notque/vexjoy-agent

VexJoy AI Agent with Intelligent Routing - /do routes plain-English requests to the right specialist agent and gates the work with reviews, tests, and a learning loop.

What it solves

VexJoy Agent 透過將建議性指令替換為結構化強制執行，防止 AI agent 進行「跳步」或交付損壞的程式碼。它解決了 agent 在未實際執行測試或驗證變更的情況下，便自信地聲稱工作已完成或「微不足道」的問題，確保無論 agent 的信心程度如何，都能遵循高品質的方法論。

How it works

The toolkit 透過一個直接整合進 AI CLI runtimes（例如 Claude Code, Codex, Factory, 和 Reasonix）的四層架構來運作：

  • Agents: 提供領域特定知識，包括故障模式目錄和錯誤到修復的映射。
  • Skills: 定義具有嚴格退出標準的分階段方法論。Agent 無法在未提供成功證據的情況下進入下一個階段。
  • Hooks: 生命週期事件觸發器，能以零 LLM 成本阻斷未完成的工作。
  • Scripts: 確定性工具（linters, test runners）處理實際的執行與驗證，從驗證過程中移除 LLM 的判斷。

使用者透過 router（例如使用 /do 指令）與系統互動，router 會分析意圖並自動將正確的專家 agent 與適當的 skill 和方法論配對。

Who it’s for

  • Developers: 需要能保證程式碼驗證並防止回歸的 agentic workflow。
  • Knowledge Workers: 使用 toolkit 進行研究、草擬和建立自包含的 HTML artifacts（報告、簡報、原型）而無需撰寫程式碼。
  • AI Power Users: 希望自定義 routing tables, pipelines, 和 hooks。

Highlights

  • Anti-Rationalization: 使用退出閘口（exit gates）和 hooks 來阻斷 agent 跳過測試或驗證，要求提供退出代碼而非僅是斷言（assertions）。
  • Multi-Runtime Support: 相容於 Claude Code, Codex, Factory, 和 Reasonix。
  • Harness-Integrated Routing: 自動將自然語言請求路由至正確的專家 agent 和方法論。
  • Knowledge Work Engine: 包含一個內容引擎，可針對 AI patterns 驗證草稿並生成高保真度的 HTML artifacts。
  • Evidence-Based Evolution: 新的 skills 在併入 toolkit 之前會針對基準進行 A/B 測試。