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解決的問題

AI 編碼代理在產品意圖被困在聊天記錄中、功能重疊，以及聲稱『可運作』的程式碼缺乏證據支持時，往往變得不可靠。AI Blueprint 提供一個結構化、基於檔案的流程框架，確保 AI 代理遵循受控的規劃、實作與驗證循環，使專案狀態具備耐久性且與工具無關。

如何運作

它實作一種規格驅動的工作流程，代理必須在編碼前撰寫功能規格並取得審查。此流程遵循嚴格的循環：feature -> review spec -> implement -> check -> audit current -> complete。此狀態以可讀的 Markdown 檔案（如 project-plan.md 和 current-feature.md）形式儲存在專案倉儲中，讓專案能在不同編碼代理（如 Claude Code、GitHub Copilot 或 Codex）之間切換，而不會遺失上下文。

適用對象

希望獲得更高控制力、更好可追蹤性，並防止在真實軟體專案中出現 AI 生成的回歸或幻覺的 AI 編碼代理使用者。

主要特色

• 檔案儲存狀態：專案計畫、規格與審計結果以檔案形式儲存，而非聊天記錄。
• 規格先行程式碼：在實作開始前強制執行審查門檻。
• 工具無關：適用於任何應用堆疊，並透過適配器支援多個代理。
• 驗證門檻：提供專用指令用於檢查接受標準與審計分支差異。
• 上下文效率：優化載入至代理的上下文，以減少 token 使用量。
• 自動化模式：提供「自動駕駛」與「持續」模式，實現有限的本地自動化，同時維持安全邊界。