0.36
Constraint: 0.8 * 0.3 = 0.24
Success: 0.7 * 0.3 = 0.21
------
Clarity = 0.81
Ambiguity = 1 - 0.81 = 0.19 <= 0.2 -> 可以进入 Seed
```
为什么是 0.2？因为在加权清晰度达到 80% 时，剩下的那点不确定性已经小到可以靠代码层面的判断来收尾。再高的话，你还在凭感觉定架构。
本体收敛：衔尾蛇何时停下
演化循环不会无限跑下去。当连续几代输出本体上等价的 schema 时，循环就停。相似度按 schema 字段加权比较：
```
Similarity = 0.5 * name_overlap + 0.3 * type_match + 0.2 * exact_match
```
| 组件 | 权重 | 衡量什么 |
| :--------------- | :--: | :-------------------------------------------- |
| **Name overlap** | 50% | 两代之间是否有同名字段？ |
| **Type match** | 30% | 共享字段的类型是否一致？ |
| **Exact match** | 20% | 名字、类型、描述是否完全一致？ |
**阈值：Similarity ≥ 0.95** —— 越过这条线，循环就收敛、停止演化。
但相似度不是唯一信号。系统也会检测病态模式：
| 信号 | 条件 | 含义 |
| :----------------- | :---------------------------------- | :---------------------------- |
| **停滞** | 连续 3 代相似度 ≥ 0.95 | 本体已稳定 |
| **震荡** | Gen N ≈ Gen N-2（周期为 2 的循环） | 在两个设计之间反复横跳 |
| **重复反馈** | 连续 3 代问题重叠率 ≥ 70% | Wonder 在反复问同一类问题 |
| **硬性上限** | 达到 30 代 | 安全阀 |
```
Gen 1: {Task, Priority, Status}
Gen 2: {Task, Priority, Status, DueDate} -> similarity 0.78 -> CONTINUE
Gen 3: {Task, Priority, Status, DueDate} -> similarity 1.00 -> CONVERGED
```
两道数学关卡，一个理念：**没想清楚之前不要写（Ambiguity ≤ 0.2），没稳定之前不要停（Similarity ≥ 0.95）。**
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## 参与贡献
```bash
git clone https://github.com/Q00/ouroboros
cd ouroboros
uv sync --all-groups && uv run pytest
```
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"开始即是终结，终结即是开始。"
衔尾蛇不会重复 —— 它在演化。
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