Axiom Meridian

索引

0. 项目基本信息
1. 产品概述
2. 系统架构
3. 数据模型
4. API 规范
5. 用户故事
6. 工作事项
7. 拉取请求

---

0. 项目基本信息

0.1. 您的全名：

Juan Manuel Rojas González ([email protected])

0.2. 项目名称：

Axiom Meridian — “代码会偏移，子午线不会。”

0.3. 项目简介：

一个 MCP（Model Context Protocol）服务，用于集中管理团队的机构技术知识——编码规则和经验教训，并只提供与当前任务相关的部分，而不是每次会话都要求 AI Agent 阅读完整的知识库文件。

0.4. 项目网址：

不适用（MCP）——Axiom Meridian 是一个供本地使用的 MCP 服务（stdio），也可选择通过绑定到 127.0.0.1 的 HTTP/SSE 提供服务；它没有可公开访问的部署网址。

0.5. 仓库网址或压缩文件

https://github.com/abeljumanuel/axiom-meridian-project

---

1. 产品概述

1.1. 目标：

使用 AI 编码 Agent 的团队会将机构知识积累为较长的 Markdown 文件：按语言／框架划分的编码规范、架构决策，以及生产事故的“经验教训”。文件较小时，这种方式行之有效；但随着文件不断增大，会带来三个问题：即使当前任务只适用两三条规则，每次 Agent 会话仍会重新读取整个文件（增加上下文和延迟成本）；相关性非此即彼（无法区分“此项目使用 Quarkus，另一项目使用 Spring Boot”）；并且缺乏治理机制（任何人都可以直接编辑文件，无需审核，也无法追溯）。

Axiom Meridian 通过将规则（RN-*）和经验教训（LL-*）编入原子化区块格式，解析作用域层级（project → framework → language → global）以确定哪些内容适用于给定项目，并通过类型化 MCP 工具仅提供经过筛选的子集（还可按语义相关性排序），从而解决这些问题。Markdown 文件仍是唯一可信来源，所有变更都必须经过明确的人工批准。

更多详情请参阅项目章程和产品说明。

1.2. 核心特性与功能：

1. 限定范围的知识查询 — query_rules / query_lessons 会解析项目的有效范围链，应用类别／严重性／标签筛选，并仅返回有效且匹配的条目。
2. 原子化、可追溯的格式 — 每条规则或经验教训都是独立的 Markdown 块（## RN-JAVA-011、## LL-PSP-003），包含结构化字段，可确定性地解析和索引。
3. 受治理的生命周期 — 提取和旧文件迁移绝不会直接写入活动知识；所有内容都会先进入 pending_proposals，而 approve_proposal 会在单个事务中将变更写入 Markdown 文件和 SQLite 索引。
4. PR 和功能审计 — audit_pr 会在合并前呈现相关规则／经验教训；check_feature_against_rules 则会在规划阶段执行相同操作。
5. 会议记录提取 — extract_rules_from_transcript / extract_lessons_from_transcript 会将会议记录转换为候选提案。
6. 混合检索（SQL + RAG） — 存在嵌入向量时，查询会按语义相似度排序（通过 ChromaDB 使用 BAAI/bge-small-en-v1.5）；不存在嵌入向量时，则会透明地回退到 SQL 筛选，且不改变工具的签名。
7. 访问控制和审计日志 — 每个工具都受访问级别（read / analyze / write）控制；每次调用都会被记录，但不包含敏感参数。
8. 生态系统技能生成 — generate_project_skills 会按照 agentskills.io 规范生成 .claude/skills/ 文件。

完整列表见 产品描述 § 核心功能。

1.3. 设计与用户体验：

按照设计，Axiom Meridian 没有自己的图形界面：它是一个 MCP 服务，由 AI Agent（Claude Code、VSCode、OpenCode、Kimi CLI）通过工具调用以编程方式使用，而不是供用户通过浏览屏幕来操作。目前的“用户体验”是 Agent 调用工具并接收经过范围筛选的 JSON 响应。

面向人工用户（知识策展人员或平台管理员）的只读可视化面板，可供其无需编写脚本即可检查服务状态，例如服务健康状况、范围层级、规则／经验教训数量、待处理提案和嵌入向量投影器，正在开发中：这是待办事项中明确规划的组件，并非当前基线的一部分。请参阅 US-H1 — 直观查看 Meridian 的状态和内容（史诗 H）及其关联工单 TICKET-017。

1.4. 安装说明：

Meridian 是一个 Python 3.11+ 软件包（axiom-meridian），使用 uv 安装；uv 会自行获取兼容的 Python 版本。作为标准 MCP 服务，它可供任何兼容该协议的 IDE 或命令行使用（Claude Code、VSCode、Cursor、OpenCode、Kimi CLI），但它主要针对 Claude Code 进行了优化和测试。

macOS / Linux — 一行安装命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/abeljumanuel/axiom-meridian-project/main/scripts/install.sh | bash

任何操作系统，包括 Windows（使用 PowerShell 或已安装 uv 的终端）：

uv tool install axiom-meridian
meridian setup     # detects and configures your MCP clients, creates the knowledge base
meridian doctor    # read-only check of the installation

在 Windows 上，请先使用 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" 安装 uv；此处不需要安装脚本，因为 meridian setup 是纯 Python 程序。

install.sh 是对上述相同命令的轻量封装：如果尚未安装 uv，会先询问再安装，然后运行 uv tool install，并交由 meridian setup 继续操作。该命令会在配置每个检测到的客户端（Claude Code、VSCode、Cursor、OpenCode、Kimi CLI）之前征求许可；不会覆盖现有的知识库文件，也不会覆盖指向其他安装位置的注册项；最后会运行 meridian doctor。从克隆的仓库运行（bash scripts/install.sh）时，它会以可编辑模式安装该检出版本。

Claude Code 插件（将服务和使用技能整合为一个单元）：/plugin install meridian --marketplace abeljumanuel/axiom-meridian-project。

**语义搜索为可选功能：**安装 axiom-meridian[rag]（约 900 MB 的机器学习库），即可按含义为自由文本查询排序；未安装时，查询会退回 SQL 筛选，且 generate_embeddings 会返回 RAG_NOT_INSTALLED 错误。

KNOWLEDGE_BASE_PATH 为可选项——如果未设置，Meridian 会自动创建知识库目录（Linux 上为 ~/.local/share/meridian，macOS 上为 ~/Library/Application Support/meridian，Windows 上为 %APPDATA%/meridian）。客户端配置、升级、从源代码安装和故障排除，请参阅：docs/installation.md。

---

2. 系统架构

2.1. 架构图：

Meridian 采用分层架构：MCP 工具注册 → 领域工具层 → 解析器/RAG/持久化，并设有单一写入关口（write_block），用于确保 SQLite 索引与 Markdown 文件保持同步。之所以选择这种模式，是因为该项目不可妥协的要求是：Markdown 始终是事实来源，而 SQLite 仅用作索引和状态层。“数据库作为事实来源”的架构虽然实现起来更简单，却会破坏项目存在的根本理由——让人能够轻松审阅内容（差异清晰、可由 Git 进行版本管理）。作为取舍，项目增加了一层新鲜度验证（indexed_files、mtime + sha256），以避免提供不同步的内容。

graph TB
    subgraph Clients["MCP Clients"]
        CC[Claude Code]
        VS[VSCode]
        OC[OpenCode]
        KC[Kimi CLI]
    end

    subgraph Meridian["Axiom Meridian (Python / FastMCP)"]
        SRV["server.py<br/>tool registration + security pattern"]
        subgraph Tools["tools/"]
            KM[knowledge_management]
            KCO[knowledge_consumption]
            AF[audit_flows]
            EX[extraction]
            KT[knowledge_templates]
        end
        subgraph Parsers["parsers/"]
            AP[atomic_parser]
            LP[legacy_parser]
        end
        subgraph RAGL["rag/ (optional)"]
            EMB[embedder]
            VEC[vector_store]
        end
        DBC["db/ (schema, migrations, connection)"]
        SEC["utils/security.py<br/>access levels"]
        SR["utils/scope_resolver.py"]
        RI["utils/read_index.py<br/>write_block + freshness"]
    end

    subgraph Storage["Storage (KNOWLEDGE_BASE_PATH)"]
        MD["Markdown files<br/>knowledge-base/*.md, lessons/*.md<br/>(source of truth)"]
        SQLITE[("SQLite<br/>meridian.db<br/>(index + state)")]
        CHROMA[("ChromaDB<br/>(optional vector store)")]
    end

    CC & VS & OC & KC -->|MCP stdio / HTTP-SSE| SRV
    SRV --> SEC
    SRV --> Tools
    KM --> AP
    KM --> LP
    KM --> RI
    KCO --> SR
    KCO --> RAGL
    RAGL --> CHROMA
    RI --> MD
    RI --> SQLITE
    Tools --> DBC
    DBC --> SQLITE

（该图直接根据参考实现的源代码 src/meridian/ 推断，并已在 docs/03-system-architecture.md 中记录。）

2.2. 主要组件说明：

组件	技术	职责
server.py	FastMCP	注册每个 @mcp.tool()。每个工具都会委托给 _security_pattern(tool_name, params, project_id, impl)：分配顺序日志 ID → check_access() → 运行实现 → 写入一条 access_log 记录。
tools/	Python	knowledge_management（索引、提案生命周期、晋级、嵌入），knowledge_consumption（查询、上下文、时间线、审计日志），audit_flows（PR 审计、反馈分析、功能检查），extraction（转录内容 → 提案），knowledge_templates（规范区块构建器）。
parsers/	Python	atomic_parser 读取规范的 ## RN-XXX-NNN / ## LL-XXX-NNN 区块。legacy_parser 读取旧版自由格式文件；其内容只会成为 pending_proposal，绝不会直接写入记录。
rag/（可选）	sentence-transformers、ChromaDB	embedder 延迟加载 BAAI/bge-small-en-v1.5（384 维，自动选择 CUDA/MPS/CPU）；vector_store 封装 meridian_rules / meridian_lessons 集合。
db/	SQLite（WAL）	schema.sql（架构 + 种子作用域），migrations.py（基于 PRAGMA user_version 运行带版本号的 NNN_*.sql，并自动备份），connection.py（WAL 模式连接）。
utils/	Python	security.py（访问级别），scope_resolver.py（层级解析 + 属性筛选），read_index.py（唯一写入入口 + 按文件维护新鲜度），id_generator.py（原子顺序 ID），privacy.py，serializers.py（JSON/TOON），skill_generator.py（生成 agentskills.io 输出）。

2.3. 项目概述和文件结构

注意： 此仓库（axiom-meridian-project）是该毕业设计项目的文档交付物，包含 docs/、openspec/ 和 prompts/。下方展示的源代码结构对应服务的参考实现（工作检出目录 axiom-meridian/）；该实现与本文档并行演进，也是已交付工单（第 6 节）的基础。

axiom-meridian/
├── src/meridian/
│   ├── server.py              # MCP tool registration + security pattern
│   ├── config.py              # Configuration loading (env vars, paths)
│   ├── db/
│   │   ├── schema.sql          # Full schema + seed scopes
│   │   ├── migrations.py       # Versioned migration runner
│   │   ├── migrations/         # NNN_*.sql files
│   │   └── connection.py       # SQLite WAL-mode connections
│   ├── parsers/
│   │   ├── atomic_parser.py    # Canonical RN-*/LL-* format parser
│   │   └── legacy_parser.py    # Free-form file parser (migration)
│   ├── rag/
│   │   ├── embedder.py         # Lazy loading of BAAI/bge-small-en-v1.5
│   │   └── vector_store.py     # ChromaDB collection wrapper
│   ├── tools/
│   │   ├── knowledge_management.py    # Indexing, proposals, promotion
│   │   ├── knowledge_consumption.py   # Queries, context, timeline
│   │   ├── audit_flows.py             # audit_pr, check_feature_against_rules
│   │   ├── extraction.py              # Transcript extraction
│   │   └── knowledge_templates.py     # Canonical block templates
│   └── utils/
│       ├── security.py         # Access levels (read/analyze/write)
│       ├── scope_resolver.py   # Scope hierarchy resolution
│       ├── read_index.py       # write_block + freshness validation
│       ├── id_generator.py     # Atomic IDs via id_counters
│       ├── privacy.py          # Redaction of <private> tags
│       ├── serializers.py      # JSON/TOON serialization
│       └── skill_generator.py  # .claude/skills/ generation
├── tests/
│   ├── unit/                  # Parsers, resolver, migrations, security...
│   ├── integration/           # Full flows (index+query, proposals...)
│   ├── contract/              # MCP tool signatures
│   └── benchmarks/            # Performance regression guards
├── scripts/
│   ├── install.sh             # Linux/macOS installer
│   └── uninstall.sh
└── pyproject.toml

在此仓库（axiom-meridian-project）中，结构体现了其文档优先的性质：

axiom-meridian-project/
├── docs/                      # Baseline documentation (charter, architecture, data model...)
├── openspec/
│   ├── specs/                 # Baseline of already-delivered capabilities
│   └── changes/                # Active change proposals (backlog)
├── prompts/                   # Project working prompts
└── README.md

2.4. 基础设施和部署

Meridian 无需云基础设施：它是由 MCP 客户端通过标准输入输出（stdio）调用的本地进程，也可以选择运行绑定到 127.0.0.1 的 HTTP/SSE 服务（meridian serve <port>），绝不绑定到 0.0.0.0。在 HTTP 模式下，启动时会生成一个随机会话令牌，每个请求都必须在 Authorization: Bearer <token> 中携带该令牌；令牌不会持久化，并会在每次重启时轮换。

此仓库目前尚无相关部署/CI 流水线文档——当前的“部署”方式是通过 scripts/install.sh 在本地安装，详见第 1.4 节。加固联网部署（多客户端、TLS、速率限制）已列为未来工作，见 TICKET-015。

2.5. 安全性

访问级别	授予权限	典型调用方
read	仅查询——不会持久化任何内容。	仅使用知识的 Agent。
analyze（默认）	read + 持久化审计/提案（audit_pr、extract_*、create_pending_proposal）。	常规开发会话。
write	完全访问权限——索引、审批、嵌入、技能生成。	管理和迁移。

• 较高级别包含所有较低级别的权限。
• 权限级别不足时，会返回结构化的 ACCESS_DENIED 错误，并指出所需级别。
• 每次调用——无论授权与否——都会记录在 access_log 中，但不包括敏感参数（pr_diff、feedback_text、text、proposed_text、new_text）。
• 每条写入路径都会在持久化前从所有传入文本中剥除 <private> 标签。
• HTTP/SSE 传输按设计绑定到 127.0.0.1，并要求提供 bearer 令牌（见 2.4 节）。

2.6. 测试

参考实现的测试套件采用四层金字塔结构，使用 pytest / pytest-asyncio 运行：

• 单元测试（tests/unit/） — 包括解析器（atomic_parser、legacy_parser）、scope_resolver、id_generator、migrations、security、serializers、connection 等。单独验证每个模块。
• 集成测试（tests/integration/） — 完整的端到端流程：索引 + 查询、提案生命周期、访问控制、RAG 查询、技能生成、外部文件编辑。
• 契约测试（tests/contract/） — 验证已公开的 MCP 工具签名不会发生向后不兼容的变化。
• 基准测试（tests/benchmarks/） — 防止性能回归；默认运行时会排除这些测试（pyproject.toml 中的 addopts = "-m 'not benchmark'"），需通过 -m benchmark 显式运行。

每项相关缺陷修复（参见系统架构中的 ADR-003 至 ADR-006）在关闭前都会新增对应的回归测试；已交付的工单（第 6 节）会引用覆盖其验收标准的具体测试文件。

---

3. 数据模型

3.1. 数据模型图：

erDiagram
    SCOPES ||--o{ SCOPES : "parent_id"
    SCOPES ||--o{ SCOPE_ATTRIBUTES : has
    SCOPES ||--o{ RULES : scopes
    SCOPES ||--o{ LESSONS : scopes
    SCOPES ||--o{ PENDING_PROPOSALS : "suggested for"

    RULES ||--o{ RULE_ATTRIBUTES : has
    RULES ||--o{ RULE_HISTORY : has
    RULES ||--o{ RULE_TAGS : has
    RULES ||--o{ RULE_LESSON_LINKS : links
    LESSONS ||--o{ LESSON_HISTORY : has
    LESSONS ||--o{ LESSON_TAGS : has
    LESSONS ||--o{ RULE_LESSON_LINKS : links
    RULES }o--|| LESSONS : originated_from

    SCOPES {
        text id PK
        text type
        text name
        text parent_id FK
    }
    SCOPE_ATTRIBUTES {
        text scope_id FK
        text key
        text value
    }
    RULES {
        text id PK
        text scope_id FK
        text code UK
        text text
        text category
        text severity
        text applies_to
        text status
        text file_path
        integer file_offset
        integer byte_length
        text originated_lesson_id FK
        text embedding_id
    }
    RULE_ATTRIBUTES {
        text rule_id FK
        text key
        text value
    }
    RULE_HISTORY {
        text id PK
        text rule_id FK
        text change_type
        text previous_text
        text new_text
        text reason
        text triggered_by
        text changed_at
    }
    RULE_TAGS {
        text rule_id FK
        text tag
    }
    LESSONS {
        text id PK
        text scope_id FK
        text code UK
        text project
        text date_occurred
        text severity
        text area_affected
        text what_happened
        text impact
        text root_cause
        text resolution
        text originated_rule_id FK
        text status
        text file_path
    }
    LESSON_HISTORY {
        text id PK
        text lesson_id FK
        text change_type
        text previous_text
        text new_text
        text reason
        text changed_at
    }
    LESSON_TAGS {
        text lesson_id FK
        text tag
    }
    RULE_LESSON_LINKS {
        text rule_id FK
        text lesson_id FK
        text link_type
    }
    PENDING_PROPOSALS {
        text id PK
        text type
        text scope_id FK
        text target_id
        text proposed_text
        text metadata
        text status
        text legacy_original
        text created_at
    }
    PROJECT_SCOPE_RESOLUTION {
        text project_id PK
        text resolved_scopes
        text updated_at
    }
    PR_AUDITS {
        text id PK
        text project_id
        text pr_ref
        text diff_hash
        integer rules_evaluated
        text violations_found
        text audited_at
    }
    PLANNING_CHECKS {
        text id PK
        text project_id
        text feature_description
        text conflicts_found
        text checked_at
    }
    ACCESS_LOG {
        text id PK
        text timestamp
        text tool_name
        text access_level
        text project_id
        text parameters
        text result
        text transport
    }
    ID_COUNTERS {
        text name PK
        integer next
    }
    INDEXED_FILES {
        text file_path PK
        real mtime
        text content_hash
        text updated_at
    }

（已根据参考实现中 src/meridian/db/schema.sql 的实际架构验证 ERD——共 17 张表，完全匹配。）

3.2. 主要实体说明：

表	用途
scopes	层级节点（global、global-<framework>、project-<id>），构成用于解析适用于某个项目的规则的链。主键为 id，parent_id 为自引用外键。
scope_attributes	作用域上的动态键值属性（framework=quarkus、component_role=gateway），用于 AND 匹配筛选。
rules	生效/已弃用的技术规则（RN-<TECH>-NNN），绑定到某个作用域，并包含类别、严重性和适用性元数据。读取时，detail="full" 返回的正文由 text 缓存。外键为 scope_id、originated_lesson_id。唯一键为 code。
rule_attributes	单条规则的动态属性，叠加在其作用域的属性之上。
rule_history	记录规则每次变更的追加式审计跟踪（CREATED、UPDATED、DEPRECATED、PROMOTED）。
rule_tags	每个标签占一行的规范化表，用于精确匹配筛选（而非子字符串 LIKE）。
lessons	事件/经验教训（LL-<TECH>-NNN），包含结构化字段（what_happened、impact、root_cause、resolution）。外键为 scope_id、originated_rule_id。唯一键为 code。
lesson_history	记录经验教训变更的追加式审计跟踪。
lesson_tags	经验教训的规范化标签，与 rule_tags 对应。
rule_lesson_links	规则与由其产生或引用的经验教训之间的双向链接。约束：(rule_id, lesson_id, link_type) 元组必须唯一。
project_scope_resolution	项目已解析作用域链的缓存。主键为 project_id。
pr_audits	记录每次 audit_pr() 调用：评估的规则、发现的违规项、差异哈希。
planning_checks	记录每次 check_feature_against_rules() 调用。
pending_proposals	所有规则/经验教训候选项的暂存区（提取、旧版迁移、手动创建），等待人工审核。target_id 用于 type="update" 提案。
access_log	安全审计跟踪——每次工具调用、所需访问级别及其结果（success / denied / error）。绝不记录敏感参数。
id_counters	用于通过 UPDATE ... RETURNING 生成顺序递增、便于人类阅读的 ID 的原子计数器（绝不使用 MAX(id)）。
indexed_files	按文件记录新鲜度指纹（mtime、content_hash），用于验证缓存文本是否仍与磁盘上的 Markdown 文件一致。

更多详情，包括原子块格式和 ID 生成策略，请参阅 docs/04-data-model.md。

---

4. API 规范

Meridian 不提供传统的 REST API：它提供一组类型化的 MCP 工具（参考实现中有 25 个以上，例如 query_rules、audit_pr、create_pending_proposal 等），通过 MCP 协议（stdio 或 HTTP/SSE）调用，而不是通过带有 HTTP 动词的路由调用。强行将 OpenAPI 3 规范套用到此接口上会产生误导：OpenAPI 对资源和 HTTP 动词进行建模，而 MCP 工具是一个具有输入／输出架构（JSON Schema）的函数，其语义是“模型可以调用的操作”——它更接近函数签名，而非端点。

作为一种正式替代方案，本项目将采用通过声明式架构定义语义工具，或面向模型的文档：为每个工具编写一份文档，以 JSON Schema 说明其输入参数、所需访问级别（read／analyze／write）、响应结构和调用示例。这与参考实现中 tests/contract/test_mcp_tool_signatures.py 已验证的契约相同，只是将其作为产品文档公开，而不再仅限于测试。此约定已经确定，但尚未在项目文档中实现；后续交付将对此进行说明，至少涵盖使用最频繁的三个工具（query_rules、audit_pr、create_pending_proposal／approve_proposal）。

---

5. 用户故事

docs/05-user-stories.md 中包含完整目录（8 个史诗，采用 As a / I want / so that 格式，使用 MoSCoW 优先级）。下面列出 3 个代表性用户故事：

用户故事 1 — US-A1 — 查询与我的项目相关的规则（史诗 A，优先级 Must，工具 query_rules）。

用户故事 2 — US-B3 — 审核并批准提案（史诗 B，优先级 Must，工具 list_pending_proposals／approve_proposal／reject_proposal）。

用户故事 3 — US-C1 — 根据已知规则审计拉取请求（史诗 C，优先级 Must，工具 audit_pr）。

---

6. 工作任务

docs/06-work-tickets.md 中包含完整目录（已交付任务及待办任务，均可追溯至 OpenSpec）。下面列出一个后端、一个数据库和一个前端任务：

任务 1（后端） — TICKET-001 — MCP 服务脚手架和核心工具接口。搭建 FastMCP 服务、server.py 安全模式、SQLite 架构和初始工具集。状态：已完成。

任务 2（数据库） — TICKET-008 — 按文件新鲜度校验的索引读取路径（ADR-005）。新增 indexed_files、rule_tags、lesson_tags；引入 write_block 作为唯一写入关口；将 detail="full" 读取切换到 SQLite，并通过逐文件新鲜度校验。状态：已完成。

任务 3（前端） — TICKET-017 — 只读可观测性仪表板，对应 US-H1。这是一个只读 Web 仪表板（服务健康状况、范围层级、待处理提案、嵌入投影器），作为独立的本地进程运行，并将 knowledge_consumption 作为库复用。状态：待办——这是项目中唯一规划的前端组件；其正式规范位于 openspec/changes/add-observability-dashboard/。

7. 拉取请求

此处仅列出能够交付完整且可验证成果的拉取请求。首个有效成果是基线技术文档（项目简介表、描述、架构、数据模型、用户故事、工作任务）——即本 README 和 docs/。

拉取请求 1 — #1 — 删除重复内容（已合并）。在本次交付前清理基线文档中的重复内容。

拉取请求 2 — 待处理。 待某个 PR 包含首个完整交付后，将在此处列出：“技术文档：项目简介表、描述、架构、数据模型、用户故事、工作任务。”

拉取请求 3 — 待处理。

---

许可证

Axiom Meridian 采用 Apache License, Version 2.0 授权。署名信息请参阅 NOTICE。

“Axiom Meridian”和“Axiom JUMA”名称及其标识不受 Apache License（第 6 条，商标）授权。使用这些名称和标识须获得所有者许可。

许可证变更： 在变更为 Apache 2.0 之前发布的版本采用 MIT License 授权，依据这些条款获取的副本仍适用这些条款。

第三方内容： .claude/skills/openspec-* 技能由 OpenSpec 生成，并保留其各自的 MIT 许可证。

欢迎在 Apache License 2.0 下贡献代码，并附上 DCO 签署；请参阅 CONTRIBUTING.md。