项目初始化
创建项目状态和空白的宪章,以便工作流可以干净启动;如有需要,其他阶段也可以自动初始化它。
FluencyLoop 是一款面向 Claude Code 和 Codex 的 AI 辅助开发工作流,将决策、文档和评审摘要与代码同步保留,适合需要在分支交付中保留理解记录的开发者。
FluencyLoop 是一款面向 Claude Code 和 Codex 的 AI 辅助开发工作流,会将理解记录与其生成的代码保持关联。它把一个分支变成一个结构化循环,涵盖初始化、功能开发、讲解、文档和评审,从而在工作进行时就捕获决策背后的理由。
该产品围绕一个简单的顺序构建:先初始化一次,然后每个分支运行一次功能循环,大型项目则可选地加入规划阶段。它会根据实际分支生成动态宪章、设计文档、会话笔记和面向评审者的摘要,并且也提供了一个针对未使用该循环而已合并工作的回填路径。
创建项目状态和空白的宪章,以便工作流可以干净启动;如有需要,其他阶段也可以自动初始化它。
为过大的计划提供可选的规划路径,将其拆分为适合单个功能分支的任务和路线图图表。
在构建每个功能切片的同时,讲解真实决策背后的推理,包括已选路径和被拒绝的替代方案。
将计划、Mermaid 设计图、功能会话和评审摘要写到代码旁的 docs/fluencyloop/ 中,让文档直接来自分支本身。
记录决策依据,包括选择了什么、适用范围、为何选择、拒绝了什么,以及该依据是否已验证。
将分支会话和决策汇总为面向评审者的拉取请求视图,并支持对跳过该循环的已合并工作进行 backfill。
当你希望每个分支既产出代码,又保留其背后推理记录时,可使用功能循环,以便后续评审者能够看到决策原因。
对于需要在实现开始前拆分为更小、适合分支的任务的大型计划,可使用规划阶段。
使用评审阶段将分支的会话和决策汇总为面向拉取请求的摘要,供协作者查看。
当变更是在未遵循该循环的情况下合并时,可使用 backfill,根据现有证据重建设计和决策轨迹。
当你希望文档、图表和会话笔记在交付过程中生成,而不是之后凭记忆补写时,可使用该工作流。
FluencyLoop 旨在用于 Claude Code 和 Codex 中的 AI 辅助开发。它采用 init、feature 和 review 三个阶段的工作流,并为更大的计划提供可选的 plan 步骤。
来源将其描述为一个捆绑了其确定性 CLI 的插件,因此对于受支持的工具链,不需要单独进行系统级的 FluencyLoop 安装。
仓库说明 FluencyLoop 需要 Claude Code 或 Codex、git,以及 macOS/Linux/Git Bash/WSL 上的 Bash,或原生 Windows 上的 PowerShell。
如果工作在未使用该循环的情况下已经合并,FluencyLoop 包含一个可在 Claude Code 或 Codex 中使用的 backfill 路径,可根据证据重建并验证设计和决策。
来源说明,文档、图表、功能会话和评审摘要会在代码旁生成到 docs/fluencyloop/ 下,而工作流状态保存在 .fluencyloop/ 中,按开发者的校准信息则保存在 ~/.fluencyloop/ 中。