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2026-06-22 11:30:51 +08:00

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Trellis - AI 编码工程化框架

GitHub: https://github.com/mindfold-ai/Trellis 官网/文档: https://docs.trytrellis.app/zh npm: @mindfoldhq/trellis License: AGPL-3.0 开发商: Mindfold (mindfold-ai) 研究日期: 2026-06-06

一句话总结

Trellis 是一个开箱即用的 AI 编码工程化框架，核心解决的问题是：AI 编码 Agent 每次会话从零开始，记不住项目规范和团队标准。它将规范、任务、记忆沉淀进代码仓库，让任何 Coding Agent 都按你的工程标准执行。

核心痛点

AI 编码工具（Cursor、Claude Code、Codex 等）虽然能快速生成代码，但存在以下问题：

无记忆 — 每次新会话从零开始理解项目
无规范持久化 — CLAUDE.md、.cursorrules 等文件容易膨胀变臃肿
无任务结构化 — PRD、实现上下文、审查记录散落各处
无跨平台统一 — 每个工具都要单独配置工作流

核心能力

能力	说明
自动注入规范	规范写在 `.trellis/spec/`，Trellis 按当前任务自动注入相关上下文
任务驱动工作流	PRD、实现上下文、审查上下文统一在 `.trellis/tasks/` 管理
项目记忆	`.trellis/workspace/` 中的 journal 保留上次会话脉络
团队共享标准	Spec 随仓库版本化，个人规则可成为团队基础设施
多平台复用	一套结构覆盖 14 个 AI Coding 平台

工作原理（4阶段循环）

Plan → Implement → Verify → Finish → (循环)

1. Plan（规划）

trellis-brainstorm 逐题梳理需求 → 写入 prd.md
资料调研派发给 trellis-research 子代理
产出：精选 Spec + 研究文件，由 implement.jsonl / check.jsonl 编排

2. Implement（实现）

trellis-implement 子代理依据 PRD 编写代码
上下文按 implement.jsonl 自动注入
不会执行 git commit

3. Verify（验证）

trellis-check 子代理基于 diff 对照 Spec 逐项核查
运行 lint、type-check、测试
自动修复能力范围内的问题

4. Finish（收尾）

最终检查
trellis-update-spec 将新增认知沉淀回 .trellis/spec/
归档任务，更新 journal

目录结构

.trellis/
├── spec/           # 项目规范（自动注入到 Agent 上下文）
├── tasks/          # 任务 PRD、实现/审查上下文、状态
├── workspace/      # 工作日志（journal），会话间记忆
└── ...             # 各平台适配文件（自动生成）

支持平台（14个）

仓库中包含以下平台的配置目录：

.claude/ — Claude Code
.cursor/ — Cursor
.codex/ — OpenAI Codex
.opencode/ — OpenCode
.pi/ — Pi
.agents/ — 通用 Agent Skills
.husky/ — Git Hooks 集成
其他更多...

快速开始

# 安装
npm install -g @mindfoldhq/trellis@latest

# 在项目中初始化
trellis init -u your-name

# 指定平台初始化
trellis init --cursor --opencode --codex -u your-name

前置要求：Node.js >= 18, Python >= 3.9

使用流程

用自然语言描述需求
AI 逐题头脑风暴 → 澄清 PRD
AI 自主调用 trellis-implement 编码 + 自动校验
完成时输入 /trellis:finish-work，归档任务、更新记忆

与 CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules 的区别

这些文件是有用的入口，但容易膨胀。Trellis 在此之上补充了：

作用域明确的 Spec（不是一个大文件）
按任务划分的 PRD
工作流关卡（Plan→Implement→Verify→Finish）
工作区记忆（跨会话）
多平台自动适配文件

适用场景

个人开发者：记忆机制 + 可复用工作流，不用每次重复说明
团队：标准统一、任务边界清晰、上下文可审查、跨平台可移植
多工具用户：同一套 Trellis 结构在 Cursor/Claude Code/Codex 间复用

评价

✅ 优点

解决了 AI 编码的核心痛点（记忆 + 规范持久化）
多平台支持是一大亮点，不用为每个工具单独配置
4阶段循环（Plan→Implement→Verify→Finish）是成熟的工程化思路
规范随仓库版本化，团队协作友好
开源 AGPL-3.0，可自托管

⚠️ 注意

AGPL-3.0 许可证，商业使用需注意传染性
需要团队统一采用，否则收益有限
增加 .trellis/ 目录到仓库，有一定侵入性

📊 项目热度

GitHub Stars：持续增长中
有微信群 + 飞书群，国内社区活跃
npm 周下载量可见

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