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Enforce organizational standards across every AI coding agent

解決的問題

AI 程式設計代理在專業團隊環境中經常遇到困難，因為它們缺乏特定專案的上下文，忽略架構約束，並跳過關鍵的工程規範。如果沒有結構化的指導，代理往往會根據有限的檔案上下文進行猜測，忽略安全/合規護欄，並在沒有計畫或驗證的情況下直接開始編碼，從而導致需要昂貴返工的錯誤。

工作原理

Rosetta 在執行時透過三個層級對指令進行分層：Core（最佳實踐）、Organization（標準與政策）以及 Project（架構與約束）。它使用編排層將這些指令適配到您的特定 AI 工具（如 Claude Code、Cursor 或 Copilot）。系統遵循結構化的工作流——Prepare → Research → Plan → Act → Validate——結合了人工參與（human-in-the-loop）的審批環節，並使用獨立的子代理進行新鮮上下文審查與執行後驗證。

適用對象

  • 個人開發者：尋求深度專案上下文與現成的編碼/測試流程，而無需複雜的提示詞構建（prompt scaffolding）。
  • 組織：需要單一、版本化的工程標準事實來源（source of truth），且無需供應商鎖定即可在不同 AI 工具與模型之間運行。

亮點

  • 分層上下文：自動構建包括技術棧、架構與依賴項的工作區基準。
  • 工具無關：透過外掛程式或相容 MCP 的代理與現有 IDE 協同工作。
  • 工作流強制執行：實現帶有明確審批環節的結構化 SDLC 活動。
  • 安全與治理：提供護欄以防止危險操作並確保敏感數據得到正確處理。
  • Git 整合：所有指令均以 Markdown 編寫，並在 Git 中進行版本控制，以便團隊範圍內複用與控制。