Trellis

把编码代理编排成稳定工作流，让 AI 写代码不再失控。

开源 unknown 编程开发

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GitHub 星标 ★ 14918

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类编程开发

开发团队mindfold-ai

所属国家

官网地址https://docs.trytrellis.app

GitHubhttps://github.com/mindfold-ai/Trellis

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型agentic-coding,ai-workflow,claudecode,codex,harness

GitHub 星标★ 14918

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-01-26 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-11

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项目介绍

Trellis 是一个面向 AI 编程代理（agentic coding）的 harness 框架，用 TypeScript 实现，旨在把 Claude Code、Codex 等编码代理的能力组织成可复用、可编排的工作流。它解决的核心问题是：单个编码代理在真实项目中容易失控、缺乏上下文管理、任务拆解和工具调用约束，导致产出不稳定。Trellis 通过统一的 harness 层，为代理提供结构化的任务定义、上下文注入、工具编排与执行反馈机制，让开发者能像搭积木一样组合代理能力，构建从需求理解、代码生成到验证的完整链路。它强调可组合与可观测，适合需要把 AI 编码代理嵌入日常研发流程的团队，把零散的提示词实验升级为可维护的工程化方案。

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使用教程

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难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Node.js 与 npm 环境（README 使用 npm 全局安装）
一个可用的编码代理（README 提到 Claude Code、Codex 等）
一个用于承载 specs、tasks、memory 的项目仓库

安装与启动步骤

1全局安装 Trellis

使用 npm 全局安装最新版 Trellis，安装完成后 CLI 即可在任意目录调用。
```
npm install -g @mindfoldhq/trellis@latest
```
2进入项目仓库

Trellis 会把规范、任务与记忆持久化到你的仓库里，因此要在实际项目的 git 仓库目录中使用。
```
cd /your/project
```
3用自然语言描述需求

直接在编码代理中用日常语言说明你想做什么，不需要预先写配置文件。
4与 AI 逐步头脑风暴

AI 会一次问一个问题，直到把 PRD 澄清清楚，然后才开始动手实现。
5让代理自动执行与自检

Trellis Implement 会调用实现流程，并自动对照 specs、lint、type-check 和测试检查结果。
6归档收尾任务

工作完成或会话上下文快满时，输入该命令，Trellis 会归档任务并更新 journals。
```
/trellis:finish-work
```

如何确认成功

在项目仓库中让编码代理发起一次任务，若代理能按 Trellis 流程澄清需求、执行并响应 /trellis:finish-work，即表示可用。

常见问题

Q：安装前需要准备什么环境？

A：需要可用的 Node.js 与 npm 用于全局安装，此外还需一个编码代理（README 提到 Claude Code、Codex 等）。README 未给出具体版本要求。

Q：Trellis 的数据存在哪里？

A：README 说明 specs、tasks 和 memory 会持久化到你的代码仓库中，因此建议始终在项目 git 仓库内使用，便于随代码一起管理。

Q：会话上下文满了但任务没做完怎么办？

A：直接输入 /trellis:finish-work，Trellis 会归档当前任务并更新 journals，下次可基于仓库中的记录继续。

Q：支持哪些编码代理平台？

A：README 提到的包括 Claude Code、Codex 等，并提供了 Supported Platforms 文档页，完整清单请以官方文档为准。

注意事项

README 节选只给出了全局安装命令和使用流程，未提供 Node 版本、初始化参数、配置文件等细节，需要时请查阅官方文档。
Trellis 会把规范与任务文件写入仓库，提交代码前注意检查这些生成内容。
项目采用 AGPL-3.0 许可证，商用或二次分发前请确认合规要求。

核心亮点

用 TypeScript 提供统一 harness 抽象，可把 Claude Code、Codex 等不同代理接入同一套工作流
强调任务拆解与上下文管理，降低长任务中代理跑偏和重复劳动的概率
面向 agentic-coding 场景设计，便于把 AI 编码能力嵌入现有研发流程而非停留在单次对话

不足之处

项目较新，长期稳定性与边界场景的文档覆盖仍需观察
深度依赖外部编码代理生态，上游接口变动可能带来适配成本

适用场景

团队把 AI 编码代理接入 CI，自动完成小需求实现与自测
开发者用 Trellis 编排多步编码任务，减少手动复制提示词
在复杂仓库中让代理按结构化流程完成重构并输出可审查结果

替代项目

LangGraph、AutoGen

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