#V2EX

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  "content": "#V2EX\n### [程序员] Trellis v0.5 正式发布！\n\n安装：\n\n```\nnpm install -g @mindfoldhq/trellis\n```\n\n从 0.4.x 升级：\n\n```\ntrellis update --migrate\n```\n\n（`--migrate` 必须加 —— breaking-change gate 会拦下没加的，详见下文\"迁移流程\"）\n\n## 1. `/start` 不再是必需入口\n\n之前每次会话开始需要 `/start` 加载 Trellis 上下文，再开始描述需求。现在直接自然语言描述需求就进入 Trellis 工作流，无需手动启动命令。\n\n如果习惯先手动 start 一下再开始对话，现在 `/trellis:continue` 直接替代 `/start` 当起手命令；不放心也可以 `/trellis:continue 需求是 xxx` 。\n\n## 2. Skill-first 架构\n\n`/start` `/continue` `/finish-work` 以外的所有 Trellis 命令都变成 **auto-triggered skill** —— AI 看到合适的上下文会自己激活，不用你敲命令（喜欢主动节奏的用户也能继续主动唤起）。5 个命令完成转换：`before-dev` / `brainstorm` / `break-loop` / `check` / `update-spec`。\n\n每个平台下，对应位置从 `commands/\u003cname\u003e.md` 迁移到 `skills/trellis-\u003cname\u003e/SKILL.md`。65 条 `rename` migration 自动处理升级，本地改过的文件会在 confirm prompt 里让你选。\n\n同时所有平台的命令和 skill 模板合并到单一源 `packages/cli/src/templates/common/`（ 3 命令 + 5 skill ）—— 以前 \"A 平台改了 B 平台没跟上\" 的漂移问题一次性消除。\n\n## 3. [workflow.md](http://workflow.md) 是工作流唯一的源\n\n这次最核心的重构：**把工作流定义收敛到 `.trellis/workflow.md` 一个 markdown 文件**。\n\n之前工作流行为分散在三处：hook Python 脚本里硬编码、TS configurator 模板生成、命令 markdown 里的指令。想 fork 一份\"我自己的工作流\"得同时改三处才能自洽。\n\n现在 [workflow.md](http://workflow.md) 是唯一事实源：Phase 1/2/3 step 内容、`[workflow-state:STATUS]` 面包屑标签块、Skill routing 表、`task.py` 16 个子命令参考。现在想修改工作流只需要改一个 markdown 文件即可。\n\n## 4. `/trellis:continue` 命令：单任务内的 continue ，消除工作流学习成本\n\n注意：`/trellis:continue` 不是跨任务的，是**单个任务内**的 continue 。它消除了用户对 Trellis 工作流的学习成本。\n\n**之前**：用户得自己记住每一步该调哪个 slash 命令，比如 `brainstorm` 写 PRD → 讨论 → 让 AI 写 implement.jsonl → 调 sub-agent → `check` → `check-cross-layer` → `finish-work` → `record-session`。\n\n**现在**：\n\n1. 自然语言对话进入 brainstorm 状态、创建 task\n2. AI 跟你确认 PRD ，你 ok 就输入 `continue`\n3. AI 知道下一步是填充 `implement.jsonl`，填完再确认\n4. 你 `/trellis:continue` ：AI 知道下一步是跑 implement + check\n5. 你 `/trellis:continue` ：AI 知道该 `update-spec`\n6. 你 `/trellis:continue` ：AI 知道该 commit + finish-work\n\n用户只需要自然语言 + 一路 `continue`就可以直接使用 trellis 工作流。底层是 `/continue` 读 `task.json.status` + artifact 状态（`prd.md` / `implement.jsonl` curation ）查表，通过 `get_context.py --mode phase --step X.X` 加载具体 step 的 how-to 。\n\n## 5. 多窗口并行不再互相覆盖\n\nactive-task 指针从全局 `.trellis/.current-task` 文件改成 per-session `.trellis/.runtime/sessions/\u003ccontext-key\u003e.json`。多窗口并行时每个窗口独立 active task ，不再互相覆盖。\n\n各平台的 session-key 来源：Claude Code 走 `CLAUDE_ENV_FILE`、Codex 用 `CODEX_SESSION_ID` / `CODEX_THREAD_ID`、Cursor 用 `beforeShellExecution` ticket 、OpenCode 走 Bash 前缀、Pi 注入 nested 进程。\n\n## 6. Joiner onboarding：新开发者克隆 Trellis 项目自动生成入门任务\n\n`trellis init` 三分支判定（基于 `.trellis/` × `.trellis/.developer` 的存在状态）：\n\n* 无 `.trellis/` → **Creator bootstrap**（原有路径）\n* `.trellis/` 存在 + 无 `.developer` → **Joiner**（新）：自动生成 `00-join-\u003cslug\u003e` 任务\n* 都存在 → no-op\n\n## 7. 7 个平台升级到 agent-capable\n\nQoder / CodeBuddy / Factory Droid / Cursor / Gemini CLI / Kiro / GitHub Copilot 从\"仅命令\"升级到完整的 agent-capable：\n\n* Sub-agent 定义（`implement` / `check` / `research`）按各平台原生格式生成\n* Hook 基于 `shared-hooks/` Python 脚本（ session-start / inject-subagent-context / statusline ）+ 各平台输出 adapter\n* Claude Code 的 hook 也迁移到共享实现，删了 1435 行平台专有代码\n\n\u003e 同时移除了对 iflow 的支持（悲）\n\n## 8. Sub-agent 上下文注入\n\nCodex / Copilot / Gemini / Qoder （ class-2 ）无法可靠地通过 hook 改写 sub-agent prompt （上游 bug 或架构限制）。这 4 个平台只能通过在 sub-agent 定义最前面加一段指令，让 sub-agent 第一轮自己 Read `prd.md` 和 `implement.jsonl`。\n\n其它平台（ Claude / Cursor / OpenCode / Kiro / CodeBuddy / Droid ）继续走 hook 注入。\n\n## 9. 每轮工作流面包屑\n\n新增 `inject-workflow-state.py` 共享 hook ，每次用户消息触发一次（ 8 个平台的 `UserPromptSubmit`； OpenCode 走 Bun plugin 的 `chat.message`）。注入一个 ~200 字节的 `\u003cworkflow-state\u003e` 块，根据 `task.json.status` 提示 AI 下一步该做什么。\n\n面包屑内容来自 [workflow.md](http://workflow.md) 的 `[workflow-state:STATUS]` 标签块，所以魔改工作流的只需改一个 markdown 文件，不用碰 hook Python 代码。\n\n## 10. SessionStart payload 重构\n\n每次开新 session ，AI 读取的 SessionStart 块从 2.7 KB （只有 TOC + Phase Index ）升级到 9.5 KB （内联 Phase 1/2/3 每个 step 的完整 how-to ）。`\u003cguidelines\u003e` 同时从 10.9 KB 压到 4.6 KB （ spec layer index 改成 paths-only ）。总 payload 16.7 KB ，卡在 Claude Code `additionalContext` 的 ~20 KB 截断阈值下。\n\n效果：AI 不用再临时 lazy-load `get_context.py --mode phase --step X.Y`，step 级指令第一轮就在上下文里。\n\n## 11. 迁移与升级流程改进\n\n| 行为 | 0.5.0 之前 | 0.5.0 |\n| --- | --- | --- |\n| Breaking-change gate | 静默半迁移 | `trellis update` exit 1 ，要求加 `--migrate` |\n| breaking 时 `config.yaml` 的 `update.skip` | 半迁移状态（老路径留、新模板没写） | 自动 bypass：safe-file-delete / 新文件 / 模板更新 |\n| Confirm prompt | 通用 \"Modified by you, [k]eep / [r]eplace?\" | 展示 `What` + `Why prompted`（ per-entry `reason`） + 每个选项的推荐 |\n| Backup 内容 | 包含 `.claude/worktrees/` 等（可能数百 MB ） | 排除 |\n\n`--dry-run` 仍然绕过 gate ，可以先预览迁移计划。\n\n## 12. 大规模清理（ 138 条 safe-file-delete ）\n\n这版本移除了四类\"已有更好替代\"的老功能：\n\n* **iFlow 平台** —— CLI 已不再维护\n* **Multi-agent pipeline**（`scripts/multi_agent/` + `worktree.yaml`）—— 主流 agent CLI/IDE 都有原生 worktree 支持了\n* **Ralph Loop hook**（`ralph-loop.py`）—— SubagentStop + exit-code-2 跨平台不可移植； check sub-agent 自己的修复循环已经够用\n* **6 个命令 + 3 个 sub-agent** —— `parallel`（被原生 worktree 取代）、`onboard` / `create-command` / `integrate-skill`（使用率低）、`check-cross-layer`（合并进 `check`）、`record-session`（被 `finish-work` 吸收）；`dispatch` / `debug` / `plan` agent （被 skill routing 取代）\n\n## 13. Codex 用户须知\n\n**已修**（ rc.5 ）：`.codex/config.toml` 默认开启 `multi_agent_v2`，`min_wait_timeout_ms = 480000`（ 8 分钟）`wait()` 超时下限 —— 阻止父线程频繁轮询子 agent 。**需要 Codex CLI ≥ v0.128.0**，旧版会报 `untagged enum FeatureToml in features.multi_agent_v2`。\n\n**Codex 上游限制（ Trellis 侧无法修复）**：\n\n* **Hook context 渲染在终端**（[#191](https://github.com/mindfold-ai/Trellis/issues/191)）—— 每轮对话都把 SessionStart hook 的 context 打印到终端，目前没有开关关闭（用 Codex desktop app 可以避免）\n* **Sub-agent 启动可能卡在 MCP server 上** —— 等某个慢/失败的 MCP 永远不返回，从 `multi_agent_v1` 时期就有，`v2` 仍未修复\n\n---\n\ndoc： \u003chttps://docs.trytrellis.app/zh\u003e\nrepo: \u003chttps://github.com/mindfold-ai/Trellis\u003e\nhttps://www.v2ex.com/t/1210513#reply0",
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