Ynuo Agent（依诺) 一 0.3.10 发布：研发透明化，抛弃许愿式编程

0.3.10 发布：研发透明化，抛弃许愿式编程

一个 AI 编码平台做到第三版时，我意识到真正的问题不是"它不够聪明"，而是"我看不见它在干什么"。

旧用户注意在浏览器多刷新几次，防止缓存！！

一、先说"许愿式编程"是什么

如果你用 AI 写过代码，下面三个场景大概率熟悉：

场景一：一句话丢过去，等一个奇迹。

"帮我把这个模块重构一下。" 十分钟后 AI 说"已完成重构，共修改 12 个文件"。你打开 diff，发现它顺手删掉了一个你认为很重要的兼容逻辑------它不知道那是有意为之。

场景二：做了很多，但你说不清它凭什么这么做。

它读了哪些文件、信了哪段注释、跳过了哪个目录，你一概不知。出了问题，第一反应是"重开一个会话再试一次"，而不是"定位哪一步判断错了"。

场景三：交付没有凭据。

它说"测试通过"。哪个测试？覆盖了哪些分支？没有需求文档、没有方案评审、没有验证记录，只有一个自信的结论。

这三件事的共同点：过程是黑盒，结论只能靠信。 我把这种开发方式叫许愿式编程------你付出的不是工程，是期待。

0.3.10 想解决的就是这个。它不打算做一个更聪明的许愿池，而是把黑盒拆开。

二、这一版的三条主线

一句话概括：

过去的黑盒	0.3.10 的答案
不知道它打算怎么干	研发流程门禁：六段流程，逐门推进，方案先审再写
不知道它看了什么、想到第几步	上下文白盒 + 过程可见：token 水位、维度明细、推理轮次全在界面上
不知道它守不守规矩	记忆层 devrules：规矩落成文件，按仓库、按状态、按需注入

下面逐条说。

三、研发流程门禁：把"丢进去等结果"改成"逐门过"

这是 0.3.10 最核心的改动。任务不再是丢进 Agent 队列等结果，而是走一条有据可查的流水线：

复制代码

（进入流程）→ 调研 → 实施方案 → 方案评审 → 编码 → 测试 → 交付

每道门 = 状态推进校验 + 沙箱档位切换点。

前一阶段的产物不齐------以任务附件为凭据，不是靠 AI 自己说"我调研过了"------门就不开。这就把"AI 的自述"换成了"系统的校验"。

3.1 分级门禁，而不是一把尺子量所有活

按任务类型自动分 S / M / L 三档：

S 档（缺陷 BUG、单点修改）：调研与方案合并，可直接推进到评审------不为一个改错别字的需求走完整六段；
M 档（需求、功能开发）：完整六段；
L 档（架构设计、测试）：从调研起，逐门不落。

3.2 评审门不可跳

review → implement 这一道门，必须人工批准才能开始写代码。

S 档可以把"调研 + 方案"合并，但"方案评审"这一步无论如何绕不过去。理由很简单：写代码是最贵的动作，方案评审是最便宜的纠错点。

3.3 要跳过？可以，但会留痕

现实里总有"别评审了，先给我改上"的时刻。系统不拦你，但会做两件事：

把任务直接置为 deliver 阶段；
写入 dev_bypass=1，跳过所有门这件事本身被永久记录。

允许例外，但不允许例外消失。 这是流程设计里最容易被忽略的一点------如果"临时绕过"没有痕迹，三个月后你会发现所有任务都是绕过的。

3.4 界面长这样

任务面板顶部就是门禁条：当前处于哪一段、下一步能推进到哪、评审卡上预审意见和"批准"按钮并排。看板上的任务状态不再是一个模糊的"进行中"，而是"在编码阶段"。

四、AI 预审：审的人和写的人，不该是同一个上下文

评审门上挂了一个隔离子会话的预审员。它的几个设计取向值得单独说：

1）fork 空历史会话，与编码会话零共享上下文

复用编码 Agent 的上下文去评审它自己的方案，等于让它自己批自己------它会维护自己之前的判断。所以预审线程是全新的空会话，走 afterSeq: -1。

2）只读工具环

预审只查不写，结论必须能引到 file:line。没有证据链的意见，视为无效意见。

3）结构化 verdict

不是一段没法验收的散文，而是逐条 finding（结构示意）：

json 复制代码

{
  "findings": [
    {
      "title": "并发写入未加锁",
      "body": "writeQueue 在 batch 模式下绕过了串行队列，高并发下会丢失事件",
      "confidence": 0.82,
      "priority": 0,
      "location": "packages/storage/src/write-queue.ts:118"
    }
  ]
}

标题 / 说明 / 置信度 / 优先级 / 位置，五项齐全才叫"评审意见"。

4）人工结论优先

预审意见只贴在评审卡上供你参考，不代替你过门。AI 的价值是把明显的坑先标出来，不是替你签字。

这套口径参考了 Codex 的 Review Mode------审的人和写的人，不该是同一个上下文，也不该是同一个人格。

五、上下文白盒：token 花在哪，终于能看见

上下文（Context）是这个领域最不透明的东西。你只知道"快满了"，不知道"谁占的"。

0.3.10 把上下文信息面板重做了一遍，现在是：

一个 token 水位环：总占用多少，每个维度各占百分之几，环上一眼看出；
15 个维度分 tab ：系统提示词、创作人设、任务、代码仓库、知识库、记忆层规约、技能、工具、附件、对话历史、任务清单、反思、注入、会话摘要、其他，每个 tab 带条数角标；
工具与技能自动瘦身：只显示"名称 + 描述"，参数细节折叠掉------你不会想逐个读 JSON 参数；
默认单行折叠：长内容一行截断，点"展开"看全文；
上栏固定、下栏明细各自滚动：面板不会撑爆页面，刷新按钮就在环形图右上角。

创作、研发、工作台三端统一了这一套。

上下文不透明，调提示词就只能是玄学。你无法优化一个看不见的数字。

六、过程可见：第几次推理，都算数

研发工作区这一版做了整体重构，原则只有一条：AI 在干什么，界面上必须有对应的痕迹。

消息头信息完整 ：YnuoAgent · 模型名 · 时间 · 研发思考中... 第 X 次推理，推理轮次带循环配色，长跑任务不再像卡死；
过程消息只留最近 5 条：其余折叠成"还有 N 条过程消息，查看更新"，点击直达日志并自动滚到底------既不被刷屏，也不丢信息；
左栏任务 × 会话手风琴：一个任务下挂多个会话，展开即见历史（克隆 / 删除 / 新建），任务卡上"查看 / 展开"是两个独立按钮，不必再双击猜；
任务进度胶囊卡：悬停弹出 todo 明细，进度条 + 计数 + 百分比实时同步；
打开即钉底：切 tab、切会话、加载历史后自动贴到最新消息，含渲染后高度增长的二次校正。

透明不是把日志全糊在脸上，而是关键信息出现在正确的位置。

七、记忆层 devrules：规矩写进文件，不靠模型自觉

上一版的"研发规约"和"经验"，本质是两段塞进提示词的文本，各 6000 字符常驻，超长就 slice。问题很明显：

每回合稳定吃掉约 3000 token，里面可能一半跟当前任务无关；
超长直接截断，可能切在句子中间------给模型半条规则，比不给更容易诱发幻觉；
所有仓库的规则糊成一份聚合文件，无法按仓库过滤。

0.3.10 把它重做成三层结构：

层次	位置	性质
人工规则	`<项目>/docs/rules/`（公共规范 + 各仓约定）	入库、可 review、团队共享
机器产物	`<项目>/.ynuo/rules/<仓库>/`（开发规约 + 经验）	gitignore、可随时重建
分析真源	项目库 `repo_conventions`	带状态：草稿 / 已确认 / 已否决 / 过期 / 废弃

关键改动：

一仓一文件，按仓库取用，聚合文件这个"多仓混合物"从源头消失；
不再硬截断：宁可少给，不给半条；
经验有归属、有条数上限、会过期：跨仓经验进公共文件，仓库经验回本仓，长期不用的不再占预算；
按需读取 ：新增 dev-rules / repo-touch 工具，模型需要时才翻开具体文件，而不是每回合常驻几千 token；
配置页可视化：系统级 + 项目级规则配置，能看清每条规则的归属与状态。

一句话：规矩不是求模型记住，是把规矩以文件形式摆在它面前，让它查得到、引得出、过期即失效。

顺带说，这套东西和代码仓库分析是打通的：分析结论会投影成仓库内可读的 .ynuocode/CONVENTIONS.md，并按仓库落到 .ynuo/rules/<仓库>/开发规约.md，只有"已确认"的规约才进入上下文。

八、知识库重做：切片可调、分块可改

做 RAG 的人大概都踩过这几个坑，0.3.10 一并处理了。

1）切片策略下沉到文件级

每个文件可以有自己的策略、大小、重叠，存进 knowledge_base_file，下次打开还是上次的配置。代码文档和需求文档，终于不必用同一把刀切。

2）分块可管理（这次新加的）

点文件名打开分块列表：分块数 / 总 token / 均 token 三个统计、按内容或序号搜索、新增 / 编辑 / 删除，保存即针对该条重新向量化。切坏了不用整篇重来。

3）模型选择就在"选择文件"弹窗里

文本模型 + 向量模型都在索引时选，选完随索引持久化到知识库，对话与检索复用同一套模型。同一个库混用两个向量模型，跨文件向量空间不一致，检索会莫名奇妙地失效------这个坑现在在 UI 层就堵住了。

4）限流自愈，索引不再中途归零

批大小收到 10；批间自适应节流（800ms 起，命中限流翻倍，上限 5s）；限流错误指数退避重试 6 次（2s / 4s / 8s / 16s / 30s）；重试耗尽给可操作提示，而不是一个 429 堆栈。索引期间全屏锁定 + 已用时计时器，防止边索引边改库。

5）检索容错

baseId 少个连字符、传了不存在的库、同时有多个库------都不再直接报错：精确命中 → 归一化/子序列唯一匹配 → 回退全部库合并检索。

6）模型下拉口径收敛

文本模型下拉严格排除向量模型；模型配置页从 Checkbox 改为"对话模型 / 向量模型"单选，从源头不再产出双能力脏数据（历史脏数据也会立刻从下拉里消失，不用手工改库）。

九、顺手填的坑

文件预览窗口：拖拽移动、边缘/右下角自由拉伸、全屏、缩放 50%~300%（可重置）；
HTML 双模式预览 ：源码（高亮、不执行）与 页面预览（iframe 内联相对子资源）一键切换；
预览容器高度链断裂导致视频溢出窗口、HTML 预览被压成 150px 的问题修掉了；
漫剧模式下文本模型切换不生效；
代码格式化问题；
AI 身份档案：现在问它"你的作者是谁"，会给出完整创作者信息，而不是含糊其辞。

十、安装与升级

bash 复制代码

# 全局安装（自动携带当前平台的守护启动器）
npm install -g @ynuo/ai@latest

# 或使用内置升级命令（升级完自动重启守护进程）
ynuo update

# 只查版本，不升级
ynuo check

# 启动
ynuo daemon          # 守护模式（后台运行，崩溃自愈）
# 或 npx ynuo        # 前台模式

# 打开浏览器
# http://localhost:2609

按平台拆分的 launcher 包通过 optionalDependencies 挂载，npm install 时按当前 os/cpu 只装匹配的那个，Windows x64 / Linux x64 / macOS Apple Silicon / macOS Intel 四平台都有。

手动升级请用 npm install（而不是 npm update），确保平台包一并更新到 0.3.10。

十一、写在最后

这一版没有堆功能数量。六个门、一个水位环、一套规则文件、一堆分块按钮------如果只看清单，它们都很朴素。

但它们指向同一件事：把"我相信 AI 做对了"换成"我能看到它做了什么、凭什么这么做、有没有走过该走的路"。

许愿式编程的问题从来不是 AI 不够强，而是你没法参与判断。一旦过程可见，判断权就回到了人手里------AI 负责推进，你负责在每个该点头的地方点头。

0.3.10 是往这个方向的第一版。离"完整的研发透明"还差得远，但至少，黑盒被打开了一条缝。

仓库地址 ：https://gitee.com/yanzkc/ynuo

作者：elcker（438586732@qq.com）

当前版本：0.3.10

如果这套思路对你有用，欢迎到仓库看看，或者留言聊聊你怎么看"AI 写代码的可验证性"。