Stellar Trails

☄️ 六阶段可追溯智能体工作流引擎

为 LLM 智能体提供六阶段结构化工作流框架,内置可追溯性 ID、阶段门控与复杂度自适应机制,适用于编码、文档、可视化等全类型任务。

收藏
5.7k
安装
1.3k
版本
8.2.0
CLS 安全扫描中
预计需要 3 分钟...

使用说明

核心用法

Stellar Trails 是一套通用型 Agent 工作流框架,通过六阶段流水线(IDLE → SPECIFY → PLAN → IMPLEMENT → VERIFY → DELIVER)规范 LLM 的任务执行过程。每次激活时强制执行 5 步初始化检查(刷新上下文、启动弹窗服务、自动更新、文件同步、阶段加载),并以可视化 Banner 向用户确认激活状态。

关键机制

  • Traceability ID:为每个实现步骤分配唯一标识(IMPL-001/002...),实现需求到代码的完整追溯
  • Entry/Exit Gates:每阶段设置准入条件(如 SPECIFY→PLAN 需完成 SADC 研究),防止流程跳跃
  • Scope Commitment:Standard/Complex 任务在 IMPLEMENT 前输出 ☄️ COMMIT 承诺块,明确交付范围与风险
  • 复杂度自适应:Minimal(问答)→ Simple → Standard → Complex 四档,自动调节仪式化程度

非编码任务支持:文档生成、数据可视化、数据处理等任务同样适用,Minimal 层级将 SPECIFY/PLAN/VERIFY 内化执行,仅输出最终答案。

显著优点

1. 防幻觉设计:强制 SADC(Source Availability & Documentation Check)研究现有方案与官方文档,避免"重新造轮子"
2. 上下文连续性:通过 worklog.md 快照机制解决多轮对话截断问题,支持从任意阶段恢复

3. 专业级错误处理:Pivot 分类(Bug vs Wrong Approach)+ Recovery 决策树,拒绝"硬扛到底"

4. 用户确认机制:交付类任务强制 AskUserQuestion 确认受众/风格/长度,显著降低返工率

5. 自证执行:强制首尾输出(激活 Banner + 交付报告),消除"黑箱执行"疑虑

潜在局限

  • 仪式感开销:Simple 任务也可能产生 5-10 行仪式输出,极简场景略显冗长
  • LLM 依从性依赖:框架有效性完全取决于 LLM 是否严格读取 SKILL.md 并执行指令
  • 无外部强制约束:QA Attestation 为自评,无独立验证机制
  • 生态耦合:ClawHub 自动更新、.zscripts/ 弹窗服务等特性依赖特定文件系统布局

适合人群

  • 需要可审计、可追溯 Agent 执行过程的团队
  • 处理长周期、多轮迭代复杂任务的开发者
  • 对"幻觉"和"中途失忆"问题敏感的工程场景
  • 希望建立标准化人机协作规范的组织

常规风险

| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 版本漂移 | 上下文缓存与磁盘文件不一致,Step 1 强制重读缓解 |
| 弹窗服务失效 | dev.sh 端口冲突或依赖缺失, graceful degradation 后继续 |
| 过度委托 | Standard/Complex 任务强制启动 subagent,增加 Token 消耗 |
| 流程僵化 | 严格门控可能在小改动场景产生摩擦 |

安全等级 S:纯文本框架,无网络外呼(除 clawhub 更新/弹窗服务本地监听),无持久化敏感数据,风险可控。

Stellar Trails 内容

constraints文件夹
evals文件夹
knowledge文件夹
platform文件夹
universal文件夹
procedure文件夹
decision-trees文件夹
templates文件夹
references文件夹
手动下载zip · 424.5 kB
code-standards.mdtext/markdown
请选择文件