Aulos — AI skill for Claude Code

Aulos

**中文** | [English](README_EN.md)

一个 Claude Code 风格的 AI 编程 Agent，从零实现的完整开源项目：终端 REPL + 桌面端双入口， 内置工具循环、上下文工程（三层压缩 + 主上下文瘦身）、MCP 接入、三级权限体系、多 Agent 编排、Agent 级评测框架与会话持久化。

Python 3.14 + FastAPI + Tauri 2，兼容任意 Anthropic / OpenAI API 格式的模型服务 （接口地址、Key、模型均可自定义）。

本项目基于 [MiniCC](https://github.com/Louisym/MiniCC) 开发，在其 Agent 架构基础上 扩展而来，详见[致谢](#项目来源与致谢)。

功能特性

Agent 内核

• 工具循环：模型自主决定调用工具 → 执行 → 回传结果，循环往复直到完成；SSE/WS 流式 输出、thinking 块、循环层 token 与迭代预算、超预算软收束（收束原因写入历史， 下一轮模型接着干而不是从头查）
• Headless 模式：main.py -p "任务" --output-format json 单命令执行，结构化输出 退出码 / 结果 / usage——评测框架与脚本化调用的底座
• 多 Agent 编排：Leader 通过 agent_tool / agent_status / agent_reap / agent_list 派生 subagent 并行干活，白名单防递归、孤儿 agent 启动对账

上下文工程

• 三层压缩体系：MicroCompact（估算超阈值时把保留窗外的高产出可复现工具结果 替换为占位符，零 LLM 调用）→ Session Memory（后台代理空闲时增量维护滚动摘要， 压缩激活时直接采用，零现场调用）→ Full Compact（超压缩阈值时 side-call 生成 结构化摘要，规则摘要兜底，一次大调用）
• 主上下文瘦身四件套（治"进上下文的东西太多"）：
  • read_file / grep 行预算：超限全文落盘 ~/.aulos/tool-outputs/，会话只留 首部 + 落盘标记，需要时可读回
  • 同文件重读去重：未变文件的整读回一行 unchanged；写入推进变异序号、外部修改、 force=true 均回全文
  • 贴图降采样：单边超限或体积超限的截图等比压缩，原图落盘，会话只带缩后版
  • subagent 委派引导：宽泛调研类任务在系统提示层引导派生 subagent，避免主上下文堆积； explore/plan worker 配齐只读三件套（read_file/grep/glob），且计划/只读模式下 派只读 worker 直接放行（可写型 worker 仍拒绝）——"先调研再计划"不再被权限层掐死
• 重复只读护栏：同一只读调用（read_file/grep/glob，路径规范化记账）第 2 次警告、 第 3 次拒绝——治理模型反自旋；另有回合级结论检查点提醒对靶（超阈值时附 "宽调研派 worker / 收敛作答"分流指引）
• Prompt cache 友好：系统提示词设动态边界，稳定前缀（OS 信息/CLAUDE.md/技能清单） 与动态尾段分离，命中缓存

工具与生态

• 内置工具集：bash / powershell（Windows 走 Git Bash，UTF-8 无乱码）、 read_file / write_file / edit_file（read-before-write + stale 检查）、 grep / glob（纯 Python，免 shell）、后台任务 task_output / task_stop、 任务清单 todo、计划卡 present_plan、网页抓取 web_fetch / web_search
• 浏览器实测：browser_navigate / browser_snapshot / browser_click / browser_type / browser_console 等（Playwright 无头 Chromium），可实际操作 Web 系统做功能验证
• MCP 客户端：接入外部 MCP 服务器（`st