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解决的问题

Super Simple Software Factory (SSSF) 解决了 AI 驱动的软件开发中的一致性不足和可观察性缺失问题。它防止了‘无接缝的机器’问题——即单个代理循环不可预测、缺乏明确的阶段边界，且难以调试。通过将控制平面从提示词移至确定性的 Python 代码，确保软件创建过程可重复、有门控且可观察。

工作原理

SSSF 基于 代码拥有循环 的原则，而代理是该循环中的有界节点。它使用 AI 开发者工作流（ADW）脚本来管理序列化、重试和接受标准。

• 阶段：每次运行都是一个阶段序列。这些可以是 agent 阶段（调用特定代理）或 code 阶段（如运行测试或提交到 Git 的确定性 Python/bash 步骤）。
• 代理名单：一个 YAML 配置文件定义了每个代理的身份（模型、提示词、工具和边界）。这允许为不同任务使用不同模型（例如，用前沿模型进行规划，用更便宜的模型进行构建）。
• 信封和门控：代理通过类型化的 JSON 信封进行通信。代理完成之后，‘门控’（自动化检查）会验证代理的声明（例如，检查文件是否实际存在或测试是否通过）。如果门控失败，系统会在同一会话内重新提示代理进行修正，而不是重新启动整个流程。
• 可观测性：所有事件（包括工具调用）都会实时流式传输到 SQLite 数据库。提供的 Vue/Vite 可视化工具允许用户通过跟踪瀑布图实时监控运行过程。

适用人群

希望为编码任务构建可重复、专业级 AI 代理工作流的软件工程师，从简单的提示词跃升到由代理和代码构成的结构化系统。

特色亮点

• 确定性控制平面：将序列化和序列化逻辑从提示词移至 Python。
• 代理-代码混合模式：明确区分代理决策与确定性代码执行（例如，bun test 是代码阶段，而非代理任务）。
• 可自定义名单：为每个代理配置模型、思考层级和工具访问权限。
• 严格边界：强制对代理实施只读或写入受限访问，防止未经授权的仓库更改。
• 实时追踪 UI：专用可视化工具，通过轮询 SQLite 数据库监控代理活动。
• 修正循环：使用基于会话的修正机制，在不丢失上下文或产生冷启动成本的情况下修复错误。