admin/AirCoding
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases 1 Wiki Activity
Files
AircOding
AirCoding/AirPlan/docs/spec/AirPlan-Para_V1.0.0_CTO版_参考.md
AirCoding ae44be31d5 chore: push all design docs, V2 plan specs, and current working state 
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>
2026-06-12 17:12:29 +08:00

8.7 KiB
Executable File
Raw Permalink Blame History

AirPlan-Para V1.0.0：面向 CTO 与架构负责人的 AI 工程治理参考稿

一句话定位

AirPlan-Para V1.0.0 是一套面向 Claude Code / Codex 本地工作流的 AI 工程治理框架。它已经把规划、调度、执行、调试、GUI 证据、网络证据、静态分析和长会话恢复固化为本地插件体系，用来解决 AI 辅助开发在真实项目中的稳定性和可追溯性问题。其中 aireng 作为公共调度层，多数时候处于非占用状态，开发者可以随时介入交流、补充约束或更正方向；同时支持并行派发多个隔离 worker，将串行等待变为并发推进，大幅压缩交付周期。

它解决的不是“能不能写代码”，而是“能不能稳定交付”

多数 coding agent 的问题不在于完全不会改代码，而在于工程行为不稳定：

  • 新会话无法稳定继承历史上下文
  • 任务状态只存在聊天记录中，无法断点续作
  • 规划、执行、调试之间缺少统一的工作流契约
  • GUI 验证容易把进程存活误判为通过
  • 网络问题缺少 packet-level evidence
  • C/C++ 项目缺少静态分析质量门
  • 长会话 compact 后上下文语义容易漂移
  • 多个子任务并行时容易出现上下文串扰或结果文件误读
  • 调度过程像一个黑盒，开发者难以在任务执行中即时介入调整方向
  • 串行执行模式下，独立子任务无法并发推进，整体交付周期被线性拉长

AirPlan-Para 当前版本的价值，在于把这些问题分别落到明确的插件职责、项目文件和运行时状态里。

当前版本的真实套件边界

AirPlan-Para 当前是 8 插件 体系：

  • airarc 0.3.1
  • aireng 0.6.0
  • airdo 0.5.0
  • airdbg 0.1.4
  • airxdb 0.2.2
  • airndb 0.1.2
  • airsdb 0.1.1
  • aircontext 0.1.0

其中：

  • 前 7 个插件构成围绕 AirPlan/ 工作流根的规划-调度-执行-调试-证据链
  • aircontext 负责同一套件中的上下文压缩与自动恢复层

当前版本已经实现的核心能力

1. 结构化项目上下文

系统围绕 AirPlan/ 工作流根运行，并维护以下关键资产：

  • 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/

其中 airarc 与 aireng 已经支持首次启动时自动补齐缺失的 AirPlan/ bootstrap 工件；aircontext 则在需要时维护 AirPlan/AirContext/ 中的压缩规则、状态与 snapshots。

2. 规划与并发评审

airarc 当前已经实现：

  • architecture-first planning
  • plan.md / todo.md 驱动的执行协议输出
  • post-plan parallel review
  • dependency edges、parallel groups、shared write-set conflicts、serialization points 输出
  • 供调度层优先读取的 execution plan 工件

3. 受控调度与结果合并

aireng 是整个套件的公共调度层，其设计有两个关键优势，直接区别于常见的单线程 agent 执行模式：

随时可介入的调度层。 aireng 在派发 worker 后多数时候处于非占用状态——它不需要像 worker 一样持续消耗上下文窗口去执行具体任务。这意味着开发者在任务执行期间可以随时与 aireng 交流：补充遗漏信息、调整执行约束、重新排定优先级，或是在发现方向偏差时立即介入更正。调度不是一个黑盒，而是一个开放的协作节点。

并行推进替代串行等待。 aireng 按 bounded concurrency 策略将独立子任务并行派发给多个隔离的 airdo worker。不再是“做完一个再看下一个”，而是同一波次内多个 worker 并发执行，互不阻塞。对于有多个独立模块、多组件并行开发的项目，这种模式大幅压缩了端到端交付时间。

在此基础上，aireng 当前已经实现：

  • 读取 airarc execution artifacts
  • 生成 dispatch manifest
  • 按 bounded concurrency 调度多个隔离 airdo worker
  • 使用任务级 handoff 保持上下文隔离
  • 合并结构化 worker result
  • 自动准备 repair dispatch，并维护 repair queue
  • 在 merge 过程中同步 plan.md、todo.md、ADR 和 C4 文档

同时，aireng 已经明确使用 worker-state.json 中的 resultPath 作为 canonical finalized result locator，避免把任务目录里的模板 result.json 误当成最终结果。

4. 单任务执行与 finalize 完整性保护

airdo 当前已经实现：

  • 单任务 scoped execution
  • task-local brief 与 subagent handoff
  • 结构化 result.json
  • finalize 后写入 AirPlan/state/airdo/results/<task-id>.json
  • worker-state.json 记录 canonical result path
  • GUI 任务自动衔接 airxdb
  • blocked 或 failed validation 自动衔接 airdbg
  • active repair brief 下继续执行而不是停在中间状态

当前运行时还带有 finalize guard：

  • untouched 默认模板不能直接 finalize
  • done 结果不能是逻辑空载荷
  • done 结果至少要带上变更、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，而不是停在“准备实施”或泛化进度汇报

5. Debug-first 维修闭环

airdbg 当前已经实现 debug-first repair workflow：

  • reproduce -> evidence -> RCA -> minimal fix -> verification
  • GUI 相关问题必须引入 airxdb 或等效 GUI/屏幕证据
  • 网络问题可调用 airndb
  • C/C++ 静态分析问题可调用 airsdb
  • 持续维护 AGENTS.md、ADR、C4 module 和 debug-log.md

6. GUI / 网络 / 静态分析证据层

AirPlan-Para 当前已交付 3 个专门的证据插件：

  • airxdb

    • Midscene-based GUI 调试
    • 截图证据
    • Computer MCP smoke test
    • model-family gating
    • 远程设备截图 helper
    • Windows 截图资产修复

  • airndb

    • bounded local / remote tcpdump or WinDump capture
    • Windows 首次启动自动下载官方 WinDump.exe
    • BPF filters
    • pcap 读取与摘要
    • 远程 SSH 抓包辅助

  • airsdb

    • 本机与远程 cppcheck
    • --check-level=exhaustive
    • XML / JSON 报告
    • staticanalysis.md AI-readable 摘要

7. 长会话压缩与自动恢复层

aircontext 当前实现的是同一套件里的 session continuity layer：

  • 通过 aircontext wrapper 启动 Claude Code
  • 在 SessionStart、UserPromptSubmit、PostToolUse、PreCompact 上接入 hook
  • 基于阈值和冷却时间决定何时 compact
  • 调用外部 OpenAI-compatible LLM 按规则压缩当前活跃链
  • 把摘要与 continuation prompt 写回 session JSONL
  • 自动执行 claude --resume <session-id> 继续长任务
  • 在项目内维护 AirPlan/AirContext/

管理层视角的价值

从 CTO 或架构负责人角度看，AirPlan-Para 的价值不在“多一个插件”，而在于它已经把 AI 工程中的关键风险做了制度化约束：

  • 用项目文件代替临时聊天上下文
  • 用规划工件约束后续调度
  • 用隔离 worker 替代大上下文单线程执行
  • 用结构化 result 和 worker-state 约束交付结果
  • 用 GUI / 网络 / 静态分析证据降低误判
  • 用 session compaction policy 降低长会话语义漂移
  • 用 repair queue 和可恢复状态提升中断后的连续性
  • 用非占用式调度层保持开发者对执行过程的可见性与即时应变能力
  • 用隔离并行执行替代串行等待，以并发换交付速度

当前交付清单

插件清单（8 个）

  • airarc 0.3.1
  • aireng 0.6.0
  • airdo 0.5.0
  • airdbg 0.1.4
  • airxdb 0.2.2
  • airndb 0.1.2
  • airsdb 0.1.1
  • aircontext 0.1.0

部署入口

  • AirPlan-Para.zip
  • install_to_home.ps1
  • install_to_home.cmd
  • init_project_airplan.ps1

边界说明

当前插件体系已经明确支持：

  • 多会话上下文恢复
  • 任务级 SubAgent 隔离执行
  • 受控并发调度
  • GUI / 网络 / C/C++ 证据驱动验证
  • 调试与修复闭环
  • 规则驱动 compact 与自动 resume

当前插件体系不应被宣传为：

  • 容器级 runtime sandbox
  • 完整的企业 SaaS 平台
  • 面向多个账号的 broker / relay 调度系统
  • 已实现的 file lock / document lock runtime

结论

AirPlan-Para V1.0.0 已经不是“若干 AI 插件的集合”，而是一套具备规划、调度、执行、调试、证据和恢复能力的本地 AI 工程治理框架。其中 aireng 的独特价值在于：既通过并行调度把交付效率从串行约束中释放出来，又以非占用式的设计让开发者始终可以介入协作——调度不是黑盒，效率不以失控为代价。

它解决的核心问题，不是让 AI 开始写代码，而是让 AI 在真实项目里更稳定、更快速、更可协作地持续交付。

Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink