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.
解決的問題
Ouroboros 解決了 AI 編碼中提示模糊與架構漂移的問題。它透過以結構化、規格優先的工作流程取代臨時提示，確保在撰寫程式碼前人類意圖是清晰的，從而防止 AI 代理進行猜測並需要多次重工循環。
運作方式
Ouroboros 作為一個「Agent OS」或執行階層，運行於使用者與各種 AI 編碼代理（例如 Claude Code、Codex 或 GitHub Copilot）之間。它實作了以下循環：
- 訪談：蘇格拉底式提問過程，揭示隱藏的假設並計算模糊度分數。
- 種子：訪談結果被具體化為不可變規格，包含驗收標準、本體論與限制條件。
- 執行：代理根據 Seed 執行任務。
- 評估：三階段自動化評估閘道（機械性、語意性與多模型共識）驗證輸出結果。
- 演化：流程根據失敗重複進行並持續改進。
適用對象
使用 AI 編碼代理的開發者，希望將模糊的想法轉化為經過驗證、可運作的程式碼庫，而無需持續進行手動提示工程或手動 QA。
亮點
- 多執行階層支援：適用於廣泛的代理，包括 Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot CLI、OpenCode、Gemini 等。
- Agent OS 架構：拆分為 Shell (TUI)、Apps (領域外掛) 與 OS 核心管理 Seed 與 Ledger 的核心。
- 規格優先：在執行開始前透過不可變的 Seed 規格鎖定意圖。
- 自動化評估：以結構化的 3 階段驗證閘道取代「看起來不錯」的手動審查。
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