1. 项目概述当AI编程助手有了“长期记忆”最近在折腾AI编程助手比如Cursor或者一些本地部署的模型发现一个挺普遍的问题它们记性太差了。你给一个项目写了个复杂的业务逻辑或者定义了一套团队内部的代码规范下次再打开一个新文件提问时AI助手就跟失忆了一样得把上下文重新喂给它。更别提那些跨文件、跨会话的复杂任务了每次都得手动复制粘贴一堆代码和注释效率低不说还容易出错。这其实就是AI编程工具目前的一个核心痛点——缺乏项目级的持久化上下文。它们通常是基于单次对话或有限窗口的上下文来工作的一旦对话结束或超出token限制之前建立的项目记忆、规范约定就都消失了。对于需要长期维护、有固定技术栈和编码规范的真实项目来说这极大地限制了AI助手的实用性。而今天要聊的这个开源项目Trellis瞄准的就是这个痛点。它的核心思路非常巧妙把项目的“记忆”——包括项目结构、代码规范、任务上下文、常用指令等——直接持久化到代码仓库本身。简单来说它不是在AI助手的云端或本地缓存里存东西而是把这些信息变成项目根目录下的一个配置文件比如.trellis目录然后提交到 Git 里。这样一来任何克隆了这个仓库的人或者AI Agent只要加载这个配置文件就能立刻获得关于这个项目的完整“背景知识”。这听起来有点像给项目加了一个永久的“README on steroids”但它远不止是文档。Trellis 定义了一套名为“Skills”的机制你可以把它理解为项目的“肌肉记忆”或“标准操作程序”。一个 Skill 可以是一组常用的提示词模板、一套代码生成规则、一系列代码审查要点甚至是连接外部工具如 linter、测试框架的指令。这些 Skills 和项目的其他元数据一起被版本化管理随着代码一起演进。举个例子你的团队规定所有API响应必须包裹在一个标准的Response对象里并且要有完整的错误码映射。你可以把这个规范写成一个 Trellis Skill。之后无论是团队里的新人还是一个新接入的AI编程Agent在编写相关代码时只要激活这个Skill它就能自动遵循这套规范来生成或审查代码确保一致性。所以Trellis 不仅仅是一个工具它更像是一种工程实践旨在解决AI时代人机协作、机机协作多个AI Agent中的上下文断层问题。它让项目的“智慧”和“约定”能够沉淀下来并随着代码资产一起传承和复用。2. Trellis 核心设计思路与工作原理拆解2.1 核心理念上下文即代码Trellis 最根本的创新在于其理念将非代码的、隐性的项目知识显性化并代码化、版本化。在传统开发中项目知识分散在多个地方README、Wiki、Confluence文档、老员工的脑子里、散落的注释、以及那些“我们都知道但没写下来”的潜规则。AI助手无法有效摄取这些碎片化、非结构化的信息。Trellis 提出为什么不把这些知识结构化并放在离代码最近的地方——仓库根目录下呢它的做法是创建一个.trellis/目录或一个trellis.json文件里面包含几个核心部分manifest.json: 项目清单定义项目名称、描述、依赖的Skills等元信息。skills/: 存放所有自定义Skill定义的目录。每个Skill是一个独立的文件或文件夹描述了一个可复用的能力单元。context/: 存放持久化上下文的地方比如最近的任务描述、重要的决策记录、待办事项等。agents/: 可选定义和配置本项目常用的AI Agent角色和参数。当你在项目目录下运行trellis init时它会初始化这个结构。之后你可以通过trellis skill add来添加Skill通过trellis context update来更新上下文。所有这些操作都会生成标准的文本文件JSON、YAML、Markdown等你可以像对待源代码一样用git add和git commit来管理它们。这样设计的好处是显而易见的版本同步项目知识和代码的演进历史完全同步。回滚代码时对应的规范和上下文也一起回滚。零成本分发克隆仓库即获得全部上下文无需额外配置或访问某个中心化服务。工具无关任何能读取文本文件的AI工具或编辑器插件理论上都可以集成 Trellis 的配置。人机可读配置文件本身是结构化的数据既方便机器解析也方便开发者直接查看和修改。2.2 Skill 机制可组合、可复用的能力单元Skill 是 Trellis 的灵魂。它不是一个模糊的概念而是一个有着明确定义结构的实体。一个典型的 Skill 可能包含以下部分skill.yaml: 技能定义文件。name: 技能名称如“api-response-format”。description: 技能描述告诉AI这个技能是干什么的。triggers: 触发条件。可以是文件路径模式*.controller.js也可以是自然语言关键词当用户提到“创建API”时。prompts: 核心部分包含一个或多个提示词模板。这些模板可以使用变量从当前上下文如文件名、选中代码中注入动态内容。actions: 可选技能触发后执行的动作比如运行一个shell命令npm run lint或调用一个外部API。dependencies: 声明此技能依赖的其他技能或项目状态。举个例子一个“单元测试生成”技能可能长这样# .trellis/skills/jest-unit-test/skill.yaml name: jest-unit-test description: 为JavaScript函数生成符合本项目规范的Jest单元测试用例。 triggers: - file_pattern: src/**/*.js - user_intent: 为这个函数写测试 prompts: - role: system content: | 你是一个专业的JavaScript测试工程师。请为给定的函数生成Jest测试用例。 项目规范 1. 测试文件放在 __tests__ 目录下与源文件同名加 .test.js。 2. 使用 describe 和 it 块。 3. 每个用例必须包含 // Arrange, // Act, // Comment 三段式注释。 4. 使用 jest.fn() 模拟外部依赖。 - role: user content: | 请为以下函数生成测试 javascript {{selected_code}} 当你在一个src/utils/math.js文件里选中一个函数并告诉AI“为这个函数写测试”时Trellis 感知到匹配的user_intent和file_pattern就会自动将对应的prompts注入到与AI模型的对话中从而引导AI产出符合项目约定的测试代码。Skill的威力在于可组合性。你可以有一个基础的“JavaScript代码风格”Skill然后让“React组件生成”Skill和“API路由生成”Skill都依赖它。这样所有生成的代码都会自动遵循同一套基础风格。2.3 与AI工作流的集成从被动响应到主动感知Trellis 本身不直接提供AI能力它是一个“上下文管理中间件”。它的价值在于无缝嵌入现有的AI编程工作流。目前主要的集成方式有两种通过IDE插件/扩展这是最直接的体验。可以为 VSCode、Cursor、JetBrains IDE 开发 Trellis 插件。插件会监视当前工作区和编辑器活动根据triggers规则在适当的时候自动将相关的 Skill 提示词和持久化上下文加载到AI助手的对话中。例如当你新建一个*.controller.ts文件时插件自动加载“NestJS控制器规范”SkillAI助手在回答你关于控制器的问题时就已经带上了项目特定的约束。通过命令行接口CLI对于自动化脚本或CI/CD流水线Trellis CLI 非常有用。你可以写一个脚本用trellis context get --key “last_feature_brief”获取上次记录的需求摘要然后传递给一个AI Agent去生成任务清单。或者在代码审查环节用trellis skill run code-review调用代码审查Skill让AI基于项目定制的审查清单来扫描提交的代码。与Harness、Hermes等AI Agent框架的关系这正是Trellis发挥巨大潜力的地方。像Harness、Hermes这类框架专注于构建和编排可以执行复杂任务的AI Agent。Trellis 可以成为这些Agent的“项目知识库”。当Harness框架启动一个Agent来为你修复某个bug时这个Agent可以首先加载项目根目录下的.trellis配置瞬间获得这个项目的技术栈、代码结构、常见问题模式等上下文从而做出更准确、更符合项目背景的决策。这解决了Agent跨项目工作时的“冷启动”问题。注意这里提到的Harness、Hermes等均为AI Agent开发框架的代表性名词用于说明技术场景不涉及任何具体商业产品推荐或评价。Trellis的理念是通用的可与任何遵循类似模式的框架或工具结合。3. 实战从零开始为你的项目引入Trellis3.1 环境准备与初始化假设我们有一个名为my-ai-ready-project的Node.js后端项目现在想为其引入Trellis来管理我们的API开发规范。首先你需要安装 Trellis CLI。通常它是一个通过npm或pip安装的全局工具。以npm为例npm install -g trellis/cli # 或者使用更通用的方式如果它提供了安装脚本 # curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/trellis/trellis-cli/HEAD/install.sh | sh安装完成后进入你的项目根目录cd /path/to/my-ai-ready-project运行初始化命令trellis init这个命令会做以下几件事在项目根目录创建.trellis/文件夹。生成一个基础的.trellis/manifest.json文件包含项目名称和描述。创建.trellis/skills/和.trellis/context/目录。可能会生成一个.trellisignore文件类似.gitignore用于排除不需要被Trellis管理的文件。初始化后你的项目结构会变成my-ai-ready-project/ ├── .trellis/ │ ├── manifest.json │ ├── skills/ │ └── context/ ├── src/ ├── package.json └── ...重要的一步将.trellis/目录添加到你的.gitignore的例外项中或者确保.trellisignore没有忽略它。因为我们的目的就是要将它提交到仓库。通常.trellis/本身就应该被版本控制。# 确保 .gitignore 里没有 .trellis/ # 如果有则将其删除或注释掉 # 然后添加并提交 git add .trellis/ git commit -m “feat: add trellis project context management”3.2 创建你的第一个SkillAPI响应封装规范现在我们来创建一个实实在在的Skill强制所有API响应遵循统一格式。在.trellis/skills/目录下新建一个子目录api-response-formatmkdir -p .trellis/skills/api-response-format在该目录下创建skill.yaml文件# .trellis/skills/api-response-format/skill.yaml name: api-response-format version: “1.0” description: 定义本项目所有HTTP API接口的响应体标准格式。 所有成功响应必须包裹在 { code: 0, data: T, message: “success” } 结构中。 错误响应必须使用预定义的错误码和消息。 triggers: # 当文件路径匹配控制器或路由文件时触发 - file_pattern: “src/**/*.controller.ts” - file_pattern: “src/**/*.route.ts” - file_pattern: “src/**/*.api.ts” # 当用户意图涉及创建或修改API时触发 - user_intent: “写一个API” - user_intent: “创建接口” - user_intent: “响应格式” prompts: - role: system content: | 你正在编写本项目的HTTP API接口。请严格遵守以下响应格式规范 **成功响应格式** typescript interface SuccessResponseT any { code: 0; // 成功固定为0 data: T; // 返回的业务数据 message: “success”; // 成功消息固定为“success” requestId?: string; // 可选请求ID } **错误响应格式** typescript interface ErrorResponse { code: number; // 非0错误码参见 /src/constants/error-codes.ts data: null; message: string; // 错误描述信息 requestId?: string; } **示例成功** typescript // 返回用户列表 return { code: 0, data: { users: […] }, message: “success” }; **示例错误-用户不存在** typescript return { code: 100404, data: null, message: “User not found” }; 请在你生成或修改的API控制器代码中应用此格式。如果用户没有明确要求其他格式请默认使用此格式。 metadata: author: “Dev Team” created: “2023-10-27”接下来我们需要在manifest.json中声明依赖这个Skill// .trellis/manifest.json { “name”: “my-ai-ready-project”, “description”: “A backend project with AI-assisted development context.”, “version”: “0.1.0”, “skills”: [“api-response-format”] // 声明激活的技能 }3.3 在开发工作流中激活Skill现在Skill已经定义好了。如何让它起作用呢这取决于你的AI编程工具。场景一在Cursor中使用如果你使用Cursor并且安装了Trellis for Cursor插件假设存在那么当你打开或创建一个位于src/app/users/user.controller.ts的文件时插件会自动识别到file_pattern匹配。此后你在该文件中与Cursor的AI聊天通过CmdK系统提示词里就会自动包含我们上面定义的api-response-format技能内容。当你让Cursor“帮我写一个获取用户详情的接口”时它生成的代码就会自然遵循那个SuccessResponse接口。场景二通过CLI与AI模型交互你也可以通过CLI手动将Skill的上下文注入到与大型语言模型的交互中。例如使用trellis skill render命令来生成一个包含上下文的提示词# 渲染指定技能的提示词并合并当前文件上下文 trellis skill render api-response-format --file src/app/users/user.controller.ts prompt.txt然后你可以将prompt.txt的内容作为系统提示词与ollama、openai等命令行工具一起使用cat prompt.txt | ollama run codellama -p “帮我生成一个创建用户的POST接口函数”这样模型就会在完全知晓项目响应格式规范的前提下进行代码生成。3.4 维护与更新上下文记录决策与任务除了SkillsTrellis的context目录用于存储动态的、与当前开发任务相关的信息。这就像项目的“短期工作记忆”。例如你正在开发一个“用户积分系统”的新功能。你可以用CLI记录这个任务的背景trellis context update --key “active_feature” --value “用户积分系统用户完成特定任务登录、发帖、评论获得积分积分可用于兑换礼品。需要设计 credits 表提供积分增减API并考虑并发情况下的积分一致性。”这条记录会被保存到.trellis/context/active_feature.json。之后无论是你本人隔了一周回来继续开发还是另一个队友或AI Agent接手他们都可以通过trellis context get --key active_feature立刻知道当前的工作重点和设计思路。你甚至可以记录更细粒度的决策trellis context update --key “tech_decision.20231027” --value “关于积分并发问题决定采用数据库行锁SELECT … FOR UPDATE而非Redis原子操作因为积分流水需要强一致性并与用户事务在同一数据库事务中完成。”这些上下文记录同样应该被提交到Git仓库中。它们构成了项目开发过程中的“决策日志”对于后期维护、新人 onboarding 以及AI理解项目历史都极具价值。4. 高级用法与集成模式探讨4.1 构建技能依赖树与技能组合简单的技能可以组合成复杂的技能。例如你可能有一个基础技能typescript-style定义了缩进、命名规范等。另一个技能nestjs-crud依赖于它并添加了关于 NestJS 控制器、服务、模块结构的特定规则。而一个更具体的技能user-module-generator又依赖于nestjs-crud专门用于生成用户管理模块的样板代码。在skill.yaml中可以通过dependencies字段声明这种依赖# .trellis/skills/user-module-generator/skill.yaml name: user-module-generator description: 生成符合本项目规范的用户管理模块控制器、服务、实体、DTO。 dependencies: - “nestjs-crud” - “api-response-format” # … 其他配置当user-module-generator被激活时Trellis 会确保nestjs-crud和api-response-format的提示词也被加载形成一个完整的上下文链。这保证了生成的代码同时满足通用风格、框架约定和特定API格式要求。4.2 与CI/CD管道集成自动化代码审查Trellis 的技能不仅可以用于生成代码还可以用于审查代码。你可以创建一个code-review技能其中包含针对本项目常见问题的检查清单。然后在Git的pre-commit钩子或GitHub Actions的CI流程中集成Trellis CLI# .github/workflows/trellis-review.yml name: Trellis Code Review on: [pull_request] jobs: review: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkoutv3 - name: Setup Trellis run: npm install -g trellis/cli - name: Run Project-Specific Code Review run: | # 针对本次PR变更的文件运行 code-review 技能 trellis skill run code-review --files ${{ github.event.pull_request.changed_files }} review.md # 将结果作为PR评论提交此处需借助其他Action如 actions/github-script # … 后续处理逻辑这个code-review技能可以检查是否遵循了API响应格式是否引入了未声明的依赖函数复杂度是否超标它利用AI的能力结合项目定制的规则进行更智能、更上下文相关的审查而不仅仅是静态语法检查。4.3 作为多AI Agent的共享上下文存储在更复杂的AI驱动开发场景中你可能使用多个专门的Agent一个负责架构设计一个负责编写业务逻辑一个负责写测试还有一个负责文档。这些Agent需要共享对项目的理解。Trellis 的.trellis/目录可以作为一个轻量级的、版本化的“共享内存”或“黑板”。架构设计Agent完成任务后可以将关键设计决策写入.trellis/context/architecture_decision.json。编写业务逻辑的Agent在启动时会读取这个文件确保其实现符合既定架构。测试Agent则可以读取业务逻辑代码和相关的Skill生成集成度更高的测试用例。这种模式使得多个自治的AI Agent能够围绕一个统一、持久化的项目上下文进行协作减少冲突和信息不一致。5. 常见问题、挑战与应对策略5.1 性能与上下文长度问题问题随着项目发展Skills和Context会越来越多将所有上下文都加载到AI提示词中很容易超出模型的最大上下文窗口Token限制。应对策略按需加载Trellis 客户端如IDE插件必须智能地根据当前激活的文件、用户意图只加载相关的Skills而不是全部。这依赖于triggers配置的精确性。技能摘要为每个Skill定义一个简短的summary字段。当需要概览时只加载摘要只有当技能被深度触发时才加载完整的提示词。分层上下文将上下文分为“核心”必须始终加载如项目技术栈和“边缘”按需加载如某个具体模块的规范。在manifest.json中区分优先级。向量化与检索对于非常大量的上下文信息如过往任务记录、会议纪要可以将其文本向量化存储。当需要时根据当前问题检索最相关的片段注入提示词而不是加载全部历史。这需要更高级的Trellis服务端支持。5.2 Skill的维护与版本管理问题Skill本身也是代码也会变得陈旧、冲突或需要重构。如何管理Skill的演进应对策略Skill版本化在skill.yaml中定义version字段。当对Skill做出不兼容的修改时升级版本号。技能继承与覆盖支持技能继承机制。可以有一个“基础JavaScript”技能然后“React项目”技能继承并覆盖其中的部分规则如将var检查改为对let/const的偏好。这需要Trellis支持更复杂的技能组合逻辑。技能仓库对于跨项目通用的Skill如“MIT License文件头”、“通用Git提交规范”可以将其提取到独立的Git仓库中通过类似git submodule或npm package的方式引入到各个项目的.trellis/skills/下方便集中更新和维护。审查与测试像对待源代码一样对待Skill。对Skill的修改应该发起Pull Request并进行同行审查。甚至可以编写“测试”来验证某个Skill是否能正确引导AI生成预期的代码。5.3 团队协作与采用成本问题如何让团队所有成员都接受并开始使用Trellis初始配置和Skill编写有一定学习成本。应对策略渐进式采用不要一开始就试图定义所有Skill。从一个最痛点的规范开始比如“提交信息格式”或“API错误处理”。让团队成员先感受到它带来的便利AI生成更准确的代码、减少审查冲突。提供模板和示例在团队内部维护一个“Trellis Skill模板库”包含各种常见场景生成组件、写CRUD、添加日志等的示例。降低创建新Skill的门槛。与现有工具链集成将Trellis的检查集成到团队已有的工作流中如ESLint、Prettier、Husky钩子。让它在后台默默工作减少对开发者习惯的干扰。明确所有权指定团队中的一两个人作为Trellis配置的“维护者”负责审核新增的Skill和上下文确保质量一致性。5.4 安全与敏感信息问题.trellis/目录提交到Git仓库意味着所有上下文和技能都是公开的。如果其中不小心包含了API密钥、内部系统设计细节等敏感信息怎么办应对策略严格的.trellisignore类似.gitignore必须教育团队使用.trellisignore来排除包含敏感信息的上下文文件。例如忽略context/secrets*.json。环境变量与外部引用Skill或Context中不应硬编码敏感信息。对于需要引用的配置如内部API地址模板应使用占位符如{{API_BASE_URL}}。实际值通过环境变量或安全的配置管理服务在运行时注入。预提交钩子检查设置Git预提交钩子扫描.trellis/目录下即将提交的内容检查是否有疑似密钥、密码或内部IP地址的模式并阻止提交。区分公开与私有上下文对于开源项目可以设计两套上下文公开的.trellis/和私有的.trellis.private/已加入.gitignore。私有上下文用于存储团队内部信息通过其他安全方式在团队成员间同步。6. 个人实践心得与未来展望在实际项目中尝试引入Trellis的理念即使没有用原版工具而是用目录和文本文件手动模拟我最大的体会是它强迫团队进行知识沉淀和规范化。以前那些口口相传或者藏在某个人脑子里的“最佳实践”现在必须被清晰地写成一个Skill文件。这个过程本身就有价值能发现很多模糊和不一致的地方。对于AI辅助编程Trellis解决了“上下文碎片化”的问题。我现在习惯在开始一个复杂任务前先用trellis context update写一段任务概述。这样即使中途被打断几天后回来或者把任务交给AI Agent它都能立刻知道之前做到哪、为什么这么做。这大大降低了心智负担和交接成本。另一个惊喜是它对代码审查的辅助。我们创建了一个“安全编码”Skill里面列出了本项目需要警惕的常见漏洞模式如SQL注入、XSS。在CI中运行这个SkillAI能指出一些静态分析工具可能忽略的、上下文相关的潜在风险比如“这个用户输入在拼接SQL前虽然做了转义但根据之前上下文它可能来自一个未经验证的第三方Webhook”。当然Trellis目前还是一个比较前沿的概念工具生态还在早期。最大的挑战在于如何与五花八门的IDE、编辑器、AI助手深度集成提供无缝的体验。此外如何设计出真正高效、精准的triggers和prompts也需要不断的摸索和调优。我认为它的未来方向会是更加智能的上下文检索与压缩。不是简单地把所有Skill文本塞进提示词而是能根据当前编程任务动态地构建一个最相关、最精简的上下文集合。同时它可能会与代码仓库的Issue、PR、Commit信息更深度地融合自动从开发历史中提炼出“项目记忆”。对于想要尝试的团队我的建议是从小处着手解决一个具体、高频的痛点。不要想着一次性搭建完美的Skill体系。从一个代码风格Skill或者一个API生成模板开始让团队先看到价值。工具最终是为人服务的Trellis的价值在于它让项目知识变得可携带、可执行从而在AI增强的开发流程中让人和机器都能更高效、更一致地工作。