impeccable 无参数路由全解析如何用 context 信号与本地检测器生成上下文感知的命令菜单【免费下载链接】impeccableThe design language that makes your AI harness better at design.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/im/impeccable导读在 impeccable 这套 AI 设计技能体系中用户输入/impeccable不带任何参数时Agent 面对的是一个开放性问题——我现在该做什么。本文围绕 .hermes/skills/impeccable/reference/routing.md 展开系统讲解 impeccable 的**命令路由Command Routing**机制如何通过impeccable context与impeccable signals收集项目实时状态如何根据 setup / critique / git / dev-server / platform / scan 六类信号做出决策以及如何在 2-3 条高价值建议与完整命令菜单之间组织回复。读完本文你将掌握 impeccable 技能在无参数调用场景下的完整决策协议理解每一条信号背后的含义与优先级并能将其复用到自己的 AI Agent 工具编排设计中。路由总览三种入口一个原则routing.md 开篇定义了路由的三个入口它们共享同一条核心原则永远不自动执行命令推荐只是交给用户确认的建议。入口用户输入Agent 行为工作流问题Workflow questions询问该用哪个命令先做什么只给建议不执行命令显式命令请求/impeccable critique等带参数调用加载对应 reference 并执行原生平台加载.native变体无参数路由裸输入/impeccable运行信号采集输出上下文感知的推荐 完整菜单在 .hermes/skills/impeccable/SKILL.md 的 Routing 一节中这一原则被进一步细化为四层判定无参数时读 routing.md 并展示菜单显式或明确隐含的命令请求加载其 reference工作流/命令选择类问题走 Workflow questions其余情况按一般设计工作处理——缺 PRODUCT.md 的新表面走 init new-work既有代码的窄幅精修则直接推进并在事后建议 init而不是阻塞在 init 上。值得注意的是工作流问题场景下只给建议不执行命令并不意味着完全空手——routing.md 明确要求 Agent按需查阅相关命令的 reference以确认前置条件与作用范围即建议必须建立在真实命令语义之上而不是凭记忆拼凑。无参数调用的第一步读取 context 输出会话开头的impeccable context按 SKILL.md 的 Setup 流程每个会话开始都要运行一次.hermes/skills/impeccable/scripts/impeccable context启动器脚本 .hermes/skills/impeccable/scripts/impeccable 是一个无 Node 依赖的 sh 启动器它按IMPECCABLE_BIN→ 随行平台二进制 →~/.impeccable/bin→ 版本固定缓存 → PATH 的顺序解析引擎最后才通过网络下载并校验 SHA-256。context子命令会加载 PRODUCT.md、DESIGN.md、对应的 surface brief 与原生平台指引并在输出中携带一系列关键信号。关键分歧点NO_PRODUCT_MDrouting.md 规定如果impeccable context报告了NO_PRODUCT_MD说明项目尚未捕获任何产品上下文还没有 PRODUCT.md。此时菜单的编排规则是置顶推荐/impeccable init并给出一行理由菜单其余部分照常展示不要静默跳进 init——init 涉及多轮访谈与产品事实确认必须由用户明确确认。从源码看这一信号的产生逻辑位于 crates/context/src/context_cli.rs当项目缺少 PRODUCT.md 时context CLI 会区分两种情况——存在既有视觉实现has an incumbent visual implementation与完全从零开始。前者建议 init 记录既有系统后者则要求先完成访谈并写入 PRODUCT.md。这解释了为何 routing.md 说不要静默跳入 initinit 的产物PRODUCT.md是后续一切命令的事实基础。impeccable signals读取结构化决策信号当项目已具备上下文无NO_PRODUCT_MD时无参数路由进入第二步.hermes/skills/impeccable/scripts/impeccable signals运行一次并读取其 JSON 输出。这些信号是路由推荐的事实依据。routing.md 特别强调Reason over the signals; there is no score to obey——信号之间不存在可机械加总的分数Agent 需要人工推理。信号的生成实现在 crates/context/src/signals.rs例如changedFiles在非 Git 仓库时被置为空数组第 106-111 行在 Git 仓库中则通过git diff收集第 235 行最多取前 50 个文件hasDesign直接取自ctx.has_design第 328 行。也就是说你看到的每个信号字段都对应着仓库中一段可验证的采集逻辑。六类信号的决策规则routing.md 给出了无参数路由的核心决策表下面逐条展开并补充每条信号背后的实现逻辑与命令语义。1. setup设计系统缺失但有代码 →document当setup.hasDesign为 false 而setup.hasCode为 true 时推荐/impeccable document。该命令从代码库自动抽取颜色、排版、间距、圆角与组件模式生成遵循 Google Stitch DESIGN.md 格式的视觉设计系统文档参见 .hermes/skills/impeccable/scripts/command-metadata.json 中document条目。其语义是记录既有视觉系统与init捕获产品事实和 new-work创建新视觉世界严格分工——.hermes/skills/impeccable/reference/init.md 明确写道 init does not invent a visual world and does not write DESIGN.md。2. critique从未评审过 →critique surface当critique.latest为 null 时说明该项目从未做过设计评审。对于一个已完成 setup、存在真实表面的项目/impeccable critique surface是强默认推荐。critique 会运行两个相互隔离的评估设计评审 检测器/浏览器证据产出 Nielsen 十启发式评分表、设计特异性判定、P0-P3 优先级问题、人物角色红旗等完整报告并将快照持久化到.impeccable/critique/参见 .hermes/skills/impeccable/reference/critique.md。3. critique低分或存在 P0/P1 →polish当critique.latest存在但分数较低或带有非零的p0/p1计数时推荐/impeccable polish。polish 会把 critique 快照当作自己的积压清单backlog来读取通过impeccable critique-storage latest target --json取出最近一次快照比对文件内容指纹处理其中的 P0/P1 问题并在全部清空后关闭该快照参见 .hermes/skills/impeccable/reference/polish.md。当快照过期或被清空时polish 的这一轮 backlog 也随之关闭。这形成了 critique 发现 → polish 修复 → 快照关闭 的闭环。4. git变更指向单一表面 → 收窄范围当git.changedFiles指向一个具体的表面surface时将audit或polish的作用域收窄到这些文件并在推荐中明确点名。从 crates/context/src/signals.rs 的实现看该信号还包含仓库状态判定isRepo、branch、base分支探测changedFiles最多截取前 50 个文件避免超大变更集污染推荐。5. devServer运行中 →live可用当devServer.running为 true 时说明浏览器内迭代工具/impeccable live可用若为 false则不要用live打头。live 模式允许用户在浏览器中选中元素、选择设计动作获得 AI 生成的 HTMLCSS 变体并经 HMR 热替换参见 .hermes/skills/impeccable/reference/live.md。6. platformweb-only 边界这是最容易踩坑的边界条件。routing.md 明确指出live和随附的impeccable detect仅限 Web。当setup.platform为ios、android或adaptive时两者都不能打头推荐——浏览器覆盖层与 HTML 规则引擎不适用于原生应用代码。audit 命令也遵循同样的平台分流.hermes/skills/impeccable/reference/audit.md 开篇即声明Web only原生平台路由到audit.native.md。而impeccable context只有在 init 写入 PRODUCT.md 后才能真正知道平台init 完成时若记录的是原生平台会自行加载 ios.md / android.md这是无参数路由推荐init后不得重跑 context 的原因之一。兜底按意图分组当上述信号都不构成强推荐时按用户意图分组组织菜单构建新东西build new/ 改进现有东西improve whats there/ 视觉迭代iterate visually并针对当前表面与setup.platform定制措辞。impeccable detect本地、实时、无网络的增量信号routing.md 给出了无参数路由中唯一的一次额外命令执行且是条件性的若scan.targets非空且setup.platform不是 ios/android/adaptive运行一次.hermes/skills/impeccable/scripts/impeccable detect --json scan.targets 以空格连接。这里的关键特性值得展开无网络、无 npx这是随附的本地检测器直接在本地文件上运行因此读的是 HTML/CSS——原生项目应跳过scan.via说明目标来源git-changes工作区脏树中的标记/样式文件最相关的一组、source-dir如src、app、html、或root命中结果映射到命令大量质量/对比度命中 →audit或polish特定 slop 族如渐变文字或 eyebrow 眉题 →quieter/typeset扁平或灰色调色板 →colorize以此类推失败不阻塞若 detect 报错或目录树过大导致缓慢直接跳过改为建议用户自行运行audit永远不要让推荐被它卡住。routing.md 的措辞是它detect 结果是真实的、当前的信号胜过猜测——这正是该机制的设计意图用一次本地扫描把推荐从基于历史信号的外推升级为基于当前代码状态的实证。输出格式精简的推荐 兜底菜单无参数路由的最终输出遵守两条纪律只给 2-3 条精准的、可照抄的命令建议——每条建议附一行从 signals 推导出的理由菜单只是兜底fallback推荐才是头条lede推荐的命令必须给出确切的、可输入的完整命令例如impeccable critique src/pages/index.astro而不是模糊的考虑做一次评审。在回复结构上这正好与 .hermes/skills/impeccable/reference/critique.md 对报告先行、问题收尾的硬性要求互补——无参数路由的输出同样遵循先给结论、再给选项的信息顺序把完整命令菜单放在推荐之后避免推荐被淹没。命令菜单的语义锚点无参数路由的完整菜单并非静态清单而是 .hermes/skills/impeccable/SKILL.md 中 Commands 表按类别分组的投影。四个类别及代表命令如下完整命令列表及描述见 .hermes/skills/impeccable/scripts/command-metadata.json类别命令一句话语义Buildshape/init/document/extract规划、捕获产品事实、记录视觉系统、抽取设计系统Evaluatecritique/auditUX 评审启发式评分 / 技术质量检查a11y、性能、响应式Refinepolish/bolder/quieter/distill/harden/onboard收尾、放大、降噪、精简、加固、首次体验Enhanceanimate/colorize/typeset/layout/delight/overdrive动效、色彩、排版、布局、个性、极限Fixclarify/adapt/optimize文案、多设备适配、性能Iteratelive浏览器内视觉变体模式菜单中还需如实反映两个兼容性注记craft是 new-work 的废弃别名adds nothingteach是init的别名。这些语义在 .hermes/skills/impeccable/SKILL.md 的 Routing 与 Pin/Unpin 段落中均有明文。总结从静态菜单到信号驱动的推荐impeccable 的无参数路由本质上是把用户问我该做什么这个模糊问题转化为一个可证伪的决策流水线impeccable context建立项目事实基线缺 PRODUCT.md 则路由到 initimpeccable signals产出 setup / critique / git / devServer / platform / scan 六类结构化信号条件性的impeccable detect --json把本地文件扫描结果作为比猜测更真实的当前信号折入决策Agent 推理信号而非机械打分输出 2-3 条精确命令 完整菜单兜底任何情况下不自动执行命令把确认权留给用户。这套设计对构建 AI 工具编排的开发者有直接的参考价值用轻量、无网络依赖的本地信号替代猜测用明确的平台边界防止跨领域误推荐用推荐 兜底菜单的两层结构保证输出既聚焦又完备。深入研读 crates/context/src/signals.rs 与 crates/context/src/context_cli.rs 的源码实现可以进一步看到每个信号字段的采集成本与边界处理——这正是一个生产级命令路由系统应有的样子。【免费下载链接】impeccableThe design language that makes your AI harness better at design.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/im/impeccable创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考