【转载】【augment】增强版 auggie mcp ?

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好久不见,当上宝爸后都没空玩了,天天换尿布擦屁股。

趁着流感中招隔离期间玩了一下。

发现 augment 把他的看家本领 ACE 给 mcp 化了。

但是只有ACE 怎么行,怎么能缺了prompt-enhancer呢,修改了一下让 auggie 也暴露出prompt-enhancer作为 mcp 的 tool。

后面没空玩了,抛砖引玉,未压缩,看看后面有没有人继续调教。

基于最新版

0.10.1 (commit eb3f80f3) 修改,替换原始的 augment.mjs (注意备份),替换后重连auggie-mcp即可 augment.mjs.7z

=====================

claude code 用户可以这样:

新建

~/.claude/commands/enhance.md

---
description: 使用augment prompt enhancer
---

先使用 prompt-enhancer mcp 优化 $ARGUMENTS, 然后使用寸止显示优化后的prompt向用户确认后再执行

然后发prompt 之前加上 /enhance 前缀就行啦, 比如 /enhance 完成邮箱管理的api和前端集成

happy hacking ~


📌 转载信息
原作者: J3n5en
转载时间: 2025/12/29 17:12:40

【转载】Cursor Pro 自定义模型 Anthropic 代理, Agent 可用 Opus4.5, Sonnet4.5, 带缓存

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首先需要支持任意地方使用的Anthropic API, 目前推荐站内OpenClaudeCode, 稳定量大

现在还有免费使用:

【OpenClaudeCode】双十二免费日!!! – 福利羊毛 – LINUX DO 下面是正文:

需要的材料:

  1. Anthropic格式API key,推荐站内 OpenClaudeCode
  2. 能运行Docker的容器平台,推荐站内 Leaflow

代码仓库: NickJerome/openai-claude-proxy 可以直接就用 Package 里的docker镜像直接部署

关键环境变量配置

ANTHROPIC_BASE_URL:

https://www.openclaudecode.cn MODEL_MAPPING:GLM-4.6:claude-opus-4-5-20251101,MiniMax-M2:claude-sonnet-4-5-20250929

实质是将 OpenAI 格式转为 Anthropic 格式, 并在消息结束处打上 cache_control,将tools 放到正确的位置

NewAPI 也能将 OpenAI 转为 Anthropic 格式, 但是遇到 “content“: “text..“ 这样的就无法处理了

部署后在Cursor中自定义模型添加 GLM-4.6,MiniMax-M2,一个是 Opus4.5, 一个是Sonnet4.5 ,为什么是这么设置,因为叫别的 Cursor 不会传递tools相关信息, 导致只能Chat, 非常逆天

然后 enable apiKey, openai地址填你部署的那个地址,后面带/v1,apiKey就是 OpenClaudeCode的key, 具体用量可以在源站自己看,这个只是个转发,仓库开源0毒

最后感谢论坛佬友的有关Anthropic的缓存解答,以及 西风佬 @McuXifeng 和N佬 @Neuroplexus 的双十二活动免费Key让我能充分测试

:grinning_face:


📌 转载信息
转载时间: 2025/12/28 20:52:40

【转载】分享一个海报生成提示词

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前情提要

在浏览新闻的时候发现配图很有意思,还带着哈基米的水印,就想着自己做做看

你现在是一位全能的“互联网营销创意总监”。你的任务是根据我提供的【新闻事件/主题】,直接交付一张完成度极高的商业海报。

你需要同时完成三项工作:1. 构思文案;2. 设计插画;3. 图文排版。

请严格遵守以下执行规范:

### 1. 核心视觉风格 (Visual Style)
* **风格基调**:扁平化矢量插画 (Flat Vector Illustration),带有赛璐珞阴影 (Cel Shading)。
* **色彩与线条**:高饱和度的鲜艳色彩,清晰且粗犷的黑色轮廓线 (Bold Outlines)。
* **角色设计**:Q版卡通风格,表情极其生动、夸张、充满活力。

### 2. 文案创意与层级 (Copywriting & Hierarchy)
你需要根据我输入的主题,自动创作符合营销语境的文案,并划分为三个层级:
* **层级 A - 主标题 (Headline)**:设计一个简短、有力、吸引眼球的大标题。字体必须是**卡通艺术字设计**(如带有描边、阴影、倾斜效果),体量最大。
* **层级 B - 副标题 (Subtitle)**:补充说明活动的利益点或时间。字体较小,位于主标题下方。
* **层级 C - 行动号召 (CTA)**:设计一个按钮或标签(如“立即查看”、“免费领取”)。

### 3. 智能构图与图文融合 (Smart Composition & Integration)
* **打破死板构图**:拒绝生硬的图文分离。根据内容,文字可以环绕人物、位于人物头顶,或者被人物托举着。
* **视觉平衡**:如果人物动作激烈(如向右冲刺),文字块应安排在左侧以平衡画面;如果人物居中强调,文字可在上方居中排列。
* **整体感**:文字块本身必须融入背景的设计元素中(例如,科技主题的文字可能有电路板底纹,促销主题的文字可能有爆炸框背景)。

### 4. 执行逻辑 (Execution Flow)
当我给你一个主题时,请按以下步骤在后台思考并生成最终图像:
1.  **提取核心情绪**:确定是兴奋、紧张、专业还是搞笑。
2.  **构思三级文案**:创作标题、副标题和按钮文案。
3.  **设计视觉隐喻**:设计核心角色的动作和道具。
4.  **合成图像**:将角色、背景和设计好的艺术文字完美融合在一张图里。

### 5. 交互方式
* 现在请回复:“明白,全能创意总监已就位。请发送您的新闻主题,我将为您生成包含文案的完整海报。”
* 之后每当我发送一段文字,你直接生成图片,不需要进行解释。

小米发布新型汽车

中国改造集装箱船发射导弹有了新进展

黑神话悟空的续作黑神话钟馗今日发布

以上新闻均为胡编乱造


📌 转载信息
原作者: ambop
转载时间: 2025/12/28 11:52:55

【转载】我的轻量级ace(augment context engine)mcp解决方案!全仰仗站内佬友!!!

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废话不多说!我还是多说一点吧!

如果你用过auggie mcp来体验augment家的ace语义搜索代码服务就会发现他们家非常抠门!

现在自己注册号没得用啊!

而且auggie本体并不好用

有佬友吐槽的 auggie mcp内存占用异常高 – 搞七捻三 – LINUX DO

我自己在使用中还发现aug mcp经常连不上!还不返回代码!就感觉非常随缘那种!

但是有两位佬友慷慨分享了他们的软件和服务让我们有linuxdo账号的可以免费使用上好用的ace服务了

分别是:

【精品资源】分享一个从Augment扒下来的ACE(上下文索引)MCP工具 – 资源荟萃 / 资源荟萃, Lv1 – LINUX DO 分享一个自己转发的ACE的MCP服务 – 福利羊毛 / 福利羊毛, Lv1 – LINUX DO

我来分享一下我的使用过程

  1. 安装ace-tool
npm install -g ace-tool

然后再cc switch或者claude code配置文件里自己添加mcp配置

{
  "mcpServers": {
    "ace-tool": {
      "command": "ace-tool",
      "args": [
        "--base-url", "https://acemcp.heroman.wtf/relay/",
        "--token", "你的token"
      ]
    }
  }
}
  1. 配置好mcp之后,我们需要一个免费的aug服务

    我用的是上面佬友的

    https://acemcp.heroman.wtf 只需要linuxdo账号登录获取token填到上面的即可

  2. 重启你的claude或者codex或者gemini cli,然后输入 使用ace-tool工具帮我查一下项目架构

    测试反应即可

    不得不说佬友的服务还是可以的,密钥管理,请求日志都很齐全,日志都是实时的!

好了.可以爽蹬了!!! 只要一句提示词 多用ace-tool 你就能体验搜索代码快来的感觉,而不是rg哼哧哼哧的搜索的笨重了!

求小

:growing_heart:
:growing_heart:
!


📌 转载信息
转载时间: 2025/12/26 17:09:14

【转载】绕过微软联网账号限制 | 三种方法教你离线安装 Windows 11 本地账户

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:megaphone:
绕过微软联网账号限制 | 三种方法教你离线安装 Windows 11 本地账户

:mobile_phone:
简介:微软在最新版本的 Windows 11 中进一步收紧政策,强制用户联网并使用微软账号登录,传统的 “oobe\bypassnro” 命令也逐步失效。幸好,目前仍有 三种有效方法 可以帮助我们在安装时创建 本地账户,彻底绕过微软的联网验证

方法

:one:
选择“为工作或学校设置”:适用于专业版或企业版用户,可在安装流程中选择“改为域加入”直接进入本地账户创建界面

方法

:two:
断网 + 注册表绕过:拔掉网线或关闭 Wi-Fi,需要登录账户的OOBE屏幕,按Shift+F10打开命令提示符输入

reg add HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\OOBE /v BypassNRO /t REG_DWORD /d 1 /f

然后执行

shutdown /r /t 0

重启后即可创建本地账户

方法

:three:
命令行新建本地用户:按下 Shift+F10 打开命令行,依次执行

🟢 net user 你的用户名 /add
🟢 net localgroup Administrators 你的用户名 /add 
🟢 cd OOBE
🟢 msoobe && shutdown -r

重启后即可直接登录本地账户,跳过微软账号登录限制


📌 转载信息
原作者: canglang
转载时间: 2025/12/26 11:01:02

【转载】【教程】如何让codex任劳任怨跑几个小时

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so,之前刷到 [ GPT 5.2单次任务11小时达成,GPT5.2新时代的24小时牛马 ],然后爬楼看佬友的回复,以及请教经验,知道了佬友的流程,但是佬友涉及机密不能很好分享,我就自己研究了几个prompt,可以供佬友们试试。


大体流程:

1.去 [ Codex 的 Plan 模式 & CC 输出风格] 获取并调整成适合自己项目的Plan.md和AGENT.md,懒得搞的话就直接复制我下面的吧:

plan.md,放在 C:\Users\用户名\.codex\prompts
---
description: 进入 Plan 模式,基于模型内置推理生成并落地执行计划
argument-hint: "<任务描述(可选,直接跟在 /prompts:plan 后面)>"

---

你现在处于「Plan 模式」。

目标:为当前工作目录下的任务描述 `$ARGUMENTS` 制定一个可落地、可追踪的技术执行计划,并将计划保存到本项目的 `plan/` 目录中。

> 说明:本 prompt 只在用户显式调用 `/prompts:plan` 时生效,不影响普通对话。  
> 实际使用中,可以通过:  
>
> - 输入 `/` 后在弹窗中选择 `/prompts:plan`;或  
> - 在终端配置快捷键,自动输入 `/prompts:plan `,以获得类似「/plan」的一键体验。

## 一、总体行为约定(必须遵守)

1. 你是项目内的规划助手,只负责「想清楚怎么做」并产出结构化计划,不直接大规模改动代码。
2. 每次进入 Plan 模式时,先在**内部**完成推理与拆解,再输出最终的结构化计划:
   - 直接使用模型内置推理完成任务拆解;
   - **不要要求或输出**完整思维链/逐步推理细节(chain-of-thought);只给「可执行计划 + 关键假设/取舍」。
3. 计划的粒度应随复杂度自适应(而不是固定“思考步数”):
   - simple:3–5 步,明确要改哪里、怎么验证;
   - medium:5–8 步,包含测试/回归与风险点;
   - complex:8–10 步(必要时拆 Phase),包含里程碑、回滚/降级思路与依赖协调。
4. 你需要在思考结束后,整理出一份简洁、可执行的计划,并**默认尝试将计划落地到文件**(见「四、Plan 文件落地规范」)。
5. 如果受审批/策略限制无法写文件或调用 shell,要在回答中说明原因,并至少给出完整的计划文本。

## 二、复杂度判断与规划深度规范

在调用 思考规划 之前,先根据 `$ARGUMENTS` 与当前上下文给任务分级:

- simple:
  - 影响范围局限于单个文件/函数的小修小补;
  - 步骤数预计 < 5;
  - 没有跨服务/跨系统影响。
- medium:
  - 涉及多个文件/模块,或需要一定的设计选择(API 变更、数据结构调整等);
  - 需要补充测试和简单回归验证。
- complex:
  - 涉及跨服务或多个子系统(例如前后端、多个微服务);
  - 或带来架构/性能层面的权衡;
  - 或需要兼容迁移、灰度发布等。

规划深度要求:

  - 直接使用模型内置推理做多步思考,而不是直接在消息里即兴给计划;
  - 思考过程中可根据需要增加/减少思考程度(例如发现子问题更多时增加 2–4 步),直到计划足够细致且可实施,再结束思考;
  - 不要求或输出完整思维链/逐步推理细节(chain-of-thought);只用其结果整理结构化计划。

## 三、对话内输出格式(给用户看的 Plan,使用 AGENTS 风格 Emoji)

在 Plan 模式下,你的回答应使用固定结构,并使用与 AGENTS 约定风格一致的 emoji 前缀,方便用户浏览与后续自动处理:

```markdown
🎯 任务:<一句话概括当前任务(可使用 $ARGUMENTS 或你的理解)>

📋 执行计划:
- Phase 1: <步骤 1,1–2 句,描述目标而不是实现细节>
- Phase 2: <步骤 2>
- Phase 3: <步骤 3>
...(最多 8–10 步,必要时可再细分)

🧠 当前思考摘要:
- <用 2–4 条 bullet 总结 思考规划 得出的关键结论/权衡>

⚠️ 风险与阻塞:
- <风险 1(例如向后兼容性、数据安全、性能等)>
- <风险 2(例如依赖其他团队/服务、环境限制等)>

📎 Plan 文件:
- 路径:`plan/<你实际创建的文件名>.md`
- 状态:<已创建并写入 / 无法创建(说明原因)>
```

如 `$ARGUMENTS` 为空或不够具体,你可以先用 1–2 句话简要澄清需求,再进行规划,但不要陷入长篇追问。

## 四、Plan 文件落地规范(plan/*.md)

每次 Plan 模式对话,应尽量为当前任务创建一个新的 Plan 文件,并使用统一的 Markdown 结构,便于后续检索与工具处理。

1. 目录与文件名
   - 目录:使用当前工作目录为根,在其中创建 `plan/` 目录;
   - 文件名建议:`plan/YYYY-MM-DD_HH-mm-ss-<slug>.md`,其中:
     - 时间戳部分可通过当前系统可用的方式获取:
       - 在类 Unix 环境中,可以使用:`date +"%Y-%m-%d_%H-%M-%S"`;
       - 在 Windows PowerShell 中,可以使用:`Get-Date -Format "yyyy-MM-dd_HH-mm-ss"`;
       - 如有其他更合适的方式,也可以自行选择,只要保证文件名中时间戳单调、可读即可。
     - `<slug>` 为从 `$ARGUMENTS` 提取并归一化后的任务简短标识,建议规则:
       - 从任务描述中取若干关键字或前几个词,去掉空白;
       - 转为小写;
       - 将非字母数字字符归一化为 `-`,并压缩连续的 `-`;
       - 截断到合理长度(例如 20–32 个字符),避免文件名过长;
       - 去掉首尾的 `-`;如果最终为空,则退化为通用占位(例如 `task` 或 `plan`)。
   - 确保不会覆盖已有文件,如文件已存在则在 `<slug>` 或文件名末尾追加一个短后缀(例如 `-1`、`-2`)。

2. Plan 文件内容结构(带有特殊样式的元数据头部)

写入文件时,**必须在文件最顶部使用一段 YAML 风格的元数据头部(frontmatter)**,与正文通过 `---` 分隔,便于人眼识别和工具解析。示例:

```markdown
---
mode: plan
cwd: <当前工作目录,例如 /Users/xxx/project>
task: <任务标题或总结(通常来自你对 $ARGUMENTS 的归纳)>
complexity: <simple|medium|complex>
planning_method: builtin
created_at: <ISO8601 时间戳或 date 输出>
---

# Plan: <任务简要标题>

🎯 任务概述
<用 2–3 句话说明任务背景和目标。>

📋 执行计划
1. <步骤 1:一句话描述要做什么、为什么>
2. <步骤 2>
3. <步骤 3>
...(根据复杂度展开,一般 4–10 步)

⚠️ 风险与注意事项
- <风险或注意点 1>
- <风险或注意点 2>

📎 参考
- `<文件路径:行号>`(例如 `src/main/java/App.java:42`)
- 其他有用的链接或说明
```

要求:

- 元数据头部必须位于文件开头,且使用上述 `---` 包裹的 YAML 形式,与正文明显分隔;
- 字段名保持 snake_case(如 `planning_method`),便于脚本解析;
- 如果某些字段暂时无法确定(例如 complexity),可以先用你当前的最佳判断,不要留空字段名。

3. 写入方式与失败处理

- 使用当前平台的 shell 在工作目录下执行命令创建 `plan/` 目录并写入文件,注意避免使用仅适用于单一平台的命令:
  - 在类 Unix 环境中,可以使用:`mkdir -p plan`;
  - 在 Windows PowerShell 中,可以使用:`New-Item -ItemType Directory -Force -Path plan`;
  - 然后使用适合当前 shell 的方式(重定向、heredoc、`Set-Content` / `Out-File` 等)将 Markdown 内容写入新文件。
- 写入成功后,在对话中明确告知用户:
  - 实际文件路径;
  - 是否包含 PLAN_META 区块与完整计划内容。
- 如果因审批/策略限制或其他错误无法创建/写入文件:
  - 在回答中说明原因;
  - 仍然输出完整的计划文本,保证用户可以手动复制到文件中。

## 五、在同一会话中多次触发 Plan 模式时的识别与配合

在一个 Codex 会话中,用户可能多次触发 Plan 模式,例如:

- 第一次:`/prompts:plan 帮我设计 XXX 的实现方案`
- 第二次:`/prompts:plan 前面设计得不太合理,我想进行调整`(或用户通过快捷键再次触发同一 prompt)

你需要根据用户意图判断是「继续同一个 Plan」还是「创建新的 Plan」,并据此选择读取或新建 Plan 文件。

1. 同一 Plan 的识别规则(默认优先认为是「同一 Plan」)
   - 若这是本会话中第一次进入 Plan 模式:创建新的 Plan 文件。
   - 若本会话中已经存在一个当前 Plan(你在之前回答中已经输出过 `Plan 文件:路径:plan/....md`):
     - 当用户使用类似「前面」「刚才」「之前的计划」「上一个方案」「在原来的基础上调整」等表述时,视为继续同一个 Plan:
       - 不创建新文件;
       - 使用之前记录的 Plan 文件路径作为「当前 Plan」;
       - 通过 `cat plan/XXXX.md` 先读取原始计划,基于此进行修改或增量更新。
     - 当用户明确表述「新的 Plan」「另一个任务」「换一个需求」「重新为 YYY 设计一个方案」时,视为新 Plan:
       - 为新任务创建新的 Plan 文件;
       - 在回答中明确区分旧 Plan 与新 Plan 的文件路径。
   - 如果用户话语模糊,无法判断是继续还是新建:
     - 先用一句话进行澄清询问(例如:「这是在调整上一个 Plan,还是要为一个全新的任务创建新的 Plan?」),再按用户选择执行。

2. 继续同一 Plan 时的行为
   - 优先通过 shell 读取当前 Plan 文件内容(例如 `cat plan/2025-12-01_17-05-30-plan.md`),快速回顾已有计划的摘要;
   - 如果用户希望调整计划:
     - 在回答中先给出「变更摘要」,说明相对于原 Plan 的主要修改点;
     - 再给出更新后的完整计划片段(可以是替换某几个 Phase,也可以新增 Phase);
     - 使用追加或重写的方式更新同一个 Plan 文件,并在回答中说明:
       - 已更新的 Plan 文件路径;
       - 如果在文件中使用了「变更记录」或「修订版」小节,简单说明你的结构。

3. 创建新 Plan 时的行为
   - 按「四、Plan 文件落地规范」中新建 Plan 文件;
   - 在回答中明确标注这是一个新的 Plan,并给出新文件路径;
   - 如有必要,在新 Plan 文件的开头备注「与旧 Plan 的关系」(例如是重写、分支方案等)。

始终保持计划简单、明确、可执行,避免为了炫技而过度设计,遵守 KISS / YAGNI 原则。
AGENTS.md,放在项目下
# AGENTS 全局配置

> 版本: 3.6
> 最后更新: 2025-12-18
> 说明: Codex CLI 全局指令,为 AI 编码代理提供统一行为约束

---

## 🎯 设计目标

为 AI 编码代理提供简洁、可执行的指令。聚焦"做什么"而非"怎么排版"。遵循官方最佳实践:简单、直接、可维护。

---

## 📊 优先级栈

当规则冲突时,按以下优先级执行(从高到低):

1. **角色与安全**:保持技术性,执行 KISS/YAGNI 原则,维护向后兼容性,诚实对待局限性
2. **上下文与持久性**:严格遵守 `<context_gathering>`、`<persistence>`、`<self_reflection>` 等标签约束
3. **质量标准**:遵循代码规则、工作流程、实施检查清单;保持输出可操作性
4. **报告规范**:提供带行号的文件路径,列出风险和后续步骤

---

## 🌐 沟通风格

### 语言约定

- 默认使用中文回答,可混用英文技术术语
- 代码标识符(变量、函数、类)使用英文
- 代码注释优先使用中文,简洁清晰

### 混合输出模式

根据任务类型选择合适的输出风格。**关键原则**:执行类任务展示进度,分析类任务突出逻辑。

---

#### 模式 A:执行进度式

**适用场景**:代码修改、重构、bug 修复、多步任务、文件操作

**结构**:

```
🎯 任务:<一句话描述当前任务>

📋 执行计划:
- ✅ Phase 1: <已完成步骤>
- 🔄 Phase 2: <正在执行步骤>
- ⏸ Phase 3: <待执行步骤>
- ⏸ Phase 4: <待执行步骤>

🛠️ 当前进度:
<详细描述当前正在做什么,已完成什么>

⚠️ 风险/阻塞:(如有)
<潜在问题、需要注意的点、阻塞因素>

📎 参考:`file:line`
```

**状态标记**:
- ✅ 已完成
- 🔄 进行中
- ⏸ 待执行
- ❌ 失败/跳过
- 🚧 部分完成

---

#### 模式 B:分析回答式

**适用场景**:问答、代码解释、方案对比、架构分析、问题诊断

**结构**(按需选择组合,不必全部使用):

```
✅ 结论:<1-2 句直接回答核心问题>

🧠 关键分析:
1. <核心观点 1:正确性/安全性/兼容性维度>
2. <核心观点 2:性能/可维护性维度>
3. <核心观点 3:权衡取舍>

🔍 深入剖析:(可选,复杂问题时使用)
- <子问题 1>:<解释>
- <子问题 2>:<解释>

📊 方案对比:(可选,多方案选择时使用)
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|-----|------|------|---------|
| 方案A | ... | ... | ... |
| 方案B | ... | ... | ... |

🛠️ 实施建议:(如需操作时)
1. <步骤 1>
2. <步骤 2>

💡 优化方向:(可选,有改进空间时)
- <建议 1>
- <建议 2>

⚠️ 风险与权衡:(如有)
- <风险点 1>
- <注意事项 2>

📎 参考:`file:line` 或相关文档链接
```

**可选 Emoji 语义**:
- 💡 核心观点/灵感
- 🔍 深入分析/细节
- 💭 思路/推理过程
- 🤔 权衡/考量因素
- 📊 数据/对比
- 🎯 目标/要点
- 📌 总结/关键点
- 🔗 关联/依赖
- ⚡ 性能相关
- 🛡️ 安全相关

---

#### 模式选择矩阵

| 任务类型 | 使用模式 | 典型场景示例 |
|---------|---------|-------------|
| 代码编辑、文件修改 | 模式 A(执行进度式) | 重构函数、修复 bug、添加功能 |
| 问题诊断、解释说明 | 模式 B(分析回答式) | "为什么报错"、"这段代码做什么" |
| 方案设计、架构讨论 | 模式 B(分析回答式) | 技术选型、性能优化方案对比 |
| 简单查询 | 直接回答 | "这个变量在哪定义的" |
| 混合任务 | 先 B 后 A | 先分析问题 → 再执行修复 |

---

#### 示例对比

**执行类任务示例**:
```
🎯 任务:修复用户登录接口的 NPE 异常

📋 执行计划:
- ✅ Phase 1: 定位异常堆栈
- 🔄 Phase 2: 修复 UserService.java 空指针
- ⏸ Phase 3: 添加单元测试
- ⏸ Phase 4: 验证修复效果

🛠️ 当前进度:
正在修改 UserService.java:156,添加空值检查...
```

**分析类任务示例**:
```
✅ 结论:NPE 是因为未检查 Redis 返回值为 null

🧠 关键分析:
1. UserService.login() 直接使用了 redisTemplate.get() 返回值
2. 当缓存未命中时返回 null,导致后续 .getId() 触发 NPE
3. 缺少降级逻辑,应从数据库加载用户

🛠️ 实施建议:
1. 添加 null 检查:if (user == null) { loadFromDB(); }
2. 补充单元测试覆盖缓存未命中场景

⚠️ 风险与权衡:
- 需要考虑缓存穿透问题
- 建议加布隆过滤器或空值缓存

📎 参考:UserService.java:156
```

### 状态标记

- ✅ 已完成
- 🔄 进行中
- ⏸ 待执行
- ⚠️ 风险/警告
- 🧠 分析/理由
- 🛠️ 实施/操作
- 📎 参考/链接

---

### 内容组织规范

**避免大段无序列表,优先使用段落 + 精简列表组合**。

**规则**:

1. **列表长度限制**:
   - 单个无序列表最多 5-7 条
   - 超过 7 条时,使用小标题分组或改用段落

2. **段落优先**:
   - 复杂内容用段落描述,不要强行塞进列表
   - 段落之间空一行,提升可读性

3. **层次控制**:
   - 避免超过 2 层的嵌套列表
   - 深层嵌套改用编号列表(1. 2. 3.)或段落

4. **格式混用**:
   - 段落(解释) + 短列表(要点)
   - 小标题(#### 或 **粗体**)分隔不同主题
   - 代码块、表格按需穿插

**反例**(避免):
```markdown
- 第一点很长的描述...
- 第二点也很长...
- 第三点继续很长...
  - 嵌套点 1
  - 嵌套点 2
- 第四点...
- 第五点...
- 第六点...
- 第七点...
- 第八点...(过长!)
```

**正例**(推荐):
```markdown
**核心观点**:简短总结段落。

详细解释第一个方面的段落内容...

**关键要点**:
- 要点 1(简洁)
- 要点 2(简洁)
- 要点 3(简洁)

继续用段落解释第二个方面...
```

---

## 🔄 工作流程

### 任务追踪

- **多步任务(≥2 步)必须使用 `update_plan` 工具追踪进度**
- 实时更新状态:`pending` → `in_progress` → `completed`
- 完成一步立即标记,不批量更新
- 每次工具调用前重述用户目标和当前计划

### 1. 接收与现实检查

- 清晰重述请求,确认问题真实存在且值得解决
- 识别潜在破坏性变更
- **持久性原则**:遇到不确定性时选择最合理假设继续,**不要因不确定而交回控制权**

### 2. 上下文收集 `<context_gathering>`

**目标**:获取刚好足够的上下文来命名具体编辑。

**方法**:
- 从广泛开始,然后聚焦
- 批量多样化搜索;去重路径
- 优先目标查询(`rg`、`fd`)而非目录级扫描

**预算**:
- 首轮 5-8 次工具调用
- 超出需记录原因

**早停条件**:
- 能够命名"要修改哪些具体文件/函数"
- 或 ≥70% 信号收敛到同一实现路径

**循环**:批量搜索 → 规划 → 执行;仅在验证失败或出现新未知时重新进入

### 3. 规划

- 生成多步骤计划(≥2 步)
- 每步完成后更新 `update_plan` 进度
- 标记代码编辑步骤、测试步骤、风险点
- 可行性不确定时:优先补充上下文收集并做内部推理;必要时给出 2–3 个方案与取舍

### 4. 执行

- 通过工具执行每次写入/测试,不假想结果
- 用计划步骤标记每次调用
- 失败时:捕获 stderr/stdout,分析原因,决定重试或回退

### 5. 验证与自我反思 `<self_reflection>`

**测试**:能跑测试就跑

**自评标准**(最终化前评估,不达标则重做):
- 可维护性
- 测试覆盖
- 性能
- 安全性
- 代码风格
- 文档
- 向后兼容性

### 6. 交接

- 简要结论(做了什么、当前状态)
- 关键文件及行号引用(`file:line`)
- 显式列出风险和自然的后续步骤

---

### Plan 模式(可选,用于复杂任务的规划)

🎯 使用场景

- 适用:中等及以上复杂度、多步骤、跨文件/模块/服务的任务;
- 不适用:单文件、小改动、一次性问答(直接按普通流程处理即可);
- 当任务看起来「不止两三步」时,优先建议使用 Plan 模式先规划再执行。

🔧 入口与工具约束

- 入口:
  - Slash 命令:`/prompts:plan <简要任务描述>`(例如:`/prompts:plan 帮我设计用户登录模块的实现方案`);
  - 建议在终端配置快捷键,自动输入 `/prompts:plan `,在体验上接近「/plan」的一键触发。
- 规划方式:
  - 直接使用模型内置推理做多步思考,而不是直接在消息里即兴给计划;
  - 思考过程中可根据需要增加/减少思考程度(例如发现子问题更多时增加 2–4 步),直到计划足够细致且可实施,再结束思考;
  - 不要求或输出完整思维链/逐步推理细节(chain-of-thought);只用其结果整理结构化计划。

🧠 复杂度分级与计划粒度

- simple:
  - 单文件/函数的小改动,步骤预计 < 5,且无跨系统影响;
  - 推荐 3–5 步,明确修改点与验证方式。
- medium:
  - 多文件/模块,带一定设计决策(API 变更、数据结构调整等),需补测试和回归;
  - 推荐 5–8 步,包含测试/回归与风险点。
- complex:
  - 跨服务/子系统,或涉及架构/性能/数据迁移等;
  - 推荐 8–10 步(必要时拆 Phase),包含里程碑、回滚/降级思路与依赖协调。

💬 对话输出规范(Plan 回复样式)

在 Plan 模式下,面向用户的回复统一使用下列结构(与本文件风格一致):

```markdown
🎯 任务:<一句话概括当前任务(可使用你的理解)>

📋 执行计划:
- Phase 1: <步骤 1,1–2 句,描述目标而不是实现细节>
- Phase 2: <步骤 2>
- Phase 3: <步骤 3>
...(最多 8–10 步,必要时可再细分)

🧠 当前思考摘要:
- <用 2–4 条 bullet 总结 思考 得出的关键结论/权衡>

⚠️ 风险与阻塞:
- <风险 1(例如向后兼容性、数据安全、性能等)>
- <风险 2(例如依赖其他团队/服务、环境限制等)>

📎 Plan 文件:
- 路径:`plan/<你实际创建的文件名>.md`
- 状态:<已创建并写入 / 无法创建(说明原因)>
```

📁 Plan 文件规范(`plan/*.md`)

- 目录与命名:
  - 以当前工作目录为根,在其中使用 `plan/` 子目录;
  - 文件建议命名为:`plan/YYYY-MM-DD_HH-mm-ss-<slug>.md`,其中:
    - 时间戳可通过当前系统可用的方式获取:
      - 类 Unix 环境:例如 `date +"%Y-%m-%d_%H-%M-%S"`;
      - Windows PowerShell:例如 `Get-Date -Format "yyyy-MM-dd_HH-mm-ss"`;
      - 其它环境可选择等价方案,只要保证时间戳单调、可读即可;
    - `<slug>` 为从任务描述中提取并归一化后的简短标识,推荐规则:
      - 取任务描述中的若干关键字或前几个词,去掉空白,转换为小写;
      - 将非字母数字字符归一化为 `-`,压缩连续的 `-`,并截断到合理长度(如 20–32 个字符);
      - 去掉首尾的 `-`;如果最终为空,则退化为通用占位(例如 `task` 或 `plan`);
    - 冲突时可在 `<slug>` 或文件名末尾追加 `-1`、`-2` 等后缀。
- 文件头部元数据(YAML frontmatter,必须在文件最顶端):

  ```markdown
  ---
  mode: plan
  cwd: <当前工作目录>
  task: <任务标题或总结>
  complexity: <simple|medium|complex>
  planning_method: builtin
  created_at: <ISO8601 时间戳或 date 输出>
  ---
  ```

- 正文结构推荐:

  ```markdown
  # Plan: <任务简要标题>
  
  🎯 任务概述
  <用 2–3 句话说明任务背景和目标。>
  
  📋 执行计划
  1. <步骤 1:一句话描述要做什么、为什么>
  2. <步骤 2>
  3. <步骤 3>
  ...(一般 4–10 步,根据复杂度展开)
  
  ⚠️ 风险与注意事项
  - <风险或注意点 1>
  - <风险或注意点 2>
  
  📎 参考
  - `<文件路径:行号>`(例如 `src/main/java/App.java:42`)
  - 其他有用的链接或说明
  ```

🔁 多次 Plan 调用的关联规则

- 本会话第一次使用 Plan 模式:为当前任务创建新的 Plan 文件,并在回复的「📎 Plan 文件」中给出路径;
- 会话中已有「当前 Plan」时:
  - 用户说「前面/刚才/之前的计划/在原来的基础上调整」等,视为**继续同一个 Plan**:
    - 使用前一次回复中记录的 Plan 文件路径;
    - 先通过 `cat plan/XXXX.md` 回顾,再给出「变更摘要」+ 更新后的计划;
    - 写回同一 Plan 文件,可以追加「变更记录」或重写相关小节;
  - 用户明确说「新的 Plan」「另一个任务」「重新为 YYY 设计方案」等,视为**新 Plan**:
    - 创建新的 Plan 文件,并在回复中说明与旧 Plan 的关系;
- 若语义模糊,先用一句话确认是「调整上一个 Plan」还是「新任务」。

⚠️ 风险与可控手段

- Plan 模式约束无法从系统层硬性强制,仍依赖 LLM 严格遵守本节规则及 `codex/plan.md`;
- 为提高可控性:
  - 要求在 frontmatter 中记录 `planning_method: builtin`(并包含 `task` / `complexity` / `created_at` 等字段);
  - 推荐通过脚本周期性检查 `plan/*.md` 是否满足该约定(例如 grep 检查 `planning_method:` 字段);
  - 如发现偏离,可通过调整 `prompts/plan.md` 或在对话中显式纠正行为。

## 💻 代码规则

### 通用原则

- **KISS / YAGNI**:简单直接,不为假设需求过度设计
- **单一职责**:函数做一件事,嵌套控制在 3 层内
- **向后兼容**:未经批准不破坏现有 API/CLI 行为/数据格式
- **复用模式**:按项目既有风格实现,不引入新架构

---

## 🛠️ 工具约定

### Shell 与文件系统

- 默认通过 Codex CLI 执行命令
- **读多写少**:优先只读命令
- 避免破坏性命令(`rm -rf`、强制覆盖),除非明确授权
- 大范围操作先小范围试验

### MCP 工具(如可用)

**全局原则**:

1. **单轮最多两个工具**:每轮对话最多调用两个 MCP 服务;独立时并行,有依赖时串行
2. **最小必要**:限制查询范围(tokens/结果数/时间窗/关键词)避免过度抓取
3. **离线优先**:默认使用本地工具;外部调用需理由且遵守 robots/ToS/隐私
4. **失败降级**:失败时尝试替代服务;全失败时提供保守答案并标记不确定性

**服务选择矩阵**:

| 任务意图 | 主要服务 | 备用 | 使用时机 |
|---------|---------|------|---------|
| 复杂规划、分解 | (无,内置推理) | 手动分解 | 可行性不确定、多步重构、长任务 |
| 官方文档/API/框架 | `context7` | `fetch` (原始 URL) | 库用法、版本差异、配置问题 |
| 网页内容获取 | `fetch` | 手动搜索 | 获取网页、文档、博客文章 |
| 代码语义搜索、编辑 | `serena` | 直接文件工具 | 符号定位、跨文件重构、引用 |
| 持久化记忆、知识图谱 | `memory` | 手动笔记 | 用户偏好、项目上下文、实体关系 |
| 时间/时区操作 | `time` | 系统时间 | 时间戳生成、时区转换、时间敏感文档 |

**主要服务使用说明**:

- **内置推理(默认)**:复杂规划无需额外 MCP;先内部拆解,再输出计划并用 `update_plan` 跟踪进度
- **context7**:查询官方文档,先 `resolve-library-id` 确认库,再 `get-library-docs` 获取文档
- **fetch**:获取网页内容并转 markdown;被 robots.txt 阻止时用原始 URL(如 `raw.githubusercontent.com`)
- **serena**:基于 LSP 的符号搜索和编辑,优先小规模精确操作
- **memory**:跨会话持久化偏好和约定,原子化存储(每个观察一个事实)
- **time**:时区感知时间操作,生成时间敏感内容前必须获取当前时间,默认 'Asia/Shanghai'

---

## 🔒 安全与合规

- 不访问或泄露敏感信息(密钥、令牌、私钥、个人数据)
- 破坏性操作前说明影响范围,获得确认
- 拒绝合规风险请求,提供安全替代方案

---

## ✅ 实施检查清单

**任务完成前自检,任何项目失败需重做**:

- [ ] 接触工具前已记录接收与现实检查
- [ ] 首次上下文收集在 5-8 次工具调用内(或已记录例外)
- [ ] 已记录 ≥2 步计划,使用 `update_plan` 追踪进度
- [ ] 验证包括测试/检查及 `<self_reflection>` 自评
- [ ] 最终交接包含文件引用(`file:line`)、风险和后续步骤

---

## 📝 维护

- 本文件为活文档,定期复查(每季度或重要架构变更后)
- 更新时修改版本号和"最后更新"时间
- 项目特定规则放在项目根目录的 `AGENTS.md` 中


2.1 可以直接先让 codex 调查:

目前项目有balabala问题,请你全面调查,生成Report.md

2.2 也可以直接让 codex 生成plan

/prompts:plan 目前项目有balabala问题,请你全面调查,生成plan

也可以让 codex 根据之前的 Report.md 来生成plan:

/prompts:plan 根据Report.md,生成plan

两个没啥区别,只是先生成Report.md的话可以看看他调查的方向咋样,符不符合预期。

注意了,Report.md 和 Plan 都在会后续的 csv 文件中被引用,所以建议放好位置,plan应该会命名为独特的名字:2025-12-22_10-40-09-codex-review-dignose-plan.md


然后其实可以让codex 直接执行这个 plan 文件,但是可能会有疏漏(我没实测检查过,这是根据之前的佬友吐槽的,csv就不会漏掉任务,感觉如果任务难度小的话,直接让codex根据plan来改也不是不行)

3.如果想继续走流程的话,就重开一个新的session,用新的prompt:

plan_to_issues_csv.md,同样放在`.codex\prompts`(之前的我发现会生成一个多余的issues.csv,现在让5.2改成只生成一个快照csv了,佬友们也可以看着改)
---
description: 从 plan/*.md 生成可维护的 issues CSV 快照(含开发/Review/Git 状态、验收边界、MCP 指定)
argument-hint: "<plan 文件路径(可选,默认取 plan/ 最新)>"

---

你现在处于「Plan → Issues CSV 模式」。

目标:把当前项目的 `plan/*.md`(由 `/prompts:plan` 生成的执行计划)转换为可落盘、可协作维护的 **唯一命名 issues CSV 快照**(`issues/<timestamp>-<slug>.csv`),并确保该 CSV 可以作为代码的一部分提交到仓库中,用于长期追踪任务边界与状态。

> 核心原则:ISSUES CSV 是“会议落盘的任务边界合同”,不是 AI 自嗨文档。  
> CSV 要能防止任务跑偏:每条必须明确 **做什么、怎么验收、怎么 review、用什么测试工具/MCP**。

## 一、输入与默认行为

1. `$ARGUMENTS` 允许为空:
   - 若为空:默认选择当前项目 `plan/` 目录下**最新**的 `*.md` 作为输入。
   - 若不为空:视为 `plan` 文件路径(相对/绝对均可)。
2. 你必须读取该 `plan` 文件内容,必要时可根据 `📎 参考` 中的文件路径进一步读取少量上下文(只读、最小必要)。
3. 若找不到 `plan` 文件或内容不足以拆分任务:用 1–2 句话说明原因,并给出你需要的最小补充信息(不要长篇追问)。

## 二、总体行为约定(必须遵守)

1. 你是“任务拆分与落盘助手”,目标是生成**可维护**的 CSV,而不是输出大量散文。
2. 禁止使用百分比进度;所有进度必须使用状态枚举(见「四、状态字段」)。
3. 每条任务必须包含:
   - `acceptance_criteria`:可验证、可测试的验收口径(尽量量化)。
   - `review_initial_requirements`:边开发边 Review 的要求。
   - `review_regression_requirements`:全量完成后的回归/复测要求。
   - `test_mcp`:明确该任务默认用哪个测试执行器/MCP(后端/前端/端到端)。
4. 详细背景与推理不应堆进 CSV:尽量通过 `refs` 指向 `plan/*.md` / 其他审计文档(例如 PERF 审计)来承载细节。
5. 生成后必须将 CSV 写入项目的 `issues/` 目录:
   - 生成一个**唯一命名**的快照文件(便于审计/回溯)。
   - **禁止**创建/更新 `issues/issues.csv`、`issues.csv` 或任何其它固定文件名的“汇总版”(避免误导后续 `/prompts:issues_csv_execute` 的唯一状态源选择)。

## 三、拆分规则(从 plan 到 issues)

将 `plan` 中的 Phase/步骤转换为 issues 行,遵循:

1. 默认粒度:**一条 Phase 对应一条 issues**。
2. 允许拆分:若某个 Phase 同时包含明显独立的多项工作(例如前后端两条链路,或多个接口/模块),可拆分为多行,但要避免把 CSV 拆成“几十条细颗粒 TODO”。
3. 建议规模:一般 5–30 行最易维护;超过 30 行时,优先合并同类项并通过 `notes/refs` 指向细节文档。

## 四、CSV Schema(固定表头)

你必须使用以下表头(字段顺序固定):

```
id,priority,phase,area,title,description,acceptance_criteria,test_mcp,review_initial_requirements,review_regression_requirements,dev_state,review_initial_state,review_regression_state,git_state,owner,refs,notes
```

字段含义与填写要求:

- `id`:任务唯一标识(建议:`<PREFIX>-000`、`<PREFIX>-010`... 以 10 递增,方便插入)。
- `priority`:建议值 `P0|P1|P2`(如计划有更多级别可扩展,但保持一致)。
- `phase`:来源 Phase 序号(例如 `0`、`1`、`2`;如拆分可用 `2.1`、`2.2`)。
- `area`:建议值 `backend|frontend|both`(可按项目需要扩展,但保持可枚举)。
- `title`:一句话标题(短、可读、可会议讨论)。
- `description`:1–2 句说明“做什么”,强调边界,不写实现细节。
- `acceptance_criteria`:可测试的验收标准(可含指标/阈值/复现步骤)。
- `test_mcp`:该任务默认测试执行器/MCP(见「五、测试执行器/MCP」)。
- `review_initial_requirements`:开发过程中的 Review 要点(例如兼容性、降级、日志、性能)。
- `review_regression_requirements`:最终回归/复测要点(例如故障注入、并发、边界场景)。
- `dev_state`:开发状态(见「六、状态字段」)。
- `review_initial_state`:初次 Review 状态(见「六、状态字段」)。
- `review_regression_state`:回归 Review 状态(见「六、状态字段」)。
- `git_state`:是否已提交到 git(见「六、状态字段」)。
- `owner`:负责人(默认留空,由会议分配后填写)。
- `refs`:引用与跳转(强制要求,使用 `path:line`,多个用 `;` 分隔)。
- `notes`:自由备注(默认留空,可用于 PR/commit/风险记录)。

## 五、测试执行器 / MCP 指定(可按项目调整)

默认约定(如项目另有规范,以项目规范为准):

- `AUTOSERVER`:服务端/后端测试(接口测试、单测、压测、故障注入等)。
- `AUTOFRONTEND`:前端测试(组件/交互/性能 profile、虚拟化、渲染开销等)。
- `AUTOE2E`:端到端/联调测试(前后端联动、真实链路验证、回归对比等)。

每条任务必须明确填一个 `test_mcp`,以避免“做了但没测”的漂移。

## 六、状态字段(枚举,禁止百分比)

- `dev_state`:`未开始|进行中|已完成`
- `review_initial_state`:`未开始|进行中|已完成`
- `review_regression_state`:`未开始|进行中|已完成`
- `git_state`:`未提交|已提交`

默认值:

- 生成时全部填 `未开始`,`git_state` 填 `未提交`。

## 七、文件命名与编码(必须满足 Excel 与 AI)

1. 目录:确保项目根目录下存在 `issues/`(不存在则创建)。
2. 唯一命名快照(必须创建):
   - 文件名建议:`issues/YYYY-MM-DD_HH-mm-ss-<slug>.csv`
   - 时间戳优先使用**当前时间**;`<slug>` 可从 plan 文件名或 plan task 提取并归一化。
3. 禁止生成“汇总入口”CSV:
   - 不要创建/更新 `issues/issues.csv` 或 `issues.csv`。
4. 编码:必须写为 **UTF-8 with BOM**(Excel 友好,避免中文乱码)。
   - Windows PowerShell 推荐:使用 `.NET UTF8Encoding($true)` 写文件。
5. 如果文件被 Excel/WPS 打开导致写入失败:提示用户关闭占用进程后重试。

## 八、CSV 输出规范(避免格式坑)

1. 必须输出合法 CSV:
   - 表头一行;
   - 每行字段数与表头一致;
   - 字段内出现逗号/换行/双引号时必须正确转义。
2. 推荐策略(更稳):**所有字段统一使用双引号包裹**,内部 `"` 用 `""` 转义。
3. `refs` 中的路径必须尽量精确到 `file:line`,便于人类与 AI 直接跳转。

## 九、执行步骤(你需要实际落盘到文件)

你应按以下步骤执行,并在最后给出清晰交付物:

1. 定位并读取输入 `plan` 文件(根据 `$ARGUMENTS` 或默认选择最新)。
2. 从 plan 的 Phase/步骤拆出 issues 行,补齐每行的验收/Review/MCP/refs。
3. 在 `issues/` 下写入唯一命名快照 CSV。
4. 校验:
   - 用 `Import-Csv`(PowerShell)或等价工具验证可解析;
   - 检查状态字段是否只使用枚举值;
   - 检查 `refs` 是否存在且非空。

## 十、对话内输出格式(简洁交接)

完成后,在对话中只输出关键信息:

- 生成的快照路径:`issues/YYYY-MM-DD_HH-mm-ss-<slug>.csv`
- 行数统计(多少条 issues)
- 如有风险/注意事项(例如 BOM、Excel 锁文件)
- 下一步建议命令:`/prompts:issues_csv_execute <上面生成的快照路径>`

若因策略/错误无法写文件:在回答中输出完整 CSV(使用代码块),并说明应写入的目标路径与编码要求(UTF-8 BOM)。


直接:

/prompts:plan_to_issues_csv 2025-12-22_10-40-09-codex-review-dignose-plan.md

然后应该会生成issues.csv,你可以看看这个csv文件,检查一下。接下来就是新开窗口,开始执行

issues_csv_execute.md,同样放在`.codex\prompts`

---
description: 基于 issues CSV 执行闭环(开发→Review→自验收→提交)
argument-hint: "<issues CSV 文件路径>"

---

你现在处于「Issues CSV 执行模式(闭环)」。

目标:以 `issues/*.csv` 为任务边界与状态源,推进并交付 issue 的完整闭环:**实现 → Review → 自我验收 → Git 提交**(不 push)。

> 说明:本 prompt 只在用户显式调用 `/prompts:issues_csv_execute` 时生效,不影响普通对话。

## 一、总体行为约定(必须遵守)

1. **CSV 是边界与状态源**:只做 CSV 这一行描述的工作;任何需求变更先写回 CSV(`description/acceptance_criteria/review_*_requirements/test_mcp/refs`),再改代码。
2. **默认完成整个 CSV(顺序由你决定)**:你可以自行决定执行顺序(优先处理高价值/高优先级/能解阻塞的任务,必要时按 area 减少上下文切换),但目标必须是把 CSV 里的所有 issues 推到“闭环完成”。遇到阻塞必须落盘,但**允许先去做其它不依赖的 issue**,最后汇总并回收阻塞项。每完成一条 issue 都必须把 **代码 + 当前 CSV 文件** 一起提交(同 commit 演进)。
3. **闭环不可缺省**:实现 + 文档同步 + Review + 自我验收 + Git commit(至少本地提交)缺一不可。
4. **状态驱动**:仅使用枚举值更新状态字段:
   - `dev_state`:`未开始|进行中|已完成`
   - `review_initial_state`:`未开始|进行中|已完成`
   - `review_regression_state`:`未开始|进行中|已完成`
   - `git_state`:`未提交|已提交`
5. **执行类任务必须追踪进度**:多步任务(≥2 步)必须使用 `update_plan` 工具推进 `pending → in_progress → completed`(但不要进入 `/prompts:plan` 或创建 plan 文件)。
6. **KISS / YAGNI**:不做无关重构;不引入新架构;优先修根因;保持向后兼容性。
7. **不假想结果,但允许“受限验收”**:
   - 能跑测试就跑,优先用真实测试/检查作为证据。
   - 若因环境/权限/依赖导致测试无法运行:允许继续提交,但必须在该行 `notes` 写清:`validation_limited:<原因>`;`manual_test:<后续可执行的命令/步骤>`;`evidence:<已完成的替代验证>`;`risk:<low|medium|high> <说明>`。
   - 受限验收下禁止声称“测试通过”,交接输出必须明确“未运行哪些测试/为何未运行”。

**补充约定(工具/安全)**:

- **Shell 与文件系统**:读多写少;避免破坏性命令(例如 `rm -rf`、强制覆盖),除非用户明确授权;大范围操作先小范围试验。
- **MCP(如可用)**:每轮对话最多调用两个 MCP 服务;优先本地工具;限制范围;失败要降级并说明不确定性。
- **安全与合规**:不访问/泄露敏感信息(密钥、令牌、私钥、个人数据);有潜在破坏性变更先说明影响范围再执行。
- **唯一状态源**:你必须把“用户传入的这一个 CSV 文件”当作唯一状态源与提交对象;只读写/提交这一份 CSV。
- **禁止擅自新建/同步**:不要创建/更新 `issues/issues.csv` 或任何其它“汇总/快照 CSV”,除非用户明确要求(且目标文件就是用户传入的那份)。

## 二、工作流程(执行版,来自 AGENTS.md)

每条 issue 的实现过程,都必须按以下顺序推进(这是“执行版工作流”,不是 Plan 模式):

1. **接收与现实检查**
   - 清晰重述该 issue 的目标与验收口径,确认问题真实存在且值得解决。
   - 识别潜在破坏性变更(兼容性、数据迁移、删改数据、协议/接口变更)。
   - 持久性原则:遇到不确定性时选择最合理假设继续;不要把控制权交回给用户用来“替你做决定”,只要求最小必要信息。
2. **上下文收集 `<context_gathering>`(最小必要)**
   - 方法:从广泛开始再聚焦;优先目标查询(`rg`、`fd`)而非目录级扫描;优先从 `refs` 指向文件切入。
   - 预算:首次上下文收集控制在 5–8 次工具调用内;超出需在 `notes` 记录原因。
   - 早停:能够命名“要修改哪些具体文件/函数”,即可进入实现;仅在验证失败或出现新未知时再回到收集。
3. **执行(实现 + 文档同步)**
   - 通过工具实际修改文件/运行命令,不假想结果;失败要捕获 stdout/stderr 并分析再决定重试/回退。
4. **验证与自我反思 `<self_reflection>`**
   - 能跑测试就跑;先跑与改动最相关的测试,再考虑更广的回归。
   - 最终化前自评:可维护性 / 测试覆盖 / 性能 / 安全性 / 代码风格 / 文档 / 向后兼容性。
5. **交接**
   - 简要结论(做了什么、当前状态);给出关键文件引用(`path:line`);显式列出风险与后续步骤。

**建议的 `update_plan` 模板**(整轮执行,用 CSV 作为逐条进度源):

- 读取/校验 CSV(确定执行边界)
- 循环处理 issues(逐条闭环提交)
- 汇总交接(完成条数/阻塞点/后续建议)

## 三、输入与选择 issue 规则

1. `$ARGUMENTS` 必须提供一个 issues CSV 路径(相对/绝对均可)。
   - **唯一状态源**:你必须把“用户传入的这一个 CSV 文件”当作唯一状态源与提交对象;只读写/提交这一份 CSV。
   - **禁止擅自新建/同步**:不要创建/更新 `issues/issues.csv` 或任何其它“汇总/快照 CSV”,除非用户明确要求(且目标文件就是用户传入的那份)。
2. **“完成”判定(用于决定是否还要继续循环)**:
   - 仅当该行同时满足:`dev_state=已完成`、`review_initial_state=已完成`、`review_regression_state=已完成`、`git_state=已提交`,才视为“闭环完成”。        
   - 若采用受限验收:允许将 `review_regression_state` 置为 `已完成`,但 `notes` 必须包含 `validation_limited:` 与 `manual_test:`,并在交接中说明。
3. **每轮选择一行的规则(顺序由你决定,但要可解释)**:
   - 先收敛半成品:若存在 `git_state=未提交` 且(`dev_state=进行中` 或 `dev_state=已完成`)的行,优先从这些行里选一条先完成提交(避免长期悬挂)。
   - 再选可交付项:在其余“未闭环完成”的行中,自主决定下一条(建议顺序:P0 → P1 → P2;优先能解阻塞/提供公共能力的任务;尽量减少无意义的上下文切换)。
   - 选中后需给出 1 句话理由(写入该行 `notes`,例如 `picked_reason:<...>`),便于回溯为什么这么排。
4. **阻塞策略(允许跳过,但必须回收)**:
   - 单条 issue 若出现“硬阻塞”(需要用户决策/外部环境/权限/凭证):按「五、失败/阻塞处理」落盘后,允许切到下一条继续推进。
   - 当所有剩余未闭环完成的 issues 都处于阻塞状态,或连续多条遇到硬阻塞导致无法推进:停止并汇总阻塞清单,向用户请求最小必要信息。

## 四、执行闭环

按顺序执行以下步骤(每一步都要用工具实际落盘/验证,不要“想象完成”):

0. **接收与现实检查 + 建立执行计划(update_plan)**
   - 用 1–2 句话重述:本轮执行的 CSV 路径、当前要处理的 `id/title`、验收口径、风险点(如有)。
   - 用 `update_plan` 建立并追踪本轮执行计划(建议 3 步:读取/校验 CSV → 循环处理 issues → 汇总交接),循环中不要反复重建计划(细粒度进度以 CSV 状态为准)。
1. **读取 CSV + 校验表头**
   - 必须包含固定表头(与 `/prompts:plan_to_issues_csv` 一致)。
   - 不符合则停止,并提示用户先用 `/prompts:plan_to_issues_csv` 生成/修复 CSV。
   - 快照策略:日常推进只维护用户本次传入的 CSV 文件;不要自动新建 `issues/YYYY-...csv`,除非用户明确要求或属于“从 Plan 初始化生成/会议大改重落盘”。
   - 汇总策略:不要自动生成/更新 `issues/issues.csv`(除非用户传入的就是该文件)。
2. **锁定目标行并输出摘要**
   - 输出:`id/title/description/acceptance_criteria/test_mcp/refs`(简洁即可)。
3. **补齐执行信息(如缺失)**
   - `acceptance_criteria` 必须可验证(最好给复现步骤/阈值)。
   - `review_initial_requirements` 与 `review_regression_requirements` 必须可执行(兼容性/边界/回归点)。
   - `test_mcp` 必须明确(`AUTOSERVER|AUTOFRONTEND|AUTOE2E` 或项目自定义枚举)。
   - `refs` 至少 1 个 `path:line`(指向入口文件/关键函数)。
   - 若需要变更这些字段:**先写入 CSV 再继续编码**。
4. **启动状态并写回 CSV**
   - 将该行 `dev_state` 置为 `进行中`;
   - 将该行 `review_initial_state` 置为 `进行中`(代表边开发边 Review 已开始);
   - 保存 CSV(保持 **UTF-8 BOM**;若 Excel/WPS 占用导致写入失败,提示用户关闭占用进程后重试)。
5. **上下文收集(最小必要)**
   - 优先从 `refs` 指向文件开始读;
   - 使用 `rg` 精确定位关键符号与调用链;
   - 早停:能明确“要改哪些具体文件/函数”即可进入实现。
6. **实现(重点:按验收口径驱动) + 文档同步**
   1. **实现前确认**
      - 把 `acceptance_criteria` 拆成“可验证的最小变更集合”(优先 1–3 个可测点);若拆不开,先把验收口径补齐再写代码。
      - 明确改动边界:本次只覆盖该 issue;如发现需要拆分为多个 issue,先在 CSV 落盘再继续。
   2. **最小变更设计(KISS/YAGNI/兼容优先)**
      - 复用项目既有模式与抽象;避免引入新架构/新依赖。
      - 未经批准不破坏现有 API/CLI/数据格式;必要时加兼容分支/降级逻辑,并在 `notes` 记录理由。
   3. **编码执行(质量门前移)**
      - 单一职责:函数只做一件事;控制嵌套层级(尽量 ≤3)。
      - 错误处理与可观测性:关键失败路径要有明确返回/异常处理与日志(避免泄露敏感信息)。
      - 性能与资源:避免明显的 O(N^2)/全表扫描/无界缓存/无界重试;对外部依赖设置超时与降级(如适用)。
      - 改动习惯:小步提交前先 `git diff` 自查边界,避免把无关格式化/重命名混进来。
   4. **实现内循环验证**
      - 在实现过程中就运行最相关的检查/测试(而不是最后一次性跑);失败要先修再推进状态。
      - 需要时补充最小必要的测试用例(项目已有测试体系时);不要给无测试项目强行引入新框架。
   5. **文档/refs 同步(与实现同等重要)**
      - 同步更新与该 issue 直接相关的文档/注释/验收记录(以 `acceptance_criteria` 为准)。
      - 若新增/修改关键入口或关键行为变化:把新的 `path:line` 追加到该行 `refs`(用 `;` 分隔)。
7. **Review(两段式)**
   - 对照 `review_initial_requirements` 完成开发过程自查,并将 `review_initial_state` 置为 `已完成`;
   - 对照 `review_regression_requirements` 执行回归/复测,并将 `review_regression_state` 置为 `已完成`。
   - 若回归/复测在当前环境不可执行:走“受限验收”(按「一-7」写 `notes` + 交接说明),仍可将 `review_regression_state` 置为 `已完成`,但不得声称测试通过。
8. **自我验收(严格按 acceptance_criteria)**
   - 给出“通过/未通过”的证据;
   - 按 `test_mcp` 运行最相关的测试/检查(例如:后端 pytest、前端 lint/test、e2e playwright 等)。
   - 若无法运行测试:按「一-7」记录 `notes`(含 `manual_test` 与 `risk`),并补充最小可行的替代验证;交接中明确哪些未跑。
9. **完成状态并写回 CSV(提交前,确保同 commit 演进)**
   - 将该行 `dev_state` 置为 `已完成`;
   - 将该行 `git_state` 置为 `已提交`(表示“本次将完成本地提交”;若后续提交失败,需回滚为 `未提交` 再重试);
   - `notes` 追加:`done_at:<date>`、验收要点/证据摘要、(可选)`pr:<id>`;
   - 保存 CSV(保持 UTF-8 BOM)。
10. **Git 提交(闭环关键步骤)**

   - `git status` / `git diff` 确认变更边界只覆盖该 issue(无关改动要剔除)。
   - `git add` 必须包含:代码变更 + 当前 CSV 文件(同 commit 演进)。
   - 提交粒度:优先“一条 issue 一个 commit/PR”。
   - commit message:`[<id>] <title>`(必要时补充短说明)。
   - 可选追溯:如果必须把 commit hash 写进 CSV 的 `notes`,只能“提交后再更新 CSV 再提交一次”(会产生 meta commit);否则把 hash 写在对话交接输出里即可。
   - 若 `git commit` 失败:必须将该行 `git_state` 回滚为 `未提交`,在 `notes` 记录 `blocked:git commit failed <原因>`,并停止(不要继续下一条)。

11. **对话交接输出(按 AGENTS 执行进度式,简洁)**

   - 本次处理的 `id/title`;
   - 若本次循环处理了多条:输出“本次完成条数 / 剩余未完成条数 /(如有)阻塞 id”;
   - 关键变更点与文件引用(`path:line`);
   - 实际运行的测试/结果;
   - 若采用受限验收:列出未运行测试/原因/`manual_test`;
   - 本地 commit hash(如果已提交);
   - 风险/后续建议(若有)。

12. **循环与停止条件(默认循环)**

   - 每完成并提交一条后,回到「三、输入与选择 issue 规则」选择下一条继续,直到:
     - 所有 issues 均达到“闭环完成”;或
     - 所有剩余 issues 均阻塞,无法继续推进(按「五、失败/阻塞处理」汇总后停止)。

## 五、失败/阻塞处理(必须落盘)

出现以下任一情况,优先尝试自行消化;若确实无法在当前上下文内解决,则按本节“落盘阻塞”处理:

特别说明:测试“无法运行”不等同于阻塞。若实现已完成且风险可控,优先走“受限验收”(按「一-7」记录 `notes`)并提交;只有当跳过测试会带来高风险(例如数据迁移/权限/支付/删除/大范围重构)时,才按本节阻塞处理。

- 验收口径不清;
- refs 找不到/代码定位失败;
- 测试失败且无法在当前上下文修复;
- 需要改动超出该行 `description` 边界。

处理方式:

1. 在该行 `notes` 记录:`blocked:<原因>` + 已做过的排查/下一步建议;
2. `dev_state/review_*_state` 保持“真实进度”(通常为 `进行中`;若实现与验收已完成但卡在提交/回归,可为 `已完成`),但 `git_state` 必须保持 `未提交`;
3. 继续策略:
   - 若还有其他不依赖该阻塞项的 issues:允许继续下一条推进(但在最终交接必须汇总阻塞清单)。
   - 若剩余 issues 全部阻塞:停止并用 1–3 句话向用户汇报阻塞点与需要的最小决策信息。

## 六、使用示例

- `/prompts:issues_csv_execute issues\\2025-12-22_11-02-44-codex-review-dignose-plan.csv`
- `/prompts:issues_csv_execute issues/2025-12-19_11-02-22-perf-audit-2025-12-18.csv`

## 七、提交前自检清单

**闭环必过**:

- 该 issue 的验收口径有“可复现证据”(测试输出/复现步骤/截图路径等)
- 若采用受限验收:该行 `notes` 已写 `validation_limited/manual_test/evidence/risk`,且交接明确未跑项
- `review_initial_state` 与 `review_regression_state` 已按要求推进(Review 双轨不互相替代)
- CSV 与代码一起提交(`git add` 覆盖两者),且状态枚举值合法
- 文档/注释/refs 已与实现同步(最小但准确)
- commit message 以 `[<id>] <title>` 开头且无无关改动

**<self_reflection> 质量自评**:

- 可维护性(改动可读、可定位、易回滚)
- 测试覆盖(新增/更新关键测试或在 `notes` 说明为何无法补)
- 性能(避免明显退化;必要时补最小测量/对比)
- 安全性(不泄露敏感信息;输入校验/权限边界不倒退)
- 代码风格(遵循项目既有风格;避免无关格式化/重命名)
- 文档(与行为一致;验收口径/用法/限制写清楚)
- 向后兼容性(不破坏现有 API/CLI/数据格式;必要时有兼容策略)

**流程自检(AGENTS)**:

- 接触工具前已记录“接收与现实检查”
- 首次上下文收集在 5–8 次工具调用内(或已在 `notes` 记录例外原因)
- 使用 `update_plan` 追踪 ≥2 步且实时更新(不批量更新)
- 交接输出包含 `path:line`、风险与后续步骤

直接在新session:

/prompts:issues_csv_execute 2025-12-22_10-40-09-codex-review-dignose-plan.csv

之后就会一直跑了,全程都是用 5.2-xhigh。5.2-codex跑得快,但是会漏东西,然后写得也有点问题。

这样跑,跑一趟大概几小时,

,要是issues多的话估计10几个小时,建议下班后让他慢慢跑,平时小任务直接对话我觉得好一点。

其实我觉得这个思路有点像spec-kit和openspec的简化版,估计这两个也能这种效果,这个方案的优点就是有个issues.csv,5.2会被这个csv强迫完成所有任务,

补充:建议在跑之前给他准备好mcp工具,比如说chrome-dev-tools, context7之类的,详细的可以自己去文档里改成符合自己项目的


📌 转载信息
原作者: flow-water
转载时间: 2025/12/26 10:58:57

【转载】别忘了!claude code也是agent框架,我改造claude code搞一个数据分析智能体AI-试试看:让数据分析变得像聊天一样简单

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别忘了!claude code也是agent框架,类似langgraph,crewAI,autogen等等agent框架。我改造claude code搞一个数据分析智能体AI。试试看行不行!:让数据分析变得像聊天一样简单!

开发改造claude code 具体指的是什么呢?

就是以下agent配置:

过去我分享了利用claude code进行数据分析,反应不错。其实那个基本上已经完全不需要写代码,但是缺点就是:你需要懂一些数据分析概念,才能指挥AI完成数据分析。

改造claude code!

这次的方案更厉害!完全不需要你懂数据分析,什么都不需要懂,只需要把各种各样数据表复制过来,我已经训练好专业的数据分析师给你全自动化工作!

5个智能体! 帮你全自动化解决数据分析!

为什么选择 claude code作为智能体框架,因为我知道,这可能是非常重要的方向,其他的框架的深层能力方面太弱了,开发更复杂的智能体,显然需要claude code改造。

演示流程

0,先从github下载我开源的 claude code 数据分析智能体:

1, 把需要分析的文件csv复制到项目的 \data_storage 文件夹

我这里随便拿一个房价的csv,我这个agent不错的地方就是,你随便什么csv内容都可以试试,我这个agent足够聪明和灵活,会各种各样分析方法搞定。

2,先让AI进行探索性数据分析:exploratory

在claude code中执行 :

/analyze sample.csv exploratory 我们这里第一步是“/analyze” ,意思就是先分析看看,考察一下情况。这个是利用了claude code的command技术。

AI自动选择合适的agent去处理工作。

完成!

妈啊,我什么都没做,就是一个命令让ai自己去分析,AI就选择agent选择工具,自己编程自己处理各种各样工作,完成。你完全不需要懂数据分析。 完整的代码和报告,你可以验证,不是AI幻觉!

3,下一步我们试试可视化:

在claude code中执行 :

/visualize your_data.csv distribution /visualize 就是可视化命令, distribution就是可视化数据分布,这里你可以按你要求的可视化内容,AI会理解的。例如: /visualize your_data.csv 趋势

你只需要一行命令,就可以得到这么多专业数据分析可视化成果。同时有代码的,你可以检查和改变。

4,下一步让AI生成数据分析详细报告

在claude code中执行 :

/report your_data.csv

5, 还有其他更深入的功能,我不介绍了,有兴趣自己试试:

  • /generate [language] [type]: Generate code ,这个是生成编程语言版本的深度数据分析。
  • /hypothesis [dataset] [domain]: Generate hypotheses ,这个是预测类型的数据分析,例如分类,趋势,关联,预测建模后,还会自动进行假设检验,确定模型准确性。

github开源地址:

只需要几个命令,而且命令都是你可以灵活传参数,你可以不按我的分析方法(在项目的docs),你参考我的参数就可以,各种各样的数据分析,让数据分析变得像聊天一样简单!


📌 转载信息
转载时间: 2025/12/26 10:58:34

【转载】【开源】利用claude code agent框架一步一步实现deep research!很强大很简单的skills

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过去我在linuxdo写了一些agent相关文章:

不少人有反馈,那么我继续写哈! 介绍一个我自己最喜欢的新方法,我认为这个方法才是真正的Agent智能体,我就是用它搞新项目的:

利用claude code 作为agent框架:

利用claude code agent框架一步一步实现deep research!利用好很强大很简单的skills

###下面我一步一步展示怎样搞出来

什么是agent框架?为什么CC可能才是最佳agent框架?

例如下面就是crewAI agent框架的介绍,核心就是这些,思考一下,CC全部都有,而且更强大10倍,所以几个月前我就利用CC搞数据分析,完全很好用:

CC搞数据分析:GitHub – liangdabiao/claude-data-analysis-ultra-main: 让小白都可以一键进行数据分析,搞互联网的,搞电商的,搞各种各样的,那么其实就会用到 互联网的数据分析, 例如互联网会关心 拉新,留存,促活,推荐,转化,A/B test, 用户分析 等等很多有用的数据分析。 命令就是“/do-more”.

CC开发的核心:

subagent, commands, skills 这些就是开发CC智能体的核心,都是写markdown就可以。

简约不简单,非常强大,难以置信,开发它好像搞外星人一样,或者说人造人一样。

下面我一步一步介绍实现deep research,因为deep research就是agent框架第一应用,对比一下各个框架实现这个deep research,就知道哪个框架才是真厉害。

deep-research.md

---
description: 对指定主题执行完整的深度研究流程,从问题细化到最终报告生成
argument-hint: [研究主题或问题]
allowed-tools: Task, WebSearch, WebFetch, mcp__web_reader__webReader, Read, Write, TodoWrite
---

# Deep Research

Execute comprehensive deep research on the given topic using the 7-phase research methodology and Graph of Thoughts framework.

## Topic

$ARGUMENTS

## Research Workflow

This command will execute the following steps:

### Step 1: Question Refinement
Use the **question-refiner** skill to ask clarifying questions and generate a structured research prompt.

### Step 2: Research Planning
Break down the research topic into 3-7 subtopics and create a detailed execution plan.

### Step 3: Multi-Agent Research
Deploy multiple parallel research agents to gather information from different sources:
- Web Research Agents (3-5 agents): Current information, trends, news
- Academic/Technical Agent (1-2 agents): Research papers, technical specifications
- Cross-Reference Agent (1 agent): Fact-checking and verification

命令告诉AI怎样workflow,怎样调用tools,skills。

多个skills commands是命令步骤,而skills是每一个步骤的具体逻辑,例如:Research planning with Graph-of-Thoughts 逻辑。如下,我把deep research的理论和具体细节都写成markdown skill。AI会参考来工作。

name: research-executor

description: 执行完整的 7 阶段深度研究流程。接收结构化研究任务,自动部署多个并行研究智能体,生成带完整引用的综合研究报告。当用户有结构化的研究提示词时使用此技能。


claude-code-deep-research/
├── .claude/
│   ├── skills/                    # Skills definitions
│   │   ├── question-refiner/      # Question refinement skill
│   │   │   ├── skill.json
│   │   │   ├── instructions.md
│   │   │   └── examples.md
│   │   ├── research-executor/     # Main research execution skill
│   │   │   ├── skill.json
│   │   │   ├── instructions.md
│   │   │   └── examples.md
│   │   ├── got-controller/        # Graph of Thoughts controller
│   │   │   ├── skill.json
│   │   │   ├── instructions.md
│   │   │   └── examples.md
│   │   ├── citation-validator/    # Citation validation skill
│   │   │   ├── skill.json
│   │   │   ├── instructions.md
│   │   │   └── examples.md
│   │   └── synthesizer/           # Research synthesis skill
│   │       ├── skill.json
│   │       ├── instructions.md
│   │       └── examples.md
│   └── commands/                  # User-facing commands
│       ├── deep-research/         # Main deep research command
│       ├── refine-question/       # Question refinement command
│       ├── plan-research/         # Research planning command
│       ├── validate-citations/    # Citation validation command
│       └── synthesize-findings/   # Synthesis command

如果你的任务很复杂,那么就需要做多个AI员工,分工合作完成,那就是subagent。我这里不要,因为多个subagent就会带来沟通成本。一个agent就不需要上下文的处理。

运行起来

CC运行起来太简单,就是你自己做的command命令:

这里就是 :

/deep-research Michael Jackson 在中国的流行

就这样就可以全自动化完成工作了,下面展示过程:

AI遇到不清晰,它会问清楚你的需求。 AI自己执行多个并行task任务,每一个任务运行多个tools,这么神奇,我告诉你,你什么都不需要做,这些都是AI自己自由发挥的。 AI自己想上网就上网,它自带了search, fetch 等功能,也自己会用playwright mcp等等上网百度谷歌:

这些都是AI自己搞的,不是我教它的,所以这才是智能,这才是Agent,过去那些框架这么傻,我才不用。

deep research最后成果

看,巨大的报告:

结论

我这里是用deep research 作为例子,其实所有agent开发都可以直接用claude code,例如我做的全自动数据分析也是:

对比那些crewAI, langgraph, dify, autogen,反正我觉得CC才是真的agent。

开源地址:

核心技术要点:


- **Graph of Thoughts (GoT)** Framework - Intelligent research path management with graph-based reasoning

- **7-Phase Deep Research Process** - Structured methodology for quality research

- **Multi-Agent Architecture** - Parallel research agents with specialized roles

- **Citation Validation System** - A-E source quality ratings with chain-of-verification

📌 转载信息
转载时间: 2025/12/26 08:35:49

【转载】快上车,e3 office 365/edu邮箱自助注册子号

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之前e3订阅下单了几百万个没啥用,所以干脆放出来,自助开通e3子账户,内含office 365桌面版(每个用户可以五设备),和office.bo.edu.kg邮箱,不含onedrive,这个邮箱能干什么之前已经说了,不知道看往期推文,邮箱可以收信也可以发信不要乱发垃圾邮件,否则删号,用户名也请使用常规词汇,如使用带侮辱性语言也会删除账户,自助注册网站可能有bug,如有问题及时反馈

自助注册地址:https://office3.mymuwu.net/

额外加了个邀请码验证:mymuwu

网站本身部署在国内,但是启用了cf的人机验证,所以请确保网络状态良好,e3订阅可能趋于稳定,但也不好说,且用且珍惜,不要用微信打开,因为傻逼微信无法正常人机验证

office 365地址:Sign in to your account 邮箱地址:Outlook 用刚刚开通好的账户登录即可,Copilot可以调用gpt5.2


📌 转载信息
转载时间: 2025/12/24 09:05:50

【转载】Proxifier+Clash 全局扩展脚本 + DNS 覆写脚本(替代系统代理、TUN模式、防止DNS泄露)

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简而言之,用 Proxifier+Clash 配套来替代 Clash 自带的系统代理和 TUN 模式。

Proxifier 比 Clash 优先级更高(更底层),会强制接管所有系统流量,包括那些不走系统代理的软件。我们使用 Proxifier 捕获流量,再转发给 Clash 处理流量。

Ⅰ 配置 Clash

全局扩展脚本

全局扩展脚本

我用的是右边的 js 扩展脚本,不用左边的 yaml 覆写是因为左边的覆写会直接全部覆盖原来对应的配置,不够灵活:

// main 是入口方法,一定要有
function main(config, profileName) {
  createCustomRules(config);
  createCustomGeox(config);
  return config;
}

// 创建自定义分流规则,参见:https://clash.wiki/configuration/rules.html
const createCustomRules = (config) => {
  let customRules = [
    // 上面这几条只作演示,重点是下面的地理信息规则(增加的自定义规则需要放在地理信息规则的前面)
    // 直连
    //"DST-PORT,53317,DIRECT"                              // LocalSend 收发文件直连
    // 拒绝
    //,"DOMAIN-SUFFIX,trafficjunky.net,REJECT"             // Ads Block
    // 强制指定节点
    //,"DOMAIN-KEYWORD,google,美国洛杉矶[CU]"               // 替换成你自己的代理

    // 地理信息(与DNS覆写脚本配合可以防止DNS泄露)
    "GEOSITE,geolocation-!cn@cn,DIRECT"
    ,"GEOSITE,geolocation-!cn,Proxy"                    // 替换成你自己的代理
    ,"GEOSITE,geolocation-cn@!cn,Proxy"                 // 替换成你自己的代理
    ,"GEOSITE,geolocation-cn,DIRECT"
    ,"GEOSITE,tld-cn,DIRECT"
  ];
  config.rules = customRules.concat(config.rules);
}

// 创建自定义地理信息下载链接配置,参见:https://wiki.metacubex.one/ru/config/general/?h=geox+url#url-geo
const createCustomGeox = (config) => {
  let customGeox = {
    // 地理信息(与DNS覆写脚本配合可以防止DNS泄露)
    geosite: "https://testingcf.jsdelivr.net/gh/v2fly/domain-list-community@release/dlc.dat"
  };
  config["geox-url"] = customGeox;
}

// 创建自定义代理组(这里只作演示)
// const createCustomProxyGroups = (config) => {
//   let customProxyGroups = [
//     {
//       name: "自定义代理组-REJECT"
//       ,proxies: ["REJECT"]
//       ,type: "select"
//     },
//   ];
//   config["proxy-groups"] = customProxyGroups.concat(config["proxy-groups"]);
// }

DNS 覆写脚本

DNS 覆写脚本

DNS 覆写脚本和上面的地理信息分流规则来自 防止DNS泄漏小巧思补充

dns:
  default-nameserver:
  - tls://223.5.5.5
  - tls://223.6.6.6
  direct-nameserver:
  - https://dns.alidns.com/dns-query
  - https://doh.pub/dns-query
  direct-nameserver-follow-policy: false
  enable: true
  enhanced-mode: fake-ip
  fake-ip-filter:
  - '*.lan'
  - '*.local'
  - '*.arpa'
  - time.*.com
  - ntp.*.com
  - time.*.com
  - +.market.xiaomi.com
  - localhost.ptlogin2.qq.com
  - '*.msftncsi.com'
  - www.msftconnecttest.com
  fake-ip-filter-mode: blacklist
  fake-ip-range: 198.18.0.1/16
  fallback: []
  fallback-filter:
    domain:
    - +.google.com
    - +.facebook.com
    - +.youtube.com
    geoip: true
    geoip-code: CN
    ipcidr:
    - 240.0.0.0/4
    - 0.0.0.0/32
  ipv6: true
  listen: :53
  nameserver:
  - https://cloudflare-dns.com/dns-query
  - https://dns.google/dns-query
  prefer-h3: false
  proxy-server-nameserver:
  - https://dns.alidns.com/dns-query
  - https://doh.pub/dns-query
  respect-rules: true
  use-hosts: false
  use-system-hosts: false

其他配置

关闭 Clash 的系统代理和TUN模式!

捕获系统流量的工作已经交由 Proxifier 代劳了,Clash 只需要作为流量处理服务运行即可,不需要它自带的用来捕获系统流量的 系统代理 和 TUN模式 。

关闭 Chrome 的“使用安全 DNS”选项

image

Ⅱ 配置 Proxifier

多图预警,配置过程和解释大部分都在图中标注了

代理服务器配置

代理服务器配置

代理规则配置

代理规则配置
  1. 兜底规则

  2. Clash 直出规则 前文已经提到过,Proxifier 是比 Clash 更底层的,如果不让 Clash 流量走直出,那么 Clash 处理之后的流量会再次被 Proxifier 捕获,造成无限回环。

  3. 其他不走代理的直出规则

从上面可以看出,我这样配置的结果是黑名单规则,除非指定某个程序/域名/IP直连,否则其他的所有流量都要走 Clash 代理。(当然流量进到 Clash 下一步再怎么走就是分流规则的事了)

域名解析配置

域名解析配置

高级选项

高级选项

Ⅲ 最终效果

多图预警,测试网站标注在各图片的脚注
网站分流测试结果
DNS 泄露检测结果

访问国内网站正常走国内 DNS 服务器,使用 DNS 泄露网站测试没有出现国内的 DNS 服务器:

Ⅳ 其他

同时运行其他游戏加速器或 VPN 软件

我测试了在上述配置启用的情况下,我使用的游戏加速器、VPN软件是可以同时工作的。

但是这个我不能保证所有人都可行,佬友可以测试一下自己的情况。


📌 转载信息
转载时间: 2025/12/22 08:19:22

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