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VictorVVedtion/delta-skillpack

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Delta SkillPack v5.4.2

智能任务执行器 - 统一入口,量化决策,多模型协作,CLI 优先 + 独立审查 + 交叉验证

Claude Code License: MIT Python 3.9+ Tests


目录


概述

Delta SkillPack 是一个为 Claude Code 设计的智能任务执行框架。它通过量化评分系统自动分析任务复杂度,并将任务路由到最优的执行策略和 AI 模型组合。

核心理念

用户输入任务 → 6 维度评分 → 智能路由 → 多模型协作执行 → 交叉验证 → 输出结果

为什么需要 SkillPack?

问题 SkillPack 解决方案
不知道任务有多复杂 6 维度量化评分,自动判断
不知道用哪个模型 智能路由,自动选择最优模型
长任务容易中断丢失 原子检查点,随时恢复
代码质量难以保证 独立审查 + 交叉验证
AI 输出可能有幻觉 Grounding 机制,强制代码证据

核心特性

v5.4 新特性

特性 说明
Grounding 机制 每个结论必须有 file:line 格式的代码证据,杜绝幻觉
独立审查者模式 Codex 实现 → Gemini 审查 → Claude 仲裁,三重保障
保守表述原则 禁止"完全正确"等绝对表述,强制不确定性声明
交叉验证 多模型验证结果,分歧时由 Claude 仲裁

完整特性列表

  • 统一入口 - /do "任务" 一个命令搞定一切
  • 量化决策 - 6 维度加权评分,决策可追溯
  • 多模型协作 - Claude + Codex + Gemini 智能分工
  • 中断恢复 - 原子检查点机制,长任务可安全中断
  • 质量保证 - 两阶段审查,规格合规 + 代码质量
  • CLI 优先 - 使用 codex exec --full-autogemini -s --yolo
  • 异步并行 - 无依赖任务并行执行,显著提升效率
  • 智能降级 - CLI 失败时提供恢复选项

真实执行原则 (v5.4.2)

  • 禁止 mock 数据 - 生产环境绝不使用模拟响应
  • 真实 CLI 调用 - Codex/Gemini 必须通过真实 CLI 执行
  • ⚠️ 测试环境隔离 - mock 模式仅在显式设置 SKILLPACK_MOCK_MODE=1 时启用

快速开始

1. 系统要求

  • Python 3.9+
  • Node.js 18+ (用于 CLI 工具)
  • Claude Code CLI

2. 安装 SkillPack

# 克隆仓库
git clone https://github.com/VictorVVedtion/delta-skillpack.git
cd delta-skillpack

# 安装 Python 依赖 (推荐使用 uv)
uv sync

# 或使用 pip
pip install -e .

3. 安装 CLI 工具

# Codex CLI (GPT-5.2) - 必需
npm install -g @openai/codex

# Gemini CLI (Gemini 3 Pro) - 必需
npm install -g @google/gemini-cli

# NotebookLM MCP (可选 - 知识库功能)
npm install -g notebooklm-mcp

4. 配置模型

Codex (~/.codex/config.toml):

model = "gpt-5.2-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"

Gemini: 首次运行 gemini 命令进行 OAuth 认证

5. 验证安装

# 验证 CLI 工具
codex --version    # 应显示 v0.87.0+
gemini --version   # 应显示 v0.24.0+

# 验证 SkillPack
uv run python -c "from skillpack import __version__; print(__version__)"
# 应输出: 5.4.1

6. 开始使用

# 在 Claude Code 中使用
/do "fix typo in README"           # 简单任务
/do "add user authentication"      # 中等任务
/do "build complete CMS" --deep    # 复杂任务(强制深度分析)
/do "创建登录页面组件"              # UI 任务

命令参考

/do - 统一入口

/do <任务描述> [选项]

选项列表

选项 简写 说明 示例
--quick -q 强制 DIRECT 路由,跳过规划 /do "fix bug" -q
--deep -d 强制 RALPH 路由,深度分析 /do "add feature" -d
--parallel - 启用并行执行 /do "多任务" --parallel
--no-parallel - 禁用并行执行 /do "顺序执行" --no-parallel
--cli - 强制 CLI 调用(默认已启用) /do "task" --cli
--explain -e 仅显示评分和路由,不执行 /do "task" -e
--resume - 从最近检查点恢复 /do --resume
--resume <id> - 恢复指定任务 /do --resume abc123
--list-checkpoints - 列出可恢复任务 /do --list-checkpoints

使用示例

# 基本用法
/do "实现用户登录功能"

# 查看路由决策(不执行)
/do "重构认证系统" --explain

# 强制快速执行
/do "修复 typo" --quick

# 强制深度分析
/do "构建完整的电商系统" --deep

# 启用并行执行
/do "同时实现三个独立模块" --parallel

# 恢复中断的任务
/do --resume

智能路由系统

6 维度评分

SkillPack 使用 6 个维度评估任务复杂度,每个维度有不同权重:

维度 权重 评分范围 评估内容
范围广度 25% 0-25 影响的文件数量、模块数量
依赖复杂度 20% 0-20 模块间依赖关系、调用链深度
技术深度 20% 0-20 技术难度、是否涉及新技术
风险等级 15% 0-15 操作的破坏性、可逆性
时间估算 10% 0-10 预估完成时间
UI 复杂度 10% 0-10 界面/交互复杂度

信号检测

系统会从任务描述中检测关键词来调整评分:

降低复杂度的信号:

typo, 拼写, readme, 文档, docs, comment, 注释, config, 配置
rename, 重命名, 简单, 快速, 小改

提升复杂度的信号:

系统, 架构, architecture, 完整, complete, 全面, 重构, refactor
从零, from scratch, 多模块, multi-module

UI 任务信号:

ui, ux, 界面, 组件, component, 页面, page, 布局, layout
jsx, tsx, shadcn, framer-motion, tailwind, css
button, form, modal, dialog, toast

路由决策矩阵

总分 路由 阶段数 核心原则 适用场景
0-20 DIRECT 1 立即行动 typo 修复、简单配置、小改动
21-45 PLANNED 3 计划先行 新功能、Bug 修复、小重构
46-70 RALPH 5 分而治之 系统功能、多模块开发
71-100 ARCHITECT 6 架构优先 架构设计、系统迁移、从零构建
UI 信号 UI_FLOW 3 用户至上 前端组件、页面、样式

执行策略详解

DIRECT(直接执行)

适用场景: 简单任务,如 typo 修复、配置修改、单文件改动

执行流程:

Phase 1 (100%): Codex CLI 执行
  ├── Claude 收集任务上下文
  ├── 调用 codex exec --full-auto
  └── 输出结果到 output.txt

输出: .skillpack/current/output.txt


PLANNED(计划执行)

适用场景: 中等复杂度任务,如新功能开发、Bug 修复

执行流程:

Phase 1 (30%): 规划 - Claude
  ├── 分析任务需求
  ├── 识别关键文件
  └── 制定实施步骤

Phase 2 (60%): 实现 - Codex CLI
  ├── 根据规划执行
  └── 生成代码变更

Phase 3 (100%): 审查 - Codex CLI
  ├── 代码质量检查
  ├── 潜在 Bug 检测
  └── 安全问题扫描

输出: 1_plan.md, 2_implementation.md, 3_review.md


RALPH(复杂任务自动化)

适用场景: 复杂任务,需要深度分析和子任务拆分

执行流程:

Phase 1 (15%): 深度分析 - Claude
  ├── 任务分解
  ├── 依赖关系分析
  └── 风险评估

Phase 2 (30%): 规划 - Claude
  ├── 子任务详细规划
  └── 执行顺序确定

Phase 3 (55%): 执行子任务 - Codex CLI
  ├── 逐个执行子任务
  └── 保存每个子任务输出

Phase 4 (80%): 独立审查 - Gemini CLI  ⭐ v5.4
  ├── 交叉验证 Codex 实现
  ├── Grounding 检查(file:line)
  └── 生成审查报告

Phase 5 (100%): 仲裁验证 - Claude  ⭐ v5.4
  ├── 分析 Gemini 审查结果
  ├── 验证问题有效性
  └── 最终决策

输出: 1_analysis.md, 2_plan.md, 3_subtask_*.md, 4_review.md, 5_arbitration.md


ARCHITECT(架构优先)

适用场景: 超复杂任务,需要架构设计

执行流程:

Phase 1 (10%): 架构分析 - Gemini CLI
  ├── 系统边界分析
  ├── 技术选型建议
  └── 模块划分方案

Phase 2 (25%): 架构设计 - Claude
  ├── 完善架构方案
  ├── 接口定义
  └── 数据流设计

Phase 3 (40%): 实施规划 - Claude
  ├── 分阶段实施计划
  ├── 里程碑定义
  └── 风险缓解策略

Phase 4 (60%): 分阶段实施 - Codex CLI
  ├── 按计划逐步实施
  └── 每阶段输出记录

Phase 5 (80%): 独立审查 - Gemini CLI  ⭐ v5.4
  ├── 架构符合度检查
  ├── 实现质量评估
  └── 改进建议

Phase 6 (100%): 仲裁验证 - Claude  ⭐ v5.4
  ├── 综合评估
  └── 最终验收

输出: 1_architecture_analysis.md, 2_architecture_design.md, 3_implementation_plan.md, 4_phase_*.md, 5_review.md, 6_arbitration.md


UI_FLOW(UI 流程)

适用场景: 前端 UI 开发任务

执行流程:

Phase 1 (30%): UI 设计 - Gemini CLI
  ├── 组件结构设计
  ├── 样式规范
  └── 交互设计

Phase 2 (60%): 实现 - Gemini CLI
  ├── 组件代码生成
  ├── 样式实现
  └── 响应式适配

Phase 3 (100%): 预览验证 - Claude
  ├── 代码审查
  ├── 可访问性检查
  └── 最终调整

输出: 1_ui_design.md, 2_implementation.md, 3_preview.md


AI 模型分工

模型能力矩阵

模型 版本 核心优势 最佳场景 CLI 命令
Claude Opus 4.5 默认 精细控制、复杂推理、长上下文 规划、设计、协调、仲裁 直接执行
Codex (GPT-5.2) xhigh 强代码生成、API 集成 代码实现、审查 codex exec --full-auto
Gemini 3 Pro Preview 超长上下文、多模态、视觉 架构分析、UI/UX、独立审查 gemini -s --yolo

路由-模型-阶段完整映射

路由 Phase 1 Phase 2 Phase 3 Phase 4 Phase 5 Phase 6
DIRECT Codex - - - - -
PLANNED Claude Codex Codex - - -
RALPH Claude Claude Codex Gemini Claude -
ARCHITECT Gemini Claude Claude Codex Gemini Claude
UI_FLOW Gemini Gemini Claude - - -

模型选择原则

  1. 代码工作优先 Codex - 代码生成、实现、审查
  2. 前端工作用 Gemini - UI 设计、组件实现、样式
  3. 架构分析用 Gemini - 利用超长上下文理解全局
  4. 协调仲裁用 Claude - 规划、设计、最终决策

CLI 优先模式 (v5.3+)

核心规则

从 v5.3 开始,SkillPack 默认使用 CLI 直接调用,禁止 MCP 工具调用

规则 说明
CLI 优先 默认使用 Bash 直接调用 Codex/Gemini CLI
禁止 MCP 不使用 mcp__codex-cli__*mcp__gemini-cli__*
禁止静默降级 CLI 失败时必须询问用户
验证输出 每阶段明确标注实际使用的模型

Codex CLI 调用

# 完全自动模式(推荐)
codex exec "fix bug in auth.ts" --full-auto

# 带文件上下文
codex exec "implement JWT validation" --full-auto --files src/auth/*.ts

# 指定沙箱模式
codex exec "dangerous operation" -s read-only -a on-request

Gemini CLI 调用

# Sandbox + YOLO 模式(推荐)
gemini "@src/components analyze UI patterns" -s --yolo

# 带文件引用
gemini "@src/pages/login.tsx implement form validation" -s --yolo

# 多文件分析
gemini "@src/**/*.tsx analyze component patterns" -s --yolo

CLI 失败处理

当 CLI 调用失败时,会显示以下选项:

════════════════════════════════════════════════════════════
⚠️ CLI 调用失败
════════════════════════════════════════════════════════════
命令: codex exec --full-auto "<prompt>"
错误: Timeout after 600s
────────────────────────────────────────────────────────────
📋 选项:
  [1] 重试 - 重新执行 CLI 命令
  [2] 降级 - 使用 Claude 执行(需确认)
  [3] 中止 - 终止当前任务
────────────────────────────────────────────────────────────

配置系统

配置文件位置

SkillPack 按以下顺序查找配置文件:

  1. 项目目录: .skillpackrc
  2. 全局目录: ~/.claude/.skillpackrc

完整配置示例

{
  "version": "5.4",

  "knowledge": {
    "default_notebook": "your-notebook-id",
    "auto_query": true
  },

  "routing": {
    "weights": {
      "scope": 25,
      "dependency": 20,
      "technical": 20,
      "risk": 15,
      "time": 10,
      "ui": 10
    },
    "thresholds": {
      "direct": 20,
      "planned": 45,
      "ralph": 70
    }
  },

  "checkpoint": {
    "auto_save": true,
    "atomic_writes": true,
    "backup_count": 3,
    "save_interval_minutes": 5,
    "max_history": 10
  },

  "cli": {
    "prefer_cli_over_mcp": true,
    "cli_timeout_seconds": 600,
    "codex_command": "codex",
    "gemini_command": "gemini",
    "auto_context": true,
    "max_context_files": 15,
    "max_lines_per_file": 800
  },

  "cross_validation": {
    "enabled": true,
    "require_arbitration_on_disagreement": true,
    "min_confidence_for_auto_pass": "high"
  },

  "parallel": {
    "enabled": false,
    "max_concurrent_tasks": 3,
    "poll_interval_seconds": 5,
    "task_timeout_seconds": 300,
    "allow_cross_model_parallel": true,
    "fallback_to_serial_on_failure": true
  },

  "mcp": {
    "timeout_seconds": 120,
    "max_retries": 1,
    "auto_fallback_to_cli": true
  },

  "output": {
    "current_dir": ".skillpack/current",
    "history_dir": ".skillpack/history"
  }
}

配置项详解

routing - 路由配置

配置项 类型 默认值 说明
weights.scope int 25 范围广度权重
weights.dependency int 20 依赖复杂度权重
weights.technical int 20 技术深度权重
weights.risk int 15 风险等级权重
weights.time int 10 时间估算权重
weights.ui int 10 UI 复杂度权重
thresholds.direct int 20 DIRECT 路由阈值
thresholds.planned int 45 PLANNED 路由阈值
thresholds.ralph int 70 RALPH 路由阈值

cli - CLI 配置

配置项 类型 默认值 说明
prefer_cli_over_mcp bool true 是否优先使用 CLI
cli_timeout_seconds int 600 CLI 超时时间(秒)
codex_command string "codex" Codex CLI 命令
gemini_command string "gemini" Gemini CLI 命令
auto_context bool true 自动注入文件上下文
max_context_files int 15 最大上下文文件数
max_lines_per_file int 800 每文件最大行数

parallel - 并行配置

配置项 类型 默认值 说明
enabled bool false 是否启用并行执行
max_concurrent_tasks int 3 最大并发任务数
poll_interval_seconds int 5 轮询间隔(秒)
task_timeout_seconds int 300 任务超时时间(秒)
allow_cross_model_parallel bool true 允许跨模型并行

输出与检查点

输出目录结构

.skillpack/
├── current/                      # 当前执行输出
│   ├── checkpoint.json           # 检查点数据
│   ├── checkpoint.json.sha256    # 校验和
│   ├── checkpoint.json.backup.*  # 备份文件
│   ├── execution.log.jsonl       # 执行日志
│   ├── 1_*.md                    # 阶段 1 输出
│   ├── 2_*.md                    # 阶段 2 输出
│   └── ...
└── history/                      # 历史记录
    ├── 20260120_123456/          # 时间戳目录
    │   ├── checkpoint.json
    │   └── *.md
    └── ...

各路由输出文件

路由 输出文件
DIRECT output.txt
PLANNED 1_plan.md, 2_implementation.md, 3_review.md
RALPH 1_analysis.md, 2_plan.md, 3_subtask_*.md, 4_review.md, 5_arbitration.md
ARCHITECT 1_architecture_analysis.md, 2_architecture_design.md, 3_implementation_plan.md, 4_phase_*.md, 5_review.md, 6_arbitration.md
UI_FLOW 1_ui_design.md, 2_implementation.md, 3_preview.md

检查点机制

原子检查点 (v5.0+)

  • SHA-256 校验和: 保护数据完整性
  • write-rename 模式: 原子写入,防止损坏
  • 自动备份: 保留最近 3 个版本
  • 自动恢复: 检测到损坏时自动恢复

恢复任务

# 列出可恢复的任务
/do --list-checkpoints

# 恢复最近的任务
/do --resume

# 恢复指定任务
/do --resume <task-id>

错误处理

常见错误及解决方案

CLI 未找到

错误: Codex CLI 未找到: codex

解决方案:

# 安装 Codex CLI
npm install -g @openai/codex

# 或指定完整路径
# 在 .skillpackrc 中设置
{
  "cli": {
    "codex_command": "/usr/local/bin/codex"
  }
}

CLI 超时

错误: Codex CLI 超时 (600s)

解决方案:

  1. 增加超时时间: "cli_timeout_seconds": 900
  2. 拆分任务为更小的子任务
  3. 使用 --quick 模式跳过复杂规划

认证失败

错误: Gemini CLI 认证失败

解决方案:

# 重新认证
gemini auth login

# 或运行任意命令触发 OAuth
gemini "hello"

错误日志

执行日志保存在 .skillpack/current/execution.log.jsonl:

{"timestamp": "2026-01-20T12:34:56Z", "model": "codex", "mode": "cli", "success": true, "duration_ms": 5000}
{"timestamp": "2026-01-20T12:35:01Z", "model": "gemini", "mode": "cli", "success": false, "error": "timeout"}

项目架构

目录结构

delta-skillpack/
├── skillpack/                 # Python 核心包
│   ├── __init__.py           # 包入口,版本定义
│   ├── models.py             # 数据模型 (154 行)
│   │   ├── TaskComplexity    # 任务复杂度枚举
│   │   ├── ExecutionRoute    # 执行路由枚举
│   │   ├── ScoreCard         # 评分卡
│   │   ├── TaskContext       # 任务上下文
│   │   └── SkillpackConfig   # 配置模型
│   ├── router.py             # 路由器 (241 行)
│   │   └── TaskRouter        # 任务路由决策
│   ├── executor.py           # 执行器 (1045 行)
│   │   ├── ExecutorStrategy  # 策略基类
│   │   ├── DirectExecutor    # DIRECT 执行器
│   │   ├── PlannedExecutor   # PLANNED 执行器
│   │   ├── RalphExecutor     # RALPH 执行器
│   │   ├── ArchitectExecutor # ARCHITECT 执行器
│   │   ├── UIFlowExecutor    # UI_FLOW 执行器
│   │   └── TaskExecutor      # 主执行器
│   ├── dispatch.py           # 调度器 (500 行)
│   │   └── ModelDispatcher   # CLI/MCP 调度
│   ├── cli.py                # CLI 接口 (316 行)
│   └── ralph/                # RALPH 子模块
│       ├── __init__.py
│       └── dashboard.py      # 进度追踪 (158 行)
├── tests/                     # 测试套件 (5333 行)
│   ├── test_router.py        # 路由器测试
│   ├── test_models.py        # 模型测试
│   ├── test_executor.py      # 执行器测试
│   ├── test_cli.py           # CLI 测试
│   ├── test_config.py        # 配置测试
│   ├── test_checkpoint.py    # 检查点测试
│   ├── test_parallel.py      # 并行测试
│   ├── test_grounding.py     # Grounding 测试
│   ├── test_cross_validation.py  # 交叉验证测试
│   ├── test_boundaries.py    # 边界值测试
│   ├── e2e/                   # E2E 测试
│   └── integration/           # 集成测试
├── .claude/skills/            # Skill 定义
│   └── do.md                 # /do 命令定义
├── .skillpack/                # 运行时输出
├── .skillpackrc               # 项目配置
├── pyproject.toml             # Python 项目配置
├── setup.py                   # 兼容安装脚本
└── README.md                  # 本文件

设计模式

策略模式 (Strategy Pattern)

# 抽象策略
class ExecutorStrategy(ABC):
    @abstractmethod
    def execute(self, context: TaskContext, tracker: ProgressTracker) -> ExecutionStatus:
        pass

# 具体策略
class DirectExecutor(ExecutorStrategy): ...
class PlannedExecutor(ExecutorStrategy): ...
class RalphExecutor(ExecutorStrategy): ...
class ArchitectExecutor(ExecutorStrategy): ...
class UIFlowExecutor(ExecutorStrategy): ...

# 上下文
class TaskExecutor:
    def __init__(self):
        self._strategies = {
            ExecutionRoute.DIRECT: DirectExecutor(self.config),
            ExecutionRoute.PLANNED: PlannedExecutor(self.config),
            # ...
        }

    def execute(self, context: TaskContext):
        strategy = self._strategies[context.route]
        return strategy.execute(context, tracker)

工厂模式 (Factory Pattern)

def get_dispatcher(config: SkillpackConfig) -> ModelDispatcher:
    """获取模型调度器实例"""
    return ModelDispatcher(config)

设计原则

原则 应用
KISS 简单的规则评分路由,决策透明
SOLID 策略模式执行器,单一职责,开闭原则
DRY 复用评分、检查点、调度逻辑
YAGNI 仅实现当前需要的功能

测试

运行测试

# 运行所有测试
uv run pytest

# 运行特定测试文件
uv run pytest tests/test_router.py -v

# 运行特定测试类
uv run pytest tests/test_router.py::TestTaskRouter -v

# 运行 E2E 测试
uv run pytest tests/e2e/ -v

# 运行集成测试
uv run pytest tests/integration/ -v

# 运行带覆盖率报告
uv run pytest --cov=skillpack --cov-report=html

测试标记

# 运行慢速测试
uv run pytest -m slow

# 运行边界值测试
uv run pytest -m boundary

# 排除 E2E 测试
uv run pytest -m "not e2e"

测试覆盖

测试类型 文件数 行数 覆盖范围
单元测试 12 3,579 模型、路由、执行器
E2E 测试 6 1,164 完整路由流程
集成测试 2 537 交叉验证、Grounding
边界测试 1 441 阈值边界条件

FAQ

Q: 如何选择合适的路由?

A: 使用 --explain 查看系统的评分和路由决策:

/do "你的任务" --explain

如果不满意自动路由,可以使用 --quick--deep 强制指定。

Q: 为什么 CLI 调用比 MCP 更好?

A: CLI 优先模式的优势:

  • 稳定性: 避免 MCP 连接中断
  • 可控性: 明确的超时和错误处理
  • 透明性: 可以看到实际执行的命令
  • 可调试: 容易复现和排查问题

Q: 如何处理长时间运行的任务?

A:

  1. 启用检查点: 确保 checkpoint.auto_save: true
  2. 如果中断,使用 /do --resume 恢复
  3. 考虑使用 --parallel 加速执行

Q: 交叉验证有什么用?

A: v5.4 的交叉验证机制:

  • Codex 实现代码
  • Gemini 独立审查,不知道 Codex 的具体实现过程
  • Claude 仲裁分歧,确保质量

这样可以避免单一模型的偏见和盲点。

Q: Grounding 机制是什么?

A: Grounding 要求每个结论都必须有代码证据:

✅ 正确: "发现空指针风险 (src/auth.ts:45)"
❌ 错误: "代码质量一般"

这样可以杜绝 AI 的幻觉输出。


版本历史

v5.4.2 (2026-01-21)

  • 🛡️ 真实执行原则 - 禁止 mock 数据,CLI 调用必须真实执行
  • 🔧 Mock 模式隔离 - 仅 SKILLPACK_MOCK_MODE=1 显式设置时启用
  • 📝 文档更新 - 核心法则、执行指南、README 同步更新

v5.4.1 (2026-01-20)

  • 🔧 版本号统一 - 所有模块统一为 5.4.1
  • 📦 完整 Python 包 - CLI、路由、执行器、调度器
  • E2E 测试通过 - 配置加载、CLI 调用、路由决策

v5.4.0 (2026-01-19)

  • 🔍 Grounding 机制 - 强制 file:line 代码证据
  • 👥 独立审查者模式 - Codex → Gemini → Claude
  • 🛡️ 保守表述原则 - 禁止绝对表述
  • 交叉验证 - 多模型验证

v5.3.0 (2026-01-19)

  • 🖥️ CLI 优先模式 - 默认使用 CLI
  • 禁止 MCP - 提高稳定性
  • 5️⃣ RALPH 5 阶段 - 新增独立审查和仲裁
  • 6️⃣ ARCHITECT 6 阶段 - 新增独立审查和仲裁

v5.2.0 (2026-01-19)

  • 异步并行执行 - 无依赖任务并行
  • 📊 DAG 依赖分析 - 自动识别并行任务
  • 🌊 波次管理 - 分组并行执行

v5.1.0 (2026-01-18)

  • 🖥️ CLI 直接调用后备机制
  • 🔄 MCP 超时自动降级
  • 📏 任务粒度控制

v5.0.0 (2026-01-18)

  • ⚛️ 原子检查点
  • 📝 结构化 JSONL 日志
  • 🎯 智能降级策略

v4.0.0 (2026-01-17)

  • 🔧 MCP 强制调用约束
  • 🔁 循环执行引擎
  • ⚙️ 路由分离

v3.0.0 (2026-01-16)

  • 🎯 统一入口 /do
  • 🧠 6 维度评分
  • 🤖 多模型协作
  • 💾 检查点机制

贡献指南

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/VictorVVedtion/delta-skillpack.git
cd delta-skillpack

# 创建虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装开发依赖
uv sync --dev

# 运行测试
uv run pytest

代码规范

  • 格式化: 使用 ruff format
  • 检查: 使用 ruff check
  • 类型检查: 使用 mypy
# 格式化代码
uv run ruff format skillpack tests

# 检查代码
uv run ruff check skillpack tests

# 类型检查
uv run mypy skillpack

提交规范

使用 Conventional Commits:

feat: 添加新功能
fix: 修复 Bug
docs: 文档更新
chore: 杂项任务
refactor: 重构
test: 测试相关

Pull Request 流程

  1. Fork 仓库
  2. 创建功能分支: git checkout -b feature/my-feature
  3. 提交更改: git commit -m "feat: add my feature"
  4. 推送分支: git push origin feature/my-feature
  5. 创建 Pull Request

License

MIT © 2026


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Multi-engine workflow orchestrator for terminal AI agents: Codex, Gemini, Claude

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No releases published

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