dev-starter

dev-starter 是一套 AI-native 项目基础结构与本地多 Agent 工作流。它解决的不是“如何让 AI 多写代码”，而是：

如何让 AI 长期参与开发，同时保持项目始终受人的真实意图控制。

设计分层

L0  Intent                         为什么做？
L1  Outcomes                       最终希望发生什么？
L2  Product Capabilities           产品必须能做什么？有哪些边界？
----------------------------------  Human / Agent boundary
L3  System Design & Architecture   系统内部如何组织？
L4  Implementation                 具体如何实现？

• 用户控制 meaning：L0–L2，主要落在 PRD.md。
• Agent 控制 realization：ARCHITECTURE.md、ADR、代码、测试和技术文档。
• Agent 修改 PRD.md / AGENTS.md 前必须展示 diff 并获得批准。

四个平面

Human meaning        PRD.md / AGENTS.md
      ↓
Control plane        Carseod board（可选）
      ↓
Execution plane      Paseo workspace + git worktree + OMP session
      ↓
Integration plane    task → queue → prefilter → integrator → main → dev build
      ↓
Release plane        vX.Y.Z tag + release artifact

从这里继续

• 治理模型：Human Surface、受保护文档、变更流程。
• Local Trunk 工作流：worktree、queue、串行集成、check 与发布。
• Carseod 看板：卡片、会话、授权与人的验收。
• 同步文档平台：文档作为一等产物，以及共享 Fumadocs 平台。

原则

• Intent over implementation。
• Human intent 与 AI output 必须可区分。
• 人的注意力稀缺，技术细节默认由 Agent 承担。
• 长期资产是意图、结果、能力与关键约束，而不是某一种实现。