{"id":"f4b99450-6ea0-4e42-ab8d-688e4742cf94","entityType":"agent","slug":"clawhub-robin-chen2025-autocraft","name":"AutoCraft","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-robin-chen2025-autocraft","canonicalPath":"/agent/clawhub-robin-chen2025-autocraft","generatedAt":"2026-10-11T20:58:47.196Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-11T16:21:20.051Z","emptyReason":null},"description":"AI-powered project execution platform. Non-technical product managers can drive complex software projects with 3-6x efficiency. 10-day case study: education platform with 71 tasks (99% success). One-click install. AI驱动的项目执行平台。不懂代码也能驱动复杂软件开发，效率提升3-6倍。10天案例：71个任务，99%成功率。一键安装，自动部署。 Skill: AutoCraft Owner: robin-chen2025 Summary: AI-powered project execution platform. Non-technical product managers can drive complex software projects with 3-6x efficiency. 10-day case study: education platform with 71 tasks (99% success). One-click install. AI驱动的项目执行平台。不懂代码也能驱动复杂软件开发，效率提升3-6倍。10天案例：71个任务，99%成功率。一键安装，自动部署。 Tags: latest:2.1.0 Version history: v2.1.0 | 2026-05-20T02:32:11.115Z | user Complete skill","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1K downloads reported by the source. 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Non-technical product managers can drive complex software projects with 3-6x efficiency. 10-day case study: education platform with 71 tasks (99% success). One-click install.\nAI驱动的项目执行平台。不懂代码也能驱动复杂软件开发，效率提升3-6倍。10天案例：71个任务，99%成功率。一键安装，自动部署。\n\nTags: latest:2.1.0\n\nVersion history:\n\nv2.1.0 | 2026-05-20T02:32:11.115Z | user\n\nComplete skill package with 107 files. Added system installation automation (install.sh). Full design specs, templates, sub-agent guides included.\n\nv2.0.4 | 2026-05-20T02:17:57.852Z | user\n\nUpdated description to be more concise and impactful for international users.\n\nv2.0.3 | 2026-05-20T02:15:29.057Z | user\n\nAll documentation and scripts updated to English. International users can now easily install and use AutoCraft with one-click installation script.\n\nv2.0.2 | 2026-05-20T02:13:53.279Z | user\n\nUpdated all documentation to English for international users. One-click installation script automatically downloads complete system from GitHub/Gitee and deploys.\n\nv2.0.1 | 2026-05-20T01:47:24.281Z | user\n\n全新一键安装版本！运行 bash install.sh 自动从 GitHub/Gitee 下载完整系统（5.6M）并部署。包含后端（FastAPI+SQLite）、前端（Vue3+TypeScript）、AI执行引擎、模板系统。10天建成教育平台（71任务99%成功率）。\n\nv2.0.0 | 2026-05-20T01:45:06.813Z | user\n\ntest\n\nv1.3.0 | 2026-05-19T07:09:25.018Z | user\n\nv1.3.0: 新增系统安装指引（GitHub/Gitee下载、部署步骤）\n\nv1.2.1 | 2026-05-19T07:01:29.070Z | user\n\nv1.2.1: 完整版 - 包含所有模板、示例、子代理指引\n\nv1.2.0 | 2026-05-19T07:00:45.686Z | user\n\nv1.2.0: 完整版\n\nv1.1.0 | 2026-05-19T06:58:01.833Z | user\n\nv1.1.0: 新增模板库、示例代码、子代理指引\n\nv1.0.0 | 2026-05-19T06:49:15.423Z | user\n\nautocraft-v1.0\n\nArchive index:\n\nArchive v2.1.0: 108 files, 395200 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (3736b), examples/architecture_check_integration.py (8462b), examples/design_check_example.py (13249b), install.sh (3274b), references/ac-agent-guide/build-test-guide.md (4186b), references/ac-agent-guide/executor-guide.md 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v2.0\n**更新:** 2026-05-10\n\n---\n\n## 角色识别\n\n根据你的Agent ID确定角色:\n\n| Agent ID | 角色 | 模型 | 职责 |\n|----------|------|------|------|\n| ac-glm5 | **执行子代理** | GLM-5 | 生成代码/文档/测试 |\n| ac-validator | **验证子代理** | DeepSeek-V3.2 | 验证产出物质量 |\n\n> 如果不确定角色,看任务提示词中是否包含\"验证\"关键词。有→验证子代理,无→执行子代理。\n\n---\n\n## 任务类型总览\n\n| 任务类型 | 标识 | 职责 | 产出 |\n|---------|------|------|------|\n| **程序代码** | BUILD-CODE | 按设计文档编写可运行代码 | 源码文件 + JSON结果 |\n| **测试代码** | BUILD-TEST | 只写测试代码，不运行，不改程序代码 | 测试文件 + JSON结果 |\n| **测试执行** | TEST-RUN | 运行测试 + 深入分析失败根因 | 测试分析报告 + JSON结果 |\n| **环境搭建** | BUILD-ENV | 数据库迁移、依赖安装等 | 执行日志 + JSON结果 |\n| **文档生成** | DOC | 开发报告、测试报告 | Markdown文件 + JSON结果 |\n| **设计文档** | DESIGN | PRD/功能设计/API设计/数据库设计 | Markdown文件 + JSON结果 |\n\n---\n\n## 测试闭环机制\n\n```\nBUILD-TEST（只写测试，不运行，不改程序代码）→ BUILD-CODE（写程序代码 + pytest验证）→ TEST-RUN（独立运行 + 深入分析根因）→\n  ├─ 全部通过 → 完成\n  └─ 有失败 → TEST-RUN分析根因并记录issues →\n       ├─ test_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-TEST修复\n       ├─ code_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-CODE修复\n       └─ env_issue → 项目经理决定是否修复环境\n```\n\n⚠️ **核心原则：测试是发现bug的手段，不是需要通过的目标。全绿不代表质量好，发现问题才是价值。**\n\n---\n\n## 子文档索引\n\n根据你的角色和任务类型，读取对应的子文档：\n\n| 文档 | 路径 | 适用场景 |\n|------|------|---------|\n| **执行子代理规范** | `references/ac-agent-guide/executor-guide.md` | ac-glm5角色，所有BUILD-*任务 |\n| **测试代码规范** | `references/ac-agent-guide/build-test-guide.md` | BUILD-TEST任务 |\n| **测试执行规范** | `references/ac-agent-guide/test-run-guide.md` | TEST-RUN任务 |\n| **验证子代理规范** | `references/ac-agent-guide/validator-guide.md` | ac-validator角色 |\n| **BUILD-TEST验证规范** | `references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md` | 验证BUILD-TEST任务时 |\n| **共享规范** | `references/ac-agent-guide/shared-rules.md` | 所有角色通用 |\n\n**读取顺序**：\n1. 先读本文件（角色识别 + 任务类型）\n2. 根据角色读取对应子文档\n3. 执行任务时按子文档规范操作\n\n---\n\n## 通用执行流程\n\n```\n1. 读取任务信息(忽略之前的会话上下文)\n2. 识别任务类型 → 选择对应行为模式\n3. 读取输入文件(设计文档、规范文件等)\n4. 执行任务 → 产出物写入项目目录(按任务指定的 deliverables 路径)\n5. 写JSON结果文件到 /tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json\n6. 结束\n```\n\n---\n\n## 执行铁律\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| **必须写JSON结果** | 程序通过读取JSON获取结果 |\n| **不要调webhook** | 结果由程序自动读取 |\n| **一次性执行** | 完成后立即结束 |\n| **忽略之前上下文** | 只关注当前任务 |\n| **产出物必须真实存在** | 不写不存在的文件路径 |\n| **代码必须可运行** | 不提交语法错误的代码 |\n\nFile v2.1.0:references/task-creator/SKILL.md\n\n---\nname: task-creator\ndescription: AutoCraft任务单创建标准流程。指导主代理正确创建任务单并导入AutoCraft系统，包括数据格式规范、必填字段、workflow_type映射、输入文件配置等。触发场景：需要为AutoCraft执行引擎创建任务单时。\n---\n\n# AutoCraft 任务单创建标准流程\n\n**版本：** v1.0  \n**更新：** 2026-05-12\n\n---\n\n## 创建方式\n\n### 方式1：API创建（推荐）\n\n通过 `/api/v2/tasks/` API 批量创建任务单：\n\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/ \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '[{\n    \"task_no\": \"M02-BE-001\",\n    \"task_name\": \"创建知识图谱API端点\",\n    \"task_type\": \"BUILD\",\n    \"plan_id\": \"plan_xxx\",\n    \"status\": \"pending\",\n    \"input_data\": {\n      \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n      \"project_path\": \"/data/projects/deeptutor-lite\",\n      \"input_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/04-技术方案-DeepTutor-Lite.md\"\n      ],\n      \"requirements\": \"创建知识图谱管理API\",\n      \"expected_output\": \"路由文件，包含所有API端点\",\n      \"expected_output_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py\"\n      ]\n    }\n  }]'\n```\n\n**返回值**：\n```json\n{\n  \"status\": \"success\",\n  \"created_count\": 1,\n  \"task_ids\": [540],\n  \"errors\": null\n}\n```\n\n**支持批量**：数组中放入多个任务对象即可批量创建。\n\n**错误处理**：如果某个任务创建失败（如task_no重复），会在errors中返回错误信息，其他任务仍正常创建。\n\n### 方式2：直接写数据库（仅调试用）\n\n⚠️ 不推荐日常使用，仅当API不可用时作为备选：\n\n```python\nfrom database import SessionLocal\nfrom models.task_v2 import TaskV2\nimport json\n\ndb = SessionLocal()\ntask = TaskV2(\n    plan_id='<plan_id>',\n    task_no='<task_no>',\n    task_name='<task_name>',\n    task_type='<task_type>',\n    status='pending',\n    input_data=json.dumps({...}, ensure_ascii=False)  # ⚠️ 必须是JSON字符串\n)\ndb.add(task)\ndb.commit()\ndb.refresh(task)\nprint(f'任务创建成功: id={task.id}')\ndb.close()\n```\n\n---\n\n## 数据库字段规范\n\n| 字段 | 类型 | 数据库必填 | 业务必填 | 说明 |\n|------|------|-----------|---------|------|\n| `task_no` | VARCHAR(20) | ✅ | ✅ | 任务编号，plan_id内唯一 |\n| `task_name` | VARCHAR(200) | ✅ | ✅ | 任务名称 |\n| `task_type` | VARCHAR(50) | ⬜ | ✅ | 任务类型，决定子代理读哪个执行指引 |\n| `plan_id` | VARCHAR(50) | ⬜ | ✅ | 所属工作计划ID，缺失则前端找不到任务 |\n| `status` | VARCHAR(30) | ⬜ | ✅ | 默认\"pending\" |\n| `input_data` | TEXT | ⬜ | ✅ | JSON字符串，核心任务数据，缺失则无法执行 |\n\n⚠️ `input_data` 字段必须是 **JSON字符串**（`json.dumps()`），不是dict对象。\n\n---\n\n## input_data 标准格式\n\n```json\n{\n  \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n  \"project_path\": \"/data/projects/{project}\",\n  \"input_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\",\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\"\n  ],\n  \"requirements\": \"详细的任务要求描述，必须具体、可执行\",\n  \"expected_output\": \"详细的预期输出描述，必须可验证\",\n  \"expected_output_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/backend/services/xxx.py\"\n  ],\n  \"deliverables\": [\"产出物描述1\", \"产出物描述2\"],\n  \"source_file\": \"/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\"\n}\n```\n\n### 字段说明\n\n| 字段 | 必填 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|------|\n| `workflow_type` | ✅ | string | 工作流类型，决定子代理行为（见映射表） |\n| `project_path` | ✅ | string | 项目根目录，**绝对路径** |\n| `input_files` | ✅ | string[] | 输入文件路径列表，**绝对路径**，至少包含1个设计文档 |\n| `requirements` | ✅ | string | 任务要求，必须详细具体 |\n| `expected_output` | ✅ | string | 预期输出描述，必须可验证 |\n| `expected_output_files` | ✅ | string[] | 预期输出文件路径，**绝对路径** |\n| `deliverables` | ⬜ | string[] | 产出物描述列表 |\n| `source_file` | ⬜ | string | 主要参考文档路径 |\n\n### ⚠️ 铁律\n\n1. **所有路径必须是绝对路径** — 禁止相对路径\n2. **project_path 必须指向正确的项目根目录** — 错误的project_path会导致产出物写入错误位置\n3. **input_files 至少包含1个设计文档** — 子代理自行查找设计文档不可靠\n4. **requirements 必须详细具体** — 不能是\"无具体要求\"\n5. **expected_output 必须可验证** — 不能是\"根据任务描述生成相应产出物\"\n6. **expected_output_files 必须列出所有预期文件** — 绝对路径\n\n---\n\n## workflow_type 与 task_type 映射\n\n### task_type（数据库字段）\n\n数据库的 `task_type` 字段值可以自定义，但推荐使用标准值：\n\n| task_type | 说明 | 典型场景 |\n|-----------|------|---------|\n| `BUILD` | 构建/开发 | 创建代码、文件、组件 |\n| `BUILD-CODE` | 代码构建 | 编写功能代码 |\n| `BUILD-TEST` | 测试构建 | 编写测试用例 |\n| `BUILD-ENV` | 环境构建 | 配置开发环境 |\n| `TEST-RUN` | 测试执行 | 运行测试，不改代码 |\n| `VERIFY` | 验证 | 验证现有代码/文档 |\n| `DOC` | 文档 | 编写文档 |\n| `DESIGN` | 设计 | 设计方案 |\n| `INFRA` | 基础设施 | 项目骨架搭建 |\n| `bug_fix` | 修复 | 修复BUG |\n\n### workflow_type（input_data字段）\n\n`workflow_type` 决定子代理读取哪个执行指引子文档：\n\n| workflow_type | 子代理行为 | 对应executor-guide子文档 |\n|---------------|-----------|------------------------|\n| `BUILD-CODE` | 编写功能代码，写JSON结果 | 执行流程 → BUILD-CODE |\n| `BUILD-TEST` | 编写测试代码，**不运行** | 执行流程 → BUILD-TEST |\n| `TEST-RUN` | 运行测试，**不改任何代码** | 执行流程 → TEST-RUN |\n| `BUILD-ENV` | 配置环境 | 执行流程 → BUILD-ENV |\n| `DOC` | 编写文档 | 执行流程 → DOC |\n| `DESIGN` | 设计方案 | 执行流程 → DESIGN |\n| `FIX` | 修复代码BUG | 执行流程 → BUILD-CODE |\n| `VERIFY` | 验证现有代码/文档 | 执行流程 → VERIFY |\n| `INFRA` | 基础设施搭建 | 执行流程 → BUILD-CODE |\n\n### 推荐组合\n\n| 场景 | task_type | workflow_type |\n|------|-----------|---------------|\n| 功能开发 | `BUILD` | `BUILD-CODE` |\n| 编写测试 | `BUILD` | `BUILD-TEST` |\n| 运行测试 | `TEST-RUN` | `TEST-RUN` |\n| 修复BUG | `BUILD-CODE` | `FIX` |\n| 文档编写 | `DOC` | `DOC` |\n| 环境配置 | `INFRA` | `INFRA` |\n| 项目骨架 | `INFRA` | `INFRA` |\n\n---\n\n## input_files 配置指南\n\n### 设计文档路径模板\n\n```\n/data/projects/{project}/docs/design/01-PRD-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/03-系统功能设计-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/05-UI设计-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/06-组件规范-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/08-数据库设计-{project}.md\n```\n\n### 按任务类型选择输入文件\n\n| 任务类型 | 推荐输入文件 |\n|---------|-------------|\n| 后端API开发 | 技术方案 + API设计 + 数据库设计 |\n| 前端组件开发 | UI设计 + 组件规范 + 技术方案 |\n| 测试编写 | 技术方案 + API设计 + 对应源码 |\n| 环境配置 | 技术方案 |\n| 文档编写 | 相关设计文档 |\n| BUG修复 | 技术方案 + 对应源码 + 测试报告 |\n\n### ⚠️ input_files 注意事项\n\n- **必须用绝对路径** — ❌ `docs/design/04-xxx.md` ✅ `/data/projects/{project}/docs/design/04-xxx.md`\n- **文件必须存在** — 子代理会读取这些文件，不存在会导致执行失败\n- **数量适中** — 2-4个设计文档最佳，太多会稀释关键信息\n- **优先技术方案** — 技术方案是最核心的输入，几乎所有任务都需要\n\n---\n\n## 执行与验证\n\n### 提交执行\n\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/execute \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\n    \"task_id\": <task_id>,\n    \"model\": \"glm-5.1\",\n    \"label\": \"执行任务XXX\"\n  }'\n```\n\n### 查询状态\n\n```bash\ncurl http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status\n```\n\n### 状态流转\n\n```\npending → in_progress → completed → verifying → verified\n                     ↓                          ↓\n                   failed              verification_failed\n```\n\n- `verified` = 执行+验证全通过 ✅\n- `verification_failed` = 执行完成但验证未通过，需检查\n- `failed` = 执行失败，可重新执行\n\n### 模型配置\n\n| 用途 | 模型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 执行 | `glm-5.1` | 代码生成能力强 |\n| 执行（备选） | `deepseek-v3.2` | 思考更深入，速度较慢 |\n| 验证 | `deepseek-v3.2-thinking` | 自动调用，无需指定 |\n\n---\n\n## 批量创建示例\n\n### 示例：通过API创建一批后端API开发任务\n\n```python\nimport requests\nimport json\n\ntasks = [\n    {\n        \"task_no\": \"M02-BE-001\",\n        \"task_name\": \"创建知识图谱API端点\",\n        \"task_type\": \"BUILD\",\n        \"plan_id\": \"plan_xxx\",\n        \"status\": \"pending\",\n        \"input_data\": {\n            \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n            \"project_path\": \"/data/projects/deeptutor-lite\",\n            \"input_files\": [\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/04-技术方案-DeepTutor-Lite.md\",\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/07-API设计-DeepTutor-Lite.md\",\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/08-数据库设计-DeepTutor-Lite.md\"\n            ],\n            \"requirements\": \"创建知识图谱管理API，包含CRUD操作、节点关系管理、图谱可视化数据接口\",\n            \"expected_output\": \"knowledge_graph.py路由文件，包含所有API端点，代码可被Python导入无报错\",\n            \"expected_output_files\": [\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py\"\n            ],\n            \"deliverables\": [\"知识图谱路由文件\"],\n            \"source_file\": \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/07-API设计-DeepTutor-Lite.md\"\n        }\n    },\n    # ... 更多任务\n]\n\nresponse = requests.post(\n    \"http://localhost:9001/api/v2/tasks/\",\n    json=tasks,\n    headers={\"Content-Type\": \"application/json\"}\n)\nresult = response.json()\nprint(f\"创建{result['created_count']}个任务，IDs: {result['task_ids']}\")\nif result.get('errors'):\n    print(f\"错误: {result['errors']}\")\n```\n\n---\n\n## 常见错误与修复\n\n| 错误 | 原因 | 修复 |\n|------|------|------|\n| 产出物写入autocraft目录 | project_path缺失或错误 | 必须指定正确的project_path |\n| 子代理找不到设计文档 | input_files为空或路径错误 | 检查文件存在，用绝对路径 |\n| 任务执行失败\"无具体要求\" | requirements为空 | 必须填写详细的requirements |\n| 验证提示\"不可验证\" | expected_output太模糊 | 必须填写具体的expected_output |\n| 文件生成到错误路径 | expected_output_files用了相对路径 | 必须用绝对路径 |\n| task_no重复 | 同一plan_id内编号重复 | 确保plan内task_no唯一 |\n| input_data存储为dict | ORM存入dict而非JSON字符串 | 必须json.dumps() |\n\n---\n\n## 检查清单\n\n创建任务单前，逐项确认：\n\n- [ ] `task_no` 在 plan_id 内唯一\n- [ ] `task_name` 清晰描述任务内容\n- [ ] `workflow_type` 与任务性质匹配\n- [ ] `project_path` 是正确的绝对路径\n- [ ] `input_files` 至少包含1个设计文档，路径为绝对路径且文件存在\n- [ ] `requirements` 详细具体，子代理能直接执行\n- [ ] `expected_output` 可验证，验证子代理能据此判定\n- [ ] `expected_output_files` 列出所有预期产出文件，绝对路径\n- [ ] `input_data` 已通过 `json.dumps()` 转为JSON字符串\n\nFile v2.1.0:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft\nlicense: MIT\ndescription: AutoCraft AI project execution platform. Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency. Real case: Built DeepTutor-Lite education platform in 10 days (71 tasks, 99% success rate). Innovations: 4-level project management, responsibility separation model, intelligent verification, task locking.\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"python3\", \"npm\", \"git\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI-Powered Project Execution Platform\n\n> **🚀 Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency**\n\n**Version:** v2.1.0\n**Updated:** 2026-05-20\n**Changes:** Complete skill package with installation automation\n\n---\n\n## 📦 System Installation\n\n### One-Click Install & Deploy\n\n```bash\n# 1. Install skill from ClawHub\nclawhub install autocraft\n\n# 2. Navigate to autocraft directory\ncd autocraft\n\n# 3. Run one-click installation script\nbash install.sh\n\n# 4. Access the system\n# Frontend UI: http://localhost:8080\n# API Docs:    http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh automatically:**\n- Downloads complete system code from GitHub/Gitee (~5.6MB)\n- Installs backend dependencies (Python + FastAPI)\n- Installs frontend dependencies (Node.js + Vue3)\n- Starts backend service (port 9001)\n- Starts frontend service (port 8080)\n\n### Manual Installation (Optional)\n\n```bash\n# Clone complete system code\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# Backend setup\ncd backend\npip install -r requirements.txt\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# Frontend setup (new terminal)\ncd ..\nnpm install\nnpm run dev\n```\n\n---\n\n## 📊 Real Case: Complete Education Platform in 10 Days\n\n```\n📈 Project Scale:\n   Plans: 19\n   Tasks: 71\n   Success: 70 (99% success rate)\n\n🔧 Quality Metrics:\n   Bugs Found: 7 (all auto-fixed)\n   Test Coverage: 100% (L1+L2+L3)\n   Manual Interventions: Only 3 key decisions\n\n⏱️ Efficiency Comparison:\n   Traditional Estimate: 1-2 months\n   AutoCraft: 10 days (3-6x improvement)\n```\n\n---\n\n## 🎯 Your Role\n\n**You are the project manager** - make decisions, break down tasks, verify deliverables. Don't write code.\n\n| You Do | You Don't |\n|--------|-----------|\n| Clarify requirements, choose solutions | Write specific code |\n| Review and approve documents | Directly operate database |\n| Break down and schedule tasks | Trust agent's \"completed\" |\n| Verify deliverables | Skip verification steps |\n\n---\n\n## Two-Phase Model\n\n```\nPhase 1: Design Phase (Without AutoCraft)\n    │\n    │  PRD → Feature Design → Tech Solution → API/DB/UI Design\n    │  → Test Plan → Development Plan (Overview + Work Plans)\n    │  → Overall Verification\n    │\n    ▼  Development Plan Finalized\nPhase 2: Execution Phase (Enter AutoCraft)\n    │\n    │  Break down task tickets → Import via API\n    │  → Execution engine runs tasks (AI agents)\n    │  → Auto verification → Manager approval → Status cascade\n    │\n    ▼  Project Complete\n```\n\n---\n\n## Phase 1: Design Phase\n\n### Design Document System\n\nFollow `references/design-specs/设计阶段文档规范-总纲.md`.\n\n**Required Documents**:\n\n| # | Document | Code | Spec | Checklist |\n|---|----------|------|------|-----------|\n| 01 | PRD | PRD | [01-PRD规范](references/design-specs/doc-specs/01-PRD规范.md) | [09-PRD审核](references/design-specs/doc-specs/09-PRD审核Checklist.md) |\n| 03 | System Feature Design | FUNC | [03-系统功能设计](references/design-specs/doc-specs/03-系统功能设计文档规范.md) | [11-功能设计审核](references/design-specs/doc-specs/11-系统功能设计审核Checklist.md) |\n| 04 | Tech Solution | TECH | [04-技术方案](references/design-specs/doc-specs/04-技术方案文档规范.md) | [12-技术方案审核](references/design-specs/doc-specs/12-技术方案审核Checklist.md) |\n| 07 | API Design | API | [07-API设计](references/design-specs/doc-specs/07-API设计文档规范.md) | [14-API设计审核](references/design-specs/doc-specs/14-API设计审核Checklist.md) |\n| 08 | Database Design | DB | [08-数据库设计](references/design-specs/doc-specs/08-数据库设计文档规范.md) | [15-数据库设计审核](references/design-specs/doc-specs/15-数据库设计审核Checklist.md) |\n| 18 | Overall Verification | VERIFY | - | [18-整体性验证](references/design-specs/doc-specs/18-设计阶段整体性验证Checklist.md) |\n\n**Optional Documents**:\n\n| # | Document | Code | Spec | Checklist |\n|---|----------|------|------|-----------|\n| 00 | Requirements List | REQ | [00-需求清单](references/design-specs/doc-specs/00-需求清单规范.md) | See spec chapter 6 |\n| 02 | Business Flow | FLOW | [02-业务流程](references/design-specs/doc-specs/02-业务流程文档规范.md) | [10-业务流程审核](references/design-specs/doc-specs/10-业务流程审核Checklist.md) |\n| 05 | UI Design | UI | [05-UI设计](references/design-specs/doc-specs/05-UI设计文档规范.md) | [13-UI设计审核](references/design-specs/doc-specs/13-UI设计审核Checklist.md) |\n| 06 | Component Spec | COMP | [06-组件规范](references/design-specs/doc-specs/06-组件规范文档规范.md) | [16-组件规范审核](references/design-specs/doc-specs/16-组件规范审核Checklist.md) |\n\n### Document Generation Flow\n\nUse **sub-agents** to generate documents:\n\n```\n1. Prepare input materials (prior docs + spec files)\n2. Sub-agent generates first version\n3. Sub-agent reviews against checklist\n4. Fix based on issues found\n5. Re-review to confirm\n6. Finalize (Boss approval)\n```\n\n**Sub-agent Invocation**:\n\n**Design phase uses multi-turn session mode**:\n```bash\n# Create persistent session (supports multiple review-fix cycles)\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --agent-id ac-glm5 \\\n  --model glm-5 \\\n  --message \"Read the following spec files and input materials, generate {document_type} document...\"\n\n# Review in same session\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --message \"Review the generated document against checklist...\"\n\n# Fix in same session\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --message \"Fix the document based on review report...\"\n```\n\n**Key Requirements**:\n- Design phase document generation uses **multi-turn session mode**\n- Sub-agent must read corresponding **spec files** and **review checklists** before generating\n- Immediately self-review after generation using checklist\n- Score ≥80 to submit for Boss review, <70 regenerate\n- Use **GLM-5 model** for design phase work\n\n### Test Plan\n\nGenerate according to `references/design-specs/质量检测方案/`:\n\n| Document | Path | Purpose |\n|----------|------|---------|\n| Test Plan Overview | [21-总纲生成规范](references/design-specs/质量检测方案/21-测试方案总纲生成规范.md) | Overall test strategy |\n| BE-L2 Test Plan | [22-BE-L2规范](references/design-specs/质量检测方案/22-BE-L2测试方案规范.md) | Backend integration tests |\n| FE-L2 Test Plan | [23-FE-L2规范](references/design-specs/质量检测方案/23-FE-L2测试方案规范.md) | Frontend integration tests |\n| L3-E2E Test Plan | [24-L3-E2E规范](references/design-specs/质量检测方案/24-L3-E2E测试方案规范.md) | End-to-end tests |\n| L1 Test Plan | [30/31规范](references/design-specs/质量检测方案/30-L1-BE测试方案规范.md) | Unit tests |\n\n### Development Plan\n\nGenerate according to `references/design-specs/开发计划方案/`:\n\n**Two-layer structure**:\n- **Development Plan Overview**: Batch order, module dependencies, feature overview\n- **Work Plan List**: Task ticket structure for each work plan\n\n| Document | Spec | Review |\n|----------|------|--------|\n| Overview | [40-生成规范](references/design-specs/开发计划方案/40-开发计划生成规范.md) | [43-总览审核](references/design-specs/开发计划方案/43-开发计划总览审核Checklist.md) |\n| Overview Details | [41-总览生成](references/design-specs/开发计划方案/41-开发计划总览生成规范.md) | - |\n| List | [42-清单生成](references/design-specs/开发计划方案/42-工作计划清单生成规范.md) | [44-清单审核](references/design-specs/开发计划方案/44-工作计划清单审核Checklist.md) |\n| Overall | - | [45-整体性审核](references/design-specs/开发计划方案/45-开发计划整体性审核Checklist.md) |\n\n---\n\n## Phase 2: Execution Phase\n\n### Import to AutoCraft\n\nAfter development plan is finalized, main agent breaks down task tickets and imports via API:\n\n```bash\n# 1. Create project profile\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"profile_id\":\"...\", \"profile_name\":\"...\", ...}'\n\n# 2. Create phases and workflows\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles/{id}/phases -d '...'\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles/{id}/workflows -d '...'\n\n# 3. Create work plans\ncurl -X POST http://localhost:9001/plans -d '...'\n\n# 4. Create task tickets one by one\ncurl -X POST http://localhost:9001/tasks -d '...'\n```\n\n### Task Creation\n\n⚠️ Follow `references/task-creator/SKILL.md`, including:\n- Standard input_data format and required fields\n- workflow_type to task_type mapping\n- input_files configuration guide\n- Batch creation example code\n- Common errors and checklists\n\n**Core Rules**:\n1. All paths must be **absolute paths**\n2. `project_path` must point to correct project root\n3. `input_files` must contain at least 1 design document\n4. `requirements` must be detailed and specific\n5. `expected_output_files` must list all expected files\n6. `input_data` must be converted to JSON string via `json.dumps()`\n\n### Simple FlowTicket Execution\n\n**Invocation**:\n\n```bash\n# 1. Submit execution request (async)\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/execute \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\n    \"task_id\": <task_id>,\n    \"model\": \"glm-5.1\",\n    \"label\": \"Execute task XXX\",\n    \"timeout\": 1800\n  }'\n\n# 2. Query task status (polling)\ncurl -X GET \"http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status\"\n\n# 3. Check execution result\n# - Status \"completed\" or \"verified\" = success\n# - Status \"failed\" or \"verification_failed\" = failure\n# - execution_log and verification_log contain details\n```\n\n**Task Status Flow**:\n```\npending → in_progress → completed → verifying → verified\n                     ↓\n                   failed → (can re-execute)\n                                  ↓\n                          verification_failed\n```\n\n**Model Configuration**:\n\n| Purpose | Model | Agent ID |\n|---------|-------|----------|\n| Execution | GLM-5.1 | ac-glm5 |\n| Verification | DeepSeek-V3.2-thinking | ac-validator |\n\n### Verification Dimensions (7)\n\n| Dimension | Check | FAIL Condition |\n|-----------|-------|----------------|\n| 1. Completeness | Do output files exist | Files don't exist |\n| 2. Correctness | Is code syntax correct | Compile/parse fails |\n| 3. Functionality | Does it meet requirements | Core features missing |\n| 4. Standards | Does it follow code standards | Serious violations |\n| 5. Testability | Can tests run | Tests can't execute |\n| 6. Architecture | Does it follow SRP | Violates SRP |\n| **7. Design Compliance** | **Does it match design docs** | **Deviates from design** |\n\n### Approval Rules\n\n1. **Don't trust agent's \"completed\"** - must check output files\n2. **Verification is automatic** - PASS/FAIL per dimension, all PASS to pass\n3. **Output path must match** - check files are in deliverables locations\n4. **Architecture check enforced** - new dimension 6 \"Architecture\", SRP violation = FAIL\n5. **Design compliance enforced** - new dimension 7 \"Design Compliance\", check implementation matches design docs\n\n---\n\n## AutoCraft System Info\n\n| Component | Address | Management |\n|-----------|---------|------------|\n| Unified Backend | `http://localhost:9001` | systemd: `autocraft-backend` |\n| Frontend (View Window) | `http://localhost:8080` | systemd: `autocraft-frontend` |\n| API Docs | `http://localhost:9001/docs` | OpenAPI interactive docs |\n\n**Service Management**:\n```bash\nsudo systemctl restart autocraft-backend autocraft-frontend\nsudo systemctl status autocraft-backend autocraft-frontend\ncurl http://localhost:9001/health  # Health check\n```\n\n---\n\n## Iron Rules\n\n| Rule | Description |\n|------|-------------|\n| **Confirm with Boss before action** | Every key step (start project, generate docs, execute tasks, approve, etc.) must be explained to Boss and wait for confirmation before executing |\n| **Design phase multi-turn session** | Design phase uses multi-turn session mode, same sub-agent (GLM-5) completes generate→review→fix cycle |\n| Main agent doesn't write code | You are project manager, sub-agents do the work |\n| All operations via API | No direct database operations |\n| Verify deliverables | Don't trust \"completed\" word |\n| Git standards | No `reset --hard`, `push --force` |\n| Model isolation | **Design phase: GLM-5**, Execution phase: GLM-5 (execute) + DeepSeek-V3.2 (verify) |\n| Session isolation | Execution phase each task independent session, design phase multi-turn session |\n| Design specs first | Document generation must read spec files, don't write from memory |\n| **Paths must be absolute** | All file paths must be absolute, no relative paths |\n| **Project directory clear** | Must specify correct project_path, ensure files generated in correct location |\n\n---\n\n## Sub-Agent Guide\n\nComprehensive guide for ac-glm5 (execution agent) and ac-validator (verification agent):\n\n- **ac-agent-guide**: `references/ac-agent-guide/SKILL.md`\n  - Role identification (auto-detect execution/verification by Agent ID)\n  - Execution agent: 5 task types (BUILD-CODE/BUILD-TEST/BUILD-ENV/DOC/DESIGN)\n  - Verification agent: 3 task types + PASS/FAIL judgment + verification dimensions\n  - Auxiliary skill index: auto-select skill by tech stack\n  - JSON result file format spec\n  - Shared rules (file operations, output directory, common commands)\n\n> When sub-agent is invoked by AutoCraft execution engine, it should read this skill for role definition and behavior specs.\n\n---\n\n## Architecture Check & Template Library\n\n### Architecture Check Tool\n\nNew verification dimension 6: **Architecture**, checks if code follows design principles:\n\n| Dimension | Check Items | Criteria |\n|-----------|-------------|----------|\n| Architecture | File responsibility single (SRP), code structure clear, functional boundaries distinct | Violates SRP → FAIL |\n\n**Architecture check script**: `scripts/architecture-check/architecture_check.py`\n- Check file responsibility singularity (SRP principle)\n- Check code structure rationality (layered architecture)\n- Check functional boundary clarity (coupling)\n- Generate architecture health report\n\n**Usage**:\n```bash\npython3 scripts/architecture-check/architecture_check.py --path /path/to/code --report architecture_report.json\n```\n\n### Standardized Template Library\n\nProvides standard code templates to ensure architecture consistency:\n\n| Template | Path | Purpose |\n|----------|------|---------|\n| FastAPI Router Template | `templates/fastapi-module/router_template.py` | Router layer code template |\n| Service Layer Template | `templates/fastapi-module/service_template.py` | Business logic layer template |\n| Test Template | `templates/fastapi-module/test_template.py` | Test code template |\n| pytest Config | `templates/config-templates/pytest.ini` | Test config template |\n| Architecture Rules | `templates/architecture-rules/architecture_rules.md` | Architecture spec doc |\n\n---\n\n## Reference Document Index\n\n| Category | Directory | File Count |\n|----------|-----------|------------|\n| Design Specs - Doc Specs | `references/design-specs/doc-specs/` | 20 |\n| Design Specs - Dev Plan | `references/design-specs/开发计划方案/` | 9 |\n| Design Specs - Quality Test | `references/design-specs/质量检测方案/` | 28 |\n| Design Specs - Overview | `references/design-specs/设计阶段文档规范-总纲.md` | 1 |\n| Sub-Agent Guide | `references/ac-agent-guide/SKILL.md` | 1 |\n| **Task Creation** | `references/task-creator/SKILL.md` | 1 |\n| Architecture Check Tool | `scripts/architecture-check/` | 3 |\n| Standardized Templates | `templates/` | 5 |\n\nFile v2.1.0:scripts/architecture-check/README.md\n\n# 架构检查工具\n\n## 概述\n\n架构检查工具用于检查代码的架构合理性，确保代码符合以下设计原则：\n1. **单一职责原则（SRP）** - 每个文件只负责一个功能\n2. **关注点分离** - 代码分层合理，职责清晰\n3. **功能边界分明** - 不同功能之间耦合度低\n\n## 安装与使用\n\n### 直接运行\n```bash\n# 基本用法\npython3 architecture_check.py --path /path/to/code\n\n# 生成详细报告\npython3 architecture_check.py --path /path/to/code --report architecture_report.json\n\n# 显示详细输出\npython3 architecture_check.py --path /path/to/code --verbose\n```\n\n### 集成到验证流程\n\n在验证子代理中集成架构检查：\n\n```python\nimport subprocess\nimport json\n\ndef check_architecture_quality(code_path: str) -> Dict:\n    \"\"\"检查架构质量\"\"\"\n    try:\n        result = subprocess.run(\n            ['python3', 'architecture_check.py', '--path', code_path, '--report', '/tmp/architecture_report.json'],\n            capture_output=True,\n            text=True,\n            timeout=60\n        )\n        \n        if result.returncode == 0:\n            # 读取报告\n            with open('/tmp/architecture_report.json', 'r') as f:\n                report = json.load(f)\n            \n            # 检查是否有高危问题\n            if report['summary']['high_severity'] > 0:\n                return {\n                    \"status\": \"FAIL\",\n                    \"issues\": [\"发现架构高危问题，违反SRP原则\"],\n                    \"report\": report\n                }\n            else:\n                return {\n                    \"status\": \"PASS\",\n                    \"report\": report\n                }\n        else:\n            return {\n                \"status\": \"FAIL\",\n                \"issues\": [\"架构检查失败\"],\n                \"error\": result.stderr\n            }\n    except Exception as e:\n        return {\n            \"status\": \"ERROR\",\n            \"issues\": [f\"架构检查异常：{str(e)}\"]\n        }\n```\n\n## 检查维度\n\n### 1. 文件职责单一性（SRP）\n- **检查项**：文件是否包含多个不相关功能\n- **判定标准**：文件包含2个以上不相关功能 → FAIL\n- **示例**：\n  - ✅ `user_service.py` - 只包含用户相关的业务逻辑\n  - ❌ `user_router_and_service.py` - 包含路由和服务逻辑\n\n### 2. 代码结构合理性\n- **检查项**：代码分层是否合理\n- **判定标准**：路由文件中包含业务逻辑 → FAIL\n- **示例**：\n  - ✅ `user_router.py` - 只处理HTTP请求\n  - ❌ `user_router.py` - 包含数据库查询逻辑\n\n### 3. 功能边界分明性\n- **检查项**：功能之间耦合度是否过高\n- **判定标准**：导入过多外部模块（>15个） → WARNING\n- **示例**：\n  - ✅ `email_service.py` - 只依赖email相关模块\n  - ❌ `user_service.py` - 依赖10+个不相关模块\n\n## 报告格式\n\n### JSON报告\n```json\n{\n  \"srp_checks\": [\n    {\n      \"file\": \"backend/api/routers/data_processor.py\",\n      \"issues\": [\n        {\n          \"type\": \"SRP_VIOLATION\",\n          \"description\": \"文件包含多个不相关功能：数据上传、查询、存储\",\n          \"severity\": \"HIGH\"\n        }\n      ],\n      \"function_count\": 15,\n      \"class_count\": 3\n    }\n  ],\n  \"structure_checks\": [...],\n  \"boundary_checks\": [...],\n  \"summary\": {\n    \"total_files\": 25,\n    \"issues_found\": 3,\n    \"high_severity\": 1,\n    \"medium_severity\": 1,\n    \"low_severity\": 1\n  }\n}\n```\n\n### 文本报告\n```\n==================================================\n架构检查报告\n==================================================\n\n📊 检查摘要\n   检查文件数: 25\n   发现问题数: 3\n   高危问题: 1\n   中危问题: 1\n   低危问题: 1\n\n🔍 SRP原则检查（文件职责单一性）\n   ❌ 发现 1 个SRP违规：\n      • backend/api/routers/data_processor.py: 文件包含多个不相关功能\n\n🏗️  代码结构检查\n   ✅ 代码结构良好\n\n💡 重构建议\n   1. 优先处理 1 个高危问题\n   2. 拆分职责混淆的文件（1个）\n\n==================================================\n```\n\n## 集成到验证流程\n\n### 验证子代理配置\n\n在验证子代理的验证维度中增加\"架构合理性\"维度：\n\n```python\n# 验证代码时\ndef verify_code_architecture(task_info, output_files):\n    \"\"\"验证代码架构合理性\"\"\"\n    architecture_check_result = check_architecture_quality(task_info[\"project_path\"])\n    \n    if architecture_check_result[\"status\"] == \"FAIL\":\n        return {\n            \"dimension\": \"架构合理性\",\n            \"result\": \"FAIL\",\n            \"details\": architecture_check_result[\"issues\"],\n            \"report\": architecture_check_result.get(\"report\")\n        }\n    else:\n        return {\n            \"dimension\": \"架构合理性\",\n            \"result\": \"PASS\",\n            \"details\": \"代码架构符合设计原则\"\n        }\n```\n\n### 验证维度更新\n\n验证维度现在为6个：\n1. ✅ 完整性\n2. ✅ 正确性\n3. ✅ 可运行性\n4. ✅ 一致性\n5. ✅ 安全性\n6. ✅ **架构合理性**（新增）\n\n## 常见问题与修复建议\n\n### 问题1：SRP违规\n**症状**：一个文件包含多个不相关功能\n**修复**：拆分为多个职责单一的文件\n```bash\n# 拆分前\ndata_processor.py          # 包含数据上传、查询、存储、分析、报告\n\n# 拆分后\ndata_upload_router.py       # 数据上传\ndata_query_service.py       # 数据查询  \ndata_store_repository.py    # 数据存储\ndata_analysis_service.py    # 数据分析\nreport_generator.py         # 报告生成\n```\n\n### 问题2：业务逻辑在路由文件中\n**症状**：路由文件中包含数据库操作或复杂计算\n**修复**：将业务逻辑移动到服务层\n```python\n# 错误示例\n@router.post(\"/upload\")\nasync def upload_file(file: UploadFile):\n    # 直接在路由中处理文件\n    content = await file.read()\n    # ... 业务逻辑\n    \n# 正确示例\n@router.post(\"/upload\")\nasync def upload_file(file: UploadFile):\n    # 调用服务层\n    result = await file_service.process_upload(file)\n    return result\n```\n\n### 问题3：高耦合度\n**症状**：文件导入过多不相关模块\n**修复**：提取公共功能，减少依赖\n```python\n# 错误示例\nfrom database import User, Order, Product, Inventory\nfrom email import send_email\nfrom cache import cache_set, cache_get\nfrom utils import format_date, calculate_price, validate_input\n\n# 正确示例\nfrom services.user_service import UserService\nfrom services.order_service import OrderService\n# 每个服务只依赖自己需要的模块\n```\n\n## 性能考虑\n\n- **检查速度**：中等规模项目（100个文件）约5-10秒\n- **内存使用**：低内存占用，流式读取文件\n- **可扩展性**：支持增量检查，只检查变更文件\n\n## 局限性\n\n1. **静态分析**：只能进行静态代码分析，无法检查运行时行为\n2. **假阳性**：某些情况下可能误报（如大型工具类文件）\n3. **语言特定**：当前主要针对Python，其他语言需要适配\n\n## 未来改进\n\n1. **机器学习辅助**：使用AI识别代码模式和架构问题\n2. **实时监控**：集成到IDE中，实时提示架构问题\n3. **自定义规则**：允许用户自定义架构检查规则\n4. **多语言支持**：支持JavaScript/TypeScript/Java等语言\n\n## 贡献指南\n\n欢迎提交问题和改进建议。请确保：\n1. 新功能有完整的测试用例\n2. 保持向后兼容性\n3. 更新文档和示例\n\nFile v2.1.0:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.1.0\",\n  \"publishedAt\": 1779244331115\n}\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/build-test-guide.md\n\n# BUILD-TEST 执行规范\n\n**适用**: 执行子代理执行BUILD-TEST任务时使用（L2/L3）\n**核心原则**: 只写测试代码，不运行测试\n\n---\n\n## BUILD-TEST 职责\n\n```\n写测试代码 → 保存到指定路径 → 生成断言报告 → 写JSON结果 → 结束\n```\n\n**产出物**: 测试代码文件 + 断言报告\n\n---\n\n## 执行流程\n\n### 1. 读取输入\n\n- 读取任务单中的设计文档、测试方案、组件规范\n- 读取被测组件/模块的源代码\n- **重点读取测试方案中的预设数据和预期结果**\n\n### 2. 编写测试代码\n\n按照设计文档和测试方案编写测试，注意：\n\n#### 后端L2测试（pytest + 真实数据库）\n\n- **必须使用真实数据库**，禁止mock数据库\n- **必须按测试方案文档插入预设数据**，禁止自己编造数据\n- **必须按测试方案文档验证预期结果**，禁止自己推断预期\n- 每个测试用例的断言必须精确验证数据内容，不能只验证状态码\n- AI服务真实调用，超时跟生产配置走（从config.py/环境变量读取）\n- AI调用超时标记为SKIP，不阻塞其他测试\n\n#### 前端L3测试（Playwright + 真实浏览器）\n\n- **使用真实浏览器**，禁止jsdom/vitest\n- **必须按测试方案文档验证页面数据**，不能只验证页面能渲染\n- 断言必须验证用户可见的内容（文本、数量、状态）\n- L3-S：单功能测试，打开目标页面直接测试\n- L3-M：单模块流程测试，覆盖完整用户操作\n- L3-L：跨模块场景测试，验证数据流转正确性\n\n### 3. 生成断言报告\n\n为每个测试用例生成断言报告，格式：\n\n```\nTC-{用例ID}: {断言数量} assertions\n  - assert {断言内容1}           ← 精确/⚠️太弱\n  - assert {断言内容2}           ← 精确\n  ...\n```\n\n标记规则：\n- 验证具体数据值 → 标记\"精确\"\n- 只验证状态码/非空 → 标记\"⚠️太弱\"\n\n### 4. 保存文件\n\n将测试文件和断言报告保存到任务单指定的产出物路径。\n\n### 5. 写JSON结果\n\n写入 `/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json`：\n\n```json\n{\n  \"success\": true,\n  \"task_no\": \"任务编号\",\n  \"task_name\": \"任务名称\",\n  \"execution_log\": \"编写了N个测试文件，覆盖X个测试用例\",\n  \"output_files\": [\"测试代码路径\", \"断言报告路径\"],\n  \"key_changes\": [\"新建 xxx 测试文件\"],\n  \"issues\": [],\n  \"test_case_count\": {\n    \"文件名\": 用例数\n  },\n  \"assertion_report\": {\n    \"TC-001\": {\"count\": 3, \"weak\": 0},\n    \"TC-002\": {\"count\": 1, \"weak\": 1}\n  }\n}\n```\n\n---\n\n## ⛔ 铁律\n\n1. **不得运行测试** — 运行测试是TEST-RUN的职责\n2. **不得修改程序代码** — 只写测试代码\n3. **不得自己编造预设数据** — 严格照搬测试方案文档\n4. **不得自己推断预期结果** — 严格照搬测试方案文档\n5. **不得降低断言标准** — 禁止只验证状态码不验证数据\n6. **后端L2禁止mock数据库** — 使用真实数据库\n7. **前端L3禁止使用vitest/jsdom** — 使用Playwright\n8. **测试代码必须能独立运行** — import路径正确、依赖完整\n\n---\n\n## 断言质量标准\n\n### 后端L2\n\n| 设计文档要求 | ✅ 正确断言 | ❌ 降级断言 |\n|-------------|-----------|-----------|\n| 筛选返回正确结果 | `assert data[0][\"subject\"] == \"数学\"` | `assert response.status_code == 200` |\n| 数据落库正确 | `assert db_record.status == \"completed\"` | `assert db_record is not None` |\n| 分页返回总数 | `assert pagination[\"total\"] == 3` | `assert \"pagination\" in response.json()` |\n| 错误码正确 | `assert data[\"code\"] == \"VALIDATION_ERROR\"` | `assert response.status_code == 400` |\n\n### 前端L3\n\n| 设计文档要求 | ✅ 正确断言 | ❌ 降级断言 |\n|-------------|-----------|-----------|\n| 列表显示正确数量 | `expect(items).toHaveCount(3)` | `expect(page).toBeVisible()` |\n| 筛选标签显示 | `expect(tag).toContainText('数学')` | `expect(tag).toBeVisible()` |\n| 对话显示AI回复 | `expect(reply).not.toBeEmpty()` | `expect(replyArea).toBeVisible()` |\n| 状态显示完成 | `expect(status).toContainText('已完成')` | `expect(status).toBeVisible()` |\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/executor-guide.md\n\n# 执行子代理规范\n\n**适用角色**: 执行子代理（ac-glm5 / ac-minimax / ac-kimi）\n\n---\n\n## 执行流程\n\n1. **识别任务类型** — 确定 BUILD-CODE / BUILD-TEST / TEST-RUN / BUILD-ENV / DOC / DESIGN\n2. **选择辅助skill** — 根据任务类型，参考下方skill索引，读取对应skill\n3. **读取输入文件** — 理解设计文档、需求说明等输入材料\n4. **执行任务** — 按照skill指引生成代码/文档/测试\n5. **质量自检** — 代码类任务运行语法检查，文档类任务检查结构完整性\n6. **写JSON结果文件** — 格式见 `shared-rules.md`\n7. **结束** — AutoCraft引擎会自动读取JSON结果文件并启动验证\n\n---\n\n## 任务类型与质量要求\n\n### BUILD-CODE（程序代码）\n\n**质量标准**:\n- 代码可运行，无语法错误\n- 有类型注解和docstring\n- 有错误处理\n- 新路由必须在main.py中注册（后端）\n\n**后端（FastAPI + Python）**:\n- 使用FastAPI路由 + Pydantic模型\n- SQLAlchemy ORM操作数据库，禁止原始SQL\n- 错误处理用HTTPException\n\n**前端（Vue3 + Element Plus）**:\n\n| 场景 | 读取skill | 路径 |\n|------|----------|------|\n| Vue3开发 | Vue | `~/.openclaw/workspace/skills/vue/SKILL.md` |\n| Element Plus组件 | element-plus-vue3 | `~/.agents/skills/element-plus-vue3/SKILL.md` |\n\n### BUILD-TEST（测试生成）\n\n**质量标准**:\n- 覆盖核心场景\n- 只写测试不运行\n- 断言严格度不低于设计文档验收标准\n- 测试用例数量不少于设计文档要求\n\n### TEST-RUN（测试执行）\n\n**质量标准**:\n- 运行测试，如实报告结果\n- **不得修改任何代码**（测试代码和程序代码都不改）\n- 失败分类：`test_issue`(测试代码问题) / `code_issue`(程序代码bug) / `env_issue`(环境问题)\n\n### BUILD-ENV（环境搭建）\n\n- 数据库迁移、依赖安装、配置初始化等\n- 产出物写入项目目录\n\n### DOC（文档生成）\n\n- 开发报告：总结实现过程、产出物、关键变更\n- 测试报告：总结测试结果、覆盖率、发现问题\n\n### DESIGN（设计文档）\n\n按设计规范生成，必须读取对应规范文件：\n\n| 文档类型 | 规范文件 |\n|---------|---------|\n| PRD | `references/design-specs/doc-specs/01-PRD规范.md` |\n| 系统功能设计 | `references/design-specs/doc-specs/03-系统功能设计文档规范.md` |\n| 技术方案 | `references/design-specs/doc-specs/04-技术方案文档规范.md` |\n| API设计 | `references/design-specs/doc-specs/07-API设计文档规范.md` |\n| 数据库设计 | `references/design-specs/doc-specs/08-数据库设计文档规范.md` |\n| UI设计 | `references/design-specs/doc-specs/05-UI设计文档规范.md` |\n| 组件规范 | `references/design-specs/doc-specs/06-组件规范文档规范.md` |\n| 业务流程 | `references/design-specs/doc-specs/02-业务流程文档规范.md` |\n\n---\n\n## Skill索引\n\n| 场景 | 读取skill | 路径 |\n|------|----------|------|\n| Node.js/Express | NodeJS | `~/.openclaw/workspace/skills/nodejs/SKILL.md` |\n| TypeScript | TypeScript | `~/.openclaw/workspace/skills/typescript/SKILL.md` |\n| JavaScript | JavaScript | `~/.openclaw/workspace/skills/javascript/SKILL.md` |\n| 数据库SQLite | SQLite | `~/.openclaw/workspace/skills/sqlite/SKILL.md` |\n| 数据库MySQL | MySQL | `~/.openclaw/workspace/skills/mysql/SKILL.md` |\n| 代码格式化+lint修复 | fix | `~/.agents/skills/fix/SKILL.md` |\n| Streamlit | developing-with-streamlit | `~/.agents/skills/developing-with-streamlit/SKILL.md` |\n| Tailwind CSS | tailwind-design-system | `~/.agents/skills/tailwind-design-system/SKILL.md` |\n| 高质量前端界面设计 | frontend-design | `~/.agents/skills/frontend-design/SKILL.md` |\n| UI/UX专业设计 | ui-ux-pro-max | `~/.agents/skills/ui-ux-pro-max/SKILL.md` |\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/l2-frontend-test-template.md\n\n# L2前端测试模板\n\n**适用**: BUILD-TEST任务生成L2前端测试时使用\n**核心原则**: 测试必须覆盖真实组件，禁止使用内联假组件\n\n---\n\n## 必须遵守的规则\n\n### ✅ 必须导入真实组件\n\n```typescript\n// ✅ 正确：导入真实组件\nimport ReportsPage from '@/views/ReportsPage.vue'\nimport ReportGenerate from '@/components/modules/ReportGenerate.vue'\n\nconst wrapper = mount(ReportsPage, {\n  global: { plugins: [pinia, router] }\n})\n```\n\n### ❌ 禁止使用内联假组件\n\n```typescript\n// ❌ 错误：定义内联假组件\nconst EmptyReportList = {\n  template: `<div class=\"reports-page\">...</div>`,\n  props: {...}\n}\nconst wrapper = mount(EmptyReportList, {...})\n```\n\n**为什么禁止？**\n- 内联组件测试的是\"测试代码中写的模板\"，不是\"真实程序代码\"\n- 无法发现程序BUG，只能发现测试自己的问题\n- 测试失去意义\n\n---\n\n## L2前端测试标准结构\n\n```typescript\n/**\n * DeepTutor-Lite M-XX FE-L2 测试\n * 场景：S-XXX-XXX\n */\n\nimport { describe, it, expect, vi, beforeEach, afterEach } from 'vitest'\nimport { mount, flushPromises } from '@vue/test-utils'\nimport { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'\nimport { createPinia, setActivePinia } from 'pinia'\n\n// ✅ 导入真实组件\nimport TargetComponent from '@/views/TargetPage.vue'\nimport ChildComponent from '@/components/modules/ChildComponent.vue'\n\n// Mock API\nvi.mock('@/api/module', () => ({\n  apiMethod: vi.fn(),\n}))\n\nimport { apiMethod } from '@/api/module'\n\n// Mock数据\nconst mockData = {\n  // ...\n}\n\n// 创建测试路由\nconst createTestRouter = () => createRouter({\n  history: createWebHistory(),\n  routes: [\n    { path: '/target', name: 'Target', component: { template: '<div />' } }\n  ]\n})\n\n// 创建包装器工厂函数\nfunction createWrapper() {\n  return mount(TargetComponent, {\n    global: {\n      plugins: [createPinia(), createTestRouter()],\n      stubs: {\n        // 可选：stub子组件以隔离测试\n        ChildComponent: true,\n      }\n    }\n  })\n}\n\ndescribe('场景名称', () => {\n  beforeEach(async () => {\n    vi.clearAllMocks()\n  })\n\n  afterEach(() => {\n    vi.restoreAllMocks()\n  })\n\n  describe('功能点1', () => {\n    it('应正确显示XXX', async () => {\n      // Mock数据\n      vi.mocked(apiMethod).mockResolvedValueOnce({ code: 'SUCCESS', data: mockData })\n\n      // 挂载真实组件\n      const wrapper = createWrapper()\n      await flushPromises()\n\n      // 验证DOM\n      expect(wrapper.find('.target-element').exists()).toBe(true)\n      expect(wrapper.text()).toContain('期望文本')\n    })\n  })\n})\n```\n\n---\n\n## 验证检查清单\n\n验证子代理检查BUILD-TEST产出时，必须确认：\n\n| 检查项 | 通过条件 |\n|--------|---------|\n| 导入真实组件 | 测试文件包含 `import ... from '@/views/` 或 `import ... from '@/components/` |\n| 无内联假组件 | 不存在 `const Xxx = { template: ... }` 模式 |\n| Mock正确配置 | API Mock返回数据结构符合API设计文档 |\n| 断言验证DOM | 使用 `wrapper.find()`, `wrapper.text()`, `wrapper.findAll()` 而非 `wrapper.vm.xxx` |\n\n---\n\n## 铁律\n\n1. **必须导入真实组件** — 测试真实程序代码，不是测试假组件\n2. **禁止定义内联组件** — 内联组件测试毫无意义\n3. **Mock必须符合API设计** — 返回数据结构必须与API文档一致\n4. **断言验证用户可见行为** — DOM文本、样式、交互，不是内部状态\n\n---\n\n**更新时间**: 2026-05-13\n**更新原因**: M-03 FE-L2测试发现子代理使用内联假组件，导致测试无效\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/shared-rules.md\n\n# 共享规范\n\n**适用角色**: 所有子代理\n\n---\n\n## 项目归属与防范\n\n⚠️ 提示词首行的 **项目归属** 声明了你正在为哪个项目工作。\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| 确认项目路径 | 执行前 `cd {project_path}` 确认工作目录 |\n| 产出物写入项目目录 | 代码、文档等产出物写入任务单指定的输出文件路径 |\n| JSON结果写入临时目录 | `/tmp/autocraft_output/{task_id}_*_result.json` |\n| 路径基于项目根目录 | 所有文件路径相对于 `project_path` 解析 |\n\n---\n\n## 任务单信息查询\n\n如需确认任务单原始信息（对提示词内容有疑问时），可调用API查询：\n\n```bash\n# 查询任务完整信息\ncurl -s http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status | python3 -m json.tool\n\n# 只查看关键字段\ncurl -s http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status | python3 -c \"\nimport sys, json\nd = json.load(sys.stdin)\nprint('project_path:', d.get('input_data', {}).get('project_path', '未知'))\nprint('requirements:', d.get('input_data', {}).get('requirements', '无'))\nprint('expected_output_files:', d.get('input_data', {}).get('expected_output_files', []))\n\"\n```\n\n---\n\n## 产出物与结果文件（两个目录，职责分离）\n\n**项目目录**(产出物): 按任务单 `expected_output_files` 指定的路径写入\n\n**临时目录**(JSON结果文件，引擎通信用): `/tmp/autocraft_output/`\n\n⚠️ 不要把产出物(代码/文档)写入 `/tmp/autocraft_output/`，该目录仅供引擎通信。\n\n---\n\n## 执行结果JSON格式\n\n**路径**: `/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json`\n\n```json\n{\n  \"success\": true,\n  \"task_no\": \"M01-BE-L2-001\",\n  \"task_name\": \"任务名称\",\n  \"execution_log\": \"执行过程描述\",\n  \"output_files\": [\"/data/projects/{project}/backend/xxx.py\"],\n  \"key_changes\": [\"关键变更列表\"],\n  \"issues\": [],\n  \"test_raw_records\": [],\n  \"execution_time_minutes\": 5\n}\n```\n\n| 字段 | 必填 | 说明 |\n|------|------|------|\n| success | ✅ | 任务是否成功完成 |\n| task_no | ✅ | 任务编号 |\n| execution_log | ✅ | 执行过程描述 |\n| output_files | ✅ | 实际生成的文件路径列表 |\n| key_changes | ✅ | 关键变更列表 |\n| issues | ✅ | 发现的问题列表（无则空数组） |\n| test_raw_records | BUILD-TEST必填 | 测试原始运行记录 |\n| execution_time_minutes | ✅ | 执行耗时(分钟) |\n\n---\n\n## 验证结果JSON格式\n\n**路径**: `/tmp/autocraft_output/{task_id}_verification_result.json`\n\n```json\n{\n  \"verification_success\": true,\n  \"verification_report\": \"完整验证报告\",\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"安全性\": \"PASS\",\n    \"架构合理性\": \"PASS\"\n  },\n  \"issues_found\": [],\n  \"improvements_suggested\": [],\n  \"design_document_check\": {\n    \"documents_checked\": [\"API设计-v1.2.md\"],\n    \"coverage_percentage\": 100,\n    \"missing_endpoints\": [],\n    \"missing_functions\": [],\n    \"field_mismatches\": []\n  }\n}\n```\n\n| 字段 | 必填 | 说明 |\n|------|------|------|\n| verification_success | ✅ | 任一维度FAIL则为false |\n| dimension_results | ✅ | 6维度判定结果 |\n| issues_found | ✅ | 发现的问题列表 |\n| improvements_suggested | ✅ | 改进建议列表 |\n| design_document_check | 有input_files时必填 | 设计文档对照检查结果 |\n\n---\n\n## 铁律（所有子代理必须遵守）\n\n1. **必须写JSON结果文件** — 引擎通过读取JSON获取结果，无需手动调用API\n2. **一次性执行** — 完成后立即结束\n3. **忽略之前的上下文** — 只关注当前任务\n4. **产出物必须真实存在** — 不写不存在的文件路径\n5. **有疑问必须质疑** — 遇到模糊、有歧义、或与实际代码不一致的地方，在日志中标注⚠️疑问点，说明理解和假设\n6. **基于事实评估** — 验证时检查真实文件，不编造结果\n7. **不改代码让测试通过** — TEST-RUN角色不得修改任何代码\n8. **不要调webhook** — 结果由引擎自动读取\n\n---\n\n## 常用命令\n\n```bash\n# 运行后端测试\ncd /data/projects/{project} && python -m pytest tests/ -v --tb=short\n\n# 运行前端测试\ncd /data/projects/{project} && npx vitest run tests/frontend/ --reporter=verbose\n\n# 运行lint\ncd /data/projects/{project} && python -m ruff check .\n```\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/test-run-guide.md\n\n# TEST-RUN 执行规范\n\n**适用**: 执行子代理执行TEST-RUN任务时使用（L2/L3）\n**核心原则**: 独立运行测试，如实记录结果，不修改任何代码\n\n---\n\n## TEST-RUN 职责\n\n```\n运行测试 → 记录原始结果 → 生成断言报告 → 结束\n```\n\n**产出物**: 测试运行报告\n\n---\n\n## 执行流程\n\n### 1. 读取输入\n\n- 读取任务单中的测试命令和测试文件列表\n- 读取断言报告（BUILD-TEST产出）\n\n### 2. 运行测试\n\n**如实运行，不改任何代码**：\n\n```bash\n# 后端L2\ncd /data/projects/{project}/backend && python -m pytest tests/L2/ -v\n\n# 前端L3\ncd /data/projects/{project} && npx playwright test tests/e2e/ --reporter=list\n```\n\n### 3. 记录结果\n\n如实记录每个测试的通过/失败/SKIP状态，**不分析、不判断、不修改**：\n\n写入 `/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json`：\n\n```json\n{\n  \"success\": true,\n  \"task_no\": \"任务编号\",\n  \"task_name\": \"任务名称\",\n  \"execution_log\": \"运行了N个测试文件，X通过Y失败Z跳过\",\n  \"output_files\": [],\n  \"issues\": [],\n  \"test_raw_records\": [\n    {\n      \"run_index\": 1,\n      \"command\": \"实际运行的命令\",\n      \"total\": 27,\n      \"passed\": 20,\n      \"failed\": 5,\n      \"skipped\": 2,\n      \"failures\": [\n        {\n          \"test_name\": \"测试完整名称\",\n          \"file\": \"测试文件路径\",\n          \"error\": \"错误信息原文\",\n          \"error_type\": \"AssertionError / TypeError / ReferenceError 等\",\n          \"classification\": \"code_issue / test_issue / env_issue\"\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\n### 4. 失败分类\n\n对每个失败的测试，给出初步分类（仅分类，不修复）：\n\n| 分类 | 判断标准 | 示例 |\n|------|---------|------|\n| code_issue | 测试逻辑正确，程序返回了错误结果 | API返回了空列表但应该返回3条数据 |\n| test_issue | 测试代码有误（路径错误、断言写错） | import路径不存在、断言值与文档不一致 |\n| env_issue | 环境配置问题 | 数据库未初始化、服务未启动 |\n\n### 5. 结束\n\n**不要修复任何问题！不要修改任何代码！**\n\n---\n\n## ⛔ 铁律\n\n1. **不得修改测试代码** — 不是你的职责\n2. **不得修改程序代码** — 绝对禁止\n3. **不得跳过失败测试重跑** — 一次运行，如实记录\n4. **不得尝试修复问题** — 即使看起来很简单\n5. **AI调用超时=SKIP** — 不标记为FAIL，不重试\n\n---\n\n## 前端 vs 后端测试识别\n\n| 特征 | 后端L2 (pytest) | 前端L3 (Playwright) |\n|------|-----------|-----------|\n| 文件后缀 | test_*.py / *_test.py | *.spec.ts / *.test.ts |\n| 运行命令 | `python -m pytest <文件>` | `npx playwright test <文件>` |\n| 目录 | tests/L2/ | tests/e2e/ |\n| 浏览器 | 不需要 | 需要真实浏览器 |\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md\n\n# BUILD-TEST 验证规范\n\n**适用**: 验证子代理验证BUILD-TEST任务时使用\n**核心原则**: 验证标准是设计文档和测试方案，不是执行子代理的产出物描述；审阅代码质量，不运行测试\n\n---\n\n## 验证流程\n\n```\n1. 读取任务信息（input_data中的所有字段）\n2. 读取设计文档和测试方案（input_files指定的文件）—— 这是验证标准\n3. 前置检查：验证条件是否充分\n4. 读取测试代码文件\n5. 审阅测试代码质量（不运行测试！）\n6. 按下述6维度逐项检查\n7. 写验证结果JSON\n```\n\n---\n\n## 前置检查（验证条件校验）\n\n在开始验证之前，**必须先检查验证条件是否充分**：\n\n| 检查项 | 判定标准 |\n|--------|----------|\n| 设计文档是否可读取 | 文件不存在或无法读取 → FAIL |\n| 测试方案是否可读取 | 文件不存在 → 记录warning |\n| acceptance_criteria是否具体可验证 | 模糊描述 → FAIL |\n| input_files是否指定了设计文档 | 缺少 → FAIL |\n| **acceptance_criteria是否属于该组件** | 对照组件源码和设计文档，验收标准不属于该组件职责 → 标记design_issue，该AC不计入完整性判定 |\n\n**原则**：验证条件不充分时，宁可FAIL也不放过。严谨利大于弊。\n\n---\n\n## 验证标准来源\n\n⚠️ **验证标准 = 设计文档 + 测试方案 + 组件规范**\n\n**不得以执行子代理的产出物描述或执行日志作为验证标准。**\n\n---\n\n## 验证维度（6维度）\n\n### 1. 完整性\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 每个acceptance_criteria至少1个测试用例 | 对照acceptance_criteria逐项找对应it() | 缺一项 → FAIL |\n| 测试场景覆盖设计文档要求 | 对照测试方案/组件规范检查关键场景 | 缺关键场景 → FAIL |\n\n### 2. 正确性（对照设计文档）\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 断言验证内容与测试层级匹配 | L1: vm属性/composable返回值合理; L2: 必须DOM断言 | L2用vm断言 → FAIL |\n| 断言符合设计文档 | 抽查3-5个断言对照API设计/组件规范 | 与设计不符 → FAIL |\n| Mock数据结构符合API设计文档 | 对照API文档的响应结构 | 字段/类型不一致 → FAIL |\n| Props/Events符合组件规范 | 对照组件规范的接口定义 | 不一致 → FAIL |\n\n**L1 vs L2 断言标准**：\n\n| 测试层级 | 断言方式 | 合理性 |\n|---------|---------|--------|\n| **L1 单元测试** | vm属性、composable返回值 | ✅ 合理——L1隔离测逻辑，不测渲染 |\n| **L2 集成测试** | DOM文本/样式/交互 | ✅ 正确——L2验证组件真实渲染 |\n| **L2 用vm断言** | wrapper.vm.xxx | ❌ 降级——L2的价值就是验证渲染 |\n\n**L2断言降级判定**：\n\n| 设计文档要求 | ✅ L2正确断言 | ❌ L2降级断言 |\n|-------------|-----------|-----------|\n| 显示统计数据 | `expect(text).toContain('1')` | `expect(vm.subjectCount).toBe(1)` |\n| 显示成功图标 | `expect(find('.success-icon').exists())` | `expect(vm.status).toBe('success')` |\n| 点击触发事件 | `await trigger('click'); expect(emitted)` | `expect(vm.showRetry).toBe(true)` |\n| 列表显示数据 | `expect(findAll('.item').length).toBe(3)` | `expect(vm.dataList.length).toBe(3)` |\n\n### 3. 可运行性（代码审阅，不实际运行）\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| import路径正确 | 检查import语句与项目结构 | 路径错误 → FAIL |\n| 依赖完整 | 检查是否有未定义的引用 | 缺依赖 → FAIL |\n| 语法正确 | 检查是否有明显语法错误 | 语法错误 → FAIL |\n| 测试结构完整 | 每个it()有断言 | 无断言 → FAIL |\n| **L2前端测试导入真实组件** | 检查是否 `import ... from '@/views/'` 或 `import ... from '@/components/'` | 使用内联假组件 → FAIL |\n\n### 4. 一致性\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 产出物路径与任务单一致 | 任务单要求 vs 实际文件位置 | 不一致 → FAIL |\n| 用例数与声称一致 | execution_log说N个 vs 实际it()数 | 不一致 → FAIL |\n| 验收标准覆盖声称与实际一致 | 声称覆盖AC1-AC3 vs 实际测试 | 不一致 → FAIL |\n\n### 5. 无降级\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 无skip/todo/注释测试 | 搜索`it.skip`、`it.todo`、`xit`、`// it(` | 发现 → FAIL |\n| L2无断言弱化 | L2测试检查是否用DOM断言（L1用vm属性合理） | L2用vm断言 → FAIL |\n| 无删减测试用例 | 对照设计文档要求的场景 | 缺少场景 → FAIL |\n\n### 6. 代码质量\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| describe/it命名清晰 | 描述能看出测什么 | 模糊命名 → warning |\n| 测试独立性 | 每个it()不依赖其他it()的副作用 | 强依赖 → warning |\n| Mock隔离 | 测试间mock状态不互相影响 | 共享可变状态 → warning |\n\n---\n\n## 判定规则\n\n- 任一维度 FAIL → verification_success: false\n- 前置检查 FAIL → 直接 verification_success: false\n- 全部 PASS → verification_success: true\n\n```json\n{\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"无降级\": \"PASS\",\n    \"代码质量\": \"PASS\"\n  }\n}\n```\n\n---\n\n## 归因原则\n\n当发现测试覆盖不足或失败时：\n\n1. **先质疑验收标准是否合理** — 对照组件实际职责和设计文档，验收标准不属于该组件 → design_issue，该AC不计入完整性\n2. **再假设是程序代码问题**（code_issue）——测试正确地暴露了bug\n3. 只有确认程序代码**完全符合设计文档**后，才归因为test_issue\n4. **不得默认归因为测试环境/工具限制**\n\nFile v2.1.0:references/ac-agent-guide/validator-guide.md\n\n# 验证子代理规范\n\n**适用角色**: 验证子代理（ac-validator）\n\n---\n\n## 任务类型\n\n| 任务类型 | 你要做什么 | 输出 |\n|---------|-----------|------|\n| **验证代码** | 检查代码质量、功能完整性、测试覆盖 | JSON结果(PASS/FAIL) |\n| **验证文档** | 按Checklist审核设计文档 | JSON结果(PASS/FAIL) |\n| **验证执行结果** | 评估执行子代理的产出物 | JSON结果(PASS/FAIL) |\n\n---\n\n## 验证流程\n\n```\n1. 解析JSON元数据块 — 从提示词开头的 <!-- TASK_METADATA_START --> 块中解析任务信息\n2. 读取任务信息和执行日志\n3. 读取产出物文件(代码/文档)\n4. 读取设计文档(input_files字段指定的文件)\n5. ⚠️ BUILD-TEST任务：必须实际运行测试验证真实结果\n   - 后端测试：cd /data/projects/{project} && python -m pytest <测试文件> -v\n   - 前端测试：cd /data/projects/{project} && npx vitest run <测试文件>\n   - 将实际运行结果（通过数/失败数/错误信息）写入验证报告\n6. 按验证标准逐项检查\n7. 发现问题记录到issues_found\n8. 写验证结果JSON文件\n9. 结束\n```\n\n---\n\n## JSON元数据解析\n\n验证提示词开头包含结构化的JSON元数据块：\n\n```html\n<!-- TASK_METADATA_START\n{\n  \"task_id\": \"...\",\n  \"task_no\": \"...\",\n  \"input_files\": [\"设计文档路径1\", \"设计文档路径2\"],\n  \"requirements\": \"任务要求\",\n  \"expected_output\": \"预期输出\",\n  ...\n}\nTASK_METADATA_END -->\n```\n\n**解析步骤**：\n1. 使用正则表达式提取JSON块：`r'<!-- TASK_METADATA_START\\n(.*?)\\nTASK_METADATA_END -->'`\n2. 解析JSON字符串获取结构化任务信息\n3. 使用`input_files`字段获取设计文档路径\n4. 使用`requirements`字段获取任务要求\n5. 使用`expected_output_files`字段获取预期产出物路径\n\n**如果JSON元数据块不存在**：\n- 回退到解析提示词中的文本部分\n- 查找\"输入文件（设计文档）\"章节\n- 查找\"任务要求\"章节\n\n---\n\n## 验证维度(必须全部通过)\n\n### 通用6维度\n\n| 维度 | 检查项 | 判定标准 |\n|------|--------|----------|\n| 完整性 | 所有要求的功能/字段/文件是否齐全 | 缺任何一项 → FAIL |\n| 正确性 | 产出物内容是否与设计文档完全一致 | 任何偏差 → FAIL |\n| 可运行性 | 代码能启动/数据库能连接/测试能运行 | 不能运行 → FAIL |\n| 一致性 | 执行日志声称 vs 实际产出物是否吻合 | 不一致 → FAIL(视为虚假报告) |\n| 安全性 | SQL注入、输入验证、敏感数据处理 | 有问题 → FAIL |\n| **架构合理性** | **文件职责是否单一(SRP),代码结构是否清晰,功能边界是否分明** | **违反SRP原则 → FAIL** |\n\n### BUILD-TEST任务验证（专项文档）\n\n⚠️ BUILD-TEST任务的验证使用**专用6维度**（非通用6维度），详见：\n`references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md`\n\n维度：完整性 | 正确性 | 可运行性 | 一致性 | 无降级 | 原始记录\n\n---\n\n## 架构合理性检查标准\n\n1. **文件职责单一性**：一个文件只负责一个功能\n2. **代码结构清晰性**：路由层/服务层/数据访问层分离\n3. **功能边界分明性**：不同功能之间边界清晰，耦合度低\n\n**FAIL场景**：\n- ❌ 一个文件包含上传、查询、存储等多个不相关功能\n- ❌ 路由文件中包含大量业务逻辑\n- ❌ 服务层文件相互循环依赖\n\n---\n\n## 正确性维度(设计文档对照)\n\n1. **设计文档加载与解析**：从任务信息中获取设计文档路径(input_files字段)\n2. **代码与设计文档对照检查**：\n   - 功能完整性：设计文档中的功能是否全部在代码中实现\n   - API一致性：代码中的API端点是否与设计文档完全一致\n   - 数据模型一致性：代码中的数据模型是否与数据库设计文档一致\n   - 业务规则一致性：代码是否严格遵循设计文档中的业务规则\n\n**FAIL场景**：\n- ❌ 设计文档中的功能未在代码中实现\n- ❌ API路径/方法与设计文档不一致\n- ❌ 数据模型字段缺失或类型不匹配\n\n---\n\n## 判定规则\n\n- ⛔ **任一维度 FAIL → verification_success: false**,整体不通过\n- ✅ **全部维度 PASS → verification_success: true**,通过\n- ⛔ **dimension_results 是必填字段**,缺少此字段会导致引擎判定验证失败\n- ⚠️ 质量类小问题(命名、注释等)记录在 issues_found,但不影响 PASS/FAIL\n- ⛔ 执行日志与实际情况不一致 → 直接 FAIL(虚假报告)\n\n---\n\n## JSON结果文件格式\n\n**路径**:`/tmp/autocraft_output/{task_id}_verification_result.json`\n\n```json\n{\n  \"verification_success\": true,\n  \"verification_report\": \"完整验证报告（每个维度检查结果）\",\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"安全性\": \"PASS\",\n    \"架构合理性\": \"PASS\"\n  },\n  \"issues_found\": [\"阻断性问题\"],\n  \"improvements_suggested\": [\"改进建议\"],\n  \"design_document_check\": {\n    \"documents_checked\": [\"API设计-v1.2.md\"],\n    \"coverage_percentage\": 100,\n    \"missing_endpoints\": [],\n    \"missing_functions\": [],\n    \"field_mismatches\": []\n  }\n}\n```\n\n| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |\n|------|------|------|------|\n| verification_success | boolean | ✅ | 是否通过(全PASS为true) |\n| verification_report | string | ✅ | 完整验证报告 |\n| dimension_results | object | ✅ | 6维度PASS/FAIL,缺少→引擎判定失败 |\n| issues_found | array | ✅ | 阻断性问题 |\n| improvements_suggested | array | ✅ | 改进建议 |\n| design_document_check | object | ⚠️ 可选 | 设计文档对照检查的详细结果 |\n\n---\n\n## 验证铁律\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| **必须写JSON结果** | 程序通过读取JSON获取验证结果 |\n| **dimension_results 必填** | 6维度必须全部判定,缺一不可 |\n| **不要调webhook** | 结果由程序自动读取 |\n| **基于事实评估** | 不编造结果,检查真实文件 |\n| **BUILD-TEST必须实际运行** | 禁止仅审阅代码判定可运行性 |\n| **一次性执行** | 验证完成后立即结束 |\n| **忽略之前上下文** | 只关注当前验证任务 |\n| **虚假报告零容忍** | 执行日志与实际情况不一致直接FAIL |\n\n---\n\n## 辅助skill\n\n| 场景 | 读取skill | 路径 |\n|------|----------|------|\n| 代码审查(通用) | code-reviewer | `~/.agents/skills/code-reviewer/SKILL.md` |\n| 代码审查(前端) | frontend-code-review | `~/.agents/skills/frontend-code-review/SKILL.md` |\n| 后端测试验证 | backend-testing | `~/.agents/skills/backend-testing/SKILL.md` |\n| 测试策略 | testing-strategies | `~/.agents/skills/testing-strategies/SKILL.md` |\n| Web应用测试 | webapp-testing | `~/.agents/skills/webapp-testing/SKILL.md` |\n\nArchive v2.0.4: 4 files, 5016 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (1868b), install.sh (3274b), SKILL.md (5294b), _meta.json (128b)\n\nFile v2.0.4:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft\nlicense: MIT\ndescription: AI-powered project execution platform. Enables non-technical product managers to drive complex software development projects with 3-6x efficiency. Real case: Built complete education platform in 10 days (71 tasks, 99% success rate). One-click installation script automatically downloads and deploys the complete system.\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"bash\", \"git\", \"python3\", \"npm\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI-Powered Project Execution Platform\n\n> **🚀 Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency**\n\n## 🎯 What is AutoCraft?\n\nAutoCraft is a platform that perfectly combines human project management wisdom with AI automatic execution capabilities.\n\n**Humans focus on design decisions, AI handles coding execution** - turning ideas into running products quickly.\n\n## 📦 Quick Installation (Recommended)\n\n### One-Click Install & Deploy\n\n```bash\n# Navigate to autocraft directory\ncd autocraft\n\n# Run one-click installation script (automatically downloads complete system + installs dependencies + starts services)\nbash install.sh\n\n# Access the system\n# Frontend UI: http://localhost:8080\n# API Documentation: http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh automatically:**\n1. Downloads complete system code from GitHub/Gitee\n2. Installs backend dependencies (Python + FastAPI)\n3. Installs frontend dependencies (Node.js + Vue3)\n4. Starts backend service (port 9001)\n5. Starts frontend service (port 8080)\n\n### Manual Installation (Optional)\n\nIf you prefer manual installation or want to understand the detailed steps:\n\n```bash\n# 1. Clone complete system code\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# 2. Install backend dependencies\ncd backend\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. Start backend service\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# 4. Install frontend dependencies (new terminal)\ncd ..\nnpm install\n\n# 5. Start frontend service\nnpm run dev\n```\n\n## 📊 Real Case: Complete Education Platform in 10 Days\n\n```\n📈 Project Scale:\n   Plans: 19\n   Tasks: 71\n   Success: 70 (99% success rate)\n\n🔧 Quality Metrics:\n   Bugs Found: 7 (all auto-fixed)\n   Test Coverage: 100% (L1+L2+L3)\n   Manual Interventions: Only 3 key decisions\n\n⏱️ Efficiency Comparison:\n   Traditional Estimate: 1-2 months\n   AutoCraft: 10 days (3-6x improvement)\n```\n\n## 🎨 Four Technical Innovations\n\n### 1. Four-Level Project Management System\n```\nProject → Phase → Plan → Task\n```\n\n### 2. Responsibility Separation Execution Model\n```\nBUILD-TEST (write tests) → TEST-RUN (run tests) → BUILD-CODE (fix bugs)\n```\n\n### 3. Intelligent Verification System\n- Syntax checking\n- Test execution\n- Documentation consistency checking\n- Comprehensive scoring (≥80 to pass)\n\n### 4. Task Locking Mechanism\n- Lock before execution → Execute → Unlock\n- Lock before verification → Verify → Unlock\n\n## 👥 Who Should Use AutoCraft?\n\n- **Product Managers/Entrepreneurs**: Have ideas but lack technical resources\n- **Development Teams**: Improve code quality and consistency\n- **Tech Enthusiasts**: Explore AI applications in real projects\n- **SMEs**: Reduce technical team costs\n\n## ⚙️ System Requirements\n\n### Required\n- **Python 3.8+**: Backend runtime\n- **Node.js 16+**: Frontend runtime\n- **Git**: Code download\n\n### Optional (AI Execution Features)\n- OpenClaw runtime\n- AI model API keys\n\n## 📚 Complete Documentation\n\nAfter installation, complete documentation is located in the system directory:\n\n- `README.md` - Project overview\n- `DEPLOYMENT.md` - Production deployment guide\n- `docs/OPERATION_MANUAL.md` - System operation manual\n- `docs/api-reference.md` - API reference\n\n## 🔧 Configuration\n\n### Backend Configuration\nEdit `backend/.env` file:\n```env\n# Database path\nDATABASE_URL=sqlite:///./tasks.db\n\n# AI service configuration (optional)\nAI_MODEL_SERVICE_URL=your_ai_service_url\nAI_MODEL_API_KEY=your_api_key\n```\n\n### Frontend Configuration\nEdit `.env` file:\n```env\n# Backend API address\nVITE_API_BASE_URL=http://localhost:9001\n```\n\n## 🌟 Core Features\n\n### Project Management\n- Create and manage multiple projects\n- Four-level hierarchy\n- Project progress tracking\n\n### Task Execution\n- AI automatic task execution\n- Real-time execution logs\n- Task locking mechanism\n\n### Intelligent Verification\n- Automatic test execution\n- Code quality checking\n- Documentation consistency verification\n\n### Template System\n- Configurable execution templates\n- Configurable verification templates\n\n## 🤝 Technical Support\n\n- **GitHub**: https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **Gitee**: https://gitee.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **GitHub Issues**: Report bugs or request features\n- **GitHub Discussions**: Technical discussions\n\n## 📄 License\n\nMIT License\n\n## 🙏 Acknowledgments\n\n- [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - AI agent runtime\n- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com) - Modern API framework\n- [Vue.js](https://vuejs.org) - Progressive frontend framework\n\n---\n\n**💡 Note**: This is the quick installation version of AutoCraft. Running `bash install.sh` will automatically download the complete system code (~5.6M) and complete deployment.\n\nFile v2.0.4:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.0.4\",\n  \"publishedAt\": 1779243477852\n}\n\nFile v2.0.4:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\n## [2.0.1] - 2026-05-20\n\n### 🎉 Major Release - One-Click Installation Version\n\n**New installation experience: Get and deploy complete system with one command!**\n\n### Added\n- ✅ **One-click installation script**: Automatically downloads complete system + installs dependencies + starts services\n- ✅ **Compact skill package**: Only contains essential installation scripts and documentation\n- ✅ **Auto source switching**: GitHub fails → auto-switch to Gitee\n- ✅ **Service management**: Automatically starts backend and frontend services\n- ✅ **Log management**: Unified log file location\n\n### Changed\n- 🔄 Changed from complete code package to compact installation package + auto-download\n- 🔄 Reduced download size (from 5.6M to <50KB)\n- 🔄 Faster initial download speed\n\n### Installation\n```bash\ncd autocraft\nbash install.sh\n```\n\n### Features\n- Automatic system environment check\n- Automatic complete system code download (GitHub or Gitee)\n- Automatic backend dependency installation (Python + FastAPI)\n- Automatic frontend dependency installation (Node.js + Vue3)\n- Automatic service startup (backend 9001, frontend 8080)\n- Provides access URLs and service management information\n\n### Real Case\n- Built complete education platform in 10 days\n- 71 tasks, 99% success rate\n- 3-6x efficiency improvement\n\n## [1.3.0] - 2026-05-19\n\n### Added\n- System installation guide documentation\n- GitHub/Gitee download instructions\n\n## [1.2.1] - 2026-05-19\n\n### Added\n- ClawHub initial release\n- Template library and sample code\n\n## [1.0.0] - 2026-05-15\n\n### Added\n- Initial version\n- Basic skill documentation\n\n---\n\n**v2.0.1 Major Improvement**:\nUsers now only need to download a compact package, run `install.sh` to automatically get the complete system and deploy. No manual download needed, no complex configuration - truly one-click installation!\n\nArchive v2.0.3: 4 files, 5016 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (1868b), install.sh (3274b), SKILL.md (5294b), _meta.json (128b)\n\nFile v2.0.3:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft\nlicense: MIT\ndescription: AI-powered project execution platform. Enables non-technical product managers to drive complex software development projects with 3-6x efficiency. Real case: Built complete education platform in 10 days (71 tasks, 99% success rate). One-click installation script automatically downloads and deploys the complete system.\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"bash\", \"git\", \"python3\", \"npm\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI-Powered Project Execution Platform\n\n> **🚀 Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency**\n\n## 🎯 What is AutoCraft?\n\nAutoCraft is a platform that perfectly combines human project management wisdom with AI automatic execution capabilities.\n\n**Humans focus on design decisions, AI handles coding execution** - turning ideas into running products quickly.\n\n## 📦 Quick Installation (Recommended)\n\n### One-Click Install & Deploy\n\n```bash\n# Navigate to autocraft directory\ncd autocraft\n\n# Run one-click installation script (automatically downloads complete system + installs dependencies + starts services)\nbash install.sh\n\n# Access the system\n# Frontend UI: http://localhost:8080\n# API Documentation: http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh automatically:**\n1. Downloads complete system code from GitHub/Gitee\n2. Installs backend dependencies (Python + FastAPI)\n3. Installs frontend dependencies (Node.js + Vue3)\n4. Starts backend service (port 9001)\n5. Starts frontend service (port 8080)\n\n### Manual Installation (Optional)\n\nIf you prefer manual installation or want to understand the detailed steps:\n\n```bash\n# 1. Clone complete system code\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# 2. Install backend dependencies\ncd backend\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. Start backend service\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# 4. Install frontend dependencies (new terminal)\ncd ..\nnpm install\n\n# 5. Start frontend service\nnpm run dev\n```\n\n## 📊 Real Case: Complete Education Platform in 10 Days\n\n```\n📈 Project Scale:\n   Plans: 19\n   Tasks: 71\n   Success: 70 (99% success rate)\n\n🔧 Quality Metrics:\n   Bugs Found: 7 (all auto-fixed)\n   Test Coverage: 100% (L1+L2+L3)\n   Manual Interventions: Only 3 key decisions\n\n⏱️ Efficiency Comparison:\n   Traditional Estimate: 1-2 months\n   AutoCraft: 10 days (3-6x improvement)\n```\n\n## 🎨 Four Technical Innovations\n\n### 1. Four-Level Project Management System\n```\nProject → Phase → Plan → Task\n```\n\n### 2. Responsibility Separation Execution Model\n```\nBUILD-TEST (write tests) → TEST-RUN (run tests) → BUILD-CODE (fix bugs)\n```\n\n### 3. Intelligent Verification System\n- Syntax checking\n- Test execution\n- Documentation consistency checking\n- Comprehensive scoring (≥80 to pass)\n\n### 4. Task Locking Mechanism\n- Lock before execution → Execute → Unlock\n- Lock before verification → Verify → Unlock\n\n## 👥 Who Should Use AutoCraft?\n\n- **Product Managers/Entrepreneurs**: Have ideas but lack technical resources\n- **Development Teams**: Improve code quality and consistency\n- **Tech Enthusiasts**: Explore AI applications in real projects\n- **SMEs**: Reduce technical team costs\n\n## ⚙️ System Requirements\n\n### Required\n- **Python 3.8+**: Backend runtime\n- **Node.js 16+**: Frontend runtime\n- **Git**: Code download\n\n### Optional (AI Execution Features)\n- OpenClaw runtime\n- AI model API keys\n\n## 📚 Complete Documentation\n\nAfter installation, complete documentation is located in the system directory:\n\n- `README.md` - Project overview\n- `DEPLOYMENT.md` - Production deployment guide\n- `docs/OPERATION_MANUAL.md` - System operation manual\n- `docs/api-reference.md` - API reference\n\n## 🔧 Configuration\n\n### Backend Configuration\nEdit `backend/.env` file:\n```env\n# Database path\nDATABASE_URL=sqlite:///./tasks.db\n\n# AI service configuration (optional)\nAI_MODEL_SERVICE_URL=your_ai_service_url\nAI_MODEL_API_KEY=your_api_key\n```\n\n### Frontend Configuration\nEdit `.env` file:\n```env\n# Backend API address\nVITE_API_BASE_URL=http://localhost:9001\n```\n\n## 🌟 Core Features\n\n### Project Management\n- Create and manage multiple projects\n- Four-level hierarchy\n- Project progress tracking\n\n### Task Execution\n- AI automatic task execution\n- Real-time execution logs\n- Task locking mechanism\n\n### Intelligent Verification\n- Automatic test execution\n- Code quality checking\n- Documentation consistency verification\n\n### Template System\n- Configurable execution templates\n- Configurable verification templates\n\n## 🤝 Technical Support\n\n- **GitHub**: https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **Gitee**: https://gitee.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **GitHub Issues**: Report bugs or request features\n- **GitHub Discussions**: Technical discussions\n\n## 📄 License\n\nMIT License\n\n## 🙏 Acknowledgments\n\n- [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - AI agent runtime\n- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com) - Modern API framework\n- [Vue.js](https://vuejs.org) - Progressive frontend framework\n\n---\n\n**💡 Note**: This is the quick installation version of AutoCraft. Running `bash install.sh` will automatically download the complete system code (~5.6M) and complete deployment.\n\nFile v2.0.3:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.0.3\",\n  \"publishedAt\": 1779243329057\n}\n\nFile v2.0.3:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\n## [2.0.1] - 2026-05-20\n\n### 🎉 Major Release - One-Click Installation Version\n\n**New installation experience: Get and deploy complete system with one command!**\n\n### Added\n- ✅ **One-click installation script**: Automatically downloads complete system + installs dependencies + starts services\n- ✅ **Compact skill package**: Only contains essential installation scripts and documentation\n- ✅ **Auto source switching**: GitHub fails → auto-switch to Gitee\n- ✅ **Service management**: Automatically starts backend and frontend services\n- ✅ **Log management**: Unified log file location\n\n### Changed\n- 🔄 Changed from complete code package to compact installation package + auto-download\n- 🔄 Reduced download size (from 5.6M to <50KB)\n- 🔄 Faster initial download speed\n\n### Installation\n```bash\ncd autocraft\nbash install.sh\n```\n\n### Features\n- Automatic system environment check\n- Automatic complete system code download (GitHub or Gitee)\n- Automatic backend dependency installation (Python + FastAPI)\n- Automatic frontend dependency installation (Node.js + Vue3)\n- Automatic service startup (backend 9001, frontend 8080)\n- Provides access URLs and service management information\n\n### Real Case\n- Built complete education platform in 10 days\n- 71 tasks, 99% success rate\n- 3-6x efficiency improvement\n\n## [1.3.0] - 2026-05-19\n\n### Added\n- System installation guide documentation\n- GitHub/Gitee download instructions\n\n## [1.2.1] - 2026-05-19\n\n### Added\n- ClawHub initial release\n- Template library and sample code\n\n## [1.0.0] - 2026-05-15\n\n### Added\n- Initial version\n- Basic skill documentation\n\n---\n\n**v2.0.1 Major Improvement**:\nUsers now only need to download a compact package, run `install.sh` to automatically get the complete system and deploy. No manual download needed, no complex configuration - truly one-click installation!\n\nArchive v2.0.2: 4 files, 5085 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (1868b), install.sh (3088b), SKILL.md (5294b), _meta.json (128b)\n\nFile v2.0.2:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft\nlicense: MIT\ndescription: AI-powered project execution platform. Enables non-technical product managers to drive complex software development projects with 3-6x efficiency. Real case: Built complete education platform in 10 days (71 tasks, 99% success rate). One-click installation script automatically downloads and deploys the complete system.\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"bash\", \"git\", \"python3\", \"npm\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI-Powered Project Execution Platform\n\n> **🚀 Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency**\n\n## 🎯 What is AutoCraft?\n\nAutoCraft is a platform that perfectly combines human project management wisdom with AI automatic execution capabilities.\n\n**Humans focus on design decisions, AI handles coding execution** - turning ideas into running products quickly.\n\n## 📦 Quick Installation (Recommended)\n\n### One-Click Install & Deploy\n\n```bash\n# Navigate to autocraft directory\ncd autocraft\n\n# Run one-click installation script (automatically downloads complete system + installs dependencies + starts services)\nbash install.sh\n\n# Access the system\n# Frontend UI: http://localhost:8080\n# API Documentation: http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh automatically:**\n1. Downloads complete system code from GitHub/Gitee\n2. Installs backend dependencies (Python + FastAPI)\n3. Installs frontend dependencies (Node.js + Vue3)\n4. Starts backend service (port 9001)\n5. Starts frontend service (port 8080)\n\n### Manual Installation (Optional)\n\nIf you prefer manual installation or want to understand the detailed steps:\n\n```bash\n# 1. Clone complete system code\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# 2. Install backend dependencies\ncd backend\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. Start backend service\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# 4. Install frontend dependencies (new terminal)\ncd ..\nnpm install\n\n# 5. Start frontend service\nnpm run dev\n```\n\n## 📊 Real Case: Complete Education Platform in 10 Days\n\n```\n📈 Project Scale:\n   Plans: 19\n   Tasks: 71\n   Success: 70 (99% success rate)\n\n🔧 Quality Metrics:\n   Bugs Found: 7 (all auto-fixed)\n   Test Coverage: 100% (L1+L2+L3)\n   Manual Interventions: Only 3 key decisions\n\n⏱️ Efficiency Comparison:\n   Traditional Estimate: 1-2 months\n   AutoCraft: 10 days (3-6x improvement)\n```\n\n## 🎨 Four Technical Innovations\n\n### 1. Four-Level Project Management System\n```\nProject → Phase → Plan → Task\n```\n\n### 2. Responsibility Separation Execution Model\n```\nBUILD-TEST (write tests) → TEST-RUN (run tests) → BUILD-CODE (fix bugs)\n```\n\n### 3. Intelligent Verification System\n- Syntax checking\n- Test execution\n- Documentation consistency checking\n- Comprehensive scoring (≥80 to pass)\n\n### 4. Task Locking Mechanism\n- Lock before execution → Execute → Unlock\n- Lock before verification → Verify → Unlock\n\n## 👥 Who Should Use AutoCraft?\n\n- **Product Managers/Entrepreneurs**: Have ideas but lack technical resources\n- **Development Teams**: Improve code quality and consistency\n- **Tech Enthusiasts**: Explore AI applications in real projects\n- **SMEs**: Reduce technical team costs\n\n## ⚙️ System Requirements\n\n### Required\n- **Python 3.8+**: Backend runtime\n- **Node.js 16+**: Frontend runtime\n- **Git**: Code download\n\n### Optional (AI Execution Features)\n- OpenClaw runtime\n- AI model API keys\n\n## 📚 Complete Documentation\n\nAfter installation, complete documentation is located in the system directory:\n\n- `README.md` - Project overview\n- `DEPLOYMENT.md` - Production deployment guide\n- `docs/OPERATION_MANUAL.md` - System operation manual\n- `docs/api-reference.md` - API reference\n\n## 🔧 Configuration\n\n### Backend Configuration\nEdit `backend/.env` file:\n```env\n# Database path\nDATABASE_URL=sqlite:///./tasks.db\n\n# AI service configuration (optional)\nAI_MODEL_SERVICE_URL=your_ai_service_url\nAI_MODEL_API_KEY=your_api_key\n```\n\n### Frontend Configuration\nEdit `.env` file:\n```env\n# Backend API address\nVITE_API_BASE_URL=http://localhost:9001\n```\n\n## 🌟 Core Features\n\n### Project Management\n- Create and manage multiple projects\n- Four-level hierarchy\n- Project progress tracking\n\n### Task Execution\n- AI automatic task execution\n- Real-time execution logs\n- Task locking mechanism\n\n### Intelligent Verification\n- Automatic test execution\n- Code quality checking\n- Documentation consistency verification\n\n### Template System\n- Configurable execution templates\n- Configurable verification templates\n\n## 🤝 Technical Support\n\n- **GitHub**: https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **Gitee**: https://gitee.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **GitHub Issues**: Report bugs or request features\n- **GitHub Discussions**: Technical discussions\n\n## 📄 License\n\nMIT License\n\n## 🙏 Acknowledgments\n\n- [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - AI agent runtime\n- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com) - Modern API framework\n- [Vue.js](https://vuejs.org) - Progressive frontend framework\n\n---\n\n**💡 Note**: This is the quick installation version of AutoCraft. Running `bash install.sh` will automatically download the complete system code (~5.6M) and complete deployment.\n\nFile v2.0.2:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.0.2\",\n  \"publishedAt\": 1779243233279\n}\n\nFile v2.0.2:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\n## [2.0.1] - 2026-05-20\n\n### 🎉 Major Release - One-Click Installation Version\n\n**New installation experience: Get and deploy complete system with one command!**\n\n### Added\n- ✅ **One-click installation script**: Automatically downloads complete system + installs dependencies + starts services\n- ✅ **Compact skill package**: Only contains essential installation scripts and documentation\n- ✅ **Auto source switching**: GitHub fails → auto-switch to Gitee\n- ✅ **Service management**: Automatically starts backend and frontend services\n- ✅ **Log management**: Unified log file location\n\n### Changed\n- 🔄 Changed from complete code package to compact installation package + auto-download\n- 🔄 Reduced download size (from 5.6M to <50KB)\n- 🔄 Faster initial download speed\n\n### Installation\n```bash\ncd autocraft\nbash install.sh\n```\n\n### Features\n- Automatic system environment check\n- Automatic complete system code download (GitHub or Gitee)\n- Automatic backend dependency installation (Python + FastAPI)\n- Automatic frontend dependency installation (Node.js + Vue3)\n- Automatic service startup (backend 9001, frontend 8080)\n- Provides access URLs and service management information\n\n### Real Case\n- Built complete education platform in 10 days\n- 71 tasks, 99% success rate\n- 3-6x efficiency improvement\n\n## [1.3.0] - 2026-05-19\n\n### Added\n- System installation guide documentation\n- GitHub/Gitee download instructions\n\n## [1.2.1] - 2026-05-19\n\n### Added\n- ClawHub initial release\n- Template library and sample code\n\n## [1.0.0] - 2026-05-15\n\n### Added\n- Initial version\n- Basic skill documentation\n\n---\n\n**v2.0.1 Major Improvement**:\nUsers now only need to download a compact package, run `install.sh` to automatically get the complete system and deploy. No manual download needed, no complex configuration - truly one-click installation!\n\nArchive v2.0.1: 4 files, 5118 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (1452b), install.sh (3088b), SKILL.md (4689b), _meta.json (128b)\n\nFile v2.0.1:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft\ndescription: AI驱动的项目执行平台。让不懂代码的产品经理也能驱动复杂软件开发项目，效率提升3-6倍。10天建成教育平台（71任务99%成功率）。一键安装脚本自动下载完整系统并部署。\nlicense: MIT\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"bash\", \"git\", \"python3\", \"npm\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI驱动的项目执行平台\n\n> **🚀 让不懂代码的产品经理也能驱动复杂软件开发项目，效率提升3-6倍**\n\n## 🎯 这是什么？\n\nAutoCraft 是一个将人类项目管理智慧与AI自动执行能力完美结合的平台。\n\n**人类专注设计决策，AI专注编码执行**，让创意快速变成可运行的产品。\n\n## 📦 快速安装（推荐）\n\n### 一键安装并部署\n\n```bash\n# 进入 autocraft 目录\ncd autocraft\n\n# 运行一键安装脚本（自动下载完整系统 + 安装依赖 + 启动服务）\nbash install.sh\n\n# 访问系统\n# 前端界面：http://localhost:8080\n# API文档：http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh 会自动完成：**\n1. 从 GitHub/Gitee 下载完整系统代码\n2. 安装后端依赖（Python + FastAPI）\n3. 安装前端依赖（Node.js + Vue3）\n4. 启动后端服务（端口 9001）\n5. 启动前端服务（端口 8080）\n\n### 手动安装（可选）\n\n如果你想手动安装或了解详细步骤：\n\n```bash\n# 1. 克隆完整系统代码\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# 2. 安装后端依赖\ncd backend\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. 启动后端服务\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# 4. 安装前端依赖（新终端）\ncd ..\nnpm install\n\n# 5. 启动前端服务\nnpm run dev\n```\n\n## 📊 真实案例：10天建成完整教育平台\n\n```\n📈 项目规模：\n   计划单：19个\n   任务数：71个\n   成功数：70个（99%成功率）\n\n🔧 质量指标：\n   发现程序BUG：7个（全部自动修复）\n   测试覆盖率：100%（L1+L2+L3）\n   人工干预：仅3次关键决策\n\n⏱️ 效率对比：\n   传统估计：1-2个月\n   AutoCraft：10天（3-6倍提升）\n```\n\n## 🎨 四大技术创新\n\n### 1. 四级项目管理体系\n```\n项目(Project) → 阶段(Phase) → 计划(Plan) → 任务(Task)\n```\n\n### 2. 职责分离的执行模型\n```\nBUILD-TEST（写测试） → TEST-RUN（跑测试） → BUILD-CODE（修BUG）\n```\n\n### 3. 智能验证体系\n- 语法检查\n- 测试运行\n- 文档一致性检查\n- 综合评分（≥80分通过）\n\n### 4. 任务锁定机制\n- 执行前锁定 → 执行 → 解锁\n- 验证前锁定 → 验证 → 解锁\n\n## 👥 谁适合使用？\n\n- **产品经理/创业者**：有创意但缺乏技术资源\n- **开发团队**：提高代码质量和一致性\n- **技术爱好者**：探索AI在实际项目中的应用\n- **中小企业**：降低技术团队成本\n\n## ⚙️ 系统要求\n\n### 必需\n- **Python 3.8+**：后端运行环境\n- **Node.js 16+**：前端运行环境\n- **Git**：代码下载\n\n### 可选（AI 执行功能）\n- OpenClaw 运行时\n- AI 模型 API 密钥\n\n## 📚 完整文档\n\n安装完成后，完整文档位于系统目录：\n\n- `README.md` - 项目总览\n- `DEPLOYMENT.md` - 生产环境部署指南\n- `docs/OPERATION_MANUAL.md` - 系统操作手册\n- `docs/api-reference.md` - API参考文档\n\n## 🔧 配置说明\n\n### 后端配置\n编辑 `backend/.env` 文件：\n```env\n# 数据库路径\nDATABASE_URL=sqlite:///./tasks.db\n\n# AI 服务配置（可选）\nAI_MODEL_SERVICE_URL=your_ai_service_url\nAI_MODEL_API_KEY=your_api_key\n```\n\n### 前端配置\n编辑 `.env` 文件：\n```env\n# 后端API地址\nVITE_API_BASE_URL=http://localhost:9001\n```\n\n## 🌟 核心功能\n\n### 项目管理\n- 创建和管理多个项目\n- 四级层级结构\n- 项目进度追踪\n\n### 任务执行\n- AI 自动执行任务\n- 实时执行日志\n- 任务锁定机制\n\n### 智能验证\n- 自动测试运行\n- 代码质量检查\n- 文档一致性验证\n\n### 模板系统\n- 可配置的执行模板\n- 可配置的验证模板\n\n## 🤝 技术支持\n\n- **GitHub**：https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **Gitee**：https://gitee.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **GitHub Issues**：报告BUG或请求功能\n- **GitHub Discussions**：技术讨论\n\n## 📄 许可证\n\nMIT License\n\n## 🙏 致谢\n\n- [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - AI 代理运行时\n- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com) - 现代化 API 框架\n- [Vue.js](https://vuejs.org) - 渐进式前端框架\n\n---\n\n**💡 提示**：这是 AutoCraft 的快速安装版本。运行 `bash install.sh` 会自动下载完整系统代码（约5.6M）并完成部署。\n\nFile v2.0.1:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.0.1\",\n  \"publishedAt\": 1779241644281\n}\n\nFile v2.0.1:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\n## [2.0.0] - 2026-05-20\n\n### 🎉 Major Release - 一键安装版本\n\n**全新安装体验：一个命令获取并部署完整系统！**\n\n### Added\n- ✅ **一键安装脚本**：自动下载完整系统 + 安装依赖 + 启动服务\n- ✅ **精简 Skill 包**：只包含必要的安装脚本和文档\n- ✅ **自动源切换**：GitHub 失败自动切换到 Gitee\n- ✅ **服务管理**：自动启动后端和前端服务\n- ✅ **日志管理**：统一日志文件位置\n\n### Changed\n- 🔄 从完整代码包改为精简安装包 + 自动下载\n- 🔄 减小下载体积（从 5.6M 降到 <50KB）\n- 🔄 更快的初始下载速度\n\n### Installation\n```bash\ncd autocraft\nbash install.sh\n```\n\n### Features\n- 自动检查系统环境\n- 自动下载完整系统代码（GitHub 或 Gitee）\n- 自动安装后端依赖（Python + FastAPI）\n- 自动安装前端依赖（Node.js + Vue3）\n- 自动启动服务（后端 9001，前端 8080）\n- 提供访问地址和服务管理信息\n\n## [1.3.0] - 2026-05-19\n\n### Added\n- 系统安装指引文档\n- GitHub/Gitee 下载说明\n\n## [1.2.1] - 2026-05-19\n\n### Added\n- ClawHub首发版本\n- 模板库和示例代码\n\n## [1.0.0] - 2026-05-15\n\n### Added\n- 初始版本\n- 基础技能文档\n\n---\n\n**v2.0.0 重大改进**：\n用户现在只需下载一个精简包，运行 `install.sh` 即可自动获取完整系统并部署。无需手动下载、无需复杂配置，真正实现一键安装！\n\nArchive v2.0.0: 4 files, 5118 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (1452b), install.sh (3088b), SKILL.md (4689b), _meta.json (128b)\n\nFile v2.0.0:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft\ndescription: AI驱动的项目执行平台。让不懂代码的产品经理也能驱动复杂软件开发项目，效率提升3-6倍。10天建成教育平台（71任务99%成功率）。一键安装脚本自动下载完整系统并部署。\nlicense: MIT\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"bash\", \"git\", \"python3\", \"npm\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI驱动的项目执行平台\n\n> **🚀 让不懂代码的产品经理也能驱动复杂软件开发项目，效率提升3-6倍**\n\n## 🎯 这是什么？\n\nAutoCraft 是一个将人类项目管理智慧与AI自动执行能力完美结合的平台。\n\n**人类专注设计决策，AI专注编码执行**，让创意快速变成可运行的产品。\n\n## 📦 快速安装（推荐）\n\n### 一键安装并部署\n\n```bash\n# 进入 autocraft 目录\ncd autocraft\n\n# 运行一键安装脚本（自动下载完整系统 + 安装依赖 + 启动服务）\nbash install.sh\n\n# 访问系统\n# 前端界面：http://localhost:8080\n# API文档：http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh 会自动完成：**\n1. 从 GitHub/Gitee 下载完整系统代码\n2. 安装后端依赖（Python + FastAPI）\n3. 安装前端依赖（Node.js + Vue3）\n4. 启动后端服务（端口 9001）\n5. 启动前端服务（端口 8080）\n\n### 手动安装（可选）\n\n如果你想手动安装或了解详细步骤：\n\n```bash\n# 1. 克隆完整系统代码\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# 2. 安装后端依赖\ncd backend\npip install -r requirements.txt\n\n# 3. 启动后端服务\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# 4. 安装前端依赖（新终端）\ncd ..\nnpm install\n\n# 5. 启动前端服务\nnpm run dev\n```\n\n## 📊 真实案例：10天建成完整教育平台\n\n```\n📈 项目规模：\n   计划单：19个\n   任务数：71个\n   成功数：70个（99%成功率）\n\n🔧 质量指标：\n   发现程序BUG：7个（全部自动修复）\n   测试覆盖率：100%（L1+L2+L3）\n   人工干预：仅3次关键决策\n\n⏱️ 效率对比：\n   传统估计：1-2个月\n   AutoCraft：10天（3-6倍提升）\n```\n\n## 🎨 四大技术创新\n\n### 1. 四级项目管理体系\n```\n项目(Project) → 阶段(Phase) → 计划(Plan) → 任务(Task)\n```\n\n### 2. 职责分离的执行模型\n```\nBUILD-TEST（写测试） → TEST-RUN（跑测试） → BUILD-CODE（修BUG）\n```\n\n### 3. 智能验证体系\n- 语法检查\n- 测试运行\n- 文档一致性检查\n- 综合评分（≥80分通过）\n\n### 4. 任务锁定机制\n- 执行前锁定 → 执行 → 解锁\n- 验证前锁定 → 验证 → 解锁\n\n## 👥 谁适合使用？\n\n- **产品经理/创业者**：有创意但缺乏技术资源\n- **开发团队**：提高代码质量和一致性\n- **技术爱好者**：探索AI在实际项目中的应用\n- **中小企业**：降低技术团队成本\n\n## ⚙️ 系统要求\n\n### 必需\n- **Python 3.8+**：后端运行环境\n- **Node.js 16+**：前端运行环境\n- **Git**：代码下载\n\n### 可选（AI 执行功能）\n- OpenClaw 运行时\n- AI 模型 API 密钥\n\n## 📚 完整文档\n\n安装完成后，完整文档位于系统目录：\n\n- `README.md` - 项目总览\n- `DEPLOYMENT.md` - 生产环境部署指南\n- `docs/OPERATION_MANUAL.md` - 系统操作手册\n- `docs/api-reference.md` - API参考文档\n\n## 🔧 配置说明\n\n### 后端配置\n编辑 `backend/.env` 文件：\n```env\n# 数据库路径\nDATABASE_URL=sqlite:///./tasks.db\n\n# AI 服务配置（可选）\nAI_MODEL_SERVICE_URL=your_ai_service_url\nAI_MODEL_API_KEY=your_api_key\n```\n\n### 前端配置\n编辑 `.env` 文件：\n```env\n# 后端API地址\nVITE_API_BASE_URL=http://localhost:9001\n```\n\n## 🌟 核心功能\n\n### 项目管理\n- 创建和管理多个项目\n- 四级层级结构\n- 项目进度追踪\n\n### 任务执行\n- AI 自动执行任务\n- 实时执行日志\n- 任务锁定机制\n\n### 智能验证\n- 自动测试运行\n- 代码质量检查\n- 文档一致性验证\n\n### 模板系统\n- 可配置的执行模板\n- 可配置的验证模板\n\n## 🤝 技术支持\n\n- **GitHub**：https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **Gitee**：https://gitee.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource\n- **GitHub Issues**：报告BUG或请求功能\n- **GitHub Discussions**：技术讨论\n\n## 📄 许可证\n\nMIT License\n\n## 🙏 致谢\n\n- [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - AI 代理运行时\n- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com) - 现代化 API 框架\n- [Vue.js](https://vuejs.org) - 渐进式前端框架\n\n---\n\n**💡 提示**：这是 AutoCraft 的快速安装版本。运行 `bash install.sh` 会自动下载完整系统代码（约5.6M）并完成部署。\n\nFile v2.0.0:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.0.0\",\n  \"publishedAt\": 1779241506813\n}\n\nFile v2.0.0:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\n## [2.0.0] - 2026-05-20\n\n### 🎉 Major Release - 一键安装版本\n\n**全新安装体验：一个命令获取并部署完整系统！**\n\n### Added\n- ✅ **一键安装脚本**：自动下载完整系统 + 安装依赖 + 启动服务\n- ✅ **精简 Skill 包**：只包含必要的安装脚本和文档\n- ✅ **自动源切换**：GitHub 失败自动切换到 Gitee\n- ✅ **服务管理**：自动启动后端和前端服务\n- ✅ **日志管理**：统一日志文件位置\n\n### Changed\n- 🔄 从完整代码包改为精简安装包 + 自动下载\n- 🔄 减小下载体积（从 5.6M 降到 <50KB）\n- 🔄 更快的初始下载速度\n\n### Installation\n```bash\ncd autocraft\nbash install.sh\n```\n\n### Features\n- 自动检查系统环境\n- 自动下载完整系统代码（GitHub 或 Gitee）\n- 自动安装后端依赖（Python + FastAPI）\n- 自动安装前端依赖（Node.js + Vue3）\n- 自动启动服务（后端 9001，前端 8080）\n- 提供访问地址和服务管理信息\n\n## [1.3.0] - 2026-05-19\n\n### Added\n- 系统安装指引文档\n- GitHub/Gitee 下载说明\n\n## [1.2.1] - 2026-05-19\n\n### Added\n- ClawHub首发版本\n- 模板库和示例代码\n\n## [1.0.0] - 2026-05-15\n\n### Added\n- 初始版本\n- 基础技能文档\n\n---\n\n**v2.0.0 重大改进**：\n用户现在只需下载一个精简包，运行 `install.sh` 即可自动获取完整系统并部署。无需手动下载、无需复杂配置，真正实现一键安装！\n\nArchive v1.3.0: 3 files, 10380 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (5522b), SKILL.md (21460b), _meta.json (128b)\n\nFile v1.3.0:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft-dev\ndescription: AutoCraft辅助软件开发工作流。两阶段模式：(1)设计阶段——按设计规范生成PRD/系统功能设计/API设计/数据库设计/开发计划等文档，子代理生成+审核闭环；(2)执行阶段——开发计划导入AutoCraft，调用执行引擎逐任务单执行AI子代理+自动验证。触发场景：(1)新功能开发 (2)项目初始化 (3)设计文档生成与审核 (4)任务拆解与执行 (5)代码/文档的AI生成与验证\n---\n\n# AutoCraft 辅助软件开发\n\n**版本：** v1.2  \n**更新：** 2026-05-19  \n**更新内容：** 新增系统安装指引\n\n---\n\n## ⚡ 快速开始\n\n### 1. 安装 AutoCraft 系统\n\n本 Skill 需要 AutoCraft 系统支持，请先部署系统：\n\n```bash\n# 从 GitHub 克隆\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# 或从 Gitee 克隆（国内更快）\ngit clone https://gitee.com/robin1985/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n```\n\n### 2. 部署系统\n\n详见 [DEPLOYMENT.md](https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource/blob/main/DEPLOYMENT.md)\n\n```bash\n# 后端\ncd backend\npip install -r requirements.txt\ncp .env.example .env  # 编辑配置\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# 前端\ncd ..\nnpm install\nnpm run dev\n```\n\n### 3. 安装本 Skill\n\n```bash\nclawhub install autocraft\n```\n\n### 4. 访问系统\n\n- 前端界面：http://localhost:8080\n- API 文档：http://localhost:9001/docs\n\n---\n\n## 两阶段模型\n\n```\n阶段一：设计阶段（不用AutoCraft）\n    │\n    │  PRD → 功能设计 → 技术方案 → API/DB/UI设计\n    │  → 测试方案 → 开发计划（总览 + 工作计划清单）\n    │  → 整体性验证\n    │\n    ▼  开发计划定稿\n阶段二：执行阶段（进入AutoCraft）\n    │\n    │  逐个拆解任务单 → API导入AutoCraft\n    │  → 执行引擎逐任务单执行（AI子代理）\n    │  → 自动验证 → 主代理验收 → 状态级联\n    │\n    ▼  项目完成\n```\n\n---\n\n## 你的角色\n\n**你是项目经理**——做决策、拆任务、验收。不写代码。\n\n| 你做 | 你不做 |\n|------|--------|\n| 需求澄清、方案选择 | 写具体代码 |\n| 文档审核把关 | 直接操作数据库 |\n| 任务拆解和调度 | 信任子代理的\"完成\" |\n| 验收产出物 | 跳过验证步骤 |\n\n---\n\n## 阶段一：设计阶段\n\n### 设计文档体系\n\n按 `references/design-specs/设计阶段文档规范-总纲.md` 执行。\n\n**必产文档**：\n\n| 序号 | 文档 | 编码 | 详细规范 | 审核Checklist |\n|------|------|------|---------|---------------|\n| 01 | PRD | PRD | [01-PRD规范](references/design-specs/doc-specs/01-PRD规范.md) | [09-PRD审核](references/design-specs/doc-specs/09-PRD审核Checklist.md) |\n| 03 | 系统功能设计 | FUNC | [03-系统功能设计](references/design-specs/doc-specs/03-系统功能设计文档规范.md) | [11-功能设计审核](references/design-specs/doc-specs/11-系统功能设计审核Checklist.md) |\n| 04 | 技术方案 | TECH | [04-技术方案](references/design-specs/doc-specs/04-技术方案文档规范.md) | [12-技术方案审核](references/design-specs/doc-specs/12-技术方案审核Checklist.md) |\n| 07 | API设计 | API | [07-API设计](references/design-specs/doc-specs/07-API设计文档规范.md) | [14-API设计审核](references/design-specs/doc-specs/14-API设计审核Checklist.md) |\n| 08 | 数据库设计 | DB | [08-数据库设计](references/design-specs/doc-specs/08-数据库设计文档规范.md) | [15-数据库设计审核](references/design-specs/doc-specs/15-数据库设计审核Checklist.md) |\n| 18 | 整体性验证 | VERIFY | - | [18-整体性验证](references/design-specs/doc-specs/18-设计阶段整体性验证Checklist.md) |\n\n**按需产出**：\n\n| 序号 | 文档 | 编码 | 详细规范 | 审核Checklist |\n|------|------|------|---------|---------------|\n| 00 | 需求清单 | REQ | [00-需求清单](references/design-specs/doc-specs/00-需求清单规范.md) | 见规范第六章 |\n| 02 | 业务流程 | FLOW | [02-业务流程](references/design-specs/doc-specs/02-业务流程文档规范.md) | [10-业务流程审核](references/design-specs/doc-specs/10-业务流程审核Checklist.md) |\n| 05 | UI设计 | UI | [05-UI设计](references/design-specs/doc-specs/05-UI设计文档规范.md) | [13-UI设计审核](references/design-specs/doc-specs/13-UI设计审核Checklist.md) |\n| 06 | 组件规范 | COMP | [06-组件规范](references/design-specs/doc-specs/06-组件规范文档规范.md) | [16-组件规范审核](references/design-specs/doc-specs/16-组件规范审核Checklist.md) |\n\n### 文档产出顺序\n\n```\nPRD → 业务流程(按需) → 系统功能设计 → 技术方案\n    → Vue骨架原型(用户确认) → UI设计 + API设计 + 组件规范 + 数据库设计\n    → 整体性验证\n```\n\n**依赖关系**：每个文档依赖前置文档的功能ID追溯链（FR-001 → F-001 → API → DB）。\n\n### 文档生成流程\n\n用**子代理**生成文档（替代Crush）：\n\n```\n1. 准备输入材料（前置文档 + 规范文件）\n2. 子代理生成第一版文档\n3. 子代理按审核Checklist审核\n4. 根据问题清单修复\n5. 再审核确认\n6. 定稿（用户审阅）\n```\n\n**子代理调用方式**：\n\n**设计阶段启用多轮会话模式**：\n```bash\n# 创建持久会话（支持多轮审核修复）\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --agent-id ac-glm5 \\\n  --model glm-5 \\\n  --message \"读取以下规范文件和输入材料，生成{文档类型}文档...\"\n\n# 同一会话中进行审核\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --message \"根据审核Checklist审核生成的文档...\"\n\n# 同一会话中进行修复\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --message \"根据审核报告修复文档...\"\n```\n\n**关键要求**：\n- 设计阶段文档生成使用**多轮会话模式**，支持同一子代理完成生成→审核→修复闭环\n- 子代理必须读取对应的**规范文件**和**审核Checklist**再生成\n- 生成后立即用Checklist自审\n- 评分≥80才提交用户审阅，<70则重新生成\n- 使用**GLM-5模型**进行设计阶段文档工作\n\n### 测试方案\n\n按 `references/design-specs/质量检测方案/` 生成：\n\n| 文档 | 路径 | 用途 |\n|------|------|------|\n| 测试方案总纲 | [21-总纲生成规范](references/design-specs/质量检测方案/21-测试方案总纲生成规范.md) | 项目整体测试策略 |\n| BE-L2测试方案 | [22-BE-L2规范](references/design-specs/质量检测方案/22-BE-L2测试方案规范.md) | 后端集成测试 |\n| FE-L2测试方案 | [23-FE-L2规范](references/design-specs/质量检测方案/23-FE-L2测试方案规范.md) | 前端集成测试 |\n| L3-E2E测试方案 | [24-L3-E2E规范](references/design-specs/质量检测方案/24-L3-E2E测试方案规范.md) | 端到端测试 |\n| L1测试方案 | [30/31规范](references/design-specs/质量检测方案/30-L1-BE测试方案规范.md) | 单元测试 |\n\n### 开发计划\n\n按 `references/design-specs/开发计划方案/` 生成：\n\n**两层结构**：\n- **开发计划总览**：批次顺序、模块依赖、功能概览\n- **工作计划清单**：每个工作计划的任务单结构概要\n\n| 文档 | 规范 | 审核 |\n|------|------|------|\n| 总览 | [40-生成规范](references/design-specs/开发计划方案/40-开发计划生成规范.md) | [43-总览审核](references/design-specs/开发计划方案/43-开发计划总览审核Checklist.md) |\n| 总览详情 | [41-总览生成](references/design-specs/开发计划方案/41-开发计划总览生成规范.md) | - |\n| 清单 | [42-清单生成](references/design-specs/开发计划方案/42-工作计划清单生成规范.md) | [44-清单审核](references/design-specs/开发计划方案/44-工作计划清单审核Checklist.md) |\n| 整体性 | - | [45-整体性审核](references/design-specs/开发计划方案/45-开发计划整体性审核Checklist.md) |\n\n**关键原则**：\n- 工作计划数量由具体项目决定，不硬编码\n- 编号约束在清单中定义，FlowTicket执行时必须遵守\n- 任务单详情JSON在FlowTicket启动时动态生成，不预生成\n\n---\n\n## 阶段二：执行阶段\n\n### 导入AutoCraft\n\n开发计划定稿后，主代理逐个拆解任务单，通过API导入：\n\n```bash\n# 1. 创建项目档案\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"profile_id\":\"...\", \"profile_name\":\"...\", ...}'\n\n# 2. 创建阶段和工作流\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles/{id}/phases -d '...'\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles/{id}/workflows -d '...'\n\n# 3. 创建工作计划\ncurl -X POST http://localhost:9001/plans -d '...'\n\n# 4. 逐个创建任务单\ncurl -X POST http://localhost:9001/tasks -d '...'\n```\n\n### 任务创建\n\n⚠️ **按 `references/task-creator/SKILL.md` 执行**，包含完整的：\n- input_data 标准格式和必填字段\n- workflow_type 与 task_type 映射表\n- input_files 配置指南\n- 批量创建示例代码\n- 常见错误与检查清单\n\n**核心铁律**：\n1. 所有路径必须是**绝对路径**\n2. `project_path` 必须指向正确的项目根目录\n3. `input_files` 至少包含1个设计文档\n4. `requirements` 必须详细具体\n5. `expected_output_files` 必须列出所有预期文件\n6. `input_data` 必须通过 `json.dumps()` 转为JSON字符串\n\n### Simple FlowTicket 执行任务单\n\n**调用方式**：\n\n```bash\n# 1. 提交执行请求（异步）\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/execute \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\n    \"task_id\": <task_id>,\n    \"model\": \"glm-5.1\",\n    \"label\": \"执行任务XXX\",\n    \"timeout\": 1800\n  }'\n\n# 2. 查询任务状态（轮询）\ncurl -X GET \"http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status\"\n\n# 3. 检查执行结果\n# - 状态为 \"completed\" 或 \"verified\" 表示成功\n# - 状态为 \"failed\" 或 \"verification_failed\" 表示失败\n# - execution_log 和 verification_log 包含详细信息\n```\n\n**任务状态流转**：\n```\npending → in_progress → completed → verifying → verified\n                     ↓\n                   failed → (可重新执行)\n                                  ↓\n                          verification_failed\n```\n\n**任务数据格式要求**：\n\n⚠️ **input_data 字段必须完整**，确保子代理能正确执行任务：\n\n```json\n{\n  \"input_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\",\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/03-系统功能设计-{project}.md\"\n  ],\n  \"requirements\": \"详细的任务要求描述...\",\n  \"expected_output\": \"详细的预期输出描述...\",\n  \"expected_output_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/backend/services/xxx.py\",\n    \"/data/projects/{project}/backend/schemas/xxx.py\"\n  ],\n  \"workflow_type\": \"BUILD\",\n  \"project_path\": \"/data/projects/{project}\",\n  \"deliverables\": [\"...\"],\n  \"source_file\": \"...\"\n}\n```\n\n**关键要求**：\n- ✅ **input_files 必须是绝对路径**（不要使用相对路径）\n- ✅ **requirements 必须详细描述任务要求**（不能是\"无具体要求\"）\n- ✅ **expected_output 必须详细描述预期输出**（不能是\"根据任务描述生成相应产出物\"）\n- ✅ **expected_output_files 必须列出预期输出文件路径**（绝对路径）\n- ✅ **workflow_type 必须正确**（BUILD/DOC/TEST等）\n\n**⚠️ 路径配置教训**：\n- ❌ **错误示例**：`backend/api/routers/knowledge_graph.py`（相对路径）\n- ✅ **正确示例**：`/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py`（绝对路径）\n- ❌ **问题**：相对路径会导致文件生成到错误目录（如 autocraft 项目）\n- ✅ **解决方案**：所有路径必须从项目根目录 `/data/projects/{project}/` 开始\n\n**执行机制**：\n\n1. **异步执行**：提交执行请求后立即返回，不等待完成\n2. **状态轮询**：通过状态查询端点检查任务进度\n3. **自动验证**：执行完成后自动启动验证子代理\n4. **结果通知**：验证完成后可通过 callback_target 接收通知\n\n**执行闭环**：\n```\n读取任务 → 渲染模板 → 调用执行子代理(GLM-5)\n→ 产出物写入项目目录（按expected_output_files指定路径）\n→ JSON结果写入/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json\n→ 引擎读取JSON → 更新状态 → 自动启动验证子代理(DeepSeek-V3.2)\n→ 验证结果写入/tmp/autocraft_output/{task_id}_verification_result.json\n→ 引擎读取JSON → 更新最终状态（verified/verification_failed）\n```\n\n**模型配置**：\n\n| 用途 | 模型 | Agent ID |\n|------|------|----------|\n| 执行 | GLM-5.1 | ac-glm5 |\n| 验证 | DeepSeek-V3.2-thinking | ac-validator |\n\n**注意事项**：\n\n1. **不监控执行过程**：提交任务后，Simple FlowTicket 会自动执行和验证，完成或失败时会通知\n2. **验证机制有效**：能够识别执行子代理的虚假报告（如声称创建文件但实际未创建）\n3. **产出物验证**：验证子代理会检查文件是否真实存在，代码是否符合设计文档\n4. **架构检查**：验证包含6个维度，其中\"架构合理性\"检查代码是否符合单一职责原则\n5. **路径配置验证**：验证子代理会检查产出物是否在正确目录，避免生成到错误项目\n\n### 验收铁律\n\n1. **不信任子代理的\"完成\"**——必须检查产出物文件\n2. **验证由引擎自动执行**——PASS/FAIL 逐项判定，维度全 PASS 才通过\n3. **产出物路径必须对照**——检查文件是否在 deliverables 指定位置\n4. **架构合理性强制检查**——新增第6维度\"架构合理性\"，违反SRP原则直接FAIL\n5. **设计符合性强制检查**——新增第7维度\"设计符合性\"，检查实现是否符合设计文档\n\n### 验证维度（7个）\n\n| 维度 | 检查内容 | FAIL条件 |\n|------|---------|----------|\n| 1. 完整性 | 产出物文件是否存在 | 文件不存在 |\n| 2. 正确性 | 代码语法是否正确 | 编译/解析失败 |\n| 3. 功能性 | 是否实现requirements要求 | 核心功能缺失 |\n| 4. 规范性 | 是否符合代码规范 | 严重规范违规 |\n| 5. 可测试性 | 是否可运行测试 | 测试无法执行 |\n| 6. 架构合理性 | 是否符合单一职责原则 | 违反SRP |\n| **7. 设计符合性** | **是否符合设计文档定义** | **偏离设计文档** |\n\n### 设计符合性检查细则\n\n**检查时机**：所有BUILD-CODE和BUILD-TEST任务\n\n**检查内容**：\n\n1. **前端任务**：\n   - API调用路径是否与API设计文档一致\n   - 通信方式是否与设计文档一致（HTTP API vs WebSocket）\n   - 组件Props/Events是否与组件规范一致\n\n2. **后端任务**：\n   - API端点路径是否与API设计文档一致\n   - 请求/响应格式是否与API设计文档一致\n   - 数据库表/字段是否与数据库设计文档一致\n\n3. **测试任务**：\n   - 测试场景是否覆盖测试方案定义的用例\n   - 断言是否与测试方案验收标准一致\n\n**FAIL判定**：\n- 前端用了设计文档未定义的通信方式（如WebSocket直连Gateway）\n- API路径与设计文档不一致\n- 数据库表结构与设计文档不一致\n- 组件接口与组件规范不一致\n\n**教训来源**：LRN-20260514-005\n- **问题**：M01-FE-DEV任务requirements明确要求\"调用POST /api/chat/messages\"，input_files包含API设计.md，但子代理自行选择WebSocket直连Gateway方案，导致所有测试失败\n- **根因**：验证环节只检查\"功能是否实现\"，未检查\"是否符合设计文档\"\n- **修复**：验证维度增加\"设计符合性\"，强制检查实现与设计文档的一致性\n\n### 状态级联\n\n任务完成触发级联更新：\n\n```bash\nPOST /status/cascade/{task_no}\n```\n\n任务 → 工作计划 → 工作流 → 阶段 → 项目\n\n---\n\n## AutoCraft 系统信息\n\n| 组件 | 地址 | 管理方式 |\n|------|------|---------|\n| 统一后端 | `http://localhost:9001` | systemd: `autocraft-backend` |\n| 前端（查看窗口） | `http://localhost:8080` | systemd: `autocraft-frontend` |\n| API文档 | `http://localhost:9001/docs` | OpenAPI交互文档 |\n\n**服务管理**：\n```bash\nsudo systemctl restart autocraft-backend autocraft-frontend\nsudo systemctl status autocraft-backend autocraft-frontend\ncurl http://localhost:9001/health  # 健康检查\n```\n\n---\n\n## 铁律\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| **行动前必须与用户确认** | 每个关键步骤（启动项目、生成文档、执行任务、验收等）开始前必须向用户说明计划并等待确认，未获确认不得执行 |\n| **设计阶段多轮会话** | 设计阶段文档生成使用多轮会话模式，同一子代理（GLM-5）完成生成→审核→修复闭环 |\n| 主代理不写代码 | 你是项目经理，子代理干活 |\n| 所有操作走API | 禁止直接操作数据库 |\n| 验证产出物 | 不信任\"完成\"二字 |\n| Git规范 | 禁止 `reset --hard`、`push --force` |\n| 模型隔离 | **设计阶段：GLM-5**，执行阶段：GLM-5（执行）+ DeepSeek-V3.2（验证） |\n| 会话隔离 | 执行阶段每个任务独立session，设计阶段多轮会话 |\n| 设计规范优先 | 文档生成必须读规范文件，不凭印象写 |\n| **路径必须绝对** | 所有文件路径必须是绝对路径，禁止使用相对路径 |\n| **项目目录明确** | 必须指定正确的 project_path，确保文件生成到正确位置 |\n\n---\n\n## 从旧skill迁移\n\n本skill替代 `auto-coding-workflow`（v3.0）：\n\n| 旧 | 新 |\n|----|-----|\n| Crush生成文档 | 子代理生成文档 |\n| 两套服务(9001+9002) | 统一后端9001 + systemd |\n| webhook回调 | JSON文件驱动 |\n| 手动执行流程 | API触发 + 自动验证闭环 |\n| 设计规范外置 | 设计规范内置references |\n\n---\n\n## 子代理指引\n\nac-glm5（执行子代理）和 ac-validator（验证子代理）的综合指引：\n\n- **ac-agent-guide**：`references/ac-agent-guide/SKILL.md`\n  - 角色识别（根据Agent ID自动判断执行/验证角色）\n  - 执行子代理：5种任务类型（BUILD-CODE/BUILD-TEST/BUILD-ENV/DOC/DESIGN）\n  - 验证子代理：3种任务类型 + PASS/FAIL判定 + 验证维度\n  - 辅助skill索引：根据技术栈自动选择对应skill\n  - JSON结果文件格式规范\n  - 共享规范（文件操作、产出物目录、常用命令）\n\n> 当子代理被AutoCraft执行引擎调用时，应读取此skill获取角色定义和行为规范。\n\n---\n\n## 架构检查与模板库\n\n### 架构检查工具\n\n新增第6个验证维度：**架构合理性**，检查代码是否符合设计原则：\n\n| 维度 | 检查项 | 判定标准 |\n|------|--------|----------|\n| 架构合理性 | 文件职责是否单一（SRP），代码结构是否清晰，功能边界是否分明 | 违反SRP原则 → FAIL |\n\n**架构检查脚本**：`scripts/architecture-check/architecture_check.py`\n- 检查文件职责单一性（SRP原则）\n- 检查代码结构合理性（分层架构）\n- 检查功能边界分明性（耦合度）\n- 生成架构健康度报告\n\n**使用方式**：\n```bash\npython3 scripts/architecture-check/architecture_check.py --path /path/to/code --report architecture_report.json\n```\n\n### 标准化模板库\n\n提供标准代码模板，确保架构一致性：\n\n| 模板 | 路径 | 用途 |\n|------|------|------|\n| FastAPI路由模板 | `templates/fastapi-module/router_template.py` | 路由层代码模板 |\n| 服务层模板 | `templates/fastapi-module/service_template.py` | 业务逻辑层模板 |\n| 测试模板 | `templates/fastapi-module/test_template.py` | 测试代码模板 |\n| pytest配置 | `templates/config-templates/pytest.ini` | 测试配置模板 |\n| 架构规则 | `templates/architecture-rules/architecture_rules.md` | 架构规范文档 |\n\n### 验证子代理集成\n\n验证子代理（ac-validator）现在需要检查6个维度：\n1. ✅ 完整性\n2. ✅ 正确性\n3. ✅ 可运行性\n4. ✅ 一致性\n5. ✅ 安全性\n6. ✅ **架构合理性**（新增）\n\n**架构合理性检查清单**：\n- 文件职责单一性（SRP原则）\n- 代码结构合理性（分层架构）\n- 功能边界分明性（耦合度控制）\n- 代码复杂度控制（文件大小/函数复杂度）\n\n### 验证结果JSON格式更新\n\n```json\n{\n  \"verification_success\": true,\n  \"verification_report\": \"完整验证报告\",\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"安全性\": \"PASS\",\n    \"架构合理性\": \"PASS\"  // 新增维度\n  },\n  \"issues_found\": [],\n  \"improvements_suggested\": []\n}\n```\n\n## 参考文档索引\n\n| 类别 | 目录 | 文件数 |\n|------|------|--------|\n| 设计规范-文档规范 | `references/design-specs/doc-specs/` | 20 |\n| 设计规范-开发计划 | `references/design-specs/开发计划方案/` | 9 |\n| 设计规范-质量检测 | `references/design-specs/质量检测方案/` | 28 |\n| 设计规范-总纲 | `references/design-specs/设计阶段文档规范-总纲.md` | 1 |\n| 子代理指引 | `references/ac-agent-guide/SKILL.md` | 1 |\n| **任务单创建** | `references/task-creator/SKILL.md` | 1 |\n| 架构检查工具 | `scripts/architecture-check/` | 3 |\n| 标准化模板库 | `templates/` | 5 |\n\nFile v1.3.0:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"1.3.0\",\n  \"publishedAt\": 1779174565018\n}\n\nFile v1.3.0:CHANGELOG.md\n\n# AutoCraft-dev 技能更新日志\n\n## v1.1 (2026-05-08)\n\n### 🎯 主要更新：完善AutoCraft技能架构检查\n\n基于开发中发现的架构问题（文件职责混淆），新增架构检查环节，从源头防止类似问题发生。\n\n### 📋 更新内容\n\n#### 1. 新增架构合理性验证维度\n- **验证维度从5个增加到6个**：完整性、正确性、可运行性、一致性、安全性、**架构合理性**\n- **架构合理性检查标准**：\n  - 文件职责单一性（SRP原则）\n  - 代码结构合理性（分层架构）\n  - 功能边界分明性（耦合度控制）\n  - 代码复杂度控制（文件大小/函数复杂度）\n\n#### 2. 新增架构检查工具\n- **架构检查脚本**：`scripts/architecture-check/architecture_check.py`\n  - 检查文件职责单一性\n  - 检查代码结构合理性\n  - 检查功能边界分明性\n  - 生成架构健康度报告\n- **验证子代理模板**：`scripts/architecture-check/validator_template.py`\n  - 提供架构检查集成示例\n  - 验证结果JSON格式更新\n\n#### 3. 新增标准化模板库\n- **FastAPI路由模板**：`templates/fastapi-module/router_template.py`\n  - 路由层代码模板，确保职责单一\n- **服务层模板**：`templates/fastapi-module/service_template.py`\n  - 业务逻辑层模板，分层架构清晰\n- **测试模板**：`templates/fastapi-module/test_template.py`\n  - 测试代码模板，覆盖完整\n- **配置模板**：`templates/config-templates/pytest.ini`\n  - 测试配置模板，标准化配置\n- **架构规则文档**：`templates/architecture-rules/architecture_rules.md`\n  - 完整的架构规范文档\n\n#### 4. 更新验证子代理指引\n- **ac-agent-guide更新**：\n  - 验证维度从5个增加到6个\n  - 新增架构合理性检查清单\n  - 更新验证结果JSON格式\n  - 新增架构检查集成指南\n\n#### 5. 新增示例和文档\n- **架构检查集成示例**：`examples/architecture_check_integration.py`\n  - 演示如何在验证子代理中集成架构检查\n  - 提供完整的验证流程示例\n- **更新本技能文档**：`SKILL.md`\n  - 新增架构检查相关章节\n  - 更新版本号到v1.1\n\n### 🔧 技术实现\n\n#### 架构检查脚本功能\n```python\n# 主要检查功能\n1. 文件职责单一性检查（SRP原则）\n2. 代码结构合理性检查（分层架构）\n3. 功能边界分明性检查（耦合度）\n4. 代码复杂度控制检查（文件大小/行数）\n\n# 使用方式\npython3 scripts/architecture-check/architecture_check.py --path /path/to/code --report architecture_report.json\n```\n\n#### 验证结果JSON格式更新\n```json\n{\n  \"verification_success\": true,\n  \"verification_report\": \"...\",\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"安全性\": \"PASS\",\n    \"架构合理性\": \"PASS\"  // 新增\n  },\n  \"issues_found\": [],\n  \"improvements_suggested\": []\n}\n```\n\n### 🎯 解决的问题\n\n#### 1. 防止文件职责混淆\n**问题**：开发中发现某些文件包含多个不相关功能（如一个文件同时处理上传、查询、存储、解析、模板等）\n**解决方案**：新增架构合理性检查，违反SRP原则直接FAIL\n\n#### 2. 确保代码结构合理\n**问题**：业务逻辑混在路由文件中，分层架构不清晰\n**解决方案**：提供标准化模板，强制分层架构\n\n#### 3. 提高代码质量\n**问题**：代码复杂度过高，难以维护\n**解决方案**：检查文件大小/函数复杂度，提供重构建议\n\n### 📈 预期效果\n\n#### 短期效果\n- 立即防止新的架构问题产生\n- 提高代码质量和可维护性\n- 减少技术债务积累\n\n#### 长期效果\n- 建立完整的架构质量保证体系\n- 提高开发效率和代码重用率\n- 为团队协作提供标准化基础\n\n### 🚀 实施建议\n\n#### 立即实施\n1. **更新验证子代理**：使用新的6维度验证标准\n2. **运行架构检查**：对现有代码进行架构检查\n3. **使用标准模板**：新开发时使用标准化模板\n\n#### 逐步迁移\n1. **技术债务清理**：逐步重构现有问题代码\n2. **团队培训**：确保团队成员理解架构规范\n3. **集成到CI/CD**：将架构检查集成到自动化流程\n\n### 📊 质量指标改进\n\n| 指标 | 改进前 | 改进后 |\n|------|--------|--------|\n| SRP违规率 | 高（M-01问题） | 接近0% |\n| 代码分层清晰度 | 中等 | 高 |\n| 文件职责明确度 | 低 | 高 |\n| 架构问题发现时间 | 开发后（验收时） | 开发中（实时检查） |\n\n### 🔗 相关文档\n\n1. **架构规则文档**：`templates/architecture-rules/architecture_rules.md`\n2. **架构检查脚本**：`scripts/architecture-check/architecture_check.py`\n3. **验证子代理模板**：`scripts/architecture-check/validator_template.py`\n4. **集成示例**：`examples/architecture_check_integration.py`\n\n### 📝 后续规划\n\n#### 短期规划（1个月内）\n1. 将架构检查集成到AutoCraft执行引擎\n2. 建立架构问题自动修复机制\n3. 完善多语言架构检查支持\n\n#### 长期规划（3个月内）\n1. 建立智能架构分析系统\n2. 实现设计到代码的自动化验证\n3. 建立完整的架构质量门禁体系\n\n---\n\n**更新负责人**：AutoCraft 团队  \n**更新原因**：基于M-01开发经验，解决架构问题，提高代码质量  \n**验证状态**：✅ 已测试通过\n\n> 注：本次更新是对M-01架构问题的系统性解决方案，旨在从源头防止类似问题再次发生。\n\nArchive v1.2.1: 20 files, 52368 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (5522b), examples/architecture_check_integration.py (8462b), examples/design_check_example.py (13249b), references/ac-agent-guide/build-test-guide.md (4186b), references/ac-agent-guide/executor-guide.md (3799b), references/ac-agent-guide/l2-frontend-test-template.md (3585b), references/ac-agent-guide/shared-rules.md (4382b), references/ac-agent-guide/SKILL.md (3738b), references/ac-agent-guide/test-run-guide.md (2815b), references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md (5774b), references/ac-agent-guide/validator-guide.md (6819b), references/task-creator/SKILL.md (12048b), SKILL.md (20640b), templates/architecture-rules/architecture_rules.md (9108b), templates/config-templates/pytest.ini (1063b), templates/design-verification/verification_template.py (10009b), templates/fastapi-module/router_template.py (4449b), templates/fastapi-module/service_template.py (8106b), templates/fastapi-module/test_template.py (12159b), _meta.json (128b)\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/SKILL.md\n\n---\nname: ac-agent-guide\ndescription: AutoCraft子代理综合指引入口。定义角色识别、任务类型、共享规范。按任务类型和角色分别引用子文档。\n---\n\n# AutoCraft 子代理指引\n\n**版本:** v2.0\n**更新:** 2026-05-10\n\n---\n\n## 角色识别\n\n根据你的Agent ID确定角色:\n\n| Agent ID | 角色 | 模型 | 职责 |\n|----------|------|------|------|\n| ac-glm5 | **执行子代理** | GLM-5 | 生成代码/文档/测试 |\n| ac-validator | **验证子代理** | DeepSeek-V3.2 | 验证产出物质量 |\n\n> 如果不确定角色,看任务提示词中是否包含\"验证\"关键词。有→验证子代理,无→执行子代理。\n\n---\n\n## 任务类型总览\n\n| 任务类型 | 标识 | 职责 | 产出 |\n|---------|------|------|------|\n| **程序代码** | BUILD-CODE | 按设计文档编写可运行代码 | 源码文件 + JSON结果 |\n| **测试代码** | BUILD-TEST | 只写测试代码，不运行，不改程序代码 | 测试文件 + JSON结果 |\n| **测试执行** | TEST-RUN | 运行测试 + 深入分析失败根因 | 测试分析报告 + JSON结果 |\n| **环境搭建** | BUILD-ENV | 数据库迁移、依赖安装等 | 执行日志 + JSON结果 |\n| **文档生成** | DOC | 开发报告、测试报告 | Markdown文件 + JSON结果 |\n| **设计文档** | DESIGN | PRD/功能设计/API设计/数据库设计 | Markdown文件 + JSON结果 |\n\n---\n\n## 测试闭环机制\n\n```\nBUILD-TEST（只写测试，不运行，不改程序代码）→ BUILD-CODE（写程序代码 + pytest验证）→ TEST-RUN（独立运行 + 深入分析根因）→\n  ├─ 全部通过 → 完成\n  └─ 有失败 → TEST-RUN分析根因并记录issues →\n       ├─ test_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-TEST修复\n       ├─ code_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-CODE修复\n       └─ env_issue → 项目经理决定是否修复环境\n```\n\n⚠️ **核心原则：测试是发现bug的手段，不是需要通过的目标。全绿不代表质量好，发现问题才是价值。**\n\n---\n\n## 子文档索引\n\n根据你的角色和任务类型，读取对应的子文档：\n\n| 文档 | 路径 | 适用场景 |\n|------|------|---------|\n| **执行子代理规范** | `references/ac-agent-guide/executor-guide.md` | ac-glm5角色，所有BUILD-*任务 |\n| **测试代码规范** | `references/ac-agent-guide/build-test-guide.md` | BUILD-TEST任务 |\n| **测试执行规范** | `references/ac-agent-guide/test-run-guide.md` | TEST-RUN任务 |\n| **验证子代理规范** | `references/ac-agent-guide/validator-guide.md` | ac-validator角色 |\n| **BUILD-TEST验证规范** | `references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md` | 验证BUILD-TEST任务时 |\n| **共享规范** | `references/ac-agent-guide/shared-rules.md` | 所有角色通用 |\n\n**读取顺序**：\n1. 先读本文件（角色识别 + 任务类型）\n2. 根据角色读取对应子文档\n3. 执行任务时按子文档规范操作\n\n---\n\n## 通用执行流程\n\n```\n1. 读取任务信息(忽略之前的会话上下文)\n2. 识别任务类型 → 选择对应行为模式\n3. 读取输入文件(设计文档、规范文件等)\n4. 执行任务 → 产出物写入项目目录(按任务指定的 deliverables 路径)\n5. 写JSON结果文件到 /tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json\n6. 结束\n```\n\n---\n\n## 执行铁律\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| **必须写JSON结果** | 程序通过读取JSON获取结果 |\n| **不要调webhook** | 结果由程序自动读取 |\n| **一次性执行** | 完成后立即结束 |\n| **忽略之前上下文** | 只关注当前任务 |\n| **产出物必须真实存在** | 不写不存在的文件路径 |\n| **代码必须可运行** | 不提交语法错误的代码 |\n\nFile v1.2.1:references/task-creator/SKILL.md\n\n---\nname: task-creator\ndescription: AutoCraft任务单创建标准流程。指导主代理正确创建任务单并导入AutoCraft系统，包括数据格式规范、必填字段、workflow_type映射、输入文件配置等。触发场景：需要为AutoCraft执行引擎创建任务单时。\n---\n\n# AutoCraft 任务单创建标准流程\n\n**版本：** v1.0  \n**更新：** 2026-05-12\n\n---\n\n## 创建方式\n\n### 方式1：API创建（推荐）\n\n通过 `/api/v2/tasks/` API 批量创建任务单：\n\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/ \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '[{\n    \"task_no\": \"M02-BE-001\",\n    \"task_name\": \"创建知识图谱API端点\",\n    \"task_type\": \"BUILD\",\n    \"plan_id\": \"plan_xxx\",\n    \"status\": \"pending\",\n    \"input_data\": {\n      \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n      \"project_path\": \"/data/projects/deeptutor-lite\",\n      \"input_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/04-技术方案-DeepTutor-Lite.md\"\n      ],\n      \"requirements\": \"创建知识图谱管理API\",\n      \"expected_output\": \"路由文件，包含所有API端点\",\n      \"expected_output_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py\"\n      ]\n    }\n  }]'\n```\n\n**返回值**：\n```json\n{\n  \"status\": \"success\",\n  \"created_count\": 1,\n  \"task_ids\": [540],\n  \"errors\": null\n}\n```\n\n**支持批量**：数组中放入多个任务对象即可批量创建。\n\n**错误处理**：如果某个任务创建失败（如task_no重复），会在errors中返回错误信息，其他任务仍正常创建。\n\n### 方式2：直接写数据库（仅调试用）\n\n⚠️ 不推荐日常使用，仅当API不可用时作为备选：\n\n```python\nfrom database import SessionLocal\nfrom models.task_v2 import TaskV2\nimport json\n\ndb = SessionLocal()\ntask = TaskV2(\n    plan_id='<plan_id>',\n    task_no='<task_no>',\n    task_name='<task_name>',\n    task_type='<task_type>',\n    status='pending',\n    input_data=json.dumps({...}, ensure_ascii=False)  # ⚠️ 必须是JSON字符串\n)\ndb.add(task)\ndb.commit()\ndb.refresh(task)\nprint(f'任务创建成功: id={task.id}')\ndb.close()\n```\n\n---\n\n## 数据库字段规范\n\n| 字段 | 类型 | 数据库必填 | 业务必填 | 说明 |\n|------|------|-----------|---------|------|\n| `task_no` | VARCHAR(20) | ✅ | ✅ | 任务编号，plan_id内唯一 |\n| `task_name` | VARCHAR(200) | ✅ | ✅ | 任务名称 |\n| `task_type` | VARCHAR(50) | ⬜ | ✅ | 任务类型，决定子代理读哪个执行指引 |\n| `plan_id` | VARCHAR(50) | ⬜ | ✅ | 所属工作计划ID，缺失则前端找不到任务 |\n| `status` | VARCHAR(30) | ⬜ | ✅ | 默认\"pending\" |\n| `input_data` | TEXT | ⬜ | ✅ | JSON字符串，核心任务数据，缺失则无法执行 |\n\n⚠️ `input_data` 字段必须是 **JSON字符串**（`json.dumps()`），不是dict对象。\n\n---\n\n## input_data 标准格式\n\n```json\n{\n  \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n  \"project_path\": \"/data/projects/{project}\",\n  \"input_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\",\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\"\n  ],\n  \"requirements\": \"详细的任务要求描述，必须具体、可执行\",\n  \"expected_output\": \"详细的预期输出描述，必须可验证\",\n  \"expected_output_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/backend/services/xxx.py\"\n  ],\n  \"deliverables\": [\"产出物描述1\", \"产出物描述2\"],\n  \"source_file\": \"/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\"\n}\n```\n\n### 字段说明\n\n| 字段 | 必填 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|------|\n| `workflow_type` | ✅ | string | 工作流类型，决定子代理行为（见映射表） |\n| `project_path` | ✅ | string | 项目根目录，**绝对路径** |\n| `input_files` | ✅ | string[] | 输入文件路径列表，**绝对路径**，至少包含1个设计文档 |\n| `requirements` | ✅ | string | 任务要求，必须详细具体 |\n| `expected_output` | ✅ | string | 预期输出描述，必须可验证 |\n| `expected_output_files` | ✅ | string[] | 预期输出文件路径，**绝对路径** |\n| `deliverables` | ⬜ | string[] | 产出物描述列表 |\n| `source_file` | ⬜ | string | 主要参考文档路径 |\n\n### ⚠️ 铁律\n\n1. **所有路径必须是绝对路径** — 禁止相对路径\n2. **project_path 必须指向正确的项目根目录** — 错误的project_path会导致产出物写入错误位置\n3. **input_files 至少包含1个设计文档** — 子代理自行查找设计文档不可靠\n4. **requirements 必须详细具体** — 不能是\"无具体要求\"\n5. **expected_output 必须可验证** — 不能是\"根据任务描述生成相应产出物\"\n6. **expected_output_files 必须列出所有预期文件** — 绝对路径\n\n---\n\n## workflow_type 与 task_type 映射\n\n### task_type（数据库字段）\n\n数据库的 `task_type` 字段值可以自定义，但推荐使用标准值：\n\n| task_type | 说明 | 典型场景 |\n|-----------|------|---------|\n| `BUILD` | 构建/开发 | 创建代码、文件、组件 |\n| `BUILD-CODE` | 代码构建 | 编写功能代码 |\n| `BUILD-TEST` | 测试构建 | 编写测试用例 |\n| `BUILD-ENV` | 环境构建 | 配置开发环境 |\n| `TEST-RUN` | 测试执行 | 运行测试，不改代码 |\n| `VERIFY` | 验证 | 验证现有代码/文档 |\n| `DOC` | 文档 | 编写文档 |\n| `DESIGN` | 设计 | 设计方案 |\n| `INFRA` | 基础设施 | 项目骨架搭建 |\n| `bug_fix` | 修复 | 修复BUG |\n\n### workflow_type（input_data字段）\n\n`workflow_type` 决定子代理读取哪个执行指引子文档：\n\n| workflow_type | 子代理行为 | 对应executor-guide子文档 |\n|---------------|-----------|------------------------|\n| `BUILD-CODE` | 编写功能代码，写JSON结果 | 执行流程 → BUILD-CODE |\n| `BUILD-TEST` | 编写测试代码，**不运行** | 执行流程 → BUILD-TEST |\n| `TEST-RUN` | 运行测试，**不改任何代码** | 执行流程 → TEST-RUN |\n| `BUILD-ENV` | 配置环境 | 执行流程 → BUILD-ENV |\n| `DOC` | 编写文档 | 执行流程 → DOC |\n| `DESIGN` | 设计方案 | 执行流程 → DESIGN |\n| `FIX` | 修复代码BUG | 执行流程 → BUILD-CODE |\n| `VERIFY` | 验证现有代码/文档 | 执行流程 → VERIFY |\n| `INFRA` | 基础设施搭建 | 执行流程 → BUILD-CODE |\n\n### 推荐组合\n\n| 场景 | task_type | workflow_type |\n|------|-----------|---------------|\n| 功能开发 | `BUILD` | `BUILD-CODE` |\n| 编写测试 | `BUILD` | `BUILD-TEST` |\n| 运行测试 | `TEST-RUN` | `TEST-RUN` |\n| 修复BUG | `BUILD-CODE` | `FIX` |\n| 文档编写 | `DOC` | `DOC` |\n| 环境配置 | `INFRA` | `INFRA` |\n| 项目骨架 | `INFRA` | `INFRA` |\n\n---\n\n## input_files 配置指南\n\n### 设计文档路径模板\n\n```\n/data/projects/{project}/docs/design/01-PRD-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/03-系统功能设计-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/05-UI设计-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/06-组件规范-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\n/data/projects/{project}/docs/design/08-数据库设计-{project}.md\n```\n\n### 按任务类型选择输入文件\n\n| 任务类型 | 推荐输入文件 |\n|---------|-------------|\n| 后端API开发 | 技术方案 + API设计 + 数据库设计 |\n| 前端组件开发 | UI设计 + 组件规范 + 技术方案 |\n| 测试编写 | 技术方案 + API设计 + 对应源码 |\n| 环境配置 | 技术方案 |\n| 文档编写 | 相关设计文档 |\n| BUG修复 | 技术方案 + 对应源码 + 测试报告 |\n\n### ⚠️ input_files 注意事项\n\n- **必须用绝对路径** — ❌ `docs/design/04-xxx.md` ✅ `/data/projects/{project}/docs/design/04-xxx.md`\n- **文件必须存在** — 子代理会读取这些文件，不存在会导致执行失败\n- **数量适中** — 2-4个设计文档最佳，太多会稀释关键信息\n- **优先技术方案** — 技术方案是最核心的输入，几乎所有任务都需要\n\n---\n\n## 执行与验证\n\n### 提交执行\n\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/execute \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\n    \"task_id\": <task_id>,\n    \"model\": \"glm-5.1\",\n    \"label\": \"执行任务XXX\"\n  }'\n```\n\n### 查询状态\n\n```bash\ncurl http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status\n```\n\n### 状态流转\n\n```\npending → in_progress → completed → verifying → verified\n                     ↓                          ↓\n                   failed              verification_failed\n```\n\n- `verified` = 执行+验证全通过 ✅\n- `verification_failed` = 执行完成但验证未通过，需检查\n- `failed` = 执行失败，可重新执行\n\n### 模型配置\n\n| 用途 | 模型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 执行 | `glm-5.1` | 代码生成能力强 |\n| 执行（备选） | `deepseek-v3.2` | 思考更深入，速度较慢 |\n| 验证 | `deepseek-v3.2-thinking` | 自动调用，无需指定 |\n\n---\n\n## 批量创建示例\n\n### 示例：通过API创建一批后端API开发任务\n\n```python\nimport requests\nimport json\n\ntasks = [\n    {\n        \"task_no\": \"M02-BE-001\",\n        \"task_name\": \"创建知识图谱API端点\",\n        \"task_type\": \"BUILD\",\n        \"plan_id\": \"plan_xxx\",\n        \"status\": \"pending\",\n        \"input_data\": {\n            \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n            \"project_path\": \"/data/projects/deeptutor-lite\",\n            \"input_files\": [\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/04-技术方案-DeepTutor-Lite.md\",\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/07-API设计-DeepTutor-Lite.md\",\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/08-数据库设计-DeepTutor-Lite.md\"\n            ],\n            \"requirements\": \"创建知识图谱管理API，包含CRUD操作、节点关系管理、图谱可视化数据接口\",\n            \"expected_output\": \"knowledge_graph.py路由文件，包含所有API端点，代码可被Python导入无报错\",\n            \"expected_output_files\": [\n                \"/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py\"\n            ],\n            \"deliverables\": [\"知识图谱路由文件\"],\n            \"source_file\": \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/07-API设计-DeepTutor-Lite.md\"\n        }\n    },\n    # ... 更多任务\n]\n\nresponse = requests.post(\n    \"http://localhost:9001/api/v2/tasks/\",\n    json=tasks,\n    headers={\"Content-Type\": \"application/json\"}\n)\nresult = response.json()\nprint(f\"创建{result['created_count']}个任务，IDs: {result['task_ids']}\")\nif result.get('errors'):\n    print(f\"错误: {result['errors']}\")\n```\n\n---\n\n## 常见错误与修复\n\n| 错误 | 原因 | 修复 |\n|------|------|------|\n| 产出物写入autocraft目录 | project_path缺失或错误 | 必须指定正确的project_path |\n| 子代理找不到设计文档 | input_files为空或路径错误 | 检查文件存在，用绝对路径 |\n| 任务执行失败\"无具体要求\" | requirements为空 | 必须填写详细的requirements |\n| 验证提示\"不可验证\" | expected_output太模糊 | 必须填写具体的expected_output |\n| 文件生成到错误路径 | expected_output_files用了相对路径 | 必须用绝对路径 |\n| task_no重复 | 同一plan_id内编号重复 | 确保plan内task_no唯一 |\n| input_data存储为dict | ORM存入dict而非JSON字符串 | 必须json.dumps() |\n\n---\n\n## 检查清单\n\n创建任务单前，逐项确认：\n\n- [ ] `task_no` 在 plan_id 内唯一\n- [ ] `task_name` 清晰描述任务内容\n- [ ] `workflow_type` 与任务性质匹配\n- [ ] `project_path` 是正确的绝对路径\n- [ ] `input_files` 至少包含1个设计文档，路径为绝对路径且文件存在\n- [ ] `requirements` 详细具体，子代理能直接执行\n- [ ] `expected_output` 可验证，验证子代理能据此判定\n- [ ] `expected_output_files` 列出所有预期产出文件，绝对路径\n- [ ] `input_data` 已通过 `json.dumps()` 转为JSON字符串\n\nFile v1.2.1:SKILL.md\n\n---\nname: autocraft-dev\ndescription: AutoCraft辅助软件开发工作流。两阶段模式：(1)设计阶段——按设计规范生成PRD/系统功能设计/API设计/数据库设计/开发计划等文档，子代理生成+审核闭环；(2)执行阶段——开发计划导入AutoCraft，调用执行引擎逐任务单执行AI子代理+自动验证。触发场景：(1)新功能开发 (2)项目初始化 (3)设计文档生成与审核 (4)任务拆解与执行 (5)代码/文档的AI生成与验证\n---\n\n# AutoCraft 辅助软件开发\n\n**版本：** v1.1  \n**更新：** 2026-05-08  \n**更新内容：** 新增架构检查维度、标准化模板库、架构合理性验证\n\n---\n\n## 两阶段模型\n\n```\n阶段一：设计阶段（不用AutoCraft）\n    │\n    │  PRD → 功能设计 → 技术方案 → API/DB/UI设计\n    │  → 测试方案 → 开发计划（总览 + 工作计划清单）\n    │  → 整体性验证\n    │\n    ▼  开发计划定稿\n阶段二：执行阶段（进入AutoCraft）\n    │\n    │  逐个拆解任务单 → API导入AutoCraft\n    │  → 执行引擎逐任务单执行（AI子代理）\n    │  → 自动验证 → 主代理验收 → 状态级联\n    │\n    ▼  项目完成\n```\n\n---\n\n## 你的角色\n\n**你是项目经理**——做决策、拆任务、验收。不写代码。\n\n| 你做 | 你不做 |\n|------|--------|\n| 需求澄清、方案选择 | 写具体代码 |\n| 文档审核把关 | 直接操作数据库 |\n| 任务拆解和调度 | 信任子代理的\"完成\" |\n| 验收产出物 | 跳过验证步骤 |\n\n---\n\n## 阶段一：设计阶段\n\n### 设计文档体系\n\n按 `references/design-specs/设计阶段文档规范-总纲.md` 执行。\n\n**必产文档**：\n\n| 序号 | 文档 | 编码 | 详细规范 | 审核Checklist |\n|------|------|------|---------|---------------|\n| 01 | PRD | PRD | [01-PRD规范](references/design-specs/doc-specs/01-PRD规范.md) | [09-PRD审核](references/design-specs/doc-specs/09-PRD审核Checklist.md) |\n| 03 | 系统功能设计 | FUNC | [03-系统功能设计](references/design-specs/doc-specs/03-系统功能设计文档规范.md) | [11-功能设计审核](references/design-specs/doc-specs/11-系统功能设计审核Checklist.md) |\n| 04 | 技术方案 | TECH | [04-技术方案](references/design-specs/doc-specs/04-技术方案文档规范.md) | [12-技术方案审核](references/design-specs/doc-specs/12-技术方案审核Checklist.md) |\n| 07 | API设计 | API | [07-API设计](references/design-specs/doc-specs/07-API设计文档规范.md) | [14-API设计审核](references/design-specs/doc-specs/14-API设计审核Checklist.md) |\n| 08 | 数据库设计 | DB | [08-数据库设计](references/design-specs/doc-specs/08-数据库设计文档规范.md) | [15-数据库设计审核](references/design-specs/doc-specs/15-数据库设计审核Checklist.md) |\n| 18 | 整体性验证 | VERIFY | - | [18-整体性验证](references/design-specs/doc-specs/18-设计阶段整体性验证Checklist.md) |\n\n**按需产出**：\n\n| 序号 | 文档 | 编码 | 详细规范 | 审核Checklist |\n|------|------|------|---------|---------------|\n| 00 | 需求清单 | REQ | [00-需求清单](references/design-specs/doc-specs/00-需求清单规范.md) | 见规范第六章 |\n| 02 | 业务流程 | FLOW | [02-业务流程](references/design-specs/doc-specs/02-业务流程文档规范.md) | [10-业务流程审核](references/design-specs/doc-specs/10-业务流程审核Checklist.md) |\n| 05 | UI设计 | UI | [05-UI设计](references/design-specs/doc-specs/05-UI设计文档规范.md) | [13-UI设计审核](references/design-specs/doc-specs/13-UI设计审核Checklist.md) |\n| 06 | 组件规范 | COMP | [06-组件规范](references/design-specs/doc-specs/06-组件规范文档规范.md) | [16-组件规范审核](references/design-specs/doc-specs/16-组件规范审核Checklist.md) |\n\n### 文档产出顺序\n\n```\nPRD → 业务流程(按需) → 系统功能设计 → 技术方案\n    → Vue骨架原型(用户确认) → UI设计 + API设计 + 组件规范 + 数据库设计\n    → 整体性验证\n```\n\n**依赖关系**：每个文档依赖前置文档的功能ID追溯链（FR-001 → F-001 → API → DB）。\n\n### 文档生成流程\n\n用**子代理**生成文档（替代Crush）：\n\n```\n1. 准备输入材料（前置文档 + 规范文件）\n2. 子代理生成第一版文档\n3. 子代理按审核Checklist审核\n4. 根据问题清单修复\n5. 再审核确认\n6. 定稿（用户审阅）\n```\n\n**子代理调用方式**：\n\n**设计阶段启用多轮会话模式**：\n```bash\n# 创建持久会话（支持多轮审核修复）\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --agent-id ac-glm5 \\\n  --model glm-5 \\\n  --message \"读取以下规范文件和输入材料，生成{文档类型}文档...\"\n\n# 同一会话中进行审核\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --message \"根据审核Checklist审核生成的文档...\"\n\n# 同一会话中进行修复\nopenclaw agent --session-id explicit:doc_session_{project_name}_{timestamp} \\\n  --message \"根据审核报告修复文档...\"\n```\n\n**关键要求**：\n- 设计阶段文档生成使用**多轮会话模式**，支持同一子代理完成生成→审核→修复闭环\n- 子代理必须读取对应的**规范文件**和**审核Checklist**再生成\n- 生成后立即用Checklist自审\n- 评分≥80才提交用户审阅，<70则重新生成\n- 使用**GLM-5模型**进行设计阶段文档工作\n\n### 测试方案\n\n按 `references/design-specs/质量检测方案/` 生成：\n\n| 文档 | 路径 | 用途 |\n|------|------|------|\n| 测试方案总纲 | [21-总纲生成规范](references/design-specs/质量检测方案/21-测试方案总纲生成规范.md) | 项目整体测试策略 |\n| BE-L2测试方案 | [22-BE-L2规范](references/design-specs/质量检测方案/22-BE-L2测试方案规范.md) | 后端集成测试 |\n| FE-L2测试方案 | [23-FE-L2规范](references/design-specs/质量检测方案/23-FE-L2测试方案规范.md) | 前端集成测试 |\n| L3-E2E测试方案 | [24-L3-E2E规范](references/design-specs/质量检测方案/24-L3-E2E测试方案规范.md) | 端到端测试 |\n| L1测试方案 | [30/31规范](references/design-specs/质量检测方案/30-L1-BE测试方案规范.md) | 单元测试 |\n\n### 开发计划\n\n按 `references/design-specs/开发计划方案/` 生成：\n\n**两层结构**：\n- **开发计划总览**：批次顺序、模块依赖、功能概览\n- **工作计划清单**：每个工作计划的任务单结构概要\n\n| 文档 | 规范 | 审核 |\n|------|------|------|\n| 总览 | [40-生成规范](references/design-specs/开发计划方案/40-开发计划生成规范.md) | [43-总览审核](references/design-specs/开发计划方案/43-开发计划总览审核Checklist.md) |\n| 总览详情 | [41-总览生成](references/design-specs/开发计划方案/41-开发计划总览生成规范.md) | - |\n| 清单 | [42-清单生成](references/design-specs/开发计划方案/42-工作计划清单生成规范.md) | [44-清单审核](references/design-specs/开发计划方案/44-工作计划清单审核Checklist.md) |\n| 整体性 | - | [45-整体性审核](references/design-specs/开发计划方案/45-开发计划整体性审核Checklist.md) |\n\n**关键原则**：\n- 工作计划数量由具体项目决定，不硬编码\n- 编号约束在清单中定义，FlowTicket执行时必须遵守\n- 任务单详情JSON在FlowTicket启动时动态生成，不预生成\n\n---\n\n## 阶段二：执行阶段\n\n### 导入AutoCraft\n\n开发计划定稿后，主代理逐个拆解任务单，通过API导入：\n\n```bash\n# 1. 创建项目档案\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"profile_id\":\"...\", \"profile_name\":\"...\", ...}'\n\n# 2. 创建阶段和工作流\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles/{id}/phases -d '...'\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/profiles/{id}/workflows -d '...'\n\n# 3. 创建工作计划\ncurl -X POST http://localhost:9001/plans -d '...'\n\n# 4. 逐个创建任务单\ncurl -X POST http://localhost:9001/tasks -d '...'\n```\n\n### 任务创建\n\n⚠️ **按 `references/task-creator/SKILL.md` 执行**，包含完整的：\n- input_data 标准格式和必填字段\n- workflow_type 与 task_type 映射表\n- input_files 配置指南\n- 批量创建示例代码\n- 常见错误与检查清单\n\n**核心铁律**：\n1. 所有路径必须是**绝对路径**\n2. `project_path` 必须指向正确的项目根目录\n3. `input_files` 至少包含1个设计文档\n4. `requirements` 必须详细具体\n5. `expected_output_files` 必须列出所有预期文件\n6. `input_data` 必须通过 `json.dumps()` 转为JSON字符串\n\n### Simple FlowTicket 执行任务单\n\n**调用方式**：\n\n```bash\n# 1. 提交执行请求（异步）\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/execute \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\n    \"task_id\": <task_id>,\n    \"model\": \"glm-5.1\",\n    \"label\": \"执行任务XXX\",\n    \"timeout\": 1800\n  }'\n\n# 2. 查询任务状态（轮询）\ncurl -X GET \"http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status\"\n\n# 3. 检查执行结果\n# - 状态为 \"completed\" 或 \"verified\" 表示成功\n# - 状态为 \"failed\" 或 \"verification_failed\" 表示失败\n# - execution_log 和 verification_log 包含详细信息\n```\n\n**任务状态流转**：\n```\npending → in_progress → completed → verifying → verified\n                     ↓\n                   failed → (可重新执行)\n                                  ↓\n                          verification_failed\n```\n\n**任务数据格式要求**：\n\n⚠️ **input_data 字段必须完整**，确保子代理能正确执行任务：\n\n```json\n{\n  \"input_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\",\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/03-系统功能设计-{project}.md\"\n  ],\n  \"requirements\": \"详细的任务要求描述...\",\n  \"expected_output\": \"详细的预期输出描述...\",\n  \"expected_output_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/backend/services/xxx.py\",\n    \"/data/projects/{project}/backend/schemas/xxx.py\"\n  ],\n  \"workflow_type\": \"BUILD\",\n  \"project_path\": \"/data/projects/{project}\",\n  \"deliverables\": [\"...\"],\n  \"source_file\": \"...\"\n}\n```\n\n**关键要求**：\n- ✅ **input_files 必须是绝对路径**（不要使用相对路径）\n- ✅ **requirements 必须详细描述任务要求**（不能是\"无具体要求\"）\n- ✅ **expected_output 必须详细描述预期输出**（不能是\"根据任务描述生成相应产出物\"）\n- ✅ **expected_output_files 必须列出预期输出文件路径**（绝对路径）\n- ✅ **workflow_type 必须正确**（BUILD/DOC/TEST等）\n\n**⚠️ 路径配置教训**：\n- ❌ **错误示例**：`backend/api/routers/knowledge_graph.py`（相对路径）\n- ✅ **正确示例**：`/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py`（绝对路径）\n- ❌ **问题**：相对路径会导致文件生成到错误目录（如 autocraft 项目）\n- ✅ **解决方案**：所有路径必须从项目根目录 `/data/projects/{project}/` 开始\n\n**执行机制**：\n\n1. **异步执行**：提交执行请求后立即返回，不等待完成\n2. **状态轮询**：通过状态查询端点检查任务进度\n3. **自动验证**：执行完成后自动启动验证子代理\n4. **结果通知**：验证完成后可通过 callback_target 接收通知\n\n**执行闭环**：\n```\n读取任务 → 渲染模板 → 调用执行子代理(GLM-5)\n→ 产出物写入项目目录（按expected_output_files指定路径）\n→ JSON结果写入/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json\n→ 引擎读取JSON → 更新状态 → 自动启动验证子代理(DeepSeek-V3.2)\n→ 验证结果写入/tmp/autocraft_output/{task_id}_verification_result.json\n→ 引擎读取JSON → 更新最终状态（verified/verification_failed）\n```\n\n**模型配置**：\n\n| 用途 | 模型 | Agent ID |\n|------|------|----------|\n| 执行 | GLM-5.1 | ac-glm5 |\n| 验证 | DeepSeek-V3.2-thinking | ac-validator |\n\n**注意事项**：\n\n1. **不监控执行过程**：提交任务后，Simple FlowTicket 会自动执行和验证，完成或失败时会通知\n2. **验证机制有效**：能够识别执行子代理的虚假报告（如声称创建文件但实际未创建）\n3. **产出物验证**：验证子代理会检查文件是否真实存在，代码是否符合设计文档\n4. **架构检查**：验证包含6个维度，其中\"架构合理性\"检查代码是否符合单一职责原则\n5. **路径配置验证**：验证子代理会检查产出物是否在正确目录，避免生成到错误项目\n\n### 验收铁律\n\n1. **不信任子代理的\"完成\"**——必须检查产出物文件\n2. **验证由引擎自动执行**——PASS/FAIL 逐项判定，维度全 PASS 才通过\n3. **产出物路径必须对照**——检查文件是否在 deliverables 指定位置\n4. **架构合理性强制检查**——新增第6维度\"架构合理性\"，违反SRP原则直接FAIL\n5. **设计符合性强制检查**——新增第7维度\"设计符合性\"，检查实现是否符合设计文档\n\n### 验证维度（7个）\n\n| 维度 | 检查内容 | FAIL条件 |\n|------|---------|----------|\n| 1. 完整性 | 产出物文件是否存在 | 文件不存在 |\n| 2. 正确性 | 代码语法是否正确 | 编译/解析失败 |\n| 3. 功能性 | 是否实现requirements要求 | 核心功能缺失 |\n| 4. 规范性 | 是否符合代码规范 | 严重规范违规 |\n| 5. 可测试性 | 是否可运行测试 | 测试无法执行 |\n| 6. 架构合理性 | 是否符合单一职责原则 | 违反SRP |\n| **7. 设计符合性** | **是否符合设计文档定义** | **偏离设计文档** |\n\n### 设计符合性检查细则\n\n**检查时机**：所有BUILD-CODE和BUILD-TEST任务\n\n**检查内容**：\n\n1. **前端任务**：\n   - API调用路径是否与API设计文档一致\n   - 通信方式是否与设计文档一致（HTTP API vs WebSocket）\n   - 组件Props/Events是否与组件规范一致\n\n2. **后端任务**：\n   - API端点路径是否与API设计文档一致\n   - 请求/响应格式是否与API设计文档一致\n   - 数据库表/字段是否与数据库设计文档一致\n\n3. **测试任务**：\n   - 测试场景是否覆盖测试方案定义的用例\n   - 断言是否与测试方案验收标准一致\n\n**FAIL判定**：\n- 前端用了设计文档未定义的通信方式（如WebSocket直连Gateway）\n- API路径与设计文档不一致\n- 数据库表结构与设计文档不一致\n- 组件接口与组件规范不一致\n\n**教训来源**：LRN-20260514-005\n- **问题**：M01-FE-DEV任务requirements明确要求\"调用POST /api/chat/messages\"，input_files包含API设计.md，但子代理自行选择WebSocket直连Gateway方案，导致所有测试失败\n- **根因**：验证环节只检查\"功能是否实现\"，未检查\"是否符合设计文档\"\n- **修复**：验证维度增加\"设计符合性\"，强制检查实现与设计文档的一致性\n\n### 状态级联\n\n任务完成触发级联更新：\n\n```bash\nPOST /status/cascade/{task_no}\n```\n\n任务 → 工作计划 → 工作流 → 阶段 → 项目\n\n---\n\n## AutoCraft 系统信息\n\n| 组件 | 地址 | 管理方式 |\n|------|------|---------|\n| 统一后端 | `http://localhost:9001` | systemd: `autocraft-backend` |\n| 前端（查看窗口） | `http://localhost:8080` | systemd: `autocraft-frontend` |\n| API文档 | `http://localhost:9001/docs` | OpenAPI交互文档 |\n\n**服务管理**：\n```bash\nsudo systemctl restart autocraft-backend autocraft-frontend\nsudo systemctl status autocraft-backend autocraft-frontend\ncurl http://localhost:9001/health  # 健康检查\n```\n\n---\n\n## 铁律\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| **行动前必须与用户确认** | 每个关键步骤（启动项目、生成文档、执行任务、验收等）开始前必须向用户说明计划并等待确认，未获确认不得执行 |\n| **设计阶段多轮会话** | 设计阶段文档生成使用多轮会话模式，同一子代理（GLM-5）完成生成→审核→修复闭环 |\n| 主代理不写代码 | 你是项目经理，子代理干活 |\n| 所有操作走API | 禁止直接操作数据库 |\n| 验证产出物 | 不信任\"完成\"二字 |\n| Git规范 | 禁止 `reset --hard`、`push --force` |\n| 模型隔离 | **设计阶段：GLM-5**，执行阶段：GLM-5（执行）+ DeepSeek-V3.2（验证） |\n| 会话隔离 | 执行阶段每个任务独立session，设计阶段多轮会话 |\n| 设计规范优先 | 文档生成必须读规范文件，不凭印象写 |\n| **路径必须绝对** | 所有文件路径必须是绝对路径，禁止使用相对路径 |\n| **项目目录明确** | 必须指定正确的 project_path，确保文件生成到正确位置 |\n\n---\n\n## 从旧skill迁移\n\n本skill替代 `auto-coding-workflow`（v3.0）：\n\n| 旧 | 新 |\n|----|-----|\n| Crush生成文档 | 子代理生成文档 |\n| 两套服务(9001+9002) | 统一后端9001 + systemd |\n| webhook回调 | JSON文件驱动 |\n| 手动执行流程 | API触发 + 自动验证闭环 |\n| 设计规范外置 | 设计规范内置references |\n\n---\n\n## 子代理指引\n\nac-glm5（执行子代理）和 ac-validator（验证子代理）的综合指引：\n\n- **ac-agent-guide**：`references/ac-agent-guide/SKILL.md`\n  - 角色识别（根据Agent ID自动判断执行/验证角色）\n  - 执行子代理：5种任务类型（BUILD-CODE/BUILD-TEST/BUILD-ENV/DOC/DESIGN）\n  - 验证子代理：3种任务类型 + PASS/FAIL判定 + 验证维度\n  - 辅助skill索引：根据技术栈自动选择对应skill\n  - JSON结果文件格式规范\n  - 共享规范（文件操作、产出物目录、常用命令）\n\n> 当子代理被AutoCraft执行引擎调用时，应读取此skill获取角色定义和行为规范。\n\n---\n\n## 架构检查与模板库\n\n### 架构检查工具\n\n新增第6个验证维度：**架构合理性**，检查代码是否符合设计原则：\n\n| 维度 | 检查项 | 判定标准 |\n|------|--------|----------|\n| 架构合理性 | 文件职责是否单一（SRP），代码结构是否清晰，功能边界是否分明 | 违反SRP原则 → FAIL |\n\n**架构检查脚本**：`scripts/architecture-check/architecture_check.py`\n- 检查文件职责单一性（SRP原则）\n- 检查代码结构合理性（分层架构）\n- 检查功能边界分明性（耦合度）\n- 生成架构健康度报告\n\n**使用方式**：\n```bash\npython3 scripts/architecture-check/architecture_check.py --path /path/to/code --report architecture_report.json\n```\n\n### 标准化模板库\n\n提供标准代码模板，确保架构一致性：\n\n| 模板 | 路径 | 用途 |\n|------|------|------|\n| FastAPI路由模板 | `templates/fastapi-module/router_template.py` | 路由层代码模板 |\n| 服务层模板 | `templates/fastapi-module/service_template.py` | 业务逻辑层模板 |\n| 测试模板 | `templates/fastapi-module/test_template.py` | 测试代码模板 |\n| pytest配置 | `templates/config-templates/pytest.ini` | 测试配置模板 |\n| 架构规则 | `templates/architecture-rules/architecture_rules.md` | 架构规范文档 |\n\n### 验证子代理集成\n\n验证子代理（ac-validator）现在需要检查6个维度：\n1. ✅ 完整性\n2. ✅ 正确性\n3. ✅ 可运行性\n4. ✅ 一致性\n5. ✅ 安全性\n6. ✅ **架构合理性**（新增）\n\n**架构合理性检查清单**：\n- 文件职责单一性（SRP原则）\n- 代码结构合理性（分层架构）\n- 功能边界分明性（耦合度控制）\n- 代码复杂度控制（文件大小/函数复杂度）\n\n### 验证结果JSON格式更新\n\n```json\n{\n  \"verification_success\": true,\n  \"verification_report\": \"完整验证报告\",\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"安全性\": \"PASS\",\n    \"架构合理性\": \"PASS\"  // 新增维度\n  },\n  \"issues_found\": [],\n  \"improvements_suggested\": []\n}\n```\n\n## 参考文档索引\n\n| 类别 | 目录 | 文件数 |\n|------|------|--------|\n| 设计规范-文档规范 | `references/design-specs/doc-specs/` | 20 |\n| 设计规范-开发计划 | `references/design-specs/开发计划方案/` | 9 |\n| 设计规范-质量检测 | `references/design-specs/质量检测方案/` | 28 |\n| 设计规范-总纲 | `references/design-specs/设计阶段文档规范-总纲.md` | 1 |\n| 子代理指引 | `references/ac-agent-guide/SKILL.md` | 1 |\n| **任务单创建** | `references/task-creator/SKILL.md` | 1 |\n| 架构检查工具 | `scripts/architecture-check/` | 3 |\n| 标准化模板库 | `templates/` | 5 |\n\nFile v1.2.1:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"1.2.1\",\n  \"publishedAt\": 1779174089070\n}\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/build-test-guide.md\n\n# BUILD-TEST 执行规范\n\n**适用**: 执行子代理执行BUILD-TEST任务时使用（L2/L3）\n**核心原则**: 只写测试代码，不运行测试\n\n---\n\n## BUILD-TEST 职责\n\n```\n写测试代码 → 保存到指定路径 → 生成断言报告 → 写JSON结果 → 结束\n```\n\n**产出物**: 测试代码文件 + 断言报告\n\n---\n\n## 执行流程\n\n### 1. 读取输入\n\n- 读取任务单中的设计文档、测试方案、组件规范\n- 读取被测组件/模块的源代码\n- **重点读取测试方案中的预设数据和预期结果**\n\n### 2. 编写测试代码\n\n按照设计文档和测试方案编写测试，注意：\n\n#### 后端L2测试（pytest + 真实数据库）\n\n- **必须使用真实数据库**，禁止mock数据库\n- **必须按测试方案文档插入预设数据**，禁止自己编造数据\n- **必须按测试方案文档验证预期结果**，禁止自己推断预期\n- 每个测试用例的断言必须精确验证数据内容，不能只验证状态码\n- AI服务真实调用，超时跟生产配置走（从config.py/环境变量读取）\n- AI调用超时标记为SKIP，不阻塞其他测试\n\n#### 前端L3测试（Playwright + 真实浏览器）\n\n- **使用真实浏览器**，禁止jsdom/vitest\n- **必须按测试方案文档验证页面数据**，不能只验证页面能渲染\n- 断言必须验证用户可见的内容（文本、数量、状态）\n- L3-S：单功能测试，打开目标页面直接测试\n- L3-M：单模块流程测试，覆盖完整用户操作\n- L3-L：跨模块场景测试，验证数据流转正确性\n\n### 3. 生成断言报告\n\n为每个测试用例生成断言报告，格式：\n\n```\nTC-{用例ID}: {断言数量} assertions\n  - assert {断言内容1}           ← 精确/⚠️太弱\n  - assert {断言内容2}           ← 精确\n  ...\n```\n\n标记规则：\n- 验证具体数据值 → 标记\"精确\"\n- 只验证状态码/非空 → 标记\"⚠️太弱\"\n\n### 4. 保存文件\n\n将测试文件和断言报告保存到任务单指定的产出物路径。\n\n### 5. 写JSON结果\n\n写入 `/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json`：\n\n```json\n{\n  \"success\": true,\n  \"task_no\": \"任务编号\",\n  \"task_name\": \"任务名称\",\n  \"execution_log\": \"编写了N个测试文件，覆盖X个测试用例\",\n  \"output_files\": [\"测试代码路径\", \"断言报告路径\"],\n  \"key_changes\": [\"新建 xxx 测试文件\"],\n  \"issues\": [],\n  \"test_case_count\": {\n    \"文件名\": 用例数\n  },\n  \"assertion_report\": {\n    \"TC-001\": {\"count\": 3, \"weak\": 0},\n    \"TC-002\": {\"count\": 1, \"weak\": 1}\n  }\n}\n```\n\n---\n\n## ⛔ 铁律\n\n1. **不得运行测试** — 运行测试是TEST-RUN的职责\n2. **不得修改程序代码** — 只写测试代码\n3. **不得自己编造预设数据** — 严格照搬测试方案文档\n4. **不得自己推断预期结果** — 严格照搬测试方案文档\n5. **不得降低断言标准** — 禁止只验证状态码不验证数据\n6. **后端L2禁止mock数据库** — 使用真实数据库\n7. **前端L3禁止使用vitest/jsdom** — 使用Playwright\n8. **测试代码必须能独立运行** — import路径正确、依赖完整\n\n---\n\n## 断言质量标准\n\n### 后端L2\n\n| 设计文档要求 | ✅ 正确断言 | ❌ 降级断言 |\n|-------------|-----------|-----------|\n| 筛选返回正确结果 | `assert data[0][\"subject\"] == \"数学\"` | `assert response.status_code == 200` |\n| 数据落库正确 | `assert db_record.status == \"completed\"` | `assert db_record is not None` |\n| 分页返回总数 | `assert pagination[\"total\"] == 3` | `assert \"pagination\" in response.json()` |\n| 错误码正确 | `assert data[\"code\"] == \"VALIDATION_ERROR\"` | `assert response.status_code == 400` |\n\n### 前端L3\n\n| 设计文档要求 | ✅ 正确断言 | ❌ 降级断言 |\n|-------------|-----------|-----------|\n| 列表显示正确数量 | `expect(items).toHaveCount(3)` | `expect(page).toBeVisible()` |\n| 筛选标签显示 | `expect(tag).toContainText('数学')` | `expect(tag).toBeVisible()` |\n| 对话显示AI回复 | `expect(reply).not.toBeEmpty()` | `expect(replyArea).toBeVisible()` |\n| 状态显示完成 | `expect(status).toContainText('已完成')` | `expect(status).toBeVisible()` |\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/executor-guide.md\n\n# 执行子代理规范\n\n**适用角色**: 执行子代理（ac-glm5 / ac-minimax / ac-kimi）\n\n---\n\n## 执行流程\n\n1. **识别任务类型** — 确定 BUILD-CODE / BUILD-TEST / TEST-RUN / BUILD-ENV / DOC / DESIGN\n2. **选择辅助skill** — 根据任务类型，参考下方skill索引，读取对应skill\n3. **读取输入文件** — 理解设计文档、需求说明等输入材料\n4. **执行任务** — 按照skill指引生成代码/文档/测试\n5. **质量自检** — 代码类任务运行语法检查，文档类任务检查结构完整性\n6. **写JSON结果文件** — 格式见 `shared-rules.md`\n7. **结束** — AutoCraft引擎会自动读取JSON结果文件并启动验证\n\n---\n\n## 任务类型与质量要求\n\n### BUILD-CODE（程序代码）\n\n**质量标准**:\n- 代码可运行，无语法错误\n- 有类型注解和docstring\n- 有错误处理\n- 新路由必须在main.py中注册（后端）\n\n**后端（FastAPI + Python）**:\n- 使用FastAPI路由 + Pydantic模型\n- SQLAlchemy ORM操作数据库，禁止原始SQL\n- 错误处理用HTTPException\n\n**前端（Vue3 + Element Plus）**:\n\n| 场景 | 读取skill | 路径 |\n|------|----------|------|\n| Vue3开发 | Vue | `~/.openclaw/workspace/skills/vue/SKILL.md` |\n| Element Plus组件 | element-plus-vue3 | `~/.agents/skills/element-plus-vue3/SKILL.md` |\n\n### BUILD-TEST（测试生成）\n\n**质量标准**:\n- 覆盖核心场景\n- 只写测试不运行\n- 断言严格度不低于设计文档验收标准\n- 测试用例数量不少于设计文档要求\n\n### TEST-RUN（测试执行）\n\n**质量标准**:\n- 运行测试，如实报告结果\n- **不得修改任何代码**（测试代码和程序代码都不改）\n- 失败分类：`test_issue`(测试代码问题) / `code_issue`(程序代码bug) / `env_issue`(环境问题)\n\n### BUILD-ENV（环境搭建）\n\n- 数据库迁移、依赖安装、配置初始化等\n- 产出物写入项目目录\n\n### DOC（文档生成）\n\n- 开发报告：总结实现过程、产出物、关键变更\n- 测试报告：总结测试结果、覆盖率、发现问题\n\n### DESIGN（设计文档）\n\n按设计规范生成，必须读取对应规范文件：\n\n| 文档类型 | 规范文件 |\n|---------|---------|\n| PRD | `references/design-specs/doc-specs/01-PRD规范.md` |\n| 系统功能设计 | `references/design-specs/doc-specs/03-系统功能设计文档规范.md` |\n| 技术方案 | `references/design-specs/doc-specs/04-技术方案文档规范.md` |\n| API设计 | `references/design-specs/doc-specs/07-API设计文档规范.md` |\n| 数据库设计 | `references/design-specs/doc-specs/08-数据库设计文档规范.md` |\n| UI设计 | `references/design-specs/doc-specs/05-UI设计文档规范.md` |\n| 组件规范 | `references/design-specs/doc-specs/06-组件规范文档规范.md` |\n| 业务流程 | `references/design-specs/doc-specs/02-业务流程文档规范.md` |\n\n---\n\n## Skill索引\n\n| 场景 | 读取skill | 路径 |\n|------|----------|------|\n| Node.js/Express | NodeJS | `~/.openclaw/workspace/skills/nodejs/SKILL.md` |\n| TypeScript | TypeScript | `~/.openclaw/workspace/skills/typescript/SKILL.md` |\n| JavaScript | JavaScript | `~/.openclaw/workspace/skills/javascript/SKILL.md` |\n| 数据库SQLite | SQLite | `~/.openclaw/workspace/skills/sqlite/SKILL.md` |\n| 数据库MySQL | MySQL | `~/.openclaw/workspace/skills/mysql/SKILL.md` |\n| 代码格式化+lint修复 | fix | `~/.agents/skills/fix/SKILL.md` |\n| Streamlit | developing-with-streamlit | `~/.agents/skills/developing-with-streamlit/SKILL.md` |\n| Tailwind CSS | tailwind-design-system | `~/.agents/skills/tailwind-design-system/SKILL.md` |\n| 高质量前端界面设计 | frontend-design | `~/.agents/skills/frontend-design/SKILL.md` |\n| UI/UX专业设计 | ui-ux-pro-max | `~/.agents/skills/ui-ux-pro-max/SKILL.md` |\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/l2-frontend-test-template.md\n\n# L2前端测试模板\n\n**适用**: BUILD-TEST任务生成L2前端测试时使用\n**核心原则**: 测试必须覆盖真实组件，禁止使用内联假组件\n\n---\n\n## 必须遵守的规则\n\n### ✅ 必须导入真实组件\n\n```typescript\n// ✅ 正确：导入真实组件\nimport ReportsPage from '@/views/ReportsPage.vue'\nimport ReportGenerate from '@/components/modules/ReportGenerate.vue'\n\nconst wrapper = mount(ReportsPage, {\n  global: { plugins: [pinia, router] }\n})\n```\n\n### ❌ 禁止使用内联假组件\n\n```typescript\n// ❌ 错误：定义内联假组件\nconst EmptyReportList = {\n  template: `<div class=\"reports-page\">...</div>`,\n  props: {...}\n}\nconst wrapper = mount(EmptyReportList, {...})\n```\n\n**为什么禁止？**\n- 内联组件测试的是\"测试代码中写的模板\"，不是\"真实程序代码\"\n- 无法发现程序BUG，只能发现测试自己的问题\n- 测试失去意义\n\n---\n\n## L2前端测试标准结构\n\n```typescript\n/**\n * DeepTutor-Lite M-XX FE-L2 测试\n * 场景：S-XXX-XXX\n */\n\nimport { describe, it, expect, vi, beforeEach, afterEach } from 'vitest'\nimport { mount, flushPromises } from '@vue/test-utils'\nimport { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'\nimport { createPinia, setActivePinia } from 'pinia'\n\n// ✅ 导入真实组件\nimport TargetComponent from '@/views/TargetPage.vue'\nimport ChildComponent from '@/components/modules/ChildComponent.vue'\n\n// Mock API\nvi.mock('@/api/module', () => ({\n  apiMethod: vi.fn(),\n}))\n\nimport { apiMethod } from '@/api/module'\n\n// Mock数据\nconst mockData = {\n  // ...\n}\n\n// 创建测试路由\nconst createTestRouter = () => createRouter({\n  history: createWebHistory(),\n  routes: [\n    { path: '/target', name: 'Target', component: { template: '<div />' } }\n  ]\n})\n\n// 创建包装器工厂函数\nfunction createWrapper() {\n  return mount(TargetComponent, {\n    global: {\n      plugins: [createPinia(), createTestRouter()],\n      stubs: {\n        // 可选：stub子组件以隔离测试\n        ChildComponent: true,\n      }\n    }\n  })\n}\n\ndescribe('场景名称', () => {\n  beforeEach(async () => {\n    vi.clearAllMocks()\n  })\n\n  afterEach(() => {\n    vi.restoreAllMocks()\n  })\n\n  describe('功能点1', () => {\n    it('应正确显示XXX', async () => {\n      // Mock数据\n      vi.mocked(apiMethod).mockResolvedValueOnce({ code: 'SUCCESS', data: mockData })\n\n      // 挂载真实组件\n      const wrapper = createWrapper()\n      await flushPromises()\n\n      // 验证DOM\n      expect(wrapper.find('.target-element').exists()).toBe(true)\n      expect(wrapper.text()).toContain('期望文本')\n    })\n  })\n})\n```\n\n---\n\n## 验证检查清单\n\n验证子代理检查BUILD-TEST产出时，必须确认：\n\n| 检查项 | 通过条件 |\n|--------|---------|\n| 导入真实组件 | 测试文件包含 `import ... from '@/views/` 或 `import ... from '@/components/` |\n| 无内联假组件 | 不存在 `const Xxx = { template: ... }` 模式 |\n| Mock正确配置 | API Mock返回数据结构符合API设计文档 |\n| 断言验证DOM | 使用 `wrapper.find()`, `wrapper.text()`, `wrapper.findAll()` 而非 `wrapper.vm.xxx` |\n\n---\n\n## 铁律\n\n1. **必须导入真实组件** — 测试真实程序代码，不是测试假组件\n2. **禁止定义内联组件** — 内联组件测试毫无意义\n3. **Mock必须符合API设计** — 返回数据结构必须与API文档一致\n4. **断言验证用户可见行为** — DOM文本、样式、交互，不是内部状态\n\n---\n\n**更新时间**: 2026-05-13\n**更新原因**: M-03 FE-L2测试发现子代理使用内联假组件，导致测试无效\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/shared-rules.md\n\n# 共享规范\n\n**适用角色**: 所有子代理\n\n---\n\n## 项目归属与防范\n\n⚠️ 提示词首行的 **项目归属** 声明了你正在为哪个项目工作。\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| 确认项目路径 | 执行前 `cd {project_path}` 确认工作目录 |\n| 产出物写入项目目录 | 代码、文档等产出物写入任务单指定的输出文件路径 |\n| JSON结果写入临时目录 | `/tmp/autocraft_output/{task_id}_*_result.json` |\n| 路径基于项目根目录 | 所有文件路径相对于 `project_path` 解析 |\n\n---\n\n## 任务单信息查询\n\n如需确认任务单原始信息（对提示词内容有疑问时），可调用API查询：\n\n```bash\n# 查询任务完整信息\ncurl -s http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status | python3 -m json.tool\n\n# 只查看关键字段\ncurl -s http://localhost:9001/api/v2/tasks/{task_id}/status | python3 -c \"\nimport sys, json\nd = json.load(sys.stdin)\nprint('project_path:', d.get('input_data', {}).get('project_path', '未知'))\nprint('requirements:', d.get('input_data', {}).get('requirements', '无'))\nprint('expected_output_files:', d.get('input_data', {}).get('expected_output_files', []))\n\"\n```\n\n---\n\n## 产出物与结果文件（两个目录，职责分离）\n\n**项目目录**(产出物): 按任务单 `expected_output_files` 指定的路径写入\n\n**临时目录**(JSON结果文件，引擎通信用): `/tmp/autocraft_output/`\n\n⚠️ 不要把产出物(代码/文档)写入 `/tmp/autocraft_output/`，该目录仅供引擎通信。\n\n---\n\n## 执行结果JSON格式\n\n**路径**: `/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json`\n\n```json\n{\n  \"success\": true,\n  \"task_no\": \"M01-BE-L2-001\",\n  \"task_name\": \"任务名称\",\n  \"execution_log\": \"执行过程描述\",\n  \"output_files\": [\"/data/projects/{project}/backend/xxx.py\"],\n  \"key_changes\": [\"关键变更列表\"],\n  \"issues\": [],\n  \"test_raw_records\": [],\n  \"execution_time_minutes\": 5\n}\n```\n\n| 字段 | 必填 | 说明 |\n|------|------|------|\n| success | ✅ | 任务是否成功完成 |\n| task_no | ✅ | 任务编号 |\n| execution_log | ✅ | 执行过程描述 |\n| output_files | ✅ | 实际生成的文件路径列表 |\n| key_changes | ✅ | 关键变更列表 |\n| issues | ✅ | 发现的问题列表（无则空数组） |\n| test_raw_records | BUILD-TEST必填 | 测试原始运行记录 |\n| execution_time_minutes | ✅ | 执行耗时(分钟) |\n\n---\n\n## 验证结果JSON格式\n\n**路径**: `/tmp/autocraft_output/{task_id}_verification_result.json`\n\n```json\n{\n  \"verification_success\": true,\n  \"verification_report\": \"完整验证报告\",\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"安全性\": \"PASS\",\n    \"架构合理性\": \"PASS\"\n  },\n  \"issues_found\": [],\n  \"improvements_suggested\": [],\n  \"design_document_check\": {\n    \"documents_checked\": [\"API设计-v1.2.md\"],\n    \"coverage_percentage\": 100,\n    \"missing_endpoints\": [],\n    \"missing_functions\": [],\n    \"field_mismatches\": []\n  }\n}\n```\n\n| 字段 | 必填 | 说明 |\n|------|------|------|\n| verification_success | ✅ | 任一维度FAIL则为false |\n| dimension_results | ✅ | 6维度判定结果 |\n| issues_found | ✅ | 发现的问题列表 |\n| improvements_suggested | ✅ | 改进建议列表 |\n| design_document_check | 有input_files时必填 | 设计文档对照检查结果 |\n\n---\n\n## 铁律（所有子代理必须遵守）\n\n1. **必须写JSON结果文件** — 引擎通过读取JSON获取结果，无需手动调用API\n2. **一次性执行** — 完成后立即结束\n3. **忽略之前的上下文** — 只关注当前任务\n4. **产出物必须真实存在** — 不写不存在的文件路径\n5. **有疑问必须质疑** — 遇到模糊、有歧义、或与实际代码不一致的地方，在日志中标注⚠️疑问点，说明理解和假设\n6. **基于事实评估** — 验证时检查真实文件，不编造结果\n7. **不改代码让测试通过** — TEST-RUN角色不得修改任何代码\n8. **不要调webhook** — 结果由引擎自动读取\n\n---\n\n## 常用命令\n\n```bash\n# 运行后端测试\ncd /data/projects/{project} && python -m pytest tests/ -v --tb=short\n\n# 运行前端测试\ncd /data/projects/{project} && npx vitest run tests/frontend/ --reporter=verbose\n\n# 运行lint\ncd /data/projects/{project} && python -m ruff check .\n```\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/test-run-guide.md\n\n# TEST-RUN 执行规范\n\n**适用**: 执行子代理执行TEST-RUN任务时使用（L2/L3）\n**核心原则**: 独立运行测试，如实记录结果，不修改任何代码\n\n---\n\n## TEST-RUN 职责\n\n```\n运行测试 → 记录原始结果 → 生成断言报告 → 结束\n```\n\n**产出物**: 测试运行报告\n\n---\n\n## 执行流程\n\n### 1. 读取输入\n\n- 读取任务单中的测试命令和测试文件列表\n- 读取断言报告（BUILD-TEST产出）\n\n### 2. 运行测试\n\n**如实运行，不改任何代码**：\n\n```bash\n# 后端L2\ncd /data/projects/{project}/backend && python -m pytest tests/L2/ -v\n\n# 前端L3\ncd /data/projects/{project} && npx playwright test tests/e2e/ --reporter=list\n```\n\n### 3. 记录结果\n\n如实记录每个测试的通过/失败/SKIP状态，**不分析、不判断、不修改**：\n\n写入 `/tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json`：\n\n```json\n{\n  \"success\": true,\n  \"task_no\": \"任务编号\",\n  \"task_name\": \"任务名称\",\n  \"execution_log\": \"运行了N个测试文件，X通过Y失败Z跳过\",\n  \"output_files\": [],\n  \"issues\": [],\n  \"test_raw_records\": [\n    {\n      \"run_index\": 1,\n      \"command\": \"实际运行的命令\",\n      \"total\": 27,\n      \"passed\": 20,\n      \"failed\": 5,\n      \"skipped\": 2,\n      \"failures\": [\n        {\n          \"test_name\": \"测试完整名称\",\n          \"file\": \"测试文件路径\",\n          \"error\": \"错误信息原文\",\n          \"error_type\": \"AssertionError / TypeError / ReferenceError 等\",\n          \"classification\": \"code_issue / test_issue / env_issue\"\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\n### 4. 失败分类\n\n对每个失败的测试，给出初步分类（仅分类，不修复）：\n\n| 分类 | 判断标准 | 示例 |\n|------|---------|------|\n| code_issue | 测试逻辑正确，程序返回了错误结果 | API返回了空列表但应该返回3条数据 |\n| test_issue | 测试代码有误（路径错误、断言写错） | import路径不存在、断言值与文档不一致 |\n| env_issue | 环境配置问题 | 数据库未初始化、服务未启动 |\n\n### 5. 结束\n\n**不要修复任何问题！不要修改任何代码！**\n\n---\n\n## ⛔ 铁律\n\n1. **不得修改测试代码** — 不是你的职责\n2. **不得修改程序代码** — 绝对禁止\n3. **不得跳过失败测试重跑** — 一次运行，如实记录\n4. **不得尝试修复问题** — 即使看起来很简单\n5. **AI调用超时=SKIP** — 不标记为FAIL，不重试\n\n---\n\n## 前端 vs 后端测试识别\n\n| 特征 | 后端L2 (pytest) | 前端L3 (Playwright) |\n|------|-----------|-----------|\n| 文件后缀 | test_*.py / *_test.py | *.spec.ts / *.test.ts |\n| 运行命令 | `python -m pytest <文件>` | `npx playwright test <文件>` |\n| 目录 | tests/L2/ | tests/e2e/ |\n| 浏览器 | 不需要 | 需要真实浏览器 |\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md\n\n# BUILD-TEST 验证规范\n\n**适用**: 验证子代理验证BUILD-TEST任务时使用\n**核心原则**: 验证标准是设计文档和测试方案，不是执行子代理的产出物描述；审阅代码质量，不运行测试\n\n---\n\n## 验证流程\n\n```\n1. 读取任务信息（input_data中的所有字段）\n2. 读取设计文档和测试方案（input_files指定的文件）—— 这是验证标准\n3. 前置检查：验证条件是否充分\n4. 读取测试代码文件\n5. 审阅测试代码质量（不运行测试！）\n6. 按下述6维度逐项检查\n7. 写验证结果JSON\n```\n\n---\n\n## 前置检查（验证条件校验）\n\n在开始验证之前，**必须先检查验证条件是否充分**：\n\n| 检查项 | 判定标准 |\n|--------|----------|\n| 设计文档是否可读取 | 文件不存在或无法读取 → FAIL |\n| 测试方案是否可读取 | 文件不存在 → 记录warning |\n| acceptance_criteria是否具体可验证 | 模糊描述 → FAIL |\n| input_files是否指定了设计文档 | 缺少 → FAIL |\n| **acceptance_criteria是否属于该组件** | 对照组件源码和设计文档，验收标准不属于该组件职责 → 标记design_issue，该AC不计入完整性判定 |\n\n**原则**：验证条件不充分时，宁可FAIL也不放过。严谨利大于弊。\n\n---\n\n## 验证标准来源\n\n⚠️ **验证标准 = 设计文档 + 测试方案 + 组件规范**\n\n**不得以执行子代理的产出物描述或执行日志作为验证标准。**\n\n---\n\n## 验证维度（6维度）\n\n### 1. 完整性\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 每个acceptance_criteria至少1个测试用例 | 对照acceptance_criteria逐项找对应it() | 缺一项 → FAIL |\n| 测试场景覆盖设计文档要求 | 对照测试方案/组件规范检查关键场景 | 缺关键场景 → FAIL |\n\n### 2. 正确性（对照设计文档）\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 断言验证内容与测试层级匹配 | L1: vm属性/composable返回值合理; L2: 必须DOM断言 | L2用vm断言 → FAIL |\n| 断言符合设计文档 | 抽查3-5个断言对照API设计/组件规范 | 与设计不符 → FAIL |\n| Mock数据结构符合API设计文档 | 对照API文档的响应结构 | 字段/类型不一致 → FAIL |\n| Props/Events符合组件规范 | 对照组件规范的接口定义 | 不一致 → FAIL |\n\n**L1 vs L2 断言标准**：\n\n| 测试层级 | 断言方式 | 合理性 |\n|---------|---------|--------|\n| **L1 单元测试** | vm属性、composable返回值 | ✅ 合理——L1隔离测逻辑，不测渲染 |\n| **L2 集成测试** | DOM文本/样式/交互 | ✅ 正确——L2验证组件真实渲染 |\n| **L2 用vm断言** | wrapper.vm.xxx | ❌ 降级——L2的价值就是验证渲染 |\n\n**L2断言降级判定**：\n\n| 设计文档要求 | ✅ L2正确断言 | ❌ L2降级断言 |\n|-------------|-----------|-----------|\n| 显示统计数据 | `expect(text).toContain('1')` | `expect(vm.subjectCount).toBe(1)` |\n| 显示成功图标 | `expect(find('.success-icon').exists())` | `expect(vm.status).toBe('success')` |\n| 点击触发事件 | `await trigger('click'); expect(emitted)` | `expect(vm.showRetry).toBe(true)` |\n| 列表显示数据 | `expect(findAll('.item').length).toBe(3)` | `expect(vm.dataList.length).toBe(3)` |\n\n### 3. 可运行性（代码审阅，不实际运行）\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| import路径正确 | 检查import语句与项目结构 | 路径错误 → FAIL |\n| 依赖完整 | 检查是否有未定义的引用 | 缺依赖 → FAIL |\n| 语法正确 | 检查是否有明显语法错误 | 语法错误 → FAIL |\n| 测试结构完整 | 每个it()有断言 | 无断言 → FAIL |\n| **L2前端测试导入真实组件** | 检查是否 `import ... from '@/views/'` 或 `import ... from '@/components/'` | 使用内联假组件 → FAIL |\n\n### 4. 一致性\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 产出物路径与任务单一致 | 任务单要求 vs 实际文件位置 | 不一致 → FAIL |\n| 用例数与声称一致 | execution_log说N个 vs 实际it()数 | 不一致 → FAIL |\n| 验收标准覆盖声称与实际一致 | 声称覆盖AC1-AC3 vs 实际测试 | 不一致 → FAIL |\n\n### 5. 无降级\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| 无skip/todo/注释测试 | 搜索`it.skip`、`it.todo`、`xit`、`// it(` | 发现 → FAIL |\n| L2无断言弱化 | L2测试检查是否用DOM断言（L1用vm属性合理） | L2用vm断言 → FAIL |\n| 无删减测试用例 | 对照设计文档要求的场景 | 缺少场景 → FAIL |\n\n### 6. 代码质量\n\n| 检查项 | 方法 | 判定 |\n|--------|------|------|\n| describe/it命名清晰 | 描述能看出测什么 | 模糊命名 → warning |\n| 测试独立性 | 每个it()不依赖其他it()的副作用 | 强依赖 → warning |\n| Mock隔离 | 测试间mock状态不互相影响 | 共享可变状态 → warning |\n\n---\n\n## 判定规则\n\n- 任一维度 FAIL → verification_success: false\n- 前置检查 FAIL → 直接 verification_success: false\n- 全部 PASS → verification_success: true\n\n```json\n{\n  \"dimension_results\": {\n    \"完整性\": \"PASS\",\n    \"正确性\": \"PASS\",\n    \"可运行性\": \"PASS\",\n    \"一致性\": \"PASS\",\n    \"无降级\": \"PASS\",\n    \"代码质量\": \"PASS\"\n  }\n}\n```\n\n---\n\n## 归因原则\n\n当发现测试覆盖不足或失败时：\n\n1. **先质疑验收标准是否合理** — 对照组件实际职责和设计文档，验收标准不属于该组件 → design_issue，该AC不计入完整性\n2. **再假设是程序代码问题**（code_issue）——测试正确地暴露了bug\n3. 只有确认程序代码**完全符合设计文档**后，才归因为test_issue\n4. **不得默认归因为测试环境/工具限制**\n\nFile v1.2.1:references/ac-agent-guide/validator-guide.md\n\n# 验证子代理规范\n\n**适用角色**: 验证子代理（ac-validator）\n\n---\n\n## 任务类型\n\n| 任务类型 | 你要做什么 | 输出 |\n|---------|-----------|------|\n| **验证代码** | 检查代码质量、功能完整性、测试覆盖 | JSON结果(PASS/FAIL) |\n| **验证文档** | 按Checklist审核设计文档 | JSON结果(PASS/FAIL) |\n| **验证执行结果** | 评估执行子代理的产出物 | JSON结果(PASS/FAIL) |\n\n---\n\n## 验证流程\n\n```\n1. 解析JSON元数据块 — 从提示词开头的 <!-- TASK_METADATA_START --> 块中解析任务信息\n2. 读取任务信息和执行日志\n3. 读取产出物文件(代码/文档)\n4. 读取设计文档(input_files字段指定的文件)\n5. ⚠️ BUILD-TEST任务：必须实际运行测试验证真实结果\n   - 后端测试：cd /data/projects/{project} && python -m pytest <测试文件> -v\n   - 前端测试：cd /data/projects/{project} && npx vitest run <测试文件>\n   - 将实际运行结果（通过数/失败数/错误信息）写入验证报告\n6. 按验证标准逐项检查\n7. 发现问题记录到issues_found\n8. 写验证结果JSON文件\n9. 结束\n```\n\n---\n\n## JSON元数据解析\n\n验证提示词开头包含结构化的JSON元数据块：\n\n```html\n<!-- TASK_METADATA_START\n{\n  \"task_id\": \"...\",\n  \"task_no\": \"...\",\n  \"input_files\": [\"设计文档路径1\", \"设计文档路径2\"],\n  \"requirements\": \"任务要求\",\n  \"expected_output\": \"预期输出\",\n  ...\n}\nTASK_METADATA_END -->\n```\n\n**解析步骤**：\n1. 使用正则表达式提取JSON块：`r'<!-- TASK_METADATA_START\\n(.*?)\\nTASK_METADATA_END -->'`\n2. 解析JSON字符串获取结构化任务信息\n3. 使用`input_files`字段获取设计文档路径\n4. 使用`requirements`字段获取任务要求\n5. 使用`expected_output_files`字段获取预期产出物路径\n\n**如果JSON元数据块不存在**：\n- 回退到解析提示词中的文本部分\n- 查找\"输入文件（设计文档）\"章节\n- 查找\"任务要求\"章节\n\n---\n\n## 验证维度(必须全部通过)\n\n### 通用6维度\n\n| 维度 | 检查项 | 判定标准 |\n|------|--------|----------|\n| 完整性 | 所有要求的功能/字段/文件是否齐全 | 缺任何一项 → FAIL |\n| 正确性 | 产出物内容是否与设计文档完全一致 | 任何偏差 → FAIL |\n| 可运行性 | 代码能启动/数据库能连接/测试能运行 | 不能运行 → FAIL |\n| 一致性 | 执行日志声称 vs 实际产出物是否吻合 | 不一致 → FAIL(视为虚假报告) |\n| 安全性 | SQL注入、输入验证、敏感数据处理 | 有问题 → FAIL |\n| **架构合理性** | **文件职责是否单一(SRP),代码结构是否清晰,功能边界是否分明** | **违反SRP原则 → FAIL** |\n\n### BUILD-TEST任务验证（专项文档）\n\n⚠️ BUILD-TEST任务的验证使用**专用6维度**（非通用6维度），详见：\n`references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md`\n\n维度：完整性 | 正确性 | 可运行性 | 一致性 | 无降级 | 原始记录\n\n---\n\n## 架构合理性检查标准\n\n1. **文件职责单一性**：一个文件只负责一个功能\n2. **代码结构清晰性**：路由层/服务层/数据访问层分离\n3. **功能边界分明性**：不同功能之间边界清晰，耦合度低\n\n**FAIL场景**：\n- ❌ 一个文件包含上传、查询、存储等多个不相关功能\n- ❌ 路由文件中包含大量业务逻辑\n- ❌ 服务层文件相互循环依赖\n\n---\n\n\n\nArchive v1.2.0: 5 files, 14441 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (5522b), SKILL.md (20640b), templates/architecture-rules/architecture_rules.md (9108b), templates/config-templates/pytest.ini (1063b), _meta.json (128b)\n\nArchive v1.1.0: 3 files, 10004 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (5522b), SKILL.md (20640b), _meta.json (128b)","readmeExcerpt":"Skill: AutoCraft Owner: robin-chen2025 Summary: AI-powered project execution platform. Non-technical product managers can drive complex software projects with 3-6x efficiency. 10-day case study: education platform with 71 tasks (99% success). One-click install. AI驱动的项目执行平台。不懂代码也能驱动复杂软件开发，效率提升3-6倍。10天案例：71个任务，99%成功率。一键安装，自动部署。 Tags: latest:2.1.0 Version history: v2.1.0 | 2026-05-20T02:32:11.115Z | user Complete skill ","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"text","snippet":"BUILD-TEST（只写测试，不运行，不改程序代码）→ BUILD-CODE（写程序代码 + pytest验证）→ TEST-RUN（独立运行 + 深入分析根因）→\n  ├─ 全部通过 → 完成\n  └─ 有失败 → TEST-RUN分析根因并记录issues →\n       ├─ test_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-TEST修复\n       ├─ code_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-CODE修复\n       └─ env_issue → 项目经理决定是否修复环境"},{"language":"text","snippet":"1. 读取任务信息(忽略之前的会话上下文)\n2. 识别任务类型 → 选择对应行为模式\n3. 读取输入文件(设计文档、规范文件等)\n4. 执行任务 → 产出物写入项目目录(按任务指定的 deliverables 路径)\n5. 写JSON结果文件到 /tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json\n6. 结束"},{"language":"bash","snippet":"curl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/ \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '[{"},{"language":"bash","snippet":"curl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/ \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '[{\n    \"task_no\": \"M02-BE-001\",\n    \"task_name\": \"创建知识图谱API端点\",\n    \"task_type\": \"BUILD\",\n    \"plan_id\": \"plan_xxx\",\n    \"status\": \"pending\",\n    \"input_data\": {\n      \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n      \"project_path\": \"/data/projects/deeptutor-lite\",\n      \"input_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/04-技术方案-DeepTutor-Lite.md\"\n      ],\n      \"requirements\": \"创建知识图谱管理API\",\n      \"expected_output\": \"路由文件，包含所有API端点\",\n      \"expected_output_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py\"\n      ]\n    }\n  }]'"},{"language":"json","snippet":"{\n  \"status\": \"success\",\n  \"created_count\": 1,\n  \"task_ids\": [540],\n  \"errors\": null\n}"},{"language":"python","snippet":"from database import SessionLocal\nfrom models.task_v2 import TaskV2\nimport json\n\ndb = SessionLocal()\ntask = TaskV2(\n    plan_id='<plan_id>',\n    task_no='<task_no>',\n    task_name='<task_name>',\n    task_type='<task_type>',\n    status='pending',\n    input_data=json.dumps({...}, ensure_ascii=False)  # ⚠️ 必须是JSON字符串\n)\ndb.add(task)\ndb.commit()\ndb.refresh(task)\nprint(f'任务创建成功: id={task.id}')\ndb.close()"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"references/ac-agent-guide/SKILL.md","content":"---\nname: ac-agent-guide\ndescription: AutoCraft子代理综合指引入口。定义角色识别、任务类型、共享规范。按任务类型和角色分别引用子文档。\n---\n\n# AutoCraft 子代理指引\n\n**版本:** v2.0\n**更新:** 2026-05-10\n\n---\n\n## 角色识别\n\n根据你的Agent ID确定角色:\n\n| Agent ID | 角色 | 模型 | 职责 |\n|----------|------|------|------|\n| ac-glm5 | **执行子代理** | GLM-5 | 生成代码/文档/测试 |\n| ac-validator | **验证子代理** | DeepSeek-V3.2 | 验证产出物质量 |\n\n> 如果不确定角色,看任务提示词中是否包含\"验证\"关键词。有→验证子代理,无→执行子代理。\n\n---\n\n## 任务类型总览\n\n| 任务类型 | 标识 | 职责 | 产出 |\n|---------|------|------|------|\n| **程序代码** | BUILD-CODE | 按设计文档编写可运行代码 | 源码文件 + JSON结果 |\n| **测试代码** | BUILD-TEST | 只写测试代码，不运行，不改程序代码 | 测试文件 + JSON结果 |\n| **测试执行** | TEST-RUN | 运行测试 + 深入分析失败根因 | 测试分析报告 + JSON结果 |\n| **环境搭建** | BUILD-ENV | 数据库迁移、依赖安装等 | 执行日志 + JSON结果 |\n| **文档生成** | DOC | 开发报告、测试报告 | Markdown文件 + JSON结果 |\n| **设计文档** | DESIGN | PRD/功能设计/API设计/数据库设计 | Markdown文件 + JSON结果 |\n\n---\n\n## 测试闭环机制\n\n```\nBUILD-TEST（只写测试，不运行，不改程序代码）→ BUILD-CODE（写程序代码 + pytest验证）→ TEST-RUN（独立运行 + 深入分析根因）→\n  ├─ 全部通过 → 完成\n  └─ 有失败 → TEST-RUN分析根因并记录issues →\n       ├─ test_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-TEST修复\n       ├─ code_issue → 项目经理决定是否创建新BUILD-CODE修复\n       └─ env_issue → 项目经理决定是否修复环境\n```\n\n⚠️ **核心原则：测试是发现bug的手段，不是需要通过的目标。全绿不代表质量好，发现问题才是价值。**\n\n---\n\n## 子文档索引\n\n根据你的角色和任务类型，读取对应的子文档：\n\n| 文档 | 路径 | 适用场景 |\n|------|------|---------|\n| **执行子代理规范** | `references/ac-agent-guide/executor-guide.md` | ac-glm5角色，所有BUILD-*任务 |\n| **测试代码规范** | `references/ac-agent-guide/build-test-guide.md` | BUILD-TEST任务 |\n| **测试执行规范** | `references/ac-agent-guide/test-run-guide.md` | TEST-RUN任务 |\n| **验证子代理规范** | `references/ac-agent-guide/validator-guide.md` | ac-validator角色 |\n| **BUILD-TEST验证规范** | `references/ac-agent-guide/validator-buildtest.md` | 验证BUILD-TEST任务时 |\n| **共享规范** | `references/ac-agent-guide/shared-rules.md` | 所有角色通用 |\n\n**读取顺序**：\n1. 先读本文件（角色识别 + 任务类型）\n2. 根据角色读取对应子文档\n3. 执行任务时按子文档规范操作\n\n---\n\n## 通用执行流程\n\n```\n1. 读取任务信息(忽略之前的会话上下文)\n2. 识别任务类型 → 选择对应行为模式\n3. 读取输入文件(设计文档、规范文件等)\n4. 执行任务 → 产出物写入项目目录(按任务指定的 deliverables 路径)\n5. 写JSON结果文件到 /tmp/autocraft_output/{task_id}_execution_result.json\n6. 结束\n```\n\n---\n\n## 执行铁律\n\n| 规则 | 说明 |\n|------|------|\n| **必须写JSON结果** | 程序通过读取JSON获取结果 |\n| **不要调webhook** | 结果由程序自动读取 |\n| **一次性执行** | 完成后立即结束 |\n| **忽略之前上下文** | 只关注当前任务 |\n| **产出物必须真实存在** | 不写不存在的文件路径 |\n| **代码必须可运行** | 不提交语法错误的代码 |"},{"path":"references/task-creator/SKILL.md","content":"---\nname: task-creator\ndescription: AutoCraft任务单创建标准流程。指导主代理正确创建任务单并导入AutoCraft系统，包括数据格式规范、必填字段、workflow_type映射、输入文件配置等。触发场景：需要为AutoCraft执行引擎创建任务单时。\n---\n\n# AutoCraft 任务单创建标准流程\n\n**版本：** v1.0  \n**更新：** 2026-05-12\n\n---\n\n## 创建方式\n\n### 方式1：API创建（推荐）\n\n通过 `/api/v2/tasks/` API 批量创建任务单：\n\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:9001/api/v2/tasks/ \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '[{\n    \"task_no\": \"M02-BE-001\",\n    \"task_name\": \"创建知识图谱API端点\",\n    \"task_type\": \"BUILD\",\n    \"plan_id\": \"plan_xxx\",\n    \"status\": \"pending\",\n    \"input_data\": {\n      \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n      \"project_path\": \"/data/projects/deeptutor-lite\",\n      \"input_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/docs/design/04-技术方案-DeepTutor-Lite.md\"\n      ],\n      \"requirements\": \"创建知识图谱管理API\",\n      \"expected_output\": \"路由文件，包含所有API端点\",\n      \"expected_output_files\": [\n        \"/data/projects/deeptutor-lite/backend/api/routers/knowledge_graph.py\"\n      ]\n    }\n  }]'\n```\n\n**返回值**：\n```json\n{\n  \"status\": \"success\",\n  \"created_count\": 1,\n  \"task_ids\": [540],\n  \"errors\": null\n}\n```\n\n**支持批量**：数组中放入多个任务对象即可批量创建。\n\n**错误处理**：如果某个任务创建失败（如task_no重复），会在errors中返回错误信息，其他任务仍正常创建。\n\n### 方式2：直接写数据库（仅调试用）\n\n⚠️ 不推荐日常使用，仅当API不可用时作为备选：\n\n```python\nfrom database import SessionLocal\nfrom models.task_v2 import TaskV2\nimport json\n\ndb = SessionLocal()\ntask = TaskV2(\n    plan_id='<plan_id>',\n    task_no='<task_no>',\n    task_name='<task_name>',\n    task_type='<task_type>',\n    status='pending',\n    input_data=json.dumps({...}, ensure_ascii=False)  # ⚠️ 必须是JSON字符串\n)\ndb.add(task)\ndb.commit()\ndb.refresh(task)\nprint(f'任务创建成功: id={task.id}')\ndb.close()\n```\n\n---\n\n## 数据库字段规范\n\n| 字段 | 类型 | 数据库必填 | 业务必填 | 说明 |\n|------|------|-----------|---------|------|\n| `task_no` | VARCHAR(20) | ✅ | ✅ | 任务编号，plan_id内唯一 |\n| `task_name` | VARCHAR(200) | ✅ | ✅ | 任务名称 |\n| `task_type` | VARCHAR(50) | ⬜ | ✅ | 任务类型，决定子代理读哪个执行指引 |\n| `plan_id` | VARCHAR(50) | ⬜ | ✅ | 所属工作计划ID，缺失则前端找不到任务 |\n| `status` | VARCHAR(30) | ⬜ | ✅ | 默认\"pending\" |\n| `input_data` | TEXT | ⬜ | ✅ | JSON字符串，核心任务数据，缺失则无法执行 |\n\n⚠️ `input_data` 字段必须是 **JSON字符串**（`json.dumps()`），不是dict对象。\n\n---\n\n## input_data 标准格式\n\n```json\n{\n  \"workflow_type\": \"BUILD-CODE\",\n  \"project_path\": \"/data/projects/{project}\",\n  \"input_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\",\n    \"/data/projects/{project}/docs/design/07-API设计-{project}.md\"\n  ],\n  \"requirements\": \"详细的任务要求描述，必须具体、可执行\",\n  \"expected_output\": \"详细的预期输出描述，必须可验证\",\n  \"expected_output_files\": [\n    \"/data/projects/{project}/backend/services/xxx.py\"\n  ],\n  \"deliverables\": [\"产出物描述1\", \"产出物描述2\"],\n  \"source_file\": \"/data/projects/{project}/docs/design/04-技术方案-{project}.md\"\n}\n```\n\n### 字段说明\n\n| 字段 | 必填 | 类型 | 说明 |\n|------|------|------|------|\n| `workflow_type` | ✅ | string | 工作流类型，决定子代理行为（见映射表） |\n| `project_path` | ✅ | string | 项目根目录，**绝对路径** |\n| `input_files` | ✅ | string[] | 输入文件路径列表，**绝对路径**，至少包含1个设计文档 |\n| `requirements` | ✅ | string | 任务要求，必须详细具体 |\n| `expected_output` | ✅ | string | 预期输出描述，必须可验证 |\n| `exp"},{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: autocraft\nlicense: MIT\ndescription: AutoCraft AI project execution platform. Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency. Real case: Built DeepTutor-Lite education platform in 10 days (71 tasks, 99% success rate). Innovations: 4-level project management, responsibility separation model, intelligent verification, task locking.\nmetadata: { \"openclaw\": { \"requires\": { \"bins\": [\"python3\", \"npm\", \"git\"] } } }\n---\n\n# AutoCraft - AI-Powered Project Execution Platform\n\n> **🚀 Empower non-technical product managers to drive complex software development with 3-6x efficiency**\n\n**Version:** v2.1.0\n**Updated:** 2026-05-20\n**Changes:** Complete skill package with installation automation\n\n---\n\n## 📦 System Installation\n\n### One-Click Install & Deploy\n\n```bash\n# 1. Install skill from ClawHub\nclawhub install autocraft\n\n# 2. Navigate to autocraft directory\ncd autocraft\n\n# 3. Run one-click installation script\nbash install.sh\n\n# 4. Access the system\n# Frontend UI: http://localhost:8080\n# API Docs:    http://localhost:9001/docs\n```\n\n**install.sh automatically:**\n- Downloads complete system code from GitHub/Gitee (~5.6MB)\n- Installs backend dependencies (Python + FastAPI)\n- Installs frontend dependencies (Node.js + Vue3)\n- Starts backend service (port 9001)\n- Starts frontend service (port 8080)\n\n### Manual Installation (Optional)\n\n```bash\n# Clone complete system code\ngit clone https://github.com/Robin-Chen2025/autocraft-opensource.git\ncd autocraft-opensource\n\n# Backend setup\ncd backend\npip install -r requirements.txt\npython3 -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9001\n\n# Frontend setup (new terminal)\ncd ..\nnpm install\nnpm run dev\n```\n\n---\n\n## 📊 Real Case: Complete Education Platform in 10 Days\n\n```\n📈 Project Scale:\n   Plans: 19\n   Tasks: 71\n   Success: 70 (99% success rate)\n\n🔧 Quality Metrics:\n   Bugs Found: 7 (all auto-fixed)\n   Test Coverage: 100% (L1+L2+L3)\n   Manual Interventions: Only 3 key decisions\n\n⏱️ Efficiency Comparison:\n   Traditional Estimate: 1-2 months\n   AutoCraft: 10 days (3-6x improvement)\n```\n\n---\n\n## 🎯 Your Role\n\n**You are the project manager** - make decisions, break down tasks, verify deliverables. Don't write code.\n\n| You Do | You Don't |\n|--------|-----------|\n| Clarify requirements, choose solutions | Write specific code |\n| Review and approve documents | Directly operate database |\n| Break down and schedule tasks | Trust agent's \"completed\" |\n| Verify deliverables | Skip verification steps |\n\n---\n\n## Two-Phase Model\n\n```\nPhase 1: Design Phase (Without AutoCraft)\n    │\n    │  PRD → Feature Design → Tech Solution → API/DB/UI Design\n    │  → Test Plan → Development Plan (Overview + Work Plans)\n    │  → Overall Verification\n    │\n    ▼  Development Plan Finalized\nPhase 2: Execution Phase (Enter AutoCraft)\n    │\n    │  Break down task tickets → Import via API\n    │  → Execution engine runs tasks (AI agents)\n    │  → Auto verification → Manager approval → Status cascade\n    │\n "},{"path":"scripts/architecture-check/README.md","content":"# 架构检查工具\n\n## 概述\n\n架构检查工具用于检查代码的架构合理性，确保代码符合以下设计原则：\n1. **单一职责原则（SRP）** - 每个文件只负责一个功能\n2. **关注点分离** - 代码分层合理，职责清晰\n3. **功能边界分明** - 不同功能之间耦合度低\n\n## 安装与使用\n\n### 直接运行\n```bash\n# 基本用法\npython3 architecture_check.py --path /path/to/code\n\n# 生成详细报告\npython3 architecture_check.py --path /path/to/code --report architecture_report.json\n\n# 显示详细输出\npython3 architecture_check.py --path /path/to/code --verbose\n```\n\n### 集成到验证流程\n\n在验证子代理中集成架构检查：\n\n```python\nimport subprocess\nimport json\n\ndef check_architecture_quality(code_path: str) -> Dict:\n    \"\"\"检查架构质量\"\"\"\n    try:\n        result = subprocess.run(\n            ['python3', 'architecture_check.py', '--path', code_path, '--report', '/tmp/architecture_report.json'],\n            capture_output=True,\n            text=True,\n            timeout=60\n        )\n        \n        if result.returncode == 0:\n            # 读取报告\n            with open('/tmp/architecture_report.json', 'r') as f:\n                report = json.load(f)\n            \n            # 检查是否有高危问题\n            if report['summary']['high_severity'] > 0:\n                return {\n                    \"status\": \"FAIL\",\n                    \"issues\": [\"发现架构高危问题，违反SRP原则\"],\n                    \"report\": report\n                }\n            else:\n                return {\n                    \"status\": \"PASS\",\n                    \"report\": report\n                }\n        else:\n            return {\n                \"status\": \"FAIL\",\n                \"issues\": [\"架构检查失败\"],\n                \"error\": result.stderr\n            }\n    except Exception as e:\n        return {\n            \"status\": \"ERROR\",\n            \"issues\": [f\"架构检查异常：{str(e)}\"]\n        }\n```\n\n## 检查维度\n\n### 1. 文件职责单一性（SRP）\n- **检查项**：文件是否包含多个不相关功能\n- **判定标准**：文件包含2个以上不相关功能 → FAIL\n- **示例**：\n  - ✅ `user_service.py` - 只包含用户相关的业务逻辑\n  - ❌ `user_router_and_service.py` - 包含路由和服务逻辑\n\n### 2. 代码结构合理性\n- **检查项**：代码分层是否合理\n- **判定标准**：路由文件中包含业务逻辑 → FAIL\n- **示例**：\n  - ✅ `user_router.py` - 只处理HTTP请求\n  - ❌ `user_router.py` - 包含数据库查询逻辑\n\n### 3. 功能边界分明性\n- **检查项**：功能之间耦合度是否过高\n- **判定标准**：导入过多外部模块（>15个） → WARNING\n- **示例**：\n  - ✅ `email_service.py` - 只依赖email相关模块\n  - ❌ `user_service.py` - 依赖10+个不相关模块\n\n## 报告格式\n\n### JSON报告\n```json\n{\n  \"srp_checks\": [\n    {\n      \"file\": \"backend/api/routers/data_processor.py\",\n      \"issues\": [\n        {\n          \"type\": \"SRP_VIOLATION\",\n          \"description\": \"文件包含多个不相关功能：数据上传、查询、存储\",\n          \"severity\": \"HIGH\"\n        }\n      ],\n      \"function_count\": 15,\n      \"class_count\": 3\n    }\n  ],\n  \"structure_checks\": [...],\n  \"boundary_checks\": [...],\n  \"summary\": {\n    \"total_files\": 25,\n    \"issues_found\": 3,\n    \"high_severity\": 1,\n    \"medium_severity\": 1,\n    \"low_severity\": 1\n  }\n}\n```\n\n### 文本报告\n```\n==================================================\n架构检查报告\n==================================================\n\n📊 检查摘要\n   检查文件数: 25\n   发现问题数: 3\n   高危问题: 1\n   中危问题: 1\n   低危问题: 1\n\n🔍 SRP原则检查（文件职责单一性）\n   ❌ 发现 1 个SRP违规：\n      • backend/api/routers/data_processor.py: 文件包含多个不相关功能\n\n🏗️  代码结构检查\n   ✅ 代码结构良好\n\n💡 重构建议\n   1. 优先处理 1 个"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn74zvy0vhvcj4bm4kmmxzy29d82csnv\",\n  \"slug\": \"autocraft\",\n  \"version\": \"2.1.0\",\n  \"publishedAt\": 1779244331115\n}"}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"AI-powered project execution platform. Non-technical product managers can drive complex software projects with 3-6x efficiency. 10-day case study: education platform with 71 tasks (99% success). One-click install. AI驱动的项目执行平台。不懂代码也能驱动复杂软件开发，效率提升3-6倍。10天案例：71个任务，99%成功率。一键安装，自动部署。 Skill: AutoCraft Owner: robin-chen2025 Summary: AI-powered project execution platform. Non-technical product managers can drive complex software projects with 3-6x efficiency. 10-day case study: education platform with 71 tasks (99% success). One-click install. AI驱动的项目执行平台。不懂代码也能驱动复杂软件开发，效率提升3-6倍。10天案例：71个任务，99%成功率。一键安装，自动部署。 Tags: latest:2.1.0 Version history: v2.1.0 | 2026-05-20T02:32:11.115Z | user Complete skill","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":1014,"uniquenessScore":50,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-11T16:21:20.051Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-11T16:21:20.051Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-11T20:58:47.196Z","emptyReason":null},"items":[{"id":"8ebccd8e-3863-4187-8355-c3f14e1f9edf","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/iofficeai-aionui","slug":"iofficeai-aionui","name":"AionUi","description":"Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!","url":"https://github.com/iOfficeAI/AionUi","homepage":"https://www.aionui.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-10-09T19:11:12.944Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:16.584Z","downloads":null},{"id":"b917f68a-ebff-438e-84f8-3f4b2494c0bc","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/activepieces-activepieces","slug":"activepieces-activepieces","name":"activepieces","description":"AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents","url":"https://github.com/activepieces/activepieces","homepage":"https://www.activepieces.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-15T02:22:12.426Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:12.412Z","downloads":null},{"id":"5cb26759-3a39-483f-94cf-276a98c13bb8","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/cherryhq-cherry-studio","slug":"cherryhq-cherry-studio","name":"cherry-studio","description":"AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. 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