核心用法
Lattice 是一套面向 AI 智能体团队的文件化操作系统，核心解决传统对话式 AI 开发的三大痛点：上下文丢失、执行漂移、人工阻塞。
初始化组织 (lattice init)：创建 ORG/ 目录结构，配置部门（Departments）与项目（Projects），基于模板自动生成章程、运行手册、状态文件。
8阶段执行流水线：Constitute → Research → Specify → Plan+Tasks → Implement → Test → Review → Gap Analysis，每阶段配备独立提示模板与状态追踪。
三级故障处理（无需人工介入）：
1. 模型升级（Model Escalation）：自动切换更强模型重试
2. 同行咨询（Peer Consult）：多模型并行诊断 + 综合决策
3. 自动分流（Auto-Triage）：智能判定 RELAX/DEFER/BLOCK
成本优化策略：支持按阶段配置模型——简单阶段用廉价模型（如研究、规划），关键阶段用强力模型（如实现、审查），显著降低 Token 消耗。
多项目并行：配合 cron 调度器，多个项目可独立运行，各自推进。
显著优点
- 跨会话稳定性：文件驱动状态机替代易失的聊天窗口，任务可持续数小时至数天
- 自愈能力强：85% 以上阻塞可通过自动升级、多模型会诊解决
- 成本可控：精细化模型路由，实际案例显示可节省 40-60% 推理成本
- 可审计：完整 PIPELINE_LOG.jsonl 记录所有决策与状态变更
- 组织化治理：部门章程 + 任务看板 + 决策日志，适配企业级协作
局限性与风险
- 文件系统依赖：要求稳定的文件读写环境，云函数/无状态容器需额外持久化配置
- 初始化复杂度：首次配置需理解 8 阶段模型、升级链、会诊模型等多参数，学习曲线陡峭
- 模板僵化风险：若项目类型与模板预设差异大，需深度定制阶段提示
- cron 调度风险：高频调度（如每30分钟）在错误配置下可能产生冗余 API 调用
适合人群
- 需要长周期、多轮迭代的 AI 辅助开发团队（如复杂系统重构、研究型项目）
- 追求成本优化的企业级用户，愿意投入初期配置换取长期 Token 节省
- 具备基础运维能力的技术团队，能管理文件系统权限与 cron 任务
常规风险
- 状态文件损坏：需定期备份 PIPELINE_STATE.json，建议纳入版本控制
- 模型 API 配额耗尽：多级升级链在高故障率场景下可能快速消耗高级模型配额
- 权限泄露：ORG 目录包含项目决策与代码库路径，需限制访问权限
- 过度自动化：Auto-Triage 的 RELAX 决策可能降低质量标准，关键项目建议关闭自动放松