
eve-software-factory-template
用智能体流水线自动把需求变成代码
eve-software-factory-template 是一个基于 TypeScript 的智能体应用模板,核心角色叫 Foreman,定位为“软件工厂”。它解决的问题是:开发者想用 AI 智能体自动完成从需求到代码的软件生产流程,但缺少开箱即用的编排骨架。项目提供了一套可运行的智能体工作流模板,把任务拆解、代码生成、验证等环节串成流水线,让用户能快速搭建自己的自动化开发智能体。技术栈围绕 eve、Vercel 和 AI agent 构建,适合作为二次开发起点。它不是完整产品,而是脚手架,帮助你把“让 AI 写软件”这件事工程化落地,减少从零设计智能体协作与部署的重复工作。
项目数据
使用教程
环境要求
- 一个 Vercel 账号,用于走 Vercel Deploy 部署流程
- 一个已存在的 GitHub 仓库,需写成 owner/repo 格式
- 该仓库已安装连接器对应的 GitHub App,并授予访问权限
- (可选)Linear 账号,用于让任务从 Linear 流入工厂
- 仓库依赖已可安装的命令(用于构建时预热沙箱,如 pnpm install)
安装与启动步骤
-
1准备目标仓库
先确定一个已存在的 GitHub 仓库,记下它的 owner/repo 全名,稍后填入 FACTORY_REPO;仓库不存在会导致部署失败。
-
2安装 GitHub App
给连接器所选 GitHub App 授予该仓库访问权限,否则部署时克隆仓库会报 Cannot access
。 -
3从模板发起部署
打开 Vercel 模板页走 Deploy 流程,它会自动配置 GitHub 连接器、Linear 连接器和 Vercel Blob 存储。
-
4填写环境变量
部署过程中会提示填写 FACTORY_REPO 与 FACTORY_LABEL,可参考 .env.example 补全其余可选项。
-
5处理部署失败重试
若因 Cannot access
失败,把 App 装到该仓库或修正 FACTORY_REPO 的值,然后重新部署。 -
6给任务打标签
在 issue 上打上 factory 标签,流水线会自行运行并随各工位完成播报进度。
-
7用 @mention 触发
也可以直接在 issue 或 PR 中 @mention 机器人名,机器人名默认取 GitHub App 的 slug。
-
8审核草稿 PR
流水线最终产出一个草稿 PR 并关联 issue,你审阅、标记 ready 后再合并。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
FACTORY_REPO | 是 | 必须是一个已存在的 GitHub 仓库,格式 owner/repo,App 需有权限 | your-org/your-repo |
FACTORY_SETUP_COMMAND | 否 | 构建时在沙箱检出目录里执行一次,让每次运行依赖已就绪 | pnpm install |
FACTORY_LABEL | 否 | 把 issue 交给工厂的标签,默认 factory | factory |
FACTORY_BRANCH_PREFIX | 否 | 标记工厂自己 PR 的分支前缀,只有这些分支会被自动 CI 修复改动 | factory/ |
FACTORY_BOT_NAME | 否 | @mention 用的机器人名,未设置时自动取 GitHub App 的 slug | foreman |
GITHUB_CONNECTOR / LINEAR_CONNECTOR | 是 | 由 Vercel Connect 的 connector UID 自动写入,无需手填 | 由 Vercel Connect 自动设置 |
如何确认成功
部署日志中没有 Cannot access
常见问题
Q:部署报错 Cannot access
A:说明所选 GitHub App 没有该仓库的访问权限,或 FACTORY_REPO 写错了。把 App 安装到该仓库或改正取值后重新部署即可。
Q:FACTORY_REPO 可以不填吗?
A:不可以。它是必填项,且必须指向一个真实存在的 owner/repo 仓库,否则部署会在预克隆阶段失败。
Q:怎么让工厂开始干活?
A:给 issue 打上 FACTORY_LABEL(默认 factory)标签,流水线会自动跑;也可以在 issue 或 PR 中 @mention 机器人名触发。
Q:一个任务会经历哪些环节?
A:依次经过 Classifier 分诊、Analyst 出计划、Implementer 在沙箱实现并推送分支、Reviewer 基于真实 diff 独立评审,最终产出草稿 PR。
Q:FACTORY_SETUP_COMMAND 有什么用?
A:它在构建时于沙箱检出目录里执行一次(例如 pnpm install),让之后每次运行一开始就有装好的依赖,避免重复安装。
注意事项
- 该项目是脚手架模板,不是完整产品,适合作为二次开发的起点。
- 部署会预先克隆 FACTORY_REPO 来预热各工位沙箱,仓库不可访问时部署会失败。
- Reviewer 只能看到被推送的分支,看不到 Implementer 的推理过程,评审是独立进行的。
- 运行之间会维护一份 factory brain(仓库相关笔记),每次运行都从它开始。
核心亮点
- 提供可运行的智能体编排模板,省去从零搭建工作流的成本
- 基于 TypeScript 和 Vercel,部署与前端集成路径清晰
- 以软件工厂为概念,把任务拆解到代码生成串成完整链路
不足之处
- 项目较新,文档和最佳实践可能不够完善
- 生态与社区规模有限,遇到问题可参考的案例较少
适用场景
- 快速搭建 AI 自动编码智能体原型
- 在 Vercel 上部署软件生产流水线演示
- 作为团队内部智能体协作架构的起点模板
替代项目
AutoGPT、MetaGPT
项目介绍
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