ShrimpFlow — 让 AI 认识你这个人

一句话：第一个将用户认知风格编码为可执行 AI 规范的系统。

命名约定：对外产品名是 ShrimpFlow；内部代号与引擎是 ShrimpFlow（见目录、包名、DB 文件）；协作协议与注入格式是 OpenClaw / ClawProfile。三者分工明确，不是三个产品。

不是「AI 记得你做过什么」，而是 AI 知道你怎么思考（how you think, not what you did）。ShrimpFlow 观察行为、建模认知、对齐偏好，并输出可粘贴到各工具中的行为规范（ClawProfile / CLAUDE.md），形成持续进化的闭环。

前置：macOS 或 Linux；setup.sh 会引导安装 uv；需本机已有 Node.js（无则按脚本提示用 brew / NodeSource 安装），并安装 pnpm。

git clone <YOUR_REPO_URL> shrimpflow
cd shrimpflow
bash setup.sh    # 安装依赖、uv sync、初始化 server/.env（请配置 ANTHROPIC_API_KEY）
bash start.sh    # 同时启动后端与前端开发服务

浏览器打开：http://localhost:5173

• 后端 API：http://localhost:7891
• OpenAPI 文档：http://localhost:7891/docs
• Liveness 探针：http://localhost:7891/api/health

如果你不想手动安装 Node.js / pnpm / uv，可以直接用 Docker：

git clone <YOUR_REPO_URL> shrimpflow
cd shrimpflow

# 配置环境变量
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx" > .env

# 构建并启动（首次会构建镜像，约 2-3 分钟）
docker compose up -d --build

浏览器打开：http://localhost:7891

更多部署选项（HTTPS、Nginx 反向代理、数据备份）见 DEPLOY.md。

make smoke          # 一键冒烟：依赖 → import → 3002+ 个测试 → vite build → /api/health
make test           # 仅跑后端测试
make lint           # 仅跑前端 type-check
make dev            # 同时启动前后端开发服务

Browser (Vue 3)
    →  Vite dev server :5173（前端 + API 代理）
    →  FastAPI :7891
    →  SQLite

生产或自定义部署时，保持「前端 → 后端 REST → 数据库」这一链路即可。

1. 认知优于记忆：产品重心是思维与决策风格的可建模、可对齐，而非单纯会话记忆与检索。
2. 品味可度量：用多维量化支撑「我的研究 / 工程品味是什么」的表达与对比。
3. 规范可执行、可迁移：ClawProfile / 导出物能在不同工具链中落地，减少「换环境就丢人格」。
4. 闭环进化：对齐分数、修正信号与飞轮指标，让规范随真实使用迭代，而非一次性配置。

更完整的路线图与成功标准见仓库内 VISION.md。

DevTwin 使用插件架构，支持三种插件类型：

内置插件： research-assistant, codebase-architect, workstyle-auditor, paper-scout, idea-incubator, memory-connector

快速创建插件： 在对应目录创建文件，设置 __plugin_type__ 和 __version__，实现 plugin 类即可自动发现。

详细文档见 server/plugins/README.md

• docs/API_EXAMPLES.md — API 使用示例（curl 示例、请求/响应格式、错误处理）
• VISION.md — 产品愿景与迭代目标
• CLAWPROFILE_SPEC.md — ClawProfile Stable Spec v1.0（冻结合同）
• docs/spec/CHANGELOG.md — 规范演进与 Extension Proposal 流程
• docs/spec/CLAWPROFILE_SPEC_v53_rolling_draft.md — 未冻结研究草案（仅参考）
• docs/development-history/ — 十代迭代报告（Gen 1–10）
• server/plugins/README.md — 插件系统开发文档

• 4857+ 个单元/契约/冒烟/性能测试（后端 4551 + 前端 306）覆盖 AI provider 级联、贝叶斯证据账本、pattern 挖掘 primitives、配额闸门、taste 鲁棒化、日志脱敏、FastAPI 生命周期、记忆生命周期、关系发现、扩散激活、taste model、episode 切分、event atom 提取、content labels、skill tracker、stats 路由、skills 路由、implicit feedback、task runner、token compression、provider catalog、workflow summarizer、skill planner、meta decision、memory embeddings、feature graph、session mining、skill discovery、app settings、ai summary、design iteration、openclaw runtime、settings/tasks/episodes/events/meta-agent 路由、CORS 配置、community 路由、workprint 渲染、digest 路由、openclaw 路由、agent-taste 路由、skill recommender、pattern mining、workflow inferrer、memory tree vault、memory tree sealer、cot miner、memory connectors、clawprofile runtime、github miner、claw generator、interaction tracker、deep mining、scheduler、collector helpers、iteration scheduler、memory tree scheduler、memory observe、real data collector、pattern dedup、profile health、feedback 路由、claw_gen 路由、search 路由、memory_tree 路由、system status、agent orchestrator、error handling resilience、performance benchmarks。make test 全绿是提 PR 的前置条件。
• Pattern 爆炸防护：全局 500 条上限 + 每日 30 条 auto 新增上限；超限时 hard-prune archived/compressed & 低价值模式，永不误删 confirmed。
• Taste 维度鲁棒化：empirical-Bayes 平滑 + 样本量门槛 + 类别加分上限，防止小样本 / 关键词刷分 / 长尾类别推到 100 分。
• 日志脱敏：monkey-patch LogRecord.getMessage，任何 handler / 第三方库产生的日志都会过滤 sk-* / Bearer / api_key= 等 6 种形状。

本项目采用 MIT License。