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本帖使用社区公益推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的项目是免费使用的,无收费(变相收费、赞助)部分: 是 我的帖子已经打上 公益推广 标签: 是 我的项目属于个人项目,与公司或商业机构无关: 是 我的项目不存在QQ、TG等群组引流: 是 我的项目不存在非运营必要的网站引流: 是 我的项目不存在为他人推广、AFF: 是 我的项目无关联的商业项目: 是 我的站点存在登录,并已接入 LINUX DO Connect: 否【无需登录】 我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上…

内容摘要

作者:#冉淦元 板块:#开发调优 本帖使用社区公益推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的项目是免费使用的,无收费(变相收费、赞助)部分: 是 我的帖子已经打上 公益推广 标签: 是 我的项目属于个人项目,与公司或商业机构无关: 是 我的项目不存在QQ、TG等群组引流: 是 我的项目不存在非运营必要的网站引流: 是 我的项目不存在为他人推广、AFF: 是 我的项目无关联的商业项目: 是 我的站点存在登录,并已接入 LINUX DO Connect: 否【无需登录】 我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是 以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出 一个不让 AI 改自己规则的编程工具 大部分 AI 编程工具都在想办法让 Agent 更自主。我们的Autoloom 反过来了。 在这个工具里,Agent 改不了自己的治理规则,也不能用一句"已完成"结束任务。系统只会记录"结果已记录",没验证的部分继续显示为未知。 先说清楚它和我们之前发的 AEGIS 的关系: AEGIS 回答"AI 编程该遵循什么方法"——原帖在这里 Autoloom 回答"怎么让 Agent 无法绕过这些方法" AEGIS 是一套方法与工程实践;Autoloom 是把它做成运行环境的产品,基于 DeepSeek Harness 与 Cordis 构建。 一、Agent 不能改写自己的规则 每个项目里会有一个 .autoloom 目录,保存项目的目标、约束、验收标准和历史决策。 这个目录由 Host 保护:普通文件工具和 Shell 沙箱都拒绝直接写入。 Agent 想改规则,只能提交一份候选,由你在精确的差异上批准,然后走原子事务落地。它不能自己决定"这条约束不重要了,我删掉"。 代价是更麻烦、摩擦更大。我们接受这个代价,因为一个能随时放宽自己约束的 Agent,约束本身就没有意义。 二、"完成"不是模型说了算 文件写入成功、命令退出成功、需求已满足——这是三件事,我们不让它们互相冒充。 Agent 结束时,系统记录的状态是**“结果已记录”**,它明确不等于验证通过,也不等于需求已验收。没跑过的检查、失败的检查、无法确认的部分,会继续留在未知里。 我们甚至不给 Agent 的自然语言打分。系统只校验"该做的检查投递过、回复非空、顺序正确",至于那段话说得对不对,不构成通过依据。 三、需求覆盖率是算出来的 项目的需求清单只有一个来源:项目基线。 某个需求有没有被实现,只能由工作记录里精确的来源引用来声明。没有引用就是未知——不允许根据文件名、标题或模型摘要去猜。 所以我们没有那种一排绿色勾的进度看板。看起来不够爽,但它不会骗人。 四、压缩不替你总结掉原文 长任务一定会压缩上下文。我们的原则是:能逐行核对的重复内容才删,其他不动。 工具结果剪枝只去掉可核对的重复文本;摘要必须逐字保留你的原始消息(包括注入的指令)和工具错误,并附上原始事件序号。证据缩不下去时,宁可保留检查点,也不替换。 其他部分,简单带过 会话恢复、权限审批、沙箱、多模型接入、本地与 SSH 项目、文件与 Git 查看、文档预览、终端——这些 Autoloom 都有,但不是这篇帖子的重点,市面上很多工具也做得不错。 另外两点值得知道: 模型用你自己的。 可以配置支持的 Provider 和兼容端点,Autoloom 不捆绑官方模型套餐,费用由对应 Provider 收取。 当前是一个 Agent 端到端干活。 分析、修改、验证、汇总由同一个 Agent 完成,我们没有把多 Agent 分派和虚拟岗位做成产品功能。 当前阶段 Windows x64 桌面免费客户端,开箱即用; SSH 远端项目当前支持 Linux x64; 仍是 Alpha,可能有破坏性调整,安装包可能提示未知发布者; 源码暂未公开,公开仓库主要承载下载、版本说明和问题反馈。 下载与反馈 GitHub: GitHub - GanyuanRan/Autoloom: AI coding with Aegis governance built into execution: baseline-aware changes, evidence-backed delivery. Free desktop client, your choice of model. 将哲科思维融入 AI 开发执行,让变更有依据、交付有证据。用创意编织现实。 · GitHub 版本下载: Releases · GanyuanRan/Autoloom · GitHub 问题反馈: Issues · GanyuanRan/Autoloom · GitHub 大家在真实任务中跑完之后,记得给我们反馈呀。我们尤其想知道:哪些限制确实拦住了错误,哪些地方又只是让你更烦。 后续我们仍然会在本贴持续更新项目进展,佬友们也可以在这里向我们直接反馈。

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