用 Gentle-AI 给 Agent 加上记忆、工作流和证据

你的 agent 写完代码就全忘了：记不住昨天的决定，对你的项目没有观点，也没法证明自己做过什么。8k 星的 MIT 项目 Gentle-AI 正是冲着这一点来的。它是给你已有 agent 用的确定性工程环境，README 明确写着：它永远不会替你安装 agent。

为什么这个 Skill 重要

三个部件撑起整个卖点。Engram 是记忆：agent 边干活边把学到的东西记下来，先查记忆，而不是让你重新解释一遍。ODD（Organic Driven Development，有机驱动开发）让小活保持轻量——任务按理解程度、风险和可恢复性定级，从不按文件数量，所以一个理解清楚、影响可控的小修复直接内联完成，不用子 agent 也不写任务文档。RDD（Receipt-Driven Development，凭据驱动开发）是无法漂移的评审：候选变更在任何人读取之前就被冻结，评审结果是参考性的——提交、推送、发布仍由你决定。RDD 默认开启，gentle-ai review mode disable 可以关掉。

委派同样有规则约束：编排者只有在说得出理由时才能委派——探索超出一次内联批处理的规模、多个写入面互不相交的并行写手、长会话的上下文后备，或者高风险变更需要的独立校验者。

安装

macOS 用 Homebrew：

brew install gentleman-programming/tap/gentle-ai

macOS 和 Linux 也有 curl 安装脚本；Windows 从源码安装，需要 Go 1.25.10+：

go install github.com/gentleman-programming/gentle-ai/v4/cmd/gentle-ai@v4.1.1

然后运行配置向导和健康检查：

gentle-ai
gentle-ai doctor

向导会让你选择要配置哪些 agent——README 列出 17 个集成，包括 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 和 Pi。doctor 是只读的：只报告安装状态，不改动任何东西。

实战：先来一个小修复，再来一个高风险变更

1. 先用 gentle-ai 配置一次现有 agent，之后正常使用 agent——每次写入前你的配置都会先做快照。
2. 提一个小修复需求，比如移动端溢出问题。ODD 让它保持内联：agent 先探索再改代码，为请求的规则先写一个失败测试，让它通过，再在测试全绿的前提下重构。
3. 再提一个高风险需求，比如数据迁移。路由规则会为它指派独立校验者，RDD 冻结完成的候选版本，让评审证据属于你依赖的那个确切版本。
4. agent 停下来时，决定下一个合法步骤的是 gentle-ai 二进制，而不是模型。README 列出四个公开状态：Working、Checking、Ready 或 Needs your decision。

在项目自有的本地基准上——单次运行，不是平均值——把三行小 bug 路由为内联处理后，耗时从 335 秒 56 回合降到 77 秒 10 回合。

技巧

• 感觉不对劲就跑 gentle-ai doctor；如果它读不了 state.json，先检查它报告的文件和目录，不要急着动手——doctor 从不编辑这个文件。
• 安全拒绝清单会挡住 ~/.ssh、.env 和凭据文件，agent 无法访问。
• 可选组件在同一个向导里：Context7 MCP（实时框架文档）、只读的代码库符号图 CodeGraph、人格设置，以及受支持时按 agent 或评审角色分配模型。
• 同一团队更精致的 Pi 工作台 Gentle Shell 是独立包，有自己的运行时；安装 gentle-ai 二进制并不意味着获得 Pi 上的对等行为。

何时不用这个 Skill

Gentle-AI 不造 agent、不替你选技术栈、也不取代你的判断——它配置的是你已有的 agent。而且每个集成都使用该 agent 的原生能力，委派和 RDD 评审这类功能在 17 个受支持工具之间可能不同；假设功能对等之前先查能力矩阵。

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