Q00/ouroboros
Agent OS: the agent gets smarter on its own. We just hold the line: the grading command and expected result never make it into the success contract we hand it. Interview-gated, staged evaluation, budgeted evolution loop. MCP server, 13 runtimes: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Copilot, Kiro and more.
解决的问题
Ouroboros 解决了 AI 编码中提示模糊与架构漂移的问题。它通过以结构化、规格优先的工作流程取代临时提示，确保在编写代码前人类意图是清晰的，从而防止 AI 代理进行猜测并需要多次返工循环。
运作方式
Ouroboros 作为一个“Agent OS”或运行时层，运行于用户与各种 AI 编码代理（例如 Claude Code、Codex 或 GitHub Copilot）之间。它实现了以下循环：
- 访谈：苏格拉底式提问过程，揭示隐藏的假设并计算模糊度分数。
- 种子：访谈结果被具体化为不可变规格，包含验收标准、本体论与约束条件。
- 执行：代理根据 Seed 执行任务。
- 评估：三阶段自动化评估门控（机械性、语义性与多模型共识）验证输出结果。
- 演化：流程根据失败重复进行并持续改进。
适用对象
使用 AI 编码代理的开发者，希望将模糊的想法转化为经过验证、可运行的代码库，而无需持续进行手动提示工程或手动 QA。
亮点
- 多运行时支持：适用于广泛的代理，包括 Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot CLI、OpenCode、Gemini 等。
- Agent OS 架构：拆分为 Shell (TUI)、Apps (领域插件) 与管理 Seed 和 Ledger 的 OS 核心 (内核)。
- 规格优先：在执行开始前通过不可变的 Seed 规格锁定意图。
- 自动化评估：以结构化的 3 阶段验证门控取代“看起来不错”的手动审查。
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