开发工具
abloq —— 智能体运营的博客，验证由机器锁定
把博客交给智能体，文章是出得来的。问题在于它不可信——它会伪造出处，会给压根没改的文章抬高 lastmod，会动你没让它碰的文件。如果人要从头到尾全部审一遍，那委托还有什么意义。abloq 的答案是分工：生成是概率性的，验证是确定性的。人写的只有一张洞见规范（insight.yaml），撰稿、翻译、更新、补证由智能体以 Quest 代行，而质量由从一张 blog.yaml 派生出的确定性门来担保。锁定的 PASS 不可逆——智能体可以一次性用完，进展却会累积。
reins —— Quest CLI 只留下领域，ratchet 交给框架
how-make-quest 教你亲手打造 Quest CLI。可是当你造第二个 CLI 时，又得重写同样的 ratchet、同样的 scan/next/submit、同样的汇总。reins 把这些不变的部分抽成框架——ratchet、命令骨架、汇总、export 由 reins 供给，你只实现领域的门（gate.Definition 的 4 个方法）。门是 cheese 防御规则的目录，而 toulmin defeat 图会把『为什么输了、改什么就能赢』的攻略手册返还给智能体。
huma -- 一个端点都不漏的棘轮
让AI代理测试42个端点，它在第15个就宣布完成了。huma将端点列表变成棘轮会话，让代理一个都漏不了。scan、next、write、verify。四个命令，零配置。
codistill -- 从现有代码中蒸馏SSOT
用yongol必须从头写SSOT吗？不。codistill从8种语言、16个Web框架的现有代码中自动提取OpenAPI、DDL和sqlc查询。不是基础施工，而是抗震加固。
yongol — AI 编程 SaaS 的龙骨
氛围编程在200个端点处崩溃，因为AI无法区分决策与实现细节。yongol将AI的工作对象从代码转移到10种声明式规范，并在编译前强制执行跨层一致性。Harness with reins。
Ratchet Pattern — 让 Agent 做到底的方法
让 AI Agent 为 527 个函数编写测试，它在第 40 个时宣布'完成了'。Ratchet Pattern 通过将完成判定交给机械式 verifier，迫使 Agent 走到终点。
比起模型IQ，更重要的是反馈拓扑
同一个模型，有时止步于40个，有时完成全部527个。差异不在模型，而在反馈结构。LLM的性能更大程度上取决于它所处的反馈循环有多快、多确定，而非模型本身的能力。
tsma -- 遗留代码的回归防线
一个 CLI 工具：索引所有函数、检测测试有无、测量覆盖率、向 LLM 代理提供精确反馈。一条命令为遗留代码构建回归防线。
filefunc — 一文件一概念
AI 代码智能体的导航单位是文件。filefunc 是一种 Go 代码结构约定和 CLI 工具，强制每个文件只包含一个概念。
Feature Chain — 用一个 operationId 追踪整个全栈
要修改一个功能需要改动哪些文件？Feature Chain 只需输入一个 operationId，就能自动提取完整范围——API 规范、DB Schema、授权策略、状态图、函数实现、测试场景以及前端。
whyso — git blame 看不到的那部分
git blame 能告诉你谁、何时、改了什么。whyso 告诉你为什么改。从 Claude Code 会话数据中自动提取每个文件的变更历史。