# CodeStable
**Repository Path**: maylag/CodeStable
## Basic Information
- **Project Name**: CodeStable
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-26
- **Last Updated**: 2026-05-26
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# CodeStable

[English](./README.en.md) · **中文**
**面向严肃工程的 AI 编码工作流**
厌倦了 OpenSpec 的草台、Oh-My-OpenAgent 的过度设计、Superpowers 的散装——我从 0 写了一套简单轻巧、围绕**人在环**的 AI Harness。
---
## 安装
```bash
npx skills add https://github.com/liuzhengdongfortest/CodeStable
```
只需要一键,开始工作:
```bash
/cs-onboard
```
之后日常使用时,不知道该用哪个技能就喊根入口:
```bash
/cs
```
`cs` 会读你的诉求,告诉你这次该走哪个 `cs-xxx`。
---
## 缘起
我在开发一套新的 Harness Agent([MA](https://github.com/liuzhengdongfortest/MA)),一开始当然是 VibeCoding——我只写设计和需求,代码由 AI 来改。这样支撑了大部分特性的开发。直到有一天 Codex 反复解决不了一个我认为比较简单的问题,并且反复在同一个地方犯错。我就知道项目需要一套工作流来维持它继续进行了。
我调研了 OpenSpec、SuperPowers、Oh-My-OpenAgent 这一类工具,没一个用着顺手:
- **OpenSpec** 太简单,没有复利工程,生成的 Spec 抽象到人类没法读
- **SuperPowers** 没有流程约束,不知道该用哪个
- **Oh-My-OpenAgent** 太重,且哲学上认为"人介入 = 失败"
CodeStable 的目标是**解决严肃工程的软件实现和编码问题**,不是造一个新名词、追求热点。
---
## 与其他框架的核心区别:编排的目标是谁
我看了一圈现在主流的 AI 编码框架——Superpowers、CCW、Oh-My-OpenAgent 等等——它们其实都在做**同一件事**:
> **如何把 Agent 编排得更好。** 让它们组队、协作、头脑风暴、跑流水线、自动接力。围绕的实体始终是 **Agent**。
CodeStable 走的是**另一个方向**:
> **编排的不是 Agent,而是软件本身的生命周期。** 围绕的实体是**构成软件的要素**——每一个需求、每一个架构决定、每一个特性、每一个 bug、每一条历史里留下来的约束。
| Agent 编排派 | CodeStable |
| 核心实体 | Agent / Role / Team | Requirement / Architecture / Feature / Issue / Decision |
| 主线问题 | Agent 之间怎么分工、传递、协调? | 软件的需求、约束、决策怎么被记下来、被检索、被复用? |
| 状态存在哪 | Agent 的 session / 消息总线 / 队列 | 项目里的 codestable/ 文件树(人和 AI 都能读) |
| 解决的痛点 | 单 Agent 能力不够,需要协同放大 | 软件复杂度膨胀撑破上下文、隐知识丢失、需求漂移 |
| 对人的定位 | 人少介入越好,理想是全自动 | 人在环 —— 程序员对整体把控负责,AI 是高效的执行体 |

**这两个方向没有谁对谁错。**
如果你的任务是"用 AI 跑一个端到端的自动化产线"、"让多个 Agent 互相讨论方案",Agent 编排派会更顺手。
如果你的任务是"维护一个会跨年迭代的严肃软件"、"让今天写下的需求和决策三个月后还能被准确召回"——那 CodeStable 这套以软件要素为中心的建模会更合适。
我做 CodeStable 是因为我相信:**软件工程的混乱本质上不是 Agent 不够强,而是要素没被组织好**。Agent 再强,也写不了一个把需求、架构、历史决策全丢失的项目。
---
## 设计:6 个实体 + 3 个流程
CodeStable 顺着软件编码的真实流程来设计,把开发活动建模成 **6 个实体** 和 **3 个流程**。
### 6 个实体
| 实体 | 英文 | 干什么 |
|------|------|--------|
| **需求** | requirements | 原始用户故事、当时的讨论与权衡。最终的逃生通道——代码烂成一坨屎时,可以摒弃所有代码、让 AI 重新生成 |
| **架构** | architecture | 为实现需求,系统的编排层长什么样。文档要尽可能精简、统一,**给人读的**,不是给 AI 自嗨的 |
| **路线图** | roadmap | "我想要一个权限校验系统"——直接塞 feature AI 接不住,先拆成路线图分步推进 |
| **特性** | feature | 实际落地的工程执行过程,人与 AI 共同协作,对 design / 实现 / 验收负责 |
| **问题** | issue | 开发完成后的 BUG 单子,AI 和人一同解决 |
| **知识** | compound | 复利工程的知识库,沉淀踩过的坑、好做法、技术决策 |
### 3 个流程
| 流程 | 关键技能链 | 说明 |
|------|------------|------|
| **特性引入** | `cs-feat` → `cs-feat-design` → `cs-feat-impl` → `cs-feat-accept` | 想清楚 → 综合架构设计 → 逐步编码 → 验收测试。各位程序员怎么顺手怎么来 |
| **问题修改** | `cs-issue-report` → `cs-issue-analyze` → `cs-issue-fix` | 跟 AI 说哪里有问题 → 让 AI 分析根因 → 让 AI 定点修复 |
| **代码重构** | `cs-refactor` (beta) | 软件架构腐化不是一蹴而就的。AI 辅助重构,但**终归是人在重构**——还在迭代中,欢迎赐教 |
---
## 技能总览
| 分组 | 技能 | 用途 |
| 根入口 | cs | 统一入口——介绍体系全貌 + 把开放式诉求路由到正确的 cs-* 子技能。不知道用哪个时就喊它 |
| 接入 | cs-onboard | 把 CodeStable 接入到一个新仓库 / 已有零散文档的仓库 |
| 需求 & 架构 | cs-req | 整理 / 沉淀原始需求文档 |
cs-arch | 起草或更新 codestable/architecture/ 下的架构文档 |
| 路线图 | cs-roadmap | 承载一块大需求的事前规划:概设(模块拆分)+ 架构层详设(接口契约 / 共享协议)+ 子 feature 拆解清单 |
| 讨论入口 | cs-brainstorm | 想法模糊时的统一讨论入口,做分诊:直接 design / 进 feature 写 brainstorm.md / 移交 roadmap |
| 特性流程 | cs-feat | 新特性子流程入口 |
cs-feat-design | 起草 {slug}-design.md 作为后续唯一输入 |
cs-feat-impl | 按 design 的推进顺序写代码 |
cs-feat-accept | 逐层对照 design 核对实现,做完整验收闭环 |
cs-feat-ff | 超轻量通道:不写 design、不分阶段,让 AI 直接做 |
| 问题流程 | cs-issue | 问题修复子流程入口 |
cs-issue-report | 把脑子里的问题落成可复现、可追溯的 report |
cs-issue-analyze | 找根因、评估修复风险、给方案 |
cs-issue-fix | 定点修复 + 验证 + 写 fix-note |
| 重构流程 | cs-refactor | (beta) 重构主流程 |
cs-refactor-ff | (beta) 轻量重构通道 |
| 知识沉淀 | cs-learn | 把踩过的坑 / 好做法沉淀成 learning 文档 |
cs-trick | 把可复用的编程模式 / 库用法整理成处方性参考 |
cs-decide | 把已拍板的技术选型、架构决定、长期约束记成永久文档 |
| 探索 & 文档 | cs-explore | 定向代码探索,把"提问 → 读代码 → 得结论"沉淀成证据 |
cs-guide / cs-libdoc | 对外的开发者指南 / 库参考文档 |
---
## 工作流示意
CodeStable 的技能不是一条线性流水,而是**分层 + 事件驱动**的:
```
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
根入口 · 路由 (任何时刻都可以调用)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
cs ──▶ 介绍体系 / 把开放式诉求路由到下面任一具体子技能
(本身不做事,只做分诊和提示)
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
│
┌───────────────┼───────────────┐
▼ ▼ ▼
(未接入) (已接入) (想了解体系)
走阶段 0 直达 1~4 层 / 横切 给速读
│
▼
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
阶段 0 · 接入 (只在新项目跑一次)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
cs-onboard ──▶ 生成 codestable/ 骨架 + 释放 reference/、tools/
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
│
▼
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
第 1 层 · 长效档案("系统现在长什么样",只记现状)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
cs-req ──▶ codestable/requirements/{slug}.md
cs-arch ──▶ codestable/architecture/ARCHITECTURE.md
└─ {type}-{slug}.md(子系统)
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
│
▼
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
第 2 层 · 规划("接下来打算怎么做这块大需求",大需求才需要)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
cs-roadmap ──▶ codestable/roadmap/{slug}/
把一个"我想要 X 系统"做成完整的事前规划:
① 概设 —— 拆成哪几个模块 / 组件
② 架构层详设 —— 模块间接口契约 / 共享协议
③ 子 feature —— 把方案分解成多条可执行的 feature
② 是 feature-design 的硬约束输入
(小需求可跳过本层,直接进第 3 层)
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
│
▼
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
讨论入口(可选 · 想法模糊时进入,做分诊后路由到下游)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
┌── case 1 已经够清楚 ──▶ cs-feat-design
cs-brainstorm ────────▶┼── case 2 小需求方向定 ─▶ feature 流(落 brainstorm.md)
└── case 3 大需求只有一个词 ─▶ cs-roadmap
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
│
▼
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
第 3 层 · 执行流程(按事件类型选一条进入)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
▸ 事件:新增能力 ┌──────────┐
cs-feat-design ──▶ cs-feat-impl ──▶ cs-feat-accept │ features │
cs-feat-ff ──(轻量直通车,跳过 design/accept)─▶ │ /YYYY-…/ │
└──────────┘
▸ 事件:修复缺陷 ┌──────────┐
cs-issue-report ──▶ cs-issue-analyze ──▶ cs-issue-fix│ issues │
│ /YYYY-…/ │
└──────────┘
▸ 事件:代码腐化(beta) ┌──────────┐
cs-refactor / cs-refactor-ff │refactors │
│ /YYYY-…/ │
└──────────┘
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
│
▼ 任意阶段觉得"这个值得记下来"都能触发 ▼
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
横切层 · 知识沉淀(复利工程)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────
cs-learn ──▶ ┐
cs-trick ──▶ ├─▶ codestable/compound/YYYY-MM-DD-{doc_type}-{slug}.md
cs-decide ──▶ │ doc_type ∈ { learning, trick, decision, explore }
cs-explore ──▶ ┘
↑
下一次 cs-arch / cs-feat-design / cs-issue-analyze
会回头读 compound/,让经验在新工作里被复用
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════
```
**怎么读这张图:**
- **纵向是层次**,不是严格的时间顺序——长效档案层会反复被刷新,规划层只在大需求时进入
- **第 3 层是事件入口**:来了新需求走 feature 流,发现 bug 走 issue 流,发现腐化走 refactor 流
- **横切层是飞轮**:任何流程跑完发现"这事值得记下来"都可以触发沉淀,沉淀的产物又会被下一次同类工作读到——这是 CodeStable "复利"的物理实现
---
## 运行时结构
`/cs-onboard` 跑完后,会在你的项目根下生成一个 `codestable/` 目录——这是 CodeStable 所有产物的聚合根,也是各个子技能在运行时**唯一**会读写的工作区。
```
你的项目/
├── codestable/
│ ├── requirements/ # 需求实体("为什么要有这个能力")
│ │ └── {slug}.md # 一个能力一份,扁平不分组
│ │
│ ├── architecture/ # 架构实体("用什么结构实现")
│ │ ├── ARCHITECTURE.md # 架构总入口 / 索引
│ │ └── {type}-{slug}.md # 子系统架构 doc(同类 ≥6 份自动收进子目录)
│ │
│ ├── roadmap/ # 路线图("接下来打算怎么走")
│ │ └── {slug}/
│ │ ├── {slug}-roadmap.md # 主文档:背景 / 拆解 / 排期
│ │ ├── {slug}-items.yaml # 机器可读子 feature 清单,acceptance 回写状态
│ │ └── drafts/ # 可选:草稿 / 调研
│ │
│ ├── features/ # 特性流程聚合根
│ │ └── YYYY-MM-DD-{slug}/ # 一个 feature 一个目录
│ │ ├── {slug}-brainstorm.md # 可选(cs-brainstorm 产出)
│ │ ├── {slug}-design.md # 方案(cs-feat-design)
│ │ ├── {slug}-checklist.yaml # 推进清单(impl 跑、accept 回写)
│ │ └── {slug}-acceptance.md # 验收报告(cs-feat-accept)
│ │
│ ├── issues/ # 问题流程聚合根
│ │ └── YYYY-MM-DD-{slug}/
│ │ ├── {slug}-report.md # 问题报告
│ │ ├── {slug}-analysis.md # 根因分析(不显然时才有)
│ │ └── {slug}-fix-note.md # 修复记录
│ │
│ ├── refactors/ # 重构流程聚合根(beta)
│ │ └── YYYY-MM-DD-{slug}/
│ │ ├── {slug}-scan.md
│ │ ├── {slug}-refactor-design.md
│ │ ├── {slug}-checklist.yaml
│ │ └── {slug}-apply-notes.md
│ │
│ ├── compound/ # 知识沉淀(复利工程)统一目录
│ │ └── YYYY-MM-DD-{doc_type}-{slug}.md
│ │ # doc_type ∈ {learning, trick, decision, explore}
│ │
│ ├── tools/ # 跨工作流共享脚本(onboard 释放)
│ └── reference/ # 共享参考文档(onboard 释放)
│ ├── shared-conventions.md # 跨技能口径 / 路径命名 / 元数据规范
│ ├── system-overview.md # CodeStable 体系总览 + 场景路由
│ └── ...
│
└── AGENTS.md # 在项目根,不在 codestable/ 里
```
**几条要点:**
- 所有产物都聚在 `codestable/` 下,让"上次那个 feature / bug 当时怎么搞的"三秒能找到
- `requirements/` 和 `architecture/` 是**长效档案**(只记现状),`roadmap/` 是**规划层**(接下来怎么走),两者刻意分开
- `features/` `issues/` `refactors/` 用 `YYYY-MM-DD-{slug}/` 一个目录装齐所有相关 spec,不交叉
- `compound/` 是**唯一**的知识沉淀目录,learning / trick / decision / explore 通过 `doc_type` 字段区分而不是分目录——好搜
- `reference/` 是 `cs-onboard` 从技能包复制过来的;要改共享口径,改 `cs-onboard/reference/` 模板,新项目 onboard 自动带上新版
### 硬约束
> Skill 是独立安装单元,运行时**每个 skill 只能看到自己包内的文件**。A 技能的 SKILL.md 里写 `B-skill/reference/xxx.md` 这种引用在运行时**根本读不到**。
>
> 跨 skill 共享的参考文档必须走"工作项目"这一层:由 `cs-onboard` 从技能包复制到项目的 `codestable/reference/`,其他 skill 用项目相对路径读取。
要改共享口径,改 `cs-onboard/reference/` 下的模板,新项目 onboard 时带上新版本。
---
## 设计哲学
CodeStable 与 OMO 做的是**完全相反**的哲学。
- OMO 认为:人只要干预就是失败的信号
- CodeStable 认为:**程序员是软件编码中的在环对象**——可以对黑盒实现不了解,但对整体实现必须有所把控,必要时也可深入
软件架构必须要 **可演进**、**可观测**、**可控制**。
也许这一点在 AI 发展强大以后会变得不再重要,但**当下这样做能让程序员在现状下舒服**——这就是价值所在。
CodeStable 面向真实开发场景,对此进行建模,期望通过一个闭环系统处理开发中常见的问题。**现有大部分框架围绕 AI 建模,而不是围绕人。** 我认为这些框架的作者驱动 AI 的能力很强,但绝对不是严肃软件的开发者——因为缺少对软件开发中需求和设计的基础组织能力,缺乏对代码实现的尊重。
---
## Roadmap
CodeStable 会根据模型能力的发展进行调整。如果未来某个模型做到某个模块的稳定产出,那么这个模块就可以删除。
- [ ] 代码重构流程需要强化(`cs-refactor` 还在 beta)
- [ ] ……
欢迎在 Issue 区贴你的真实开发困境和重构经验。
---
## Star History
[](https://www.star-history.com/?repos=liuzhengdongfortest%2FCodeStable&type=date&legend=top-left)
MIT License · 作者 [@liuzhengdong](https://github.com/liuzhengdongfortest)