月神编排 zenx0x/allinluna

All in Luna

别再把整个项目塞进一个 AI 对话里。

给 All in Luna 一个大目标。

它会把工作拆成几个真正独立的顶层任务：能并行的同时推进，有依赖的自动等待，每个任务维护自己的上下文，最后再把结果汇总回来。

每个任务内部仍然可以继续调用自己的 subagent、工具、Skill 或 MCP。

任务之间并行，任务内部递归。

为什么需要它？

让 AI 做一个小修改很简单。

真正麻烦的是这种任务：

“把 Authentication 完整重构掉，包括后端、前端、迁移、测试和文档。”

一开始通常都很好。

然后 AI 开始读文件、改代码、跑测试、调用 subagent、处理失败、重新读文件，再把越来越多的执行细节塞回同一个 conversation。

几十轮之后，常见的问题开始出现：

- 上下文越来越长；
- 不同工作互相污染；
- 前面的约束逐渐被遗忘；
- 一个局部 blocker 卡住整个流程；
- subagent 的结果很难继续管理；
- 换个会话以后，不知道之前真正做到哪里；
- AI 说“完成了”，但结果未必真的完整。

All in Luna 的核心想法很简单：不要让一个 conversation 承担整个项目。

One more layer above subagents

普通 agent 工作流通常是：

You
│
▼
Main Agent
├─ subagent
├─ subagent
└─ subagent

All in Luna 在 subagent 上面增加了一层真正的 Top-level Task：

You
│
▼
All in Luna
│
├─ Top-level Task A
│ ├─ local work
│ └─ subagents / tools / Skills
│
├─ Top-level Task B
│ ├─ local work
│ └─ subagents / tools / MCPs
│
└─ Top-level Task C
└─ waits only when it actually depends on A

Top-level Task 不是另一个 subagent。

它是一块独立的工作域，拥有自己的目标、上下文、依赖、工作状态、局部执行过程和结果边界。

subagent 则是某个 Task 内部需要进一步拆分工作时使用的局部 worker。

All in Luna 不替代 subagent，而是给 subagent 一个正确的层级。

What you get

1. Real top-level tasks

一个复杂目标可以被拆成真正独立的工作域，而不是一组临时聊天分支。

例如：

Add billing to this app

├─ Billing backend
├─ Checkout UI
├─ Database migration
├─ Integration tests
└─ Documentation

每个任务可以独立推进、等待依赖、产生结果，并拥有自己的工作上下文。

2. Parallel when possible

没有依赖的工作不需要排队。

Billing backend ● running
Checkout UI ● running
Documentation ● running
Database migration ○ waiting for schema
Integration tests ○ waiting for backend

One blocked task doesn't freeze unrelated work.

3. Separate working contexts

后端调试不需要和前端修改、测试日志、文档和发布工作全部挤在同一个上下文里。

主对话应该主要看到：

✓ what is done
● what is running
○ what is waiting
! what needs your decision

文件读取、终端输出、测试日志、diff 和大量实现细节可以留在产生它们的 Task 内部。

你的主对话不需要成为整个项目的日志文件。

4. Recursive local workers

一个 Top-level Task 如果自己仍然很复杂，可以继续拆成 WorkUnits 或调用 subagents。

Backend Task
├─ API
├─ database changes
├─ tests
└─ migration checks

局部复杂度留在局部。

Parallel across tasks. Recursive inside tasks.

5. Resume instead of restarting

All in Luna 会保存运行状态、任务状态、依赖和结果。

复杂工作不必永远依附于某一个越来越长的 conversation。

start
→ work
→ stop
→ come back
→ resume

已经完成的事情不需要再靠聊天记忆重新猜一遍。

6. Verify before “done”

Agent 说：

“Done.”

并不代表任务真的完成。

All in Luna 可以根据实际工作检查测试、构建结果、文件变化、artifacts 和声明的输出，再决定任务是否应该被接受为完成。

7. Bring your own workflow

All in Luna 不是一条固定 workflow。

默认可以直接完成普通 delivery 工作。

需要更详细的软件开发流程时，可以在某个 Task 中使用 GSD。

科研工作可以连接 Research Routes。

Task 也可以继续使用其他 Skill、MCP、工具或宿主能力。

Core 负责运行复杂工作，而不是规定所有工作应该怎么思考。

Example

假设你说：

“把这个应用的 Authentication 系统完整重构掉，包括后端、前端、迁移和测试。”

All in Luna 可以把它组织成：

Authentication refactor

├─ Task 1 — Auth backend │ ├─ session/token logic │ ├─ API │ └─ backend tests │ ├─ Task 2 — Frontend auth flow │ ├─ login │ ├─ logout │ └─ protected routes │ ├─ Task 3 — Migration │ └─ waits for auth contract │ └─ Task 4 — Integration └─ waits for backend + frontend

Task 1 和 Task 2 可以同时推进。

Task 1 如果仍然复杂，可以继续使用自己的 subagent。

Task 3 只等待它真正需要的结果。

而你不需要在主 conversation 里同时追踪四条工作的全部实现细节。

When should I use it?

All in Luna 特别适合：

- 大型 feature；
- 跨 frontend / backend / tests / docs 的工作；
- 大型 refactor；
- migration；
- 多个可以独立推进的结果；
- 长时间运行的 coding session；
- 一个 blocker 不应该停止整个项目；
- 不同任务需要不同工具、模型或 workflow；
- 希望后续可以恢复，而不是依赖聊天历史。

如果只是改一个 typo、解释一个函数、调整一处 CSS 或完成一个很小的线性任务，直接使用当前 Agent 通常更快。

All in Luna 解决的是复杂工作的组织问题，不是让简单工作变复杂。

Models & performance

不配置也可以

大多数用户不需要配置模型。

如果你没有指定，All in Luna 会使用当前环境、宿主或部署策略能够提供的资源。

它不要求所有用户使用某个固定模型或厂商。

想控制也可以

不同类型的工作，不一定值得使用同样昂贵的推理资源。

例如：

Planning → stronger reasoning
Implementation → balanced
Mechanical work → fast / efficient
Verification → strong / independent

把强推理留给真正需要强推理的地方。

更进一步，All in Luna 不只是分配计算资源，也把问题本身分得更干净：强模型可以面对更窄、更稳定的目标，减少无关上下文和跨任务切换带来的漂移空间。

Less unrelated context. Less task switching. Less room for drift.

常见的使用方式包括：

- Balanced：适合绝大多数项目，让当前环境按任务角色使用合理资源；
- Quality first：大型架构改动、困难 debugging、高风险重构和研究任务；
- Efficient：强推理主要留给顶层分解、困难 blocker、综合和最终验证；
- Single model：希望整个 run 尽量使用当前选择的同一个模型。

这些是资源策略的使用模式，而不是 Core 写死的模型列表。高级用户仍然可以覆盖具体 Task 或 WorkUnit 使用的模型与 reasoning。

详见 Models & performance。

Workflow Packs

All in Luna 的 Core 负责：

top-level tasks
dependencies
scheduling
context
results
recovery

一个 Task 内具体采用什么工作方法，则可以交给不同的 Workflow Pack。

Delivery

默认的软件交付路径。

适合 feature、bug fix、refactor、migration 和 integration。

GSD

需要更完整的软件开发流程时，可以使用：

clarify
→ specify
→ decompose
→ implement
→ verify
→ integrate

GSD 和 All in Luna 工作在不同层级。

GSD 可以运行在某个 All in Luna Top-level Task 内部。

Research Routes

用于保留 Claims、Evidence、unknowns、contradictions、experiments 和 research route changes。

研究判断不会自动变成 implementation authorization。

How is it different?

| | Subagents | GSD | All in Luna |
| Split local work | ✓ | ✓ | ✓ |
| Detailed development workflow | — | ✓ | Optional |
| Independent top-level tasks | — | — | ✓ |
| Top-level dependency scheduling | — | — | ✓ |
| Separate context per top-level task | Limited | Phase-oriented | ✓ |
| Local workers inside each task | ✓ | ✓ | ✓ |
| Pluggable workflows | — | — | ✓ |
| Persistent run / recovery | Depends | Depends | ✓ |

核心区别不是谁能创建更多 Agent。

All in Luna 把 Top-level Task 本身变成运行时的一等对象。

What about Sol Advisor?

Sol Advisor 风格更接近：

Strong Primary Architect
→ bounded implementation / review workers

All in Luna 把 orchestration boundary 再往上一层：

Global Coordinator
→ multiple persistent Top-level Tasks
→ each Task has its own workflow and workers

两者关注的是不同抽象层，而不是简单的替代关系。

Quickstart

Vibe coding

安装 All in Luna 后，最简单的使用方式就是直接说：

Use All in Luna to finish the authentication refactor.
Keep independent parts moving in parallel where possible.

或者：

用 All in Luna 完整完成这个项目。
能独立推进的部分尽量并行。

就这样。

你不需要先写 TaskGraph、选择 scheduler、设计 agent hierarchy 或填写资源问卷。

CLI

需要显式查看和控制 run 时：

python -m pip install "allinluna==2.0.0rc7"

allinluna --db C:/absolute/path/runtime.db start --goal "Finish the authentication refactor" --repository-root C:/absolute/path/repository
allinluna --db C:/absolute/path/runtime.db status RUN_ID --invariants
allinluna --db C:/absolute/path/runtime.db drive RUN_ID
allinluna --db C:/absolute/path/runtime.db lane finalize RUN_ID TASK_ID

整个 run 必须复用同一个 Runtime DB 绝对路径。如果控制台命令不在 PATH，使用 python -m allinluna_runtime 并保持参数不变。--task-graph 既接受规范 TaskGraph，也接受紧凑的 outcome-task 列表；紧凑列表会先经过所选 Workflow Pack 编译，不会再生成空 Lane。需要先预览并纠正未启动 Task 的资源策略时，可使用 start --no-dispatch，它不会释放第一条 Lane。
需要明确替换旧 Run 时使用 start --supersedes-run OLD_RUN_ID；需要只读检查完成态矛盾时使用 doctor RUN_ID。

查看全部命令：

allinluna --help

Lane、direct-work、recovery 和诊断命令放在高级 CLI 文档中。

参与仓库开发时，可将发行版安装命令替换为 python -m pip install -e .。

DeepSeek Harness / All in Flash

All in Flash 是 All in Luna 面向 DeepSeek Harness（DSH） 的 bundle。
它会把冻结的 All in Luna 顶层任务动作转换为可持久化的 DSH lane child，同时保留精确的动作与回执合同。

- npm 包：@zenx0x/allinflash
- 集成说明：plugins/deepseek-harness/README.md

安装 All in Luna CLI 后，一条命令即可初始化独立的 DSH profile：

npx @zenx0x/allinflash@0.2.0 init --profile allinflash
dsh --profile allinflash

GitHub 搜索关键词：deepseek-harness、dsh、dsh-plugin、allinflash、 multi-agent-orchestration。

Permissions

启动一个 run 不代表 All in Luna 自动获得所有外部权限。

只有真正执行到相应动作时，才需要处理：

- push；
- merge；
- deploy；
- publish；
- credentials；
- destructive operations；
- live external mutations。

普通本地探索和任务组织不需要先填写一个巨大的权限问卷。
到达外部动作边界时，用 allinluna request-permission ... 持久化请求；Coordinator 会从这条精确决策继续，而不是启动前增加整套审批流程。

Design philosophy

Keep the Core small.
顶层调度、上下文、协议和恢复属于 Core；具体 workflow 属于 Pack。

Protocols instead of management theater.
正确性应该尽量由运行时合同保证，而不是再创造一层 Reviewer / Auditor / Manager Agent。

Keep local complexity local.
一个 Task 的工具噪声和局部 worker 不应该污染整个项目。

Stay model-neutral.
Core 描述需要什么能力，而不是规定所有用户必须使用什么模型。

Leave room for the user.
All in Luna 负责把复杂工作运行起来，不替用户私自扩大目标。

Documentation

Start here

- Quickstart
- Inputs & journeys
- Models & performance
- Example

Go deeper

- 宿主一致性
- Troubleshooting
- Public runtime surface
- Architecture
- Brand guide

Release

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License

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