Ouroboros

定位与理念#

Ouroboros 定位为 Agent OS，倡导"Stop prompting. Start specifying."，不直接生成代码，而是作为 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes 等 AI 编码工具上方的运行时层，强制实施规格优先的工作流，解决模糊想法直接导致代码生成、缺陷在 PR 审查阶段才暴露的"返工陷阱"。

核心机制#

需求提炼与规格化#

• 苏格拉底式访谈：通过主动提问暴露隐性假设，将模糊想法转化为结构化需求。
• 不可变种子规格（Immutable Seed Spec）：将访谈结果结晶为包含验收标准、本体和约束的规范文件。
• 模糊度评分：设定 ≤ 0.2 的硬性门槛，阻止假设未充分暴露时过早进入编码阶段。

执行与验证#

• 双钻执行（Double Diamond Execution）：严格按照 Discover → Define → Design → Deliver 阶段分解执行。
• 三阶段自动评估门：Mechanical（免费）→ Semantic → Multi-Model Consensus，逐级提升验证严格度。

进化与持续优化#

• 进化循环：将评估输出反馈为下一代种子规格，持续迭代。
• Ralph 持久循环：ooo ralph 实现跨会话持续运行，基于 EventStore 重建完整谱系，直到验证通过。
• 本体收敛判定：以本体相似度 ≥ 0.95 作为进化循环的收敛停止条件。

智能辅助#

• 九种思维代理：按需加载，包含 Socratic Interviewer、Ontologist、Seed Architect、Evaluator、Contrarian、Hacker、Simplifier、Researcher、Architect。
• 横向思维突破：ooo unstuck 提供 5 种横向思维人设帮助突破卡点。

协作与工程化能力#

• ooo publish 将 Seed 发布为 GitHub Epic/Task issues，支持团队协作。
• ooo pm 提供 PM 视角的访谈与 PRD 生成。
• ooo qa 对任何制品提供通用质量评估判定。
• ooo brownfield 扫描现有仓库并快速纳入 Ouroboros 工作流。

架构概览#

• Python 核心主体：业务逻辑位于 src/ouroboros/，采用 pyproject.toml 管理，最低 Python >= 3.12，包管理器为 uv。
• Rust TUI 组件：crates/ouroboros-tui/ 包含 Rust 编写的终端 UI，支持 Double Diamond 流程可视化。
• MCP 服务器集成：通过 .mcp.json 配置，将 Ouroboros 作为 Model Context Protocol 工具服务器注册到下游 AI 编码工具。
• 运行时插件体系：支持 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes 四种后端。
• EventStore 无状态架构：通过事件溯源机制，支持跨会话的执行谱系重建与状态恢复。
• 技能与命令系统：skills/ 存放可加载技能定义，commands/ 定义 Agent 会话内命令映射，hooks/ 挂载运行时生命周期钩子。

安装与快速开始#

一键安装（自动检测 AI 编码工具并注册 MCP 服务器）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.sh | bash

从源码构建：

git clone https://github.com/Q00/ouroboros
cd ouroboros
uv sync --all-groups && uv run pytest

快速使用（在 AI 编码工具会话中）：

> ooo interview "I want to build a task management CLI"

主要命令一览#