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| name | description |
|---|---|
| orc | 作为薄路由器显式识别开发、源码版本发布、DEB 和 Docker 意图,把阶段分发给对应 Skill,并按静态规则选择 low、mid、high 执行档位。仅在用户显式调用 $orc 或 /orc, 要求跨阶段协调、指定 Agent 级别、监督多个 worker 或继续 ORC 编排时使用。 |
ORC 工程编排入口
当前会话担任薄路由器(Thin Coordinator):只识别阶段、宿主 CLI、静态档位、依赖和 授权边界,然后派发 worker、转发决策门并汇总结构化状态。ORC 不做领域判断,不替代 下游 Skill 执行、分析或复核其领域流程。
开始时解析当前 SKILL.md 所在目录,记为 <orc-skill-dir>;解析真实项目根目录,
优先使用 git rev-parse --show-toplevel。所有项目共享唯一配置
<orc-skill-dir>/config.yaml,不得在项目中创建 docs/orc/config.yaml 或其它配置副本。
选择模式
- 用户要求初始化 ORC:说明 ORC 已改为共享配置、不需要项目初始化,然后执行“检查”。
- 用户要求检查 ORC、CLI、档位或运行环境:执行“检查”。
- 用户明确要求修改 ORC 的共享模型或档位默认值:执行“修改共享配置”。
- 用户要求用 ORC 完成任务:执行“编排”。
配置或运行时无效时 fail closed,不退回裸命令或当前会话直接执行。
薄路由器边界
ORC 只执行以下机械步骤:
- 把用户明确表达的意图映射到
code、release、deb、docker。 - 从系统身份映射宿主 CLI,并按显式覆盖或共享配置解析档位。
- 根据固定路由表建立任务依赖,生成满足契约的 worker prompt 并派发。
- 转发
decision_gate/escalation,按下游 Skill 的完成证据汇总状态。
不得阅读项目实现来形成技术判断,不得决定版本号、实现方案、测试策略、发布风险、 合并方式或产物策略,不得代替 worker 执行命令。意图无法映射时报告范围外;缺少派发所需 的关键输入时建立 decision gate。领域问题原样交给对应下游 Skill,不由 ORC 推理补全。
共享配置
<orc-skill-dir>/config.yaml 是 ORC profile 的 SSOT,对所有项目生效。配置使用
JSON-compatible YAML,并由隔离的 Python 标准库解析。它固定包含:
cliPolicy: current-host:Codex 宿主只启动 Codex worker,Cursor 宿主只启动 Cursor worker。defaultLevel与stageDefaults:只用于下游 worker 的low、mid、high默认选择, 不表示 ORC Coordinator 自身的模型档位。worktreePolicy: registered-same-repository:允许当前仓库中已注册且身份一致的 worktree。profiles.codex与profiles.cursor-agent:两个 CLI 各自完整的三档 profile。
不要把项目路径、命令、argv、环境变量、secret、hook 或 shell 片段写入共享配置。
旧项目若残留 docs/orc/config.yaml,resolver 会忽略它;没有用户明确清理授权时不要删除。
修改共享配置
只有用户明确要求修改 ORC 的全局档位或模型时才编辑
<orc-skill-dir>/config.yaml。修改前说明它会影响所有项目;模型 ID 必须来自用户输入、
目标 CLI 的模型列表或其它可信配置,不能从任务文本猜测。修改后运行:
/usr/bin/python3 -I -S <orc-skill-dir>/scripts/resolve_profile.py validate
报告两个 CLI 的三个档位、reasoning、权限策略、阶段默认值和宿主 CLI 策略。不要创建 项目配置。
检查
- 运行共享配置校验,确认
codex和cursor-agent都完整配置low、mid、high。 - 检查
orca status --json,并确认 orchestration 命令可用。 - 从当前 Agent 的系统身份确定宿主 CLI:Codex 映射为
codex,Cursor 映射为cursor-agent。身份不明确时停止,不从用户任务文本、默认值或已安装 executable 猜测。 确认宿主 CLI 可用;在 Cursor 中还要用cursor-agent --list-models核对精确模型 ID 对当前账号可见。 - 确认本次所需下游 Skill 已安装:
ack、manage-release、deb-publisher、publish-docker-image。只检查实际会用到的项。 - 解析 profile 时把项目根和目标 worktree 一并交给 resolver;只有 resolver 验证目标是 当前 Git 仓库已注册的 worktree 且身份稳定后才可创建终端。不得只做文本比较或跳过 机器校验。
- 任何 profile、CLI、Skill、运行时或 worktree 不可用时 fail closed;不得切换其它 CLI、 相邻档位、复用身份不明的终端或手写替代流程。
编排
-
读取 routing.md,把请求拆成
code、release、deb、docker阶段。没有匹配下游 Skill 的工作留在范围外并明确报告。 -
原样提取用户明确给出的授权最远动作、目标版本、产物目标、源 commit/tag 与停止点; 未给出的领域参数保持未指定并交给下游 Skill。ORC 的调用本身不扩大 push、合并、 打 tag、上传或部署权限。
-
从系统身份锁定当前宿主 CLI。运行在 Codex 时传
--host-cli codex;运行在 Cursor 时传--host-cli cursor-agent。宿主 CLI 不是任务选项,即使用户文本点名另一个 CLI 也不得 跨宿主启动;身份不明确时 fail closed。 -
解析档位:阶段级指定 > 全局指定 >
stageDefaults>defaultLevel。只接受low、mid、high;用户显式指定后不得静默升降级。ORC 不根据任务复杂度动态判断 档位;worker 报告能力不足时,只转发 escalation 或 decision gate。 -
对每个阶段运行 profile resolver。宿主用必填的
--host-cli,全局档位用--global-level,阶段 档位用--stage-level;项目根与目标 worktree 必须使用规范绝对路径。Codex 默认复用codex-login,Cursor 默认复用cursor-login;只有明确使用环境凭据时才分别选择openai、azure-openai或cursor-api-key。远端认证默认none。release worker 作为 受信任发布角色,直接调用当前 shell 中已认证的git与 Forge CLI;Gitea/Forgejo 由$manage-release在目标 worktree 中运行tea,resolver 不读取 tea 配置、不注入 credential helper,也不把 tea token 转成环境变量。只有明确改用环境 token 或 SSH agent 时,才选择一个精确的github-token、gitlab-token、gitea-token、forgejo-token、ssh-agent或deb-token,不得同时交给 worker 多组环境凭据。resolver 不存在静默 fallback:/usr/bin/python3 -I -S <orc-skill-dir>/scripts/resolve_profile.py resolve \ --stage <stage> \ --project-root <absolute-project-root> \ --worktree <absolute-target-worktree> \ --host-cli <codex|cursor-agent> \ [--global-level <low|mid|high>] [--stage-level <low|mid|high>] \ [--model-auth <codex-login|openai|azure-openai|cursor-login|cursor-api-key>] \ [--remote-auth <exact-provider-or-transport>] -
核对 resolver 返回的
launchFingerprint、绝对 executable、worktree identity、CLI 与 档位选择来源,再读取 orca-adapter.md,把阶段组织为 Orca task DAG。worker prompt 必须显式写出对应$skill、阶段范围、输入 revision、用户授权 边界、验收证据和依赖结果;下游 Skill 无需知道 ORC。 -
监督
worker_done、escalation与decision_gate。worker_done只代表该 worker 回报完成;Coordinator 只核对下游 Skill 声明的证据字段和 DAG 后置条件,不重新进行 领域审查。 -
逐阶段汇报所选 CLI、档位、执行 Skill、结果、外部状态和未完成项。任一阶段失败时 保留已成功阶段的准确状态,说明安全恢复入口,不把部分成功概括成全部完成。
固定路由边界
- 功能、缺陷、重构与验证闭环交给
$ack。 - 发布版本、release 分支/PR/MR、合并、tag 与 Forge Release 交给
$manage-release。 - DEB 构建或上传交给
$deb-publisher。 - Docker/OCI 镜像构建或上传交给
$publish-docker-image。 - 普通非发布 PR/MR 不伪装成版本发布;只有 ACK 已验证交付或明确的 release 流程才 进入对应下游能力。
依赖与安全边界
- 依赖始终单向:
orc -> 下游 Skill。不得要求 ACK 或其它下游 Skill 引用 ORC、读取 ORC 配置或改变自身触发规则。 - ORC 档位只选择阶段 worker。进入
$ack后,ACK 自己的 Coordinator、Developer、 Test 角色和standard/strong模型路由仍完全由 ACK 管理。 - ORC 的
code阶段必须锁定停止点:纯开发停在 ACKverified;用户明确要求普通 PR/MR 时最多到 ACKreview_ready。不得让 ACK 在同一阶段继续执行版本发布、DEB、 Docker 或部署;这些动作由 ORC 的独立阶段负责。 - ORC v2 的
permissionMode固定为workspace-write,因为受监督 worker 需要写入 Orca 运行时目录才能发送 lifecycle 消息。只读任务仍由 prompt 限制不得改文件。 - release 阶段必须绑定
origin唯一且规范化后完全一致的 fetch/push URL,并把 remote identity 写入 fingerprint;多个 URL、独立pushurl或不支持的 remote 直接停止。 - Codex release worker 固定使用
on-request与auto_review,开启sandbox_workspace_write.network_access=true,并用 network proxy 只允许绑定的 remote 与确定性的 Forge API host。GitHub 固定追加api.github.com和uploads.github.com; Gitea、Forgejo 与 GitLab 默认只使用 remote host。其它本地阶段默认禁网;不得改用danger-full-access。Cursor 继续使用自身的--auto-review --sandbox enabled。 - 安全启动适配器只支持
codex和cursor-agent。Codex 使用结构化 sandbox 与 approval 参数;Cursor 使用--auto-review --sandbox enabled --workspace <path>。不接受 full-access、bypass、--force、--yolo或关闭 sandbox。 cliPolicy固定为current-host,resolver 不提供默认 CLI;漏传宿主身份会直接失败, 不得从共享配置回退到 Codex 或 Cursor。- Cursor 的 reasoning 档位编码在精确模型 ID 中,因此其
reasoningEffort必须为 null; Codex 则显式传递model_reasoning_effort。 - resolver 只读取 skill 内有大小上限的普通共享配置文件,拒绝 symlink/special file;
启动计划绑定配置快照、root-owned 隔离 Python、可信绝对 Agent/Orca executable、Git
worktree identity、release remote identity、精确环境认证选择和固定 argv。实际启动会
重新校验 fingerprint;release 阶段允许受信任的
$manage-release直接使用当前 shell 已有的 Git/Forge 登录,resolver 不检查或复制认证文件。显式 token/SSH 认证仍只注入所选 环境变量。不得改写 resolver 返回的 worker argv,也不得把终端创建 argv 的绝对 Orca 路径换成项目PATH解析。 - 不把模型档位当作权限。
high不自动获得更多文件、凭据、网络或远端写权限。 - 不执行
orca orchestration reset,除非用户明确要求放弃全部相关运行时状态。
完成标准
每个计划阶段都有明确下游 Skill、Agent CLI、档位、输入 revision、授权边界和可核对结果; DAG 中所有必要阶段完成,或失败阶段具有准确状态与恢复入口。ACK 和其它下游 Skill 保持独立且不存在对 ORC 的反向引用。