fix: logo 右半部分从 CODING 改为 CODE
去掉难以正确渲染的 N 和 G 字母，右半部分简化为 CODE（4 字母）， 与左半部分 AIR 组合为 AIR CODE。
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@@ -0,0 +1,268 @@
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# AirCoding 会议记录与当前状态
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> 日期：2026-06-13
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> 状态：架构已确定，实现进行中，需要补全各层代码级保证和协作 prompt
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## 一、核心架构决策（已确定）
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### 1.1 总体架构
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用户 ↔ Main Agent（客服/乙方代表，用户唯一交互入口）
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└── Scheduler（核心枢纽，事件路由器）
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├── Architect（按需咨询/里程碑审查）
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│ └── fork → Reviewer（审查时临时创建，审查完销毁）
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├── Executor Worker（写代码、编译、测试）
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├── Debugger Worker（证据收集、问题定位、修复）
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└── 读写 .air/shared/ 共享文件
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```
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- **Main Agent = 客服角色**：面向用户，理解意图，传达需求，汇报进度，处理变更，不做技术活
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- **Scheduler = 项目经理**：拆解任务，派发 Worker，监控进度，协调资源，不写代码
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- **Architect = 技术总监**：需求分析，架构设计，里程碑审查，常驻提供咨询
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- **Worker = 工程师**：EXECUTE + DEBUG 双模式，写代码/编译/测试/调试
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### 1.2 通信模型
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- **EventV2 事件总线** + **coordinator 工具**（listen/dispatch/status）
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- 子 agent 完成 → EventV2 广播 → Scheduler 收到 → 按规则派发下一个
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- **共享文件**（`.air/shared/`）+ **ContextPack**（派发时传递上下文引用）
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- **不是 agent 之间直接对话**，而是通过事件 + Scheduler 路由
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### 1.3 三条通信路径
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1. **Scheduler → Architect**：重规划/异常咨询，Arc 读图 → 输出 PlanDelta
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2. **Scheduler → Reviewer**：Code-to-Design 对照审查，审查报告写入 WorkerResult
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3. **Scheduler → Architect（consult）**：Scheduler 无法决策时求助
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### 1.4 流程规则（Scheduler 状态机）
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```
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Executor 完成 → 自动触发 Reviewer（逐任务审查）
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Reviewer 通过 → 标记任务完成
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build/test 失败 → 自动触发 Debugger
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Reviewer 发现问题 → 重新派发 Executor 修复
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阶段内所有任务完成 → 自动触发 Architect（里程碑审查）
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里程碑审查通过 → 进入下一阶段
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里程碑审查发现问题 → Architect 生成修复任务 → Scheduler 派发
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需求变更 → 触发动态 DAG 调度算法
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Scheduler 异常无法决策 → 派发 Architect（咨询）
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所有任务完成 → 汇总结果返回 Main Agent
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```
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### 1.5 核心设计约束
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- **单进程模型**：子代理 = OpenCode 子 session（TaskTool + BackgroundJob）
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- **代码级硬阻断**：工具白名单是硬阻断不是建议
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- **LLM 混合策略**：正常调度走确定性代码，异常/边界才调 LLM
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- **防卡死**：10 分钟不活跃定时器 + scheduler-state.json 实时落盘
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- **cppcheck 强制**：每次任务完成前必须运行，无输出不允许标记完成
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- **证据门控**：按任务类型决定必需证据
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- **两层审查**：Worker 自验 + Architect 里程碑审查 fork
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### 1.6 基线
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- **Fork OpenCode v1.17.4**（commit abda3515）
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- TypeScript + Bun，单进程，Effect v4 beta
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- 不封装 C++ 工具链 Plugin，Worker 直接用 shell 调用 cmake/ctest/cppcheck
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## 二、当前实现状态
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### 2.1 已完成的文件
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| 文件 | 位置 | 状态 |
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|------|------|------|
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| coordinator.ts | workspace/.../src/tool/coordinator.ts | ✅ 已写入，类型检查通过 |
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| registry.ts | workspace/.../src/tool/registry.ts | ✅ 已修改（+4 工具注册） |
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| agent.ts | workspace/.../src/agent/agent.ts | ⚠️ 已回退，需要重新修改 |
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| scheduler.txt | workspace/.../src/agent/prompt/scheduler.txt | ✅ 已写入，但缺少协作指令 |
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| worker.txt | workspace/.../src/agent/prompt/worker.txt | ✅ 已写入，但缺少协作指令 |
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| architect.txt | workspace/.../src/agent/prompt/architect.txt | ✅ 已写入，但缺少协作指令 |
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| AGENTS.md | E:\WorkSpace\AirCodingCli\AGENTS.md | ✅ 已写入 |
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| opencode.json | E:\WorkSpace\AirCodingCli\opencode.json | ✅ 已创建 |
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| bun install | workspace | ✅ 成功（需要设置 WindowsSdkDir 环境变量） |
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| bun typecheck | workspace | ✅ 通过 |
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### 2.2 启动方式
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```bash
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cd E:\WorkSpace\AirCodingCli\workspace
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export WindowsSdkDir="D:/Dev/IDE/VS/VSIDE/Windows Kits/10/"
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export VCToolsInstallDir="D:/Dev/IDE/VS/VSIDE/VC/Tools/MSVC/14.50.35717/"
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||||
export OPENCODE_EXPERIMENTAL_BACKGROUND_SUBAGENTS=true
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bun dev
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```
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或运行 `workspace\start.bat` / `workspace\start.sh`。
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### 2.3 测试结果
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- TUI 正常渲染 ✅
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- 只能看到 build 和 plan 两个 agent ❌（scheduler/worker/architect 未注册）
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- Main Agent 不会自动派发 Scheduler ❌
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- 各 Agent 之间无法协作 ❌
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## 三、待解决的问题（按优先级）
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### 3.1 每层都需要 A（代码级保证）+ B（协作 Prompt）
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**这是用户反复强调的核心要求。不能只靠 prompt，也不能只有代码没有 prompt。**
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| Agent | A：代码级保证（需要改 OpenCode 源码） | B：协作 Prompt（需要补全） |
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|-------|-------------------------------------|--------------------------|
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| **Main Agent** | prompt.ts 强制转发给 Scheduler（代码路由） | 怎么汇报结果、转达变更、与用户沟通 |
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| **Scheduler** | 代码保证只能通过 task 工具派发 Worker/Architect | 怎么拆任务、怎么用 coordinator 工具、怎么读写 task-graph、怎么和 Architect 协作 |
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| **Architect** | 工具白名单已有（只读） | 怎么写 task-graph.json、怎么 fork Reviewer、审查结果发给谁 |
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| **Worker** | Scheduler 校验 WorkerResult 包含 cppcheck 输出 | 怎么汇报结果（WorkerResult 格式）、EXECUTE/DEBUG 模式切换、结果返回给谁 |
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### 3.2 每个 Agent 需要知道的协作信息
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```
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我是谁 → 我的角色和约束
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我的上游是谁 → 谁派发了我，结果返回给谁
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我的下游是谁 → 我能派发谁，用什么工具
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通信协议 → 共享文件在哪、结果格式是什么、事件怎么收
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```
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### 3.3 具体改动清单
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#### 改动 1：agent.ts — 注册 3 个自定义 Agent
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```typescript
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// 在 agents 对象中添加：
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scheduler: {
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name: "scheduler",
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description: "AirCoding 调度引擎",
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mode: "subagent", // 不是 primary，由 Main Agent 派发
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||||
native: true,
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||||
steps: 200,
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||||
prompt: PROMPT_SCHEDULER,
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||||
permission: Permission.merge(defaults, Permission.fromConfig({
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||||
edit: "deny", write: "deny", todowrite: "deny", task: "allow",
|
||||
}), user),
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||||
},
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||||
worker: { ... mode: "subagent", prompt: PROMPT_WORKER, ... },
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||||
architect: { ... mode: "subagent", prompt: PROMPT_ARCHITECT,
|
||||
permission: { "*": "deny", read: "allow", glob: "allow", grep: "allow", task: "allow" }
|
||||
},
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||||
```
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||||
#### 改动 2：build agent 加 prompt — Main Agent 编排逻辑
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```typescript
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||||
build: {
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name: "build",
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prompt: PROMPT_AIRCODING_MAIN, // ← 新增
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||||
mode: "primary",
|
||||
...
|
||||
}
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```
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PROMPT_AIRCODING_MAIN 内容：
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- 你是 AirCoding 主代理，面向用户的唯一交互入口
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- 你不直接执行复杂任务，通过 task 工具派发 scheduler
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- 始终设置 background: true
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- 子代理完成后自动通知你，你负责向用户汇报
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#### 改动 3：prompt.ts — 代码级路由（可选但推荐）
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在主循环中插入确定性路由，强制将复杂任务转发给 Scheduler：
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```typescript
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// 在 runLoop 中，LLM 调用之前
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// 如果当前 agent 是 build，且用户消息不是简单问答
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// → 确定性派发 scheduler（不经过 LLM 判断）
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```
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#### 改动 4：各 Agent prompt 补全协作指令
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每个 prompt 需要补充：
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- 上游/下游是谁
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- 用什么工具通信（task, coordinator.listen, coordinator.status）
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- 共享文件路径和格式（task-graph.json, review-result.json）
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||||
- 结果格式（WorkerResult 结构）
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## 四、设计文档索引
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| 文档 | 路径 | 内容 |
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| 架构设计 | aircoding-architecture-mvp.md | 完整架构（16 章，7 项已确定决策） |
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| 实现计划 | implementation-plan.md | 实现步骤 v2.0 |
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| 集成指南 | INTEGRATION.md | 如何集成到 OpenCode fork |
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||||
| AI 编码指南 | AGENTS.md | 代码风格 + Agent 约束 |
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||||
| V1 痛点 | airplanV2-Qwen3.7-Max设计.md | 25 个 P0/P1 缺陷及 V2 方案 |
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||||
| 原始愿景 | idea.md | 完整系统设计（参考用） |
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||||
| V1 基线 | baselineV1.md | 早期基线设计（参考用） |
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## 五、环境配置
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```bash
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# Bun 版本
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bun 1.3.14
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# 必需环境变量
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WindowsSdkDir=D:\Dev\IDE\VS\VSIDE\Windows Kits\10\
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||||
VCToolsInstallDir=D:\Dev\IDE\VS\VSIDE\VC\Tools\MSVC\14.50.35717\
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||||
OPENCODE_EXPERIMENTAL_BACKGROUND_SUBAGENTS=true
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# 项目结构
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E:\WorkSpace\AirCodingCli\
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├── workspace/ # OpenCode v1.17.4 fork（工作目录）
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├── reference/opencode/ # OpenCode v1.17.4 原始参考
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├── reference/airplan-v2/ # V2 插件 prompt 参考
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├── src/ # AirCoding 自有源码（coordinator.ts, prompts）
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└── *.md # 设计文档
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```
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## 六、关键代码参考
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### coordinator.ts 已实现的 4 个工具
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1. `coordinator_listen` — 等待后台 Worker 完成，返回结果
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2. `coordinator_status` — 查询所有后台 Worker 状态
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3. `coordinator_save_state` — 保存调度状态到 scheduler-state.json
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||||
4. `coordinator_load_state` — 从 scheduler-state.json 恢复状态
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### TaskTool 关键 API（OpenCode 已有）
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```typescript
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// 派发子代理（前台/后台）
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task({
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||||
description: "任务描述",
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||||
prompt: "详细任务指令",
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||||
subagent_type: "scheduler", // 或 "worker", "architect"
|
||||
background: true, // 后台运行
|
||||
task_id: "复用已有session的ID" // 可选，复用持久 session
|
||||
})
|
||||
```
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### 共享文件结构
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```
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.air/shared/
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├── plan/
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│ ├── plan.md # 架构方案
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│ ├── task-graph.json # 任务图（source of truth）
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│ ├── requirements.md # 原始需求
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│ └── docs/ADR-*.md # 架构决策记录
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└── rules/
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||||
├── project-rules.md
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||||
└── toolchain-rules.md
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.air/local/
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├── state/
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│ └── scheduler-state.json # 调度器实时状态
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||||
└── sessions/
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```
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Reference in New Issue
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