Q00/ouroboros

项目概览

该项目的歧义门控使用量化的清晰度评分在阈值未达标时阻断代码种子生成，并将操作记录为基于 SQLAlchemy 和 aiosqlite 的账本事件，使 AI 编码过程具备可审查性和可回放性。

项目类型

MCP · AI Agent · AI 编程

应用场景

编程开发 · 自动化执行

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 希望将模糊需求转化为可验证规范再执行 AI 编码的开发者和 AI 工程师。
• 需要在多种 AI 编码 CLI 和运行时之间统一工作流的团队。

核心能力

• 实现访谈、固化、执行、评估和演进的完整循环。
• 通过提问暴露用户意图中的隐藏假设，在编写代码之前强制澄清需求。
• 在加权清晰度歧义评分达到 0.2 或更低之前，阻断代码生成。
• 从机械、语义和多模型共识三个维度验证输出。
• 持续迭代生成内容，直到本体相似度达到 0.95 或更高。
• 提供按需调用的智能体，包括苏格拉底访谈者、本体学者、黑客和简化者等角色。
• 跨多种 AI 编码 CLI 和运行时抽象执行过程。
• 使用 SQLAlchemy 和 aiosqlite 将操作记录为账本事件。

限制与风险

• 需要 Python >= 3.12。
• 依赖外部 LLM 进行多模型共识等操作会产生变量推理成本。

如何开始

• 运行 curl 安装脚本，安装完成后在 AI 编码智能体中输入 'ooo' 即可开始首次使用。

核验依据

• GitHub 项目简介: Agent OS: Stop prompting. Start specifying.
• README: OS (this repo) | Q00/ouroboros | Agent OS core — Seed, Ledger, Runtime, MCP, safety boundaries | ooo commands, spec-first workflow engine, multi-runtime adapter
• README: Most AI coding fails at the input, not the output. The bottleneck is not AI capability -- it is human clarity.
• README: Manual QA | "Looks good" is not verification | 3-stage automated evaluation gate
• README: The <strong>Agent OS</strong> for replayable, specification-first AI coding workflows

来源更新时间：2026-08-02T18:23:57Z

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