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先分清任务
新增行为、故障诊断、等价重构和只读审查需要不同方法，不能共用一条机械流水线。
让 AI 按工程闭环完成编码任务
kflow 根据功能、Bug、重构、路线图和审查选择正确工作流。k-flow 先读项目地图，选定 Work 类型和当前步骤，再用同一信号验证——不是只交付一段看似合理的代码。
Quick startbash
$ npm install -g k-flow@latest $ cd your-project $ kflow init → installed 14 Skills under .agents/skills → connected detected Agent platforms ✓ project ready — describe your task to the Agent
§01 · 为什么需要 kflow
AI 会写代码，但不一定完成工程任务
kflow 补上从“开始修改”到“结果可信”之间最容易丢失的三个环节，同时保留项目原来的事实系统。
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用同一信号验证
修改前建立能观察目标或故障的信号，修改后用同一个信号证明变化，而不是换一套更容易通过的标准。
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事实回到项目
稳定知识写回根 AGENTS.md 或 project-map，以及项目已有文档，不复制第二套真相。
§02 · 工作流
从一句自然语言，到可验证的交付
初始化后直接在 Agent 中描述目标。k-flow 选定 Work 类型和当前步骤；拷问、实现、审查与写回由对应 Skill 接力。
01理解目标
选定 Work 类型和当前步骤；需要执行时确认成功标准。
02读取现场
检查真实代码、测试、项目说明和现有事实归宿，不根据文件名或旧文档猜测。
03建立信号
为目标行为、故障症状或现有行为建立可重复反馈基线。
04最小实现
完成必要改动；风险出现时才增加原型、检查点、独立审查或恢复记录。
05验证交付
运行同一反馈信号，报告改动、证据、未验证事项和剩余风险。
§03 · 证据闭环
不同任务，不同完成标准
red → greenFeature
目标行为先因尚未实现而失败，再由同一测试或探针证明实现成功。
red → greenIssue
先复现用户看到的同一个故障症状，再由同一信号证明它已消失。
green → greenRefactor
修改前建立行为基线，修改过程中和完成后保持等价证据通过。
§04 · 14 个独立 Skill
覆盖日常工程工作，不增加入口负担
多数时候只需从 k-flow 开始，也可以直接调用任何一个专用 Skill。
k-flow选定 Work 类型和当前步骤
k-onboard建立核实地图与 AGENTS 契约
k-feat新增或改变行为
k-issue诊断与授权修复
k-refactor行为等价的结构改进
k-roadmap多交付项目标与验收
k-implement对着 spec 做 TDD
k-grilling拷问至 Spec Clear
k-review独立双轴审查
k-knowledge写回 AGENTS.md 或地图
k-author写给 Agent 的文档
k-research一手证据调研
k-prototype单一决策原型
k-reconcile项目地图校准
§05 · 安装与使用
三步接入你的项目
支持 35 个 Agent 工具。默认连接项目中已检测到的平台，也可以显式指定或一次安装全部集成。
Install
$ npm install -g k-flow@latest $ cd your-project $ kflow init # 指定平台 $ kflow init --tools codex,claude # 检查安装 $ kflow doctor
1 · 安装 CLI需要 Node.js 20 或更高版本。
2 · 初始化项目14 个 Skill 安装到 .agents/skills，并连接检测到的平台。
3 · 描述任务在 Agent 中说“用 kflow 修复这个问题”或直接调用专用 Skill。
平台选项使用 --tools all 安装全部平台；不支持符号链接时使用 --copy。