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Q00/ouroboros
项目介绍
停止手动提示，开始精确指定
Agent OS: Stop prompting. Start specifying.
智能解读
使用场景
Ouroboros最适合需要将模糊需求转化为可验证、可复现、跨工具一致的AI编码工作流的场景，尤其适合团队协作或对代码质量有严格要求的项目
需求澄清与固化
开发者给AI一个模糊需求，AI猜错方向导致反复返工
使用Ouroboros的Socratic interview步骤，自动追问暴露隐藏假设，生成不可变的规格说明，锁定意图后再写代码
想写一个任务管理CLI，AI可能直接生成CRUD，但Interview会问清楚任务优先级、依赖关系、存储方式等12个假设，最终输出一份精确的spec
跨Agent复现构建
在不同AI编码工具（Claude Code、Codex CLI等）间切换时，结果不一致，难以复现
Ouroboros作为Agent OS层，将非确定性的Agent工作转化为可重放、可观察的执行合约，确保同一spec在不同工具上产出相同结果
先在Claude Code上完成一个功能，切换到Codex CLI后，只需加载之前的seed spec，即可复现完全一致的代码库
自动化质量门禁
AI生成的代码看起来没问题，但缺乏系统验证，上线后出bug
利用Ouroboros的三阶段自动化评估门禁（3-stage automated evaluation gate），在每次迭代后自动验证代码是否符合spec和验收标准
AI生成一个API端点后，Ouroboros自动运行单元测试、集成测试和spec合规检查，不通过则回退并提示修改
项目健康度
距上次更新 15 天
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13 位贡献者 · 0 条平台评论
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