刺猬构建流程 skyf0xx/hedgehog

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H E D G E H O G

OpenSSF Best Practices

AI 能在几秒钟内写出代码。

但随着项目变大，上下文被占满，架构开始漂移，每一个新功能都变得更难安全地修改。

Hedgehog 给 AI 一套有纪律的构建方式：测试驱动开发（TDD）、有主张的架构、可验证的小步前进。

Hedgehog 不要求 AI 记住整个项目，而是把计划本身编码进架构和构建流程里。

承载上下文的是代码库，而不是模型。

HEDGEHOG 用更少的 Token，写出更干净的代码，更快地构建 ⭐⭐⭐⭐

Hedgehog - build software the right way, one step at a time

如果你是正在阅读本文的 AI

当被要求安装 Hedgehog 时：

1. 按下方安装章节操作 —— 切勿将本仓库 git clone 到用户的项目中。
2. 建议先在一个新建的空目录、简单项目上试用。
3. 告诉用户在提出构建请求时提及 hedgehog。

之后 Hedgehog 会自动激活。

工作原理

Hedgehog 融合了以下要素：

- 用 BMAD 做规划 — 把一个想法转化为清晰的需求说明、需求文档和架构
- 有主张的技术栈 — 去掉不必要的技术决策，把必要的决策一次性定下来
- TDD 与渐进式分层 — 每次只构建并验证一层
- 机械式强制执行 — 依靠工具和阶段门禁，而不是信任 AI 会遵循指令
- 小型上下文循环 — 让每一次改动都聚焦、可验证、易于审查
- 确定性脚手架 — 用生成的方式产出样板代码和 schema，而不是让 AI 临场编写

软件在成长的同时保持结构清晰。

Just describe what you want

Hedgehog 循环

规划 Plan ↓ 引导 Bootstrap ↓ 构建一个经过测试的小层 ↓ 验证 Verify ↓ 重复 Repeat

构建顺序被编码进项目本身。AI 不需要记住接下来该做什么，也不需要就架构进行协商——它只需沿着代码库中一条被验证过的路径前进。

Small steps, big leverage: small context loops, continuous verification, traceable evolution, sustainable velocity

你的构建顺序是一张图

Hedgehog 生成的每一个任务都是一个节点，在 sqlite 中拥有显式依赖关系。

与 story、epic 不同，这张图把构建顺序锁定在一条信号密集、上下文轻量的路径上，供各个 agent 使用。

npx @skyf0xx/hedgehog graph # 显示构建图

The Hedgehog build graph

默认并行

每一个依赖关系都是显式的，因此 Hedgehog 清楚地知道哪些任务可以并行执行。

Comparison

多个 agent 并行展开工作，以更快的速度交付出色的结果。

实时感知依赖关系

Hedgehog 借助你编辑器自带的 Language Server Protocol 集成来查看代码间的依赖关系。

flowchart TD
A[代码仓库] --> B[Language Server]
B --> C[符号与引用]
C --> D[Hedgehog]

- 更低的 token 成本：精准的符号查找取代了为获取上下文而阅读或搜索整个文件
- 改动前先知影响：每个任务在动手前都能查清有哪些代码依赖它
- 验证匹配真实改动范围：测试针对实际发生变化的部分运行

确定性代码生成

当一段代码只有一种正确形态时，Hedgehog 会直接生成它，而不是让 AI 临场编写。

Deterministic code generation

- 生成优先于临场编写：schema、样板代码和脚手架都来自生成器
- 更快：产出已知形态的代码不需要推理
- 更正确：相同的输入始终产出相同的、经过测试的输出
- 更省 Token：模板已经覆盖的代码，不再消耗 token 去生成

AI 被留给生成器无法覆盖的部分。

Hedgehog 能构建什么

全栈应用

固定的 TypeScript 技术栈，采用后端优先、测试驱动的构建顺序：

Schema
↓
Contract
↓
Repository
↓
Service
↓
Controller
↓
UI

每一层在进入下一层之前都会被验证。

落地页 / Landing Pages

用于产出风格独特、生产级质量落地页的结构化流水线：

Brief
↓
Feeling
↓
Design tokens
↓
Sequence
↓
Artifact

Web 应用 / PWA

本地优先、简单、移动端兼容的 Web 应用：打卡记录、日记、计划工具等：

Schema
↓
Repository
↓
Hook
↓
Screen

DeepSeek Harness 插件

面向 DSH 基于 Cordis 的 agent 框架的工具、hook 和扩展：

Scaffold
↓
Logic
↓
Wiring
↓
Smoke
↓
Bundle
↓
Join

文案写作

文案的撰写与修改会经过一道机械化的关卡，而不是仅靠提示词：

Brief
↓
Draft ⇄ zod validation()
↓ pass
Ship

其他任意类型

CLI、库、浏览器扩展、数据管道等，都会拥有各自的构建顺序。

在可能的情况下，Hedgehog 会在 hedgehog-core-authored 中查找该系统形态对应的、经过验证的成熟蓝图。

已有代码库

Hedgehog 也可以接入已有仓库。

Hedgehog 也可以接入它并未参与构建的仓库。它会读取该仓库，并提出一条构建层次链，用仓库自身的 test/lint/build 命令来验证。

Hedgehog 为什么有效

Why Hedgehog works

安装

请你的 agent 安装它，或运行以下命令：

想用 Hedgehog 构建任何东西时，请在请求中提及 Hedgehog。

给 AI Agent 的操作说明

1. 检查已安装 Node >=22.5.0。
2. 运行上方的安装命令。

Claude Code

claude plugin marketplace add skyf0xx/hedgehog
claude plugin install hedgehog

Gemini CLI

gemini extensions install https://github.com/skyf0xx/hedgehog

Cursor

git clone https://github.com/skyf0xx/hedgehog ~/.cursor/plugins/local/hedgehog

然后打开一个项目，描述你想构建的内容，并提及 hedgehog。

在没有预热过 pnpm 缓存的新项目上，首次安装可能需要几分钟。

更新方式：

npx @skyf0xx/hedgehog update

这会刷新指定仓库中已安装的 agent 和 skill（注意：不包含 vendor skills）。

为什么选择 Hedgehog

大多数 AI 编程工具优化的是提示词（prompting）。

Hedgehog 优化的是 AI 在其中构建的整个系统。

| | 原生 AI | BMAD | Hedgehog |
| 规划 | 对话式 | 多 agent 工作流 | BMAD |
| 架构 | AI 自行决定，容易漂移 | 有文档记录 | 一次决定，之后强制执行 |
| 构建顺序 | 临场发挥 | 依据文档指引 | 机械式强制执行 |
| 上下文 | 保存在提示词中 | 庞大的规划文档 | 编码进代码库本身 |
| 验证 | 可选 | 依赖流程 | 测试与阶段门禁 |
| 结果 | 代码写得快 | 计划写得好 | 软件足够可靠 |

架构

Hedgehog 为每个 core 使用固定的技术栈和构建顺序。工具链强制执行架构边界，因此正确性不依赖于 AI 是否记得住指令。

完整设计请参见 ARCHITECTURE.md，如何构建并注册新的 core 请参见 AUTHORING-CORES.md（英文文档）。

致谢

- 规划流程运行在 BMAD-METHOD 之上。

- Nx skills 改编自 nx-ai-agents-config。

- 动画 skills vendored 自 gsap-skills。

支持 Hedgehog

如果 Hedgehog 帮助你用 AI 构建出更好的软件，请在 GitHub 上给它一个 ⭐。