Trellis

此处引用官方文档中的一句话：AI 的能力像藤蔓一样生长——充满活力但四处蔓延。Trellis 是 AI 的脚手架，引导它沿着规范的路径前进。

仅以此贴记录学习Trellis框架的过程~

我的理念一直是：没有最好的框架，框架只是工具，最重要的是其中蕴涵的设计思想。

首先，我贴上我与框架开发大佬的一次简单的Q&A：

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从我的问题可以了解到，我已经被网上各种技能包、框架等等强大的工具，信息轰炸到无从入手，也是从L站偶然发现Trellis这个框架，在帖子的下方收获了用户的一致好评，我便继续深入研究，发现确实是一个值得一用的框架，无论是企业团队还是个人，现将学习过程中整理的一些思路笔记分享与大家，不聊底层，只聊干货~

一、Trellis解决了什么，以及怎么解决的?

  • Lost in the middle(AI忽略规范)：编写了Claude.md，5轮会话后就忘

    Hook自动注入，每次对话都包含规范

  • 修A坏B：修一个bug引入另一个

    Ralph Loop：先思考→行动→验证

  • 代码风格不一致：AI代码能跑但风格混乱

    Spec系统：编码标准写一次，全员遵守

  • 需求膨胀：要一个按钮，AI写9000行

    Plan Agent：拒绝并拆分过大的需求

  • 团队质量不均：每人AI写出不同风格

    共享Spec库：一人优化，全员受益

  • 跨会话失忆：新会话要重新解释上下文

    会话持久化：AI跨会话记住项目

二、Hook三驾马车

相信使用过Claude Code的小伙伴们应该对这个概念不陌生。hook-钩子，我不由得联想到前端的生命周期钩子函数，讲的是一个“触发时机“的概念，而在Trellis中就有着三个”触发时机“

  • session-start

    会话启动时注入上下文

    读取内容

    来源

    用途

    .trellis/.developer

    开发者身份

    知道"你是谁"

    .trellis/workflow.md

    工作流指南

    知道"怎么工作"

    workspace/{name}/index.md

    会话历史

    知道"上次做了什么"

    git log

    Git提交记录

    知道"最近改了什么"

    .trellis/tasks/

    活跃任务列表

    知道"当前任务是什么"

  • inject-subagent-context

    Agent调用时注入精确Spec。

    Agent

    注入内容

    触发条件

    implement

    implement.jsonl + prd.md + info.md

    实现功能时

    check

    check.jsonl + prd.md

    代码检查时

    check [finish]

    finish-work.md + prd.md

    完成检查时（轻量）

    debug

    debug.jsonl + codex-review-output.txt

    调试bug时

    research

    项目结构概览 + research.jsonl

    信息搜索时

  • ralph-loop

    Check完成后自动质量验证

image-cWnA.png

这三个”时机“触发保证了已经初始化好的spec文档能够真正的被使用上

三、实操清单

  1. 首次使用(AI自动扫描项目生成spec文档)

    npm install -g @mindfoldhq/trellis@latest


    cd your-project


    trellis init --claude -u your-name


    /start

  2. 日常使用

    /start


    /finish-work  #检查完工清单


    /record-session  #会话持久化存储

  3. Bug修复，以及SPEC规范沉淀

    # 修复bug后
/break-loop
# 分析完成 → 手动编辑 .trellis/spec/ 文件
git add .trellis/spec/
git commit -m "docs: add prevention from break-loop"
git push