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Enforce organizational standards across every AI coding agent

解决的问题

AI 编程代理在专业团队环境中经常遇到困难，因为它们缺乏特定项目的上下文，忽略架构约束，并跳过关键的工程规范。如果没有结构化的指导，代理往往会根据有限的文件上下文进行猜测，忽略安全/合规护栏，并在没有计划或验证的情况下直接开始编码，从而导致需要昂贵返工的错误。

工作原理

Rosetta 在运行时通过三个层级对指令进行分层：Core（最佳实践）、Organization（标准与策略）以及 Project（架构与约束）。它使用编排层将这些指令适配到您的特定 AI 工具（如 Claude Code、Cursor 或 Copilot）。系统遵循结构化的工作流——Prepare → Research → Plan → Act → Validate——结合了人工参与（human-in-the-loop）的审批环节，并使用独立的子代理进行新鲜上下文审查和执行后验证。

适用对象

  • 个人开发者：寻求深度项目上下文和现成的编码/测试流程，而无需复杂的提示词构建（prompt scaffolding）。
  • 组织：需要单一、版本化的工程标准事实来源（source of truth），且无需供应商锁定即可在不同 AI 工具和模型之间运行。

亮点

  • 分层上下文：自动构建包括技术栈、架构和依赖项的工作区基准。
  • 工具无关：通过插件或兼容 MCP 的代理与现有 IDE 协同工作。
  • 工作流强制执行：实现带有明确审批环节的结构化 SDLC 活动。
  • 安全与治理：提供护栏以防止危险操作并确保敏感数据得到正确处理。
  • Git 集成：所有指令均以 Markdown 编写，并在 Git 中进行版本控制，以便团队范围内复用和控制。