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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6342
使用教程
环境要求
- Windows 需 PowerShell 5.1+ 或 pwsh 7+
- 已安装任一受支持的 AI 编码智能体(Claude Code、Codex CLI、Kiro CLI 等)
- 使用 Codex 插件方式时需 codex 在 PATH 中,且宿主机有 uvx
- 原生 Windows 为实验性支持,Codex CLI 需要 WSL 2
安装与启动步骤
-
1一键安装主程序
Windows 下执行该命令,脚本会自动通过 winget 安装 Git 与 uv,再由 uv 下载 Python 并安装 ouroboros-ai。
irm https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.ps1 | iex -
2pipx 方式安装
Kiro 等场景可用 pipx 安装带 MCP 的发行包,也可换成 uv tool install 'ouroboros-ai[mcp]'。
pipx install 'ouroboros-ai[mcp]' -
3在智能体中初始化
打开你的 AI 编码智能体,执行一次性的运行时配置;它是只需做一次的准备步骤。
ooo setup -
4发起首次采访
运行第一条工作流命令,启动苏格拉底式采访,把模糊想法变成可验证的规范。
ooo interview "I want to build a task management CLI" -
5纯终端运行
不依赖智能体宿主时,可直接在普通终端用 init start 指定编排目标。
ouroboros init start --orchestrator "I want to build a task management CLI tool" -
6指定宿主运行时
安装后如需显式选择宿主,用 --runtime 传入 kiro、opencode、copilot 等值。
ouroboros setup --runtime kiro -
7Codex 插件安装
已装 uvx 时可用 Codex 插件市场方式安装,然后新开一个 Codex 会话再执行 ooo setup。
codex plugin marketplace add Q00/ouroboros codex plugin add ouroboros@ouroboros
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OUROBOROS_LLM_BACKEND | 否 | 切换 LLM 后端,设为 dsh 会驱动 DeepSeek Harness 的 ACP 服务 | dsh |
OUROBOROS_RUNTIME | 否 | 标记当前宿主运行时,setup --runtime kiro 会写入该值 | kiro |
如何确认成功
运行 ouroboros init start 或 ooo interview 后,若出现苏格拉底式提问并报告 ambiguity score(歧义分数),即表示安装配置成功。
常见问题
Q:Windows 上没装 Python 可以安装吗?
A:可以。install.ps1 会在缺失时通过 winget 装好 Git 和 uv,再由 uv 自行下载 Python,然后安装 ouroboros-ai。
Q:Windows 上 Codex CLI 能用吗?
A:原生 Windows 属实验性支持,Codex CLI 需要 WSL 2 才能运行。
Q:怎么接入 DeepSeek 模型?
A:两种方式:设置 OUROBOROS_LLM_BACKEND=dsh 走 DeepSeek Harness,或安装 dsh-ouroboros 插件后在聊天里直接输入 ooo interview。
Q:如何更换或刷新绑定的宿主?
A:用 ouroboros setup --runtime <宿主> 显式指定,或运行 ouroboros setup refresh 按本机已安装的宿主重新注册。
注意事项
- 安装脚本会自动检测可用运行时,并在宿主支持时注册 MCP server
- ooo setup 是一次性配置,之后可随时用 ooo config 回到设置界面
- 原生 Windows 支持为实验性,Codex CLI 需 WSL 2
- 安装脚本会自动装 Git 和 uv,可能改动系统环境,请留意提示
核心亮点
- 声明式规范替代自然语言提示,任务定义更精确,减少歧义和重复沟通
- 深度集成 MCP 协议,可无缝调用海量外部工具和 API,扩展性强
- 支持多智能体编排和状态管理,适合复杂工作流自动化
不足之处
- 项目处于成长早期,文档和生态尚不完善,上手门槛较高
- 声明式规范的学习曲线陡峭,需要用户掌握特定 DSL 和配置方式
适用场景
- 自动化软件开发流程,如代码生成、测试执行和重构
- 构建企业级 AI 工作流,将多个智能体编排为固定流水线
- 作为个人 AI 助手后端,通过规范文件管理日常任务和工具调用
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
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