Includes AirPlan design documents, AircOding-alpha1-plan, AirPlanV2, AirPlan-ParaV2, AirPlan-Para V1 reference docs, and all working code changes across packages. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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AirPlan-Para V1.0.0 白皮书参考稿
摘要
AirPlan-Para V1.0.0 是一套面向 Claude Code / Codex 本地工作流的 AI 工程插件套件。它通过 AirPlan/ 工作流根、结构化上下文资产、任务级 handoff、受控调度、结构化结果合并以及证据驱动验证,解决 AI 辅助开发中的上下文衰减、调试失稳、GUI 误判、网络不可见性与 C/C++ 静态分析缺口等问题。其调度层 aireng 采用非占用式设计,保持开发者对执行过程的全程可见与即时介入能力;同时以隔离并行派发替代串行执行,将独立子任务的交付从线性等待中解放出来。
当前真实交付应准确描述为:8 个插件构成的一体化套件。其中 airarc、aireng、airdo、airdbg、airxdb、airndb、airsdb 负责规划到证据闭环,aircontext 负责同一套件内的规则驱动压缩与自动 resume。
1. 背景问题
在长期软件工程中,AI 辅助开发通常会暴露以下结构性问题:
- 会话级上下文不可持续继承
- 任务状态缺少持久化载体
- 规划、执行、调试彼此脱节
- GUI 行为缺少可靠 test oracle
- 网络问题缺少 packet-level evidence
- C/C++ 风险缺少 static analysis gate
- 多任务执行下,结果路径与最终交付产物容易混淆
- 默认 compact 策略与当前工程目标不匹配
- 调度执行过程缺少透明介入点,开发者难以在任务中途补充信息或纠正方向
- 串行执行模式下独立子任务互相等待,整体周期被不必要地拉长
这些问题本质上不是单一模型能力问题,而是缺少可持久化的 canonical context、明确的 workflow contract 和运行时状态约束。
2. 系统目标
AirPlan-Para 当前版本的目标是:
- 将项目级关键上下文外部化为文件资产
- 让规划层输出可被调度层直接消费的执行工件
- 用任务级 handoff 隔离执行上下文
- 用结构化 result 和 worker-state 管理交付结果
- 用 GUI / 网络 / 静态分析证据驱动验证
- 用 repair queue 和 debug workflow 提升失败路径可恢复性
- 用
aircontext将 compact 策略外部化并在长会话后自动恢复执行 - 让调度层保持非占用状态,使开发者可随时介入、补充信息或调整约束
- 以隔离并行执行替代串行等待,用并发换交付速度
3. 核心上下文资产
系统当前围绕以下上下文资产运行:
AirPlan/AGENTS.md
AirPlan/plan.md
AirPlan/todo.md
AirPlan/docs/architecture/adr/
AirPlan/docs/architecture/c4/module.md
AirPlan/docs/debug/debug-log.md
AirPlan/docs/debug/gui-debug-log.md
AirPlan/docs/network/airndb-log.md
AirPlan/docs/staticanalysis.md
AirPlan/state/
AirPlan/AirContext/
这些资产分别承担:
- 项目入口与规则
- 执行计划与质量门
- 任务状态账本
- 架构决策与模块边界
- 调试轨迹
- GUI 调试证据
- 网络证据
- 静态分析证据
- 调度与 worker 运行时状态
- compact / resume 配置与会话快照
airarc 与 aireng 已经支持在首次启动时自动补齐缺失的 AirPlan/ bootstrap 工件;aircontext 则在使用时维护 AirPlan/AirContext/。
4. 插件架构
AirPlan-Para V1.0.0 当前包含以下 8 个插件:
airarc 0.3.1aireng 0.6.0airdo 0.5.0airdbg 0.1.4airxdb 0.2.2airndb 0.1.2airsdb 0.1.1aircontext 0.1.0
4.1 AirArc
airarc 是 architecture-first planning 插件,当前实现能力包括:
- 项目规划上下文初始化
plan.md/todo.md驱动的 planning workflow- post-plan parallel review
- dependency edges、parallel groups、shared write-set conflicts、serialization points 输出
- execution plan 产物生成
4.2 AirEng
aireng 是公共调度插件,在整个套件中承担“将规划转化为执行、再将执行结果收敛为交付产物”的枢纽角色。其设计有两个核心优势:
非占用式的开放调度。 与 worker 不同,aireng 在派发任务后不持续占用上下文窗口去执行具体工作。它多数时候处于空闲可响应状态,开发者在任务执行过程中可以随时与 aireng 对话:补充遗漏的需求细节、调整某个 worker 的约束条件、重新排定剩余任务的优先级,或在发现某个 worker 方向偏差时立即要求更正。调度不是一次性的人工输入,而是一个持续的协作过程。
并行执行替代串行等待。 aireng 按 bounded concurrency 策略生成 dispatch manifest,将无依赖冲突的子任务并行派发给多个隔离的 airdo worker。同一波次内的 worker 并发推进、互不阻塞。对于包含多个独立模块、多组件并行开发的工程任务,这种模式将原本串行叠加的时间成本压缩为一轮并发周期,显著缩短端到端交付时间。
aireng 当前实现能力包括:
- 读取
airarcexecution artifacts - 生成 dispatch manifest
- bounded concurrency 调度多个隔离
airdoworker - 合并结构化 worker result
- repair dispatch / repair queue 准备
- 文档同步与 merge 后收敛
4.3 AirDo
airdo 是单任务执行插件,当前实现能力包括:
- task-local brief / handoff
- 结构化
result.json - finalize 到
AirPlan/state/airdo/results/<task-id>.json worker-state.json维护 canonical result path- GUI 任务自动衔接
airxdb - blocked / failed validation 自动衔接
airdbg
4.4 AirDbg
airdbg 是 debug-first repair 插件,当前实现能力包括:
- reproduce -> RCA -> minimal fix -> verify
- GUI 问题强制引入
airxdb或等效证据 - 网络问题联动
airndb - C/C++ 静态分析问题联动
airsdb - 同步维护 AGENTS、ADR、C4、debug log
4.5 AirXDB
airxdb 是 Midscene-based GUI 调试插件,当前实现能力包括:
- 本地与远程截图证据
- Computer MCP smoke
- Midscene model-family 检查
- Windows 截图资产修复
- GUI 调试报告生成
4.6 AirNDB
airndb 是网络抓包插件,当前实现能力包括:
- bounded local / remote tcpdump or WinDump capture
- Windows 首次自动下载官方
WinDump.exe - BPF filters
- pcap 读取与摘要
- 远程 SSH 抓包辅助
4.7 AirSDB
airsdb 是 C/C++ 静态分析插件,当前实现能力包括:
- 本机与远程 cppcheck
--check-level=exhaustive- XML / JSON 报告输出
staticanalysis.md摘要维护
4.8 AirContext
aircontext 是同一套件中的会话压缩与自动恢复插件,当前实现能力包括:
- wrapper 方式启动 Claude Code
- 在
SessionStart、UserPromptSubmit、PostToolUse、PreCompact事件接入 hook - 基于阈值与 cooldown 触发外部 compactor
- 使用 OpenAI-compatible backend 执行规则驱动压缩
- 将摘要与 continuation prompt 追加到 session JSONL
- 自动
claude --resume <session-id> - 在
AirPlan/AirContext/下维护配置、活动规则、状态与 snapshots
5. 规划、调度与会话连续性模型
当前版本的总体模型为:
AirArc -> 规划与并行评审 -> Execution Plan
AirEng -> Dispatch Manifest -> Isolated AirDo Workers
AirDo -> Structured Result -> AirEng Merge
AirDbg / AirXDB / AirNDB / AirSDB -> Evidence and Repair
AirContext -> Rule-driven compaction -> Auto resume
这套模型已经实现:
- 规划层生成 engine-consumable execution artifacts
- 调度层依据 parallel review 进行 bounded dispatch,以 non-blocking 方式保持开发者介入通道
- 执行层通过 isolated handoff 保持 task-local context,同一波次内独立 worker 并行推进互不阻塞
- merge 层以结构化结果与文档更新为准,将并发 worker 的产出收敛为一致的项目状态
- 会话层在 compact 后自动恢复长任务上下文
6. 结果完整性机制
AirPlan-Para 当前版本已实现以下 result integrity 机制:
worker-state.json作为 canonical result locator- finalize 后结果默认写入
AirPlan/state/airdo/results/<task-id>.json - untouched 默认模板不能 finalize
done结果不能是逻辑空载荷done结果至少需带有变更、验证、证据或文档更新之一- 无真实 blocker 时,worker 默认继续执行到 finalize
这保证了系统不会把形式上的“完成”误当作真实交付完成。
7. 调试与证据模型
AirPlan-Para 当前采用 evidence-based verification:
- GUI:
airxdb - 网络:
airndb - C/C++:
airsdb - 通用调试闭环:
airdbg - 长会话压缩与恢复:
aircontext
这使得验证行为不再只依赖聊天说明,而是依赖结构化 artifact:
- screenshot / GUI report
- pcap / network summary
- cppcheck XML / JSON /
staticanalysis.md - debug log / RCA record
- compaction snapshots / active rules / continuation chain
8. 断点恢复与可持续执行
当前版本已经实现的可恢复能力主要来自:
todo.md任务状态账本AirPlan/state/运行时状态- dispatch manifest
- repair queue
- worker-state
- canonical result path
AirPlan/AirContext/state.jsonAirPlan/AirContext/snapshots/
因此,系统已经支持:
- 会话中断后恢复任务状态
- worker finalize 后准确定位结果产物
- blocked 结果进入 repair 路径并继续收敛
- compact 后自动恢复长会话工作流
9. 部署与安装边界
默认部署包负责:
- 安装 Air 工作流插件、skills 与 shared runtime
- 提供
install_to_home.ps1/init_project_airplan.ps1 - 自动 bootstrap
AirPlan/工作流根
仓库中还包含 AirContext/ 目录,作为同一套件中的 context continuity 插件实现与分发目录。使用时通过 aircontext wrapper 启动 Claude Code,并在项目内创建和维护 AirPlan/AirContext/。
仓库中的 AirContextServer/ 可视为相关变体或附带目录,不属于当前主工作流介绍口径的核心部分。
10. 边界说明
AirPlan-Para 当前版本应被准确描述为:
- 本地 AI 工程治理框架
- 规划、调度、执行、调试与证据插件体系
- 结构化 project memory + task runtime state + compact/resume layer 组合
不应超前描述为:
- 已实现 file lock / document lock runtime
- 已实现多账号 relay / broker 调度平台
- 已实现容器化隔离执行 fabric
11. 结论
AirPlan-Para V1.0.0 当前已经把 AI 辅助开发中的核心工程问题拆解为可运行插件和文件化上下文体系,并在以下层面完成了工程化落地:
- planning
- scheduling
- execution
- debugging
- GUI evidence
- network evidence
- static analysis
- resumable workflow
- controllable compaction and auto resume
它的核心贡献,是把 AI 从“依赖对话记忆的临时助手”推进为“围绕明确上下文资产、运行时状态和受控压缩机制工作的工程参与者”——并且在这个过程中,开发者始终可以通过 aireng 保持对执行过程的可见与介入,同时以并行执行换取交付速度,不因治理而牺牲效率。