whitelonng/mancode

解決的問題

許多 AI 編碼代理傾向於過度設計解決方案，忽略既有的設計系統，或跳過關鍵的規劃與審查階段。mancode 提供一個本地工作流程編排層，為這些代理強加工程紀律，確保它們在實作變更前重用現有程式碼並遵循結構化的治理流程。

如何運作

mancode 並非取代現有的 AI 代理（如 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot），而是作為它們的封裝層。它安裝啟動適配器，允許使用者透過斜線指令觸發特定工作模式。這些模式在本地的 .mancode 目錄中管理任務狀態、會話連續性以及基於證據的審查，將任務上下文與暫時的聊天歷史分離。

適用對象

• 在後端、Web、行動或 CLI 專案中使用 AI 編碼代理的開發者。
• 需要在多個代理或開發者之間共享記憶、決策紀錄並協調任務交接的團隊。
• 希望強制 AI 代理遵循既有的設計標籤與元件庫的 UI 密集型專案。
• 需要為關鍵變更建立可重複、可審計的程式碼審查與驗證流程的專案。

主要亮點

• 多代理支援：與 Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、ZCode、Kimi Code、Qoder 和 DeepSeek Harness 集成。
• 分層工作模式：提供 solo（輕量任務）、/man（高治理規劃與 9 步執行）、/manba（故障診斷）和 /manteam（共享團隊記憶）模式。
• YAGNI 強制：推動代理優先重用現有程式碼與標準函式庫，而非創造新抽象。
• 連續性：透過穩定的 TaskRef 標識符，支援在不同聊天會話或用戶端間恢復任務。
• 基於證據的審查：要求提供實際驗證證據（日誌、測試輸出），而非僅依賴 AI 自我主張來關閉任務。
• 專案健康掃描：包含 manps，用於檢測過期的 TODO、未使用之相依性與硬編碼設計值。