# 飞轮智能成长 炼境通过管理项目产生的多维数据反哺自身,形成可自我进化的成长闭环。 核心愿景:让炼境像一把可成长神器,执行数据越积越多,自身越来越好用。 ## 背景 现有飞轮仅覆盖一个维度:usage.json 指标 → 梦核分析 → CONVENTIONS 建议。 复盘笔记、任务时长、返工率等执行质量数据已在采集,但没有进入任何反哺路径——数据在"睡觉"。 本模块分三个阶段逐步打通数据→改善的完整闭环。 ## 方向修订(2026-06-19) 阶段一/二依赖「AI 主动写结构化复盘笔记」作为执行质量数据源。实测发现该进料口几乎枯竭:70 条笔记仅炼境自身 4 条结构化,外部项目存量为旧格式,`rework_count`/`avg_rounds_M` 长期为 0/null。 **根本转向**:执行质量数据从「AI 主动上报」改为「炼境从 git 被动自吸」——解析 conventional commit 的 type(fix=返工)/scope(=模块)自动计算,客户端无关、工作流无关。新增 **L0 解析层**(见任务卡)作为阶段三预测层的数据地基。详见 memory [[project_gitea_unified_architecture]] 及 onboarding-pack / gitea-integration 模块。 ## 阶段触发条件 - **阶段二启动条件**:阶段一上线后,梦核输出中稳定出现"高频陷阱摘要"板块,且跨项目复盘笔记数量 ≥ 20 条 - **阶段三启动条件(已修订)**:L0 解析层上线后,conventional commit 执行质量数据稳定覆盖 ≥ 10 个项目(不再依赖复盘笔记积累时长,见上「方向修订」) --- ## 任务卡 ### ✅ 阶段一:复盘笔记接入梦核飞轮 - status: done - complexity: M - files: src-tauri/src/commands/blueprint_feedback.rs, src/components/blueprint/FlywheelPanel.tsx - acceptance: 梦核 prompt 构建时聚合所有项目的 project_notes;Opus 输出新增"高频陷阱摘要"板块,列出跨项目重复出现的踩坑模式;本地验证:有复盘笔记的项目数据能正确注入 prompt 阶段一详细设计: - 梦核 prompt 模板增加输入段:通过 MCP 读取各项目 project_notes,按"任务类型 × 是否返工"分组 - Opus 输出格式新增板块: ``` ### 高频陷阱(跨项目复盘笔记聚合) - <任务类型>:<踩坑描述>,出现 N 次(项目:A、B、C) ``` - 修改点:梦核 prompt 构建逻辑(Rust 侧) --- ### ✅ 独立项目自动创建产品组 - status: done - complexity: S - files: src-tauri/src/commands/groups.rs, src-tauri/src/commands/buff.rs - acceptance: 对未加入任何产品组的蓝图项目,apply_blueprint_buff 时自动创建 "{name} (独立项目)" 产品组并注入 MCP,使 append_project_note 在该项目的 Claude 会话中可用 --- ### ✅ 复盘笔记覆盖率可见性 - status: done - complexity: M - files: src-tauri/src/commands/mentor.rs, src/lib/commands.ts, src/components/mentor/MentorPanel.tsx - acceptance: 项目导师面板显示"已完成 M/L 任务数 / 复盘笔记数 / 缺口"三格统计;缺口 > 0 时显示琥珀色警告提示;mentor_markdown 同步写入覆盖率表格和补写提醒,让 Claude 每次打开报告时自动感知 --- ### ✅ 补测试:飞轮存量函数安全网 - status: done - complexity: M - depends: flywheel-intelligence(阶段二启动前完成,保障数据关键路径) - files: src-tauri/src/commands/blueprint.rs - acceptance: `collect_flywheel_notes` 有测试覆盖 win_path 匹配、wsl_path 匹配、项目不存在三种情况;`get_flywheel_stats` 有测试覆盖正常快照解析、空项目列表、iteration 跳变检测;所有新测试用依赖注入 + in-memory DB;`cargo test` 全绿 > 背景:阶段一实现时因无测试导致"查错表"bug 上线,靠人工 review 才发现。补测试后同类静默失败 bug 可在写代码时立即暴露。 --- ### ✅ MCP Server 支持 SSE 传输 - status: done - complexity: M - files: src-tauri/src/mcp_server.rs - acceptance: `GET /mcp/group/:group_id` 返回 `text/event-stream`,按 MCP SSE 传输规范完成握手;Claude Code 会话启动时 `append_project_note` 等工具可在工具列表中原生出现;Windows 本地测试通过(curl -N GET 端点可见 SSE 事件流) > 背景:Claude Code MCP 客户端用 GET 发起 SSE 握手,炼境目前只接受 POST,导致 405 → MCP 永久失效。加 GET/SSE 端点后,所有项目原生 MCP 打通,复盘笔记可直接通过 `append_project_note` 写入,飞轮数据链完整,无需任何绕路脚本。 --- ### ✅ 阶段二:usage.json 扩展采集维度 - status: done - complexity: M - depends: flywheel-intelligence(阶段一完成后启动) - files: src-tauri/src/commands/blueprint.rs - acceptance: usage.json 快照新增 complexity_dist、rework_count、avg_rounds_M 字段;字段值从复盘笔记解析填充;梦核分析可输出"M 级任务实际轮数 vs 预估"对比 阶段二详细设计: ```json "tasks": { ...现有字段..., "complexity_dist": { "S": 12, "M": 8, "L": 0 }, "rework_count": 3, "avg_rounds_M": 2.4 } ``` - rework_count 和 avg_rounds 从项目 project_notes 中解析"实际轮数"字段聚合 --- ### 📋 L0:Conventional Commit 执行质量解析层(数据地基,先于阶段三) - status: concept - complexity: L - depends: onboarding-pack(项目须先种 lefthook + conventional 规范) - files: src-tauri/src/commands/buff.rs, src-tauri/src/commands/blueprint.rs - acceptance: 炼境后端从本地 git 解析 conventional commit —— type=fix 计返工、scope 映射模块、commit 数≈轮数;自动填充 usage.json 的 rework_count/avg_rounds_M/complexity_dist,取代「从复盘笔记解析」的枯竭路径;CI 自修 commit(如 `[DeepSeek-V3]`)须从返工率剔除;squash merge 项目须降级处理 > 背景:实测复盘笔记进料口枯竭(70 条仅 4 条结构化)。改由 git 自吸,客户端无关、工作流无关,是阶段三预测层的真实数据基础。 --- ### 阶段三:执行质量预测层 - status: todo - complexity: L - depends: flywheel-intelligence(阶段二完成且数据积累达标后启动) - files: TBD(需 /architect 后确定) - acceptance: TBD 阶段三方向(待 /architect 设计): - 任务完成时长分布(为 S/M/L 定义时间基准) - 高风险任务预警(特定文件组合 → 历史高返工率) - 跨项目模式库推荐 - **自动推荐规则置信度更新**:梦核读取复盘笔记中的 `auto_applied_rules` + `rule_effectiveness` 字段,输出 CONVENTIONS 规则库的 confidence/evidence_count 更新建议;新增规则提案(从高频踩坑模式自动归纳) > ⚠️ 阶段三为 L 级复杂度,到时须先走 /architect → /splitter 流程,禁止直接写代码。 ## 决策记录 - 三阶段串行而非并行:数据积累需要时间,阶段二依赖阶段一跑出足够复盘笔记,阶段三依赖阶段二的字段扩展;提前建设无数据支撑的预测层是无效投入 - 蓝图管理而非单独文档:三阶段是对炼境自身的迭代开发,bluepint 的 depends 字段天然表达阶段间的触发关系,可视化面板也能直接展示当前在哪个阶段 - 不存 CONVENTIONS 全文历史到 DB:Git 已有版本记录,效果对比通过 usage.json 的 conventions_version 分组已足够