ido4 (Ido4 Dev)

ido4

AI-Hybrid Software Development at Scale

The platform that gives AI agents shared understanding, institutional memory, and quality enforcement

See It In Action · Quick Start · Features · Documentation · Architecture

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AI代理可以编写代码。但他们能理解整个项目吗？你知道在他们之前建造了什么吗？选择杠杆率最高的任务？基于往届会议的决策？与其他代理人协调，没有冲突？

ido4 是使人工智能混合软件开发真正发挥作用的平台。它在Claude Code（以及任何兼容MCP的人工智能环境）中运行，为每个人工智能会话提供完整的项目背景——要构建什么、已经构建了什么、谁取决于你的输出——确定性治理确保了每一步的质量。

系统携带知识，而不是代理。每节课都从积累的项目理解开始。每一个动作都经过验证 34个实际验证步骤 --而不是可能产生幻觉的LLM指令。每个结果都会被记录下来，所以下一次会议比上一次更聪明。

> What should I work on?

get_next_task { agentId: "agent-alpha" }
  Recommended: #42 Auth token rotation (score: 72)
  cascade:15 | momentum:25 | capability:20 | freshness:12
  Unblocks 3 downstream tasks. Epic is 60% complete — finish it.

> Load the full context

get_task_execution_data { issueNumber: 42 }
  ✓ Task spec + acceptance criteria loaded
  ✓ Upstream: #38 built JWT refresh endpoint (RSA-256, 30min TTL)
  ✓ Upstream: #41 created user schema with bcrypt hashing
  ✓ Siblings: #39, #40 established error handling pattern
  ✓ Downstream: #45, #47, #51 waiting on this task
  Risk: critical path — 3 of 5 remaining epic tasks depend on #42

> Start the task

start_task { issueNumber: 42 }
  ✓ BRE Validation: 6/6 steps passed
  Task #42 → In Progress. Lock acquired.

代理人不是从头开始的。它知道要做什么，为什么重要，上游建造了什么，谁取决于它的产出。这就是ido4。

问题

AI编码代理可以执行。但大规模的人工智能混合开发需要的不仅仅是执行：

• 没有共同的理解。 每个AI会话都从头开始。不知道昨天建造了什么，做出了什么决定，建立了什么模式。会话之间的上下文丢失。
• 没有任务情报。 代理人会选择任何显而易见的任务，而不是疏通最下游工作的任务。没有评分，没有级联分析，没有史诗般的势头。
• 没有机构记忆。 当代理A构建身份验证服务，而代理B需要在下周使用它时，没有结构化的知识转移。B盲目搜索代码库。
• 没有质量执法。 依赖关系被违反。史诗飞船不完整。质量门被跳过。没有人能追踪到东西坏了时发生了什么。
• 没有协调。 同一代码库上的多个代理彼此不知道——重复的工作、冲突的更改、级联失败。

传统的项目管理工具（Linear、Jira、Notion）事后跟踪工作。他们没有 授权代理人 有效建设。ido4是使人工智能混合开发工作的平台——从上下文交付到质量执行。

在行动中看到它

沙盒创建了一个真正的GitHub项目 演示代码库，嵌入治理违规行为，并使用与管理实际项目相同的工具实时发现它们：

> /ido4dev:onboard

Demo project cloned. Creating governed sandbox...
✓ Tasks ingested via pipeline, violations embedded, agents registered

══════════════════════════════════════════════
  LIVE GOVERNANCE ANALYSIS
══════════════════════════════════════════════

CASCADE BLOCKER: Delivery Engine Core blocking 11 downstream tasks
  Working in src/notifications/delivery-engine.ts.
  Channel providers, template renderer, and API endpoint all waiting.

FALSE STATUS: Delivery Status Tracking shows "In Review" — no PR
  Status updated during sync meeting. Implementation not started.

REVIEW BOTTLENECK: Retry Policy PR open 3 days, 0 reviews
  Changes in src/notifications/retry-policy.ts. Code ready, idle.

INTEGRITY VIOLATION: Idempotency Guard in wrong wave
  Part of Notification Core capability but assigned to wave-003
  instead of wave-002. Delivery pipeline can't ship atomically.

══════════════════════════════════════════════
  INTELLIGENT WORK DISTRIBUTION
══════════════════════════════════════════════

agent-alpha (notification core — locked on Delivery Engine):
  → Email Provider       score:47  cascade:15 epic:12 cap:10 fresh:10
  → Webhook Provider     score:35  cascade:8  epic:12 cap:10 fresh:5

agent-beta (channel providers — available):
  → Email Provider       score:44  cascade:15 epic:12 cap:7  fresh:10
  → SMS Provider         score:30  cascade:8  epic:12 cap:7  fresh:3

Every score is deterministic — computed from dependency graphs,
capability completion ratios, agent capabilities, and audit timestamps.

沙箱对所有三种方法都适用——Hydro（波动/史诗）、Scrum（冲刺）和Shape Up（循环/赌注）。治理适应您的方法；发动机保持不变。 尝试沙盒演示→

快速开始

作为Claude代码插件（推荐）

# Set your GitHub token
export GITHUB_TOKEN=$(gh auth token)

# Install from the marketplace (no clone, no build)
/plugin marketplace add ido4-dev/ido4-plugins
/plugin install ido4dev@ido4-plugins

# Try the interactive sandbox demo
> /ido4dev:onboard

作为独立的MCP服务器

npm install @ido4/mcp

添加到MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "ido4": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ido4/mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

初始化项目

# Inside Claude Code with the plugin loaded:
> Initialize ido4 governance for my-org/my-project
# The AI calls init_project, creates the GitHub Project V2,
# sets up custom fields, and writes .ido4/ config

特性

上下文组装和任务智能

每一次AI会议都始于对项目的全面理解，而不是一张白纸：

• get_task_execution_data --一个调用组合了：任务规范、上游依赖上下文（实际构建的内容，而不仅仅是“完成”）、兄弟模式、下游消费者、史诗般的进展和量化的风险标志。
• get_next_task --四维评分推荐了最高杠杆率的任务：级联值（解锁最多的）、史诗般的势头（完成开始的）、能力匹配、依赖新鲜度。
• get_standup_data --完整的项目简报：被阻止的任务、合规性得分、最近的审计事件、代理状态、分析——会话需要确定的一切。
• 结构化上下文注释 --代理人写下他们建造的东西；下一个代理读取积累的知识。跨会话的机构记忆。

读-执行-写循环

这就是机构记忆的增长方式，即使单个代理是无状态的：

Agent reads context    →  upstream #38 built /auth/refresh (RSA-256, 30min TTL)
                          upstream #41 created user schema (bcrypt, 3 tables)
                          sibling #39 established error handling pattern

Agent executes work    →  builds /auth/rotate with sliding window + circuit breaker

Agent writes context   →  "Created POST /auth/rotate. Used sliding window
                           (not fixed TTL) for active sessions. Circuit breaker
                           shared with refresh — single failure domain."

Next agent reads       →  gets ALL accumulated context automatically

每一项完成的任务都丰富了系统。参与项目的第10个代理可以访问前9个代理构建、决定和记录的所有内容，而无需任何“专业化”或持久化。

确定性业务规则引擎

每个任务转换都通过一个可组合的验证管道运行——5个类别的34个内置步骤，可根据每种方法进行配置：

BRE是 可配置的 --方法论概要定义了哪些步骤适用于哪些转换：

{
  "transitions": {
    "start": {
      "steps": ["StatusTransition", "Dependency", "ContainerAssignment", "ContainerIntegrity"]
    },
    "approve": {
      "steps": ["StatusTransition", "PRReview:minApprovals=2", "SecurityScan", "TestCoverage:threshold=80"]
    }
  }
}

多智能体协调

为在同一代码库上部署多个AI代理的团队而构建：

• 任务锁定 --代理商获得专属锁。没有重复的努力。
• 工作分配 --四维评分（级联值、史诗般的势头、能力匹配、依赖新鲜度）为每个代理推荐了最高杠杆率的任务。
• 协调状态 --每个代理都能看到谁在做什么、最近的事件和交接机会。
• 完成并移交 --原子操作：批准工作、释放锁、识别未阻止的任务、推荐下一步工作。

审计跟踪与合规

每个治理操作都会创建一个不可变的审计条目：

• 事件来源 --仅在JSONL中附加内存中的环形缓冲区，以实现快速查询
• 合规性评分 --5个加权类别的确定性0-100分：BRE通过率（40%）、质量门（20%）、流程遵守率（20%），容器完整性（10%），流动效率（10%）
• 真实分析 --周期时间、交付周期、吞吐量、阻塞时间——根据实际事件计算，而不是估计值
• 可查询的 --按时间范围、参与者、转换类型、问题编号、会话进行筛选

分解管道

两个工件管道连接了利益相关者的理解和实施：

ido4shape (conversation) → strategic spec → ido4 MCP (codebase analysis) → technical spec → GitHub issues
      The WHAT                                    The HOW

• ido4shape 通过对话捕获多方利益相关者的需求，并生成一个包含能力、成功条件和功能依赖关系的战略规范
• ido4 MCP 根据实际代码库分解战略规范——代码分析代理探索代码库，然后技术规范编写者生成具有努力、风险、人工智能适用性和代码级依赖性的实现任务
• 这 摄入管道 创建GitHub问题：能力成为史诗/赌注，任务成为子问题——每个任务都可以追溯到战略需求

21智力技能

技能是将多个工具组合成项目智能的智能工作流程。核心技能适用于所有方法；特定于方法论的变体使用您的方法论语言：

CI/CD质量门

一个6检查合并准备门，可以捕捉到仅靠CI无法做到的事情：

1. 工作流合规性 --该任务是否遵循了完整的治理工作流程？
2. 公关评论 --PR是否有所需数量的批准审查？
3. 依赖关系完成 --是否满足所有上游依赖关系？
4. 容器完整性 --分组容器在其执行容器内是否具有内聚性？
5. 安全门 --是否存在漏洞警报？
6. 合规阈值 --项目是否达到其合规性最低分数？

紧急覆盖是可用的，但它们会经过审核并影响合规评分。治理不会阻止行动；它确保了问责制。

治理原则

每种方法都定义了自己的原则——BRE强制执行的确定性规则，不能绕过：

原则不是建议，它们被汇编到BRE管道中。代理无法启动违反依赖一致性的任务。一个波浪不能以不完整的任务结束。超过其周期的赌注会被杀死。配置文件定义了它。引擎强制执行它。

建筑

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Claude Code Plugin (ido4dev — separate repo)                 │
│  21 Skills · 4 Agents · 2 Governance Hooks                   │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MCP Server (@ido4/mcp)                                      │
│  58 Tools · 9 Resources · 8 Prompts · STDIO Transport        │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Core Domain Layer (@ido4/core)                               │
│                                                               │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────────┐  │
│  │ Tasks    │ │Containers│ │ Agents     │ │ Compliance   │  │
│  │ BRE (34  │ │Integrity │ │ Work       │ │ Analytics    │  │
│  │  steps)  │ │ Deps     │ │ Distrib.   │ │ Audit Trail  │  │
│  └──────────┘ └──────────┘ │ Merge Gate │ └──────────────┘  │
│                             └────────────┘                    │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │ Infrastructure: GraphQL (retry · pagination · rate       ││
│  │ limiting) · GitHub Repositories · Config · Sandbox       ││
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘│
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  GitHub Projects V2 · Issues · Pull Requests                  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

Monorepo结构

58 MCP工具（液压）

工具数量因方法而异——Hydro:58，Scrum:56，Shape Up:54——因为容器和转换工具是根据方法配置文件动态生成的。

Task Governance (18 tools)

start_task · review_task · approve_task · block_task · unblock_task · return_task · refine_task · ready_task · get_task · get_task_field · list_tasks · create_task · validate_transition · validate_all_transitions · find_task_pr · get_pr_reviews · add_task_comment · get_sub_issues

Wave & Epic Management (9 tools)

list_waves · get_wave_status · create_wave · assign_task_to_wave · validate_wave_completion · search_epics · get_epic_tasks · get_epic_timeline · validate_epic_integrity

Multi-Agent Coordination (7 tools)

register_agent · list_agents · lock_task · release_task · get_next_task · complete_and_handoff · get_coordination_state

Audit, Analytics & Compliance (5 tools)

query_audit_trail · get_audit_summary · get_analytics · get_task_cycle_time · compute_compliance_score

Quality Gate & Dependencies (3 tools)

check_merge_readiness · analyze_dependencies · validate_dependencies

Project & Sandbox (5 tools)

init_project · get_project_status · create_sandbox · destroy_sandbox · reset_sandbox

Composite Intelligence (4 tools)

get_standup_data · get_board_data · get_compliance_data · get_health_data

对于企业

ido4提供了企业AI混合开发所需的基础设施：

大规模的背景。 每一次人工智能会议都始于对项目的全面理解——从之前的每一次会议、依赖背景、风险信号和机构记忆中积累的知识。没有代理人是从头开始的。

合规文件。 每一个决定都是可审计的。每一条规则的执行都是可追溯的。审计追踪提供了企业客户要求的证据——谁做了什么、什么时候以及是否遵守了规则。

多方法支持。 三个内置配置文件：Hydro（基于波动）、Scrum（基于冲刺）、Shape Up（基于周期）。该引擎与方法论无关——配置文件定义了状态、转换、容器、完整性规则和管道。在获得确定性执行的同时，将ido4与您现有的方法相结合。

质量门。 配置每次转换的最低PR审查、测试覆盖阈值和安全扫描要求。盖茨的强制执行是确定的，而不是作为建议。

大规模的多智能体协调。 自信地在同一代码库上部署多个AI代理。每个代理都有一个唯一的身份、能力配置文件和审计跟踪。任务智能建议使用最高杠杆的工作。任务锁定可防止重复工作。交接链使工作持续进行。

新的工作方式

ido4为软件交付提供了一种新的运营模式——企业规模的人工智能混合开发：

2名高级人员+人工智能代理+ido4=10人团队的产出。

这不是一个更好的项目管理工具。正是这种基础设施使人工智能混合软件开发真正发挥作用——人工智能代理了解整个项目，在彼此的工作基础上构建，并以企业客户要求的质量和一致性交付。

贡献

我们欢迎捐款。看 贡献.md 用于开发设置、架构指南和测试约定。

# Development
npm install
npm run build
npm run test          # 1,759 tests

# Run with plugin (local development)
claude --plugin-dir ../ido4dev

许可证

麻省理工学院

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ido4 — The platform that makes AI-hybrid software development work. At scale. For real.