159 lines
7.7 KiB
Markdown
159 lines
7.7 KiB
Markdown
# 如何开始一个需求（Kickoff）
|
||
|
||
从零开一个需求的启动手册。角色/权限见 `roles-and-permissions.md`，闭环见 `closed-loop.md`，模型见 `model-routing.md`。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 前提：谁是 Coordinator
|
||
|
||
**你（发起编排的强模型会话）就是 Coordinator (PM) / 产品。** 你负责写文档、拆任务、
|
||
编排、终检，**不亲自写代码、不亲自跑测试**。开发和测试是另起的 worker agent；
|
||
具体 CLI、模型、reasoning effort 和执行模式的机器事实源是
|
||
`docs/ack/tasks.yaml` 的 `project.orchestration`。`docs/ack/project.md` 只解释项目
|
||
差异，不能提供另一套启动命令。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 第 0 步：给 Coordinator 的开场指令（复制改需求）
|
||
|
||
```text
|
||
我要做一个新需求：<一句话需求>。
|
||
你作为 ack 的 Coordinator(PM)，按 ACK Skill 的 references 规范执行：
|
||
|
||
1. 先读 docs/ack/project.md、docs/ack/tasks.yaml（包括 project.orchestration），校验 docs/ack/knowledge.yaml 并
|
||
用 `scripts/select_knowledge.py` 只读取当前任务相关的 active 条目，再读
|
||
references/roles-and-permissions.md、closed-loop.md、optimization-method.md。
|
||
2. 写产品文档到 docs/（PRD / 交互 / 验收），把需求拆成任务，每个任务的验收写成可观测信号（可见文本 / API 结果 / 交互结果）。
|
||
3. 按任务 scope 从 knowledge.yaml 推荐 active 知识，确认后把固定 revision 的
|
||
knowledgeRefs 写入任务；不要派发 candidate 或全量知识库。
|
||
4. 把任务写进 docs/ack/tasks.yaml（只有你写），校验 tasks.yaml 和 knowledge.yaml。
|
||
5. 先把「产品文档 + 任务拆分 + 验收信号 + 适用知识引用」给我确认，不要急着派发。
|
||
6. 我确认后，按 ack 闭环循环：先用 `scripts/launch_worker.py` 校验结构化
|
||
Developer/Test profile，审阅 plan 后用 expected fingerprint 创建 fresh worker，
|
||
dispatch 开发 → worker_done → dispatch 测试独立复测 → 你读证据终检 → 回写 tasks.yaml；
|
||
每个任务最多三轮，三轮不过记 leftover 并升级我复盘。
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 第 1 步：Coordinator 产出（确认前）
|
||
|
||
1. 产品文档 → `docs/PRD-<feature>.md` 等（Coordinator R/W）。
|
||
2. 任务板 → `docs/ack/tasks.yaml`，每条任务带 `expected` + `verification`，验收写成可观测信号（见 `optimization-method.md` §1）。
|
||
3. 项目知识 → 从 `docs/ack/knowledge.yaml` 按 component、path、dependency、version
|
||
和 tag 推荐 `active` 条目，Coordinator 确认后写入固定 revision 的显式
|
||
`knowledgeRefs`。candidate 不参与选择。
|
||
4. 校验结构与引用：
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 <ack-skill-dir>/scripts/validate_tasks.py docs/ack/tasks.yaml
|
||
python3 <ack-skill-dir>/scripts/validate_knowledge.py docs/ack/knowledge.yaml --tasks docs/ack/tasks.yaml
|
||
```
|
||
|
||
`project.orchestration` 是 worker profile 的机器 SSOT；未知字段、非 allowlist 模型、
|
||
不匹配的角色/档位和非安全权限必须在派发前 fail closed。
|
||
|
||
5. **停下来给人确认**：这是强模型该花时间的地方，不要跳过。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 第 2 步：决定 worktree
|
||
|
||
见 `closed-loop.md` §「子任务放哪」：
|
||
|
||
- 需求大 / 要并行 / 要保基线分支干净 → 新建隔离 worktree。
|
||
- 小改动 / 串行修复 → 当前 worktree 起子 agent。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 第 3 步：审阅并启动 worker
|
||
|
||
先读 `tasks.yaml.project.orchestration` 的结构化 profiles。v0.10 不把历史 receipt
|
||
或既有 Orca terminal 当作自动复用授权；每次自动派发都创建 fresh worker。原因和
|
||
边界见 `model-routing.md` §「Receipt、审计与复用边界」。
|
||
|
||
先查看目标 profile hash，确认本次结构化配置。这个 hash 只用于审计和漂移比较，
|
||
不能用于匹配或复用旧 receipt / 既有终端：
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 <ack-skill-dir>/scripts/launch_worker.py profile-hash \
|
||
--project-root <project-root> --profile-id <profile-id>
|
||
```
|
||
|
||
生成只读计划：
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 <ack-skill-dir>/scripts/launch_worker.py plan \
|
||
--project-root <project-root> --task-id <task-id> \
|
||
--attempt-id <task-id>-A<round> --role <developer-or-test> \
|
||
--profile-id <profile-id> --worktree <absolute-worktree> --slot <1..99>
|
||
```
|
||
|
||
审阅计划后执行唯一创建入口：
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 <ack-skill-dir>/scripts/launch_worker.py launch \
|
||
--project-root <project-root> --task-id <task-id> \
|
||
--attempt-id <task-id>-A<round> --role <developer-or-test> \
|
||
--profile-id <profile-id> --worktree <absolute-worktree> --slot <1..99> \
|
||
--expected-launch-fingerprint <plan 中的 sha256:...>
|
||
```
|
||
|
||
`launch` 的 fingerprint 必须来自刚才审阅的 plan；若中间任何关键事实漂移，重新
|
||
plan，不得覆盖检查。标准输出是单一 JSON。Coordinator 校验其中的 receipt 后，把
|
||
receipt 原样追加到 `tasks.yaml.workerReceipts`，把 `receipt.id` 写入该任务
|
||
`dispatch.<role>.receiptId`、把 `profileId` 写入 `dispatch.<role>.profileId`，并把
|
||
本轮稳定 ID 写入 `dispatch.<role>.attemptId`。三者必须与 receipt 的当前
|
||
task/role/profile/attempt 完全绑定；不得把旧任务或旧轮次的 receipt 改挂到当前
|
||
dispatch。后续
|
||
紧随其后的本次 Orca dispatch 只使用这次 fresh receipt binding 中的 handle；持久化
|
||
receipt 仅用于审计，不能在后续轮次自动复用。不要自行拼装 Agent CLI 或 Orca 的
|
||
底层创建命令。
|
||
|
||
新 worktree 时可先运行
|
||
`orca worktree create --name <feature> --base-branch <base> --json`，再对返回的绝对
|
||
worktree 走同一套 `plan` -> 带 expected fingerprint 的 `launch`。在调用 launcher
|
||
前，先把新
|
||
路径加入 `project.orchestration.allowedWorktrees` 并重新运行任务板校验。profile
|
||
只允许 `read-only` 或 `workspace-write`；v0.10 的 full-access 授权通道尚未实现，
|
||
任何 bypass、YOLO/force 或关闭 sandbox 的请求都必须失败，不能手写命令兜底。
|
||
选型与升级见 `model-routing.md`。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 第 4 步：跑闭环（每个任务）
|
||
|
||
```text
|
||
task-create → dispatch 给 DEV → 等 worker_done
|
||
→ 每个角色都通过 plan + expected fingerprint launch fresh worker 并写回 receipt
|
||
→ 每轮使用 Coordinator 分配的稳定 <task-id>-A<round>
|
||
→ 回写 fixed_by_dev → dispatch 给 TEST 复测 → 等 retest_result
|
||
→ Developer 回 knowledgeApplied / knowledgeCandidates，Test 回 knowledgeChecks
|
||
→ Coordinator 读证据终检 → 过则 verified，不过则 failed_retest 再派 DEV（最多累计 3 轮）
|
||
→ 三轮失败：leftover，升级复盘，继续下一个
|
||
```
|
||
|
||
具体命令见 `orca-adapter.md`（Orca）或 `closed-loop.md` §「手动模式」（无 Orca）；派发文案见 `prompt-templates.md`。
|
||
|
||
Coordinator 只内联本轮 `knowledgeRefs` 指向的少量知识，不要求 worker 全量读取
|
||
知识库。知识正文不得作为自由 shell 执行；需要命令时只能引用项目已审查的检查
|
||
入口，并把它的 registry ID 交给 `<ack-skill-dir>/scripts/run_verification.py`，
|
||
不自行拼接 path/args。Test 独立验证且 gate 通过后，Coordinator 才能把 candidate
|
||
写成 active 知识；关键约束应继续下沉为测试、lint、CI 或正式规范。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 第 5 步：收尾
|
||
|
||
一轮结束时 Coordinator 必须能回答 `optimization-method.md` §「结束条件」的问题：哪些 verified、哪些 leftover、各失败几轮、工作树是否干净、还有没有未处理项。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 一句话
|
||
|
||
产品文档 + 验收信号写在前（你，强模型）→ 确认显式 `knowledgeRefs` → 从
|
||
`tasks.yaml.project.orchestration` 解析安全 profile → 审阅 plan 并用 expected
|
||
fingerprint 启动 fresh DEV/TEST → dispatch / 复测 / 终检循环 → 任务结论落
|
||
`tasks.yaml`，验证后的
|
||
跨任务知识由 Coordinator 落 `knowledge.yaml`。
|