notque/vexjoy-agent

解決的問題

VexJoy Agent 消除了使用者手動管理專業 AI 代理與工具目錄的需要。使用者只需提出自然語言請求，系統便會自動將其路由至正確的領域知識、方法論與驗證腳本，確保複雜任務透過基於證據的驗證完成，而非僅依賴 LLM 的信心。

工作原理

該系統透過四層管道運作：

1. 代理：提供特定領域的知識，例如故障模式目錄與慣用語表。
2. 技能：實作分階段的方法論，設置嚴格的退出條件，防止步驟被跳過。
3. 鈎子：在生命週期事件上觸發，阻止未完成的工作，且不消耗 LLM 令牌。
4. 腳本：處理決定性任務，如程式碼檢查與測試執行，從重複性工作中移除 LLM 的判斷。

它透過 /do 路由器與多種 AI CLI（Claude Code、Codex、Factory 和 Reasonix）整合，將請求與合適的代理與技能配對。

適用對象

• 尋求自動化架構與除錯工作流程的 開發者。
• 執行研究、起草與資料分析的 知識工作者。
• 希望管理路由表與遙測資料的 AI 高階使用者。

主要亮點

• 反合理化：使用自動化網關與退出碼要求提供證據（例如測試輸出），而非允許 LLM 聲稱任務「簡單」或「正確」。
• 多 CLI 支援：相容 Claude Code、Codex、Factory 與 Reasonix。
• 內容引擎：能針對 397 種寫作模式進行研究與起草內容，並產生 HTML 資產，如簡報投影片與圖表。
• 決定性執行：將 LLM 協調與程式執行分離，確保可靠性。