蓝图：专注于人工智能的模板引擎
一个以人工智能为中心的模板引擎，通过与人工智能助手的自然语言交互，为企业开发人员提供了一种确定性的、黄金路径的项目脚手架方法。
快速开始
- 安装依赖项：
task install- 运行MCP服务器：
task dev- 与您的AI助手一起使用以生成项目：
"I want to create a new Python FastAPI microservice called 'user-service' with PostgreSQL database"先决条件
使用以下方式安装它们：
# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Install Task
sh -c "$(curl --location https://taskfile.dev/install.sh)" -- -d -b ~/.local/bin特性
- AI原生体验：与AI助手的自然语言交互
- 确定性生成：相同的输入总是产生相同的输出
- 黄金之路执法：企业策划的模板确保最佳实践
- 代码优先存储：蓝图作为代码存储在git存储库中
建筑
该系统由以下部分组成：
- MCP服务器：为人工智能交互提供结构化工具
- 蓝图存储库：版本控制的模板和元数据
- 模板引擎：Jinja2正在进行确定性发电
- 人工智能集成：自然语言→ 结构化参数→ 生成的代码
发展
所有开发任务均通过以下方式管理 任务:
# Install dependencies
task install
# Run development server
task dev
# Run tests
task test
# Run tests with coverage
task test:coverage
# Format code
task format
# Run linting
task lint
# Type checking
task typecheck
# Run all quality checks
task quality
# Generate a test project
task generate:test
# Serve the generated test project
task serve:test
# Clean build artifacts
task clean第一阶段MVP
目前的实施包括：
- 带4个基本工具的核心MCP服务器
- Python FastAPI服务蓝图
- 参数验证和模式实施
- 用于AI代理文件写入的JSON响应格式