--- title: "代码实现参考：oh my taiyiforge - 代码实现 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-oh-my-taiyiforge/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：`docs/taiyi/` 定义 canonical commands、phases、quality gate、workflow manifest、token budget、control plane；`app/` 是 FastAPI 参考服务；`.taiyi/changes/` 示例展示状态、日志、上下文压缩；`examples/browser-e2e-smoke` 和 `examples/translation-assistant/agent` 展示测试和 auto 输出；安装脚本把命令同步到 Claude、Cursor、OpenCode、Codex。 - 调用链路：需求/命令 -> 状态机判断阶段 -> 生成或校验阶段工件 -> 人类门控或引擎门控 -> 推进到下一阶段 -> 归档/集成。 - 输入输出：输入是需求文件、change slug、profile、阶段上下文、验证命令；输出是阶段 Markdown、状态 JSON、测试证据、代码骨架、上下文压缩文件。 - 核心依赖：npm 包、跨终端 skill 安装脚本、FastAPI/前端示例、Playwright/E2E 示例、Docker/CI 文档、Markdown 工件契约。 ## 为什么值得参考 它最有价值的是「状态机 + 工件契约」：每阶段产物和拍板者都固定，Agent 无法跳过需求直接写代码。对自己的 Skill Forge，复杂实现流程也应该用阶段文件和 gate 管住，而不是把所有规则塞到一个长 prompt。 ## 为什么不建议直接套用 九阶段对小改动很重，且 auto 模式会生成大量代码和测试文件；如果需求边界不清，自动骨架会扩大误差。它还涉及跨终端安装、命令同步、状态目录和人类审批，直接用在内容卡片生产会过度。README 中的 `.taiyi/changes` 属于本地工件，不应混入公开交付。 ## 如何改造成自己的版本 为 Skill 生产线抽取简化四阶段：brief -> design -> implement -> verify。每阶段只要求一个 Markdown 工件和一个验证命令；高风险节点加人工 gate。把 token 压缩改成每阶段末的 `context-compact.md`，用于长任务续跑。只有代码生成类 Skill 才借 TDD 和 integration gate。 ## 适用场景 - 长周期 AI 编码任务，需要阶段推进和人工审批。 - 需要跨工具保持同一命令词汇和工件格式。 - 需要断点续传、上下文压缩和变更依赖追踪。 ## 不适用场景 - 简单文案、资料整理或一次性脚本。 - 用户不愿意逐阶段审批。 - 没有维护状态目录和阶段工件的纪律。 ## 参考信息 - 原项目：[oh-my-taiyiforge](https://github.com/Dong90/oh-my-taiyiforge) - 作者：Dong90 - 相关概念：[[状态机]]、[[工件契约]]、[[人类门控]] - 相关卡片：[workflow-read-021](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/goal-definition/skill-forge-scene-analysis-workflow-builder-template/) ## 参考对象信息 **名称：**oh-my-taiyiforge **作者：**Dong90 **链接：**[https://github.com/Dong90/oh-my-taiyiforge](https://github.com/Dong90/oh-my-taiyiforge) ## 适用场景与行动 **场景：**Skill 生产线 / 代码实现 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的代码实现流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [上一张：代码实现参考：cross agent skills template](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-cross-agent-skills-template/) [下一张：代码实现参考：SkillForge Core](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-skillforge-core/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)