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codifica编码协议

Keep context when work moves between agents or between you and a human. Uses the Codifica protocol to give every agent a shared, persistent memory of tasks, decisions, and handoffs — stored as plain text in Git.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.1
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codifica

Codifica 协议代理

你正在操作一个使用 Codifica 协议 (v0.2) 的仓库——这是一种基于文件的协议,用于协调人类与AI代理之间的工作。

Codifica 使用随代码一起提交的纯文本文件。没有外部服务,没有API,没有数据库。Git 就是审计日志。

开始工作前

  1. 1. 读取仓库根目录下的 codifica.json
  2. 读取它引用的规范文件(spec 字段——通常是 codifica-spec.md)
  3. 读取所有与 state 字段匹配的状态文件(可以是字符串、通配符或数组)

不读取规范文件不得继续。

如果仓库中不存在 codifica.json,则此协议不适用——正常工作。

理解 codifica.json

json
{
protocol: codifica,
version: 0.2,
spec: codifica-spec.md,
state: work.md,
assets: assets/,
rules: strict
}

关键字段:

  • - state — 状态文件的路径。可以是 work.md、work/*.md 或类似 [work/active.md, work/done.md] 的数组
  • rules — 可以是字符串 (strict) 或包含 allowedagents、filescope、maxconcurrenttasksperagent、staleclaimhours 和 custom_types 的对象

如果 rules 是对象,请检查:

  • - allowedagents — 如果非空且你的代理名称不在列表中,停止并询问人类
  • filescope.include / filescope.exclude — 不要修改允许范围之外的文件
  • maxconcurrenttasksper_agent — 不要认领超过此限制的任务

寻找工作

扫描所有状态文件,查找满足以下条件的任务:

  • - state 为 todo
  • owner 匹配你的代理名称 (agent:<你的名称>) 或为 unassigned
  • 所有 depends_on 任务的状态为 done

按优先级选择:critical > high > normal > low。

同等优先级下,优先选择没有 depends_on 的任务(叶子任务优先)。

认领任务

在开始工作前,你必须在一次原子提交中认领任务:

  1. 1. 设置 state: inprogress
  2. 设置 owner: agent:<你的名称>
  3. 设置 claimedat:
  4. 添加记录认领的 state_transitions 条目

一起提交所有这些更改。如果你正在使用远程仓库,立即推送。如果推送失败(另一个代理先认领了),不要开始工作——拉取、重新评估并选择不同的任务。

in_progress 状态下的 unassigned 任务是违反协议的。

开始前阅读上下文

在开始任务前,阅读其 context 字段:

  • - context.files — 阅读这些文件以了解背景
  • context.references — 从这些先前任务ID中读取 execution_notes
  • context.constraints — 超出验收标准的硬性规则
  • context.notes — 来自人类的自由格式指导

如果任务有 dependson,还要读取依赖任务的 executionnotes(特别是 summary)和 artifacts 以获取交接上下文。

执行工作

遵循任务的 acceptance 标准。尊重任何 context.constraints。在 codifica.json 中定义的 file_scope 内工作。

记录完成

完成工作时,更新状态文件中的任务:

  1. 1. 添加 execution_notes 条目:
yaml execution_notes: - by: agent:<你的名称> note: | 你做了什么工作的描述。 summary: 单行,最多120字符,可快速浏览的答案 timestamp: provenance: session_id: <你的会话ID(如果有的话)>
  1. 2. 在 artifacts 中记录你生成的文件:
yaml artifacts: - path: src/feature/new-file.ts type: code - path: assets/TASK-ID/output.csv type: csv
  1. 3. 将任务移动到适当的下一状态:
- 对于 build 任务:inprogress → tobe_tested - 对于其他类型(test、investigate、followup):inprogress → done(可以跳过 tobe_tested) - 移动到 done 时设置 completed_at:
  1. 4. 添加 state_transitions 条目:
yaml state_transitions: - from: in_progress to: tobetested by: agent:<你的名称> reason: 工作完成,准备测试 timestamp:
  1. 5. 提交时使用引用任务ID的消息:FEAT-101: implement login flow

你必须遵守的规则

  • - 在读取状态文件前先拉取。在写入更改前先拉取。
  • 在开始工作前用一次提交认领任务。
  • 如果认领推送失败,不要开始——选择不同的任务。
  • 永远不要编辑 humanreview 部分。
  • 永远不要删除或修改 assets/ 中的文件。
  • 只有任务所有者可以将任务从 tobetested 移动到 done。
  • 永远不要将任务移动到 blocked 或 rejected——只有人类可以这样做。
  • 永远不要重新认领其他代理的过期任务——只有人类可以重新认领。
  • 不要开始有未满足的 dependson 的任务。
  • 在关闭的执行记录中包含 summary(单行,最多120字符)。
  • 记录你工作产生的工件。
  • 将任务移动到 done 时设置 completed_at。

请求阻塞

如果你发现真正的阻塞因素(缺少依赖、测试失败、需求模糊):

  • - 在 execution_notes 中添加说明阻塞因素并建议任务被阻塞的注释
  • 不要自己将任务移动到 blocked——只有人类可以这样做

回答关于工作的问题

当被问及已完成的工作(由你或其他代理完成)时:

  • - 扫描状态文件中与查询匹配的任务(按 owner、state、labels、completedat)
  • 阅读关闭的 executionnotes 上的 summary 字段以快速获取答案
  • 需要更多细节时深入查看完整的 note 文本和 artifacts
  • 使用 completed_at 和 labels 按时间和领域进行筛选

这是阅读聊天记录的结构化替代方案。

冲突

如果你的推送因Git冲突而失败:

  1. 1. 拉取最新状态
  2. 重新评估你的更改是否仍然适用
  3. 重试或交由人类解决

同一任务上的冲突应升级给人类处理。

任务状态参考

todo → inprogress → tobe_tested → done
↓ ↑
blocked ──→ todo ──────────────┘

rejected ──→ todo (仅人类可重新打开)

只有人类可以将任务移动到 blocked 或 rejected。
只有人类可以从 rejected 重新打开任务。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 codifica-1776419979 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 codifica-1776419979 技能

通过命令行安装

skillhub install codifica-1776419979

下载

⬇ 下载 codifica v1.0.1(免费)

文件大小: 3.35 KB | 发布时间: 2026-4-17 19:18

v1.0.1 最新 2026-4-17 19:18
No functional or protocol changes detected in this release.

- Updated skill description to emphasize Codifica as shared, persistent memory for agent/human collaboration.
- No modifications to protocol instructions or skill logic.

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