AI-DLC Workflows

项目简介

AI-DLC Workflows 又称 AI-Driven Development Life Cycle，是一套面向 AI 驱动软件开发的结构化、带审批关卡的方法论。它提供与具体运行环境无关的核心，可在 Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode 和 GitHub Copilot 中原生运行，并通过可审计的生命周期把需求、决策、实现、测试与运维工作连接起来。

核心功能

• 包含从初始化到运营的 5 个阶段和 33 个阶段。包含 14 个智能体，其中 11 个领域专家、2 个评审者和 1 个自适应组合器。提供 11 个工作流配置，覆盖功能开发、缺陷修复、基础设施、安全、概念验证、企业交付等常见工作。设置人工审批关卡和与来源绑定的评审证据。提供 119 个事件的审计轨迹，以及持久状态、团队知识和学习到的规则。所有受支持的运行环境使用同一套确定性引擎。

适用场景

• 使用 AI 辅助工作流构建软件。通过聚焦工作流配置处理缺陷修复、基础设施或安全工作。在概念验证和企业交付中采用审批关卡与审计证据。通过引导式第一周和首个工作流帮助团队上手。

快速开始

• 在 macOS、Linux、WSL 或 Windows PowerShell 上使用原生安装器安装 AI-DLC。在项目根目录运行 aidlc config --harness 后接运行环境名称，可选 claude、kiro、kiro-ide、codex、cursor、opencode 或 copilot。运行 aidlc doctor 检查配置。打开已配置的运行环境，用 /aidlc 加工作请求启动；Codex CLI 使用 $aidlc。

部署与要求

• 原生安装器会设置 aidlc 命令和所有运行环境运行时；原生安装不需要 Bun 或 Node.js。手动复制方式需要 Bun，并将完整的 runtime 下对应运行环境目录复制到项目中。Windows 上安装器为当前账户安装并把 bin 目录加入用户 PATH；安装后需重新打开已打开的终端或 IDE。模型提供方配置由运行环境负责。

采用前须知

• 许可证：MIT-0。在使用、修改或分发项目前，请确认其具体条款。