AI‑DLC（AI驱动的开发生命周期）

是什么

• 一个将 AI 编码助手（Claude、Kiro、Codex、Cursor、Opencode、GitHub Copilot）转变为结构化、可审计软件交付工作流的框架。
• 提供单一的、与工具无关的核心，原生运行于每个支持的助手内部，处理需求、设计、实现、测试和运维。

核心概念

• 阶段与步骤 – 5个阶段，33个步骤，引导任务从初始化到生产环境。
• 代理 – 14个内置代理（领域专家、评审员、编排者）生成并验证代码。
• 工作流配置文件 – 针对功能、缺陷修复、基础设施、安全、PoC 等的预定义配置文件。
• 人工审批节点 – 在进入下一步自动化流程前，开发者必须批准的节点。
• 审计日志 – 113 个事件日志及持久化状态，确保可追溯性和合规性。

支持的 AI 工具

工具	配置命令	如何调用
Claude Code	aidlc config --harness claude	/aidlc
Kiro CLI / IDE	aidlc config --harness kiro（或 kiro-ide）	/aidlc
Codex CLI	aidlc config --harness codex	$aidlc
Cursor	aidlc config --harness cursor	/aidlc
opencode	aidlc config --harness opencode	/aidlc
GitHub Copilot	aidlc config --harness copilot	/aidlc

安装

• macOS / Linux / WSL: curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh
• Windows PowerShell: irm https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.ps1 | iex
• 安装原生 aidlc 二进制文件和工具运行时；无需 Bun 或 Node.js。
• 对于离线或自定义设置，下载 aidlc‑copy‑runtime‑X.Y.Z.tar.gz 发布包，并将 runtime/<harness>/ 目录复制到项目中。

典型工作流

1. 为所选工具配置项目：aidlc config --harness <name>。
2. 在 AI 助手内运行工作流，例如输入 /aidlc 构建一个库存管理的 REST API。
3. AI‑DLC 选择合适的流程，提出澄清问题，并在审批节点暂停。
4. 审批通过后，生成代码、测试、文档和部署步骤，所有操作均被记录。

开发与可扩展性

• 核心引擎位于 core/（TypeScript），与工具无关。
• 工具特定适配器位于 harness/<name>/。
• 插件可添加自定义步骤或代理（plugins/）。
• 使用 Bun 构建所有工具：bun install --frozen-lockfile && bun scripts/package.ts。
• 提供全面的测试套件（tests/）和 CI 脚本。

文档与资源

• 入门指南、用户手册、工具指南和详细的开发者参考文档位于 docs/ 文件夹中。
• 规范文档 PDF 和 AWS 博客文章解释了方法论。
• 项目遵循 MIT‑0 许可证。

谁可能使用它

• 依赖 AI 编码助手并希望实现可重复、可审计开发流水线的团队。
• 需要具备人工监督的合规性 AI 生成代码的组织。
• 希望在多个助手之间统一运行 AI 驱动工作流的开发者。