最近把一个自己在用的项目整理开源了：Axiom。
一句话介绍：它不是“再做一个 AI 客户端”，而是给现有 AI 编程工具（Gemini Cli / Claude Code / Codex / OpenCode / Copilot）加一套可持续协作的工程化运行层。
- GitHub: GitHub - QingJ01/Axiom: 给 AI 编程助手装上工程化大脑
- 在线文档: https://axiomdocs.vercel.app/
这项目解决什么问题？
我在长期用 AI 写项目时，反复踩这几个坑：
- 对话一长就“失忆”，上下文来回重讲
- 需求没澄清就开写，返工很重
- 出错后靠猜，缺少固定诊断路径
- 多模型/多人协作时行为不一致，结果难追溯
Axiom 的思路是：把这些约束落到项目内文件和流程里，而不是只靠“提示词记忆”。
核心能力
- 记忆层：
.agent/memory保存项目决策、上下文、偏好 - 流程层：需求从 Draft → Review → Decompose → Implement
- 门禁层：关键节点可验证（例如提交前质量检查）
- 错误恢复：
/analyze-error统一日志收集、根因分析、修复/回滚路径 - 进化层：
/reflect+/evolve把经验沉淀成可复用知识
怎么用（主推安装器）
现在主推 Axiom Manager 安装器（GUI） 接入，拉取资源后，选目标项目目录后安装即可。
安装完成后在 AI 里先跑：
/start/status
适合谁？
- AI 参与度高、迭代周期长的项目
- 需要“可回溯、可复盘、可协作”的开发流程
- 想降低 AI 协作中的随机性，而不是追求一次性“写完就跑”
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