让 AI 开发协作有记忆、有流程、越用越聪明。
用 AI 辅助开发半年后，你会遇到三个越来越痛的问题：
1. 每次会话从零开始，重复解释项目背景
你的项目用 Spring Boot + MyBatis，订单模块走三层架构，支付走异步回调。但每次新开会话，AI 都不记得这些——你得先花 5 分钟重新解释技术栈、分层规则、特殊约定，它才能给出靠谱建议。第 10 次、第 50 次依然如此。
2. 关键决策散落在对话历史里，找不回来
三个月前你和 AI 讨论过"为什么订单金额计算放在 Service 而非 Controller"，当时说得明明白白。现在新同事要改这块代码，翻了半天对话记录也找不到那次讨论——要么重来一遍，要么直接按感觉改，埋下隐患。
3. 踩过的坑永远沉淀不下来，下次还得踩
上次你修了个 bug：优惠券计算时 rate 字段忘赋值导致金额归零，AI 帮你定位、修复、补测试，过程很顺利。两周后另一个模块又出现类似问题——discount 字段未初始化，又花一小时排查。AI 不记得上次的教训，你的项目也没留下"金额计算字段必须初始化"这条规则。
ctxloom 的答案：让 AI 开发协作有记忆、有流程、越用越聪明。
它在你的项目里维护一份 .ctxloom/ 活文档，把每次开发的需求、设计、踩的坑、定的约定都沉淀下来。下次 AI 直接复用这些知识，不再从零开始；决策和经验固化成项目规则，新人和未来的你都能直接看到。
| 普通 AI 编程工具 | ctxloom | |
|---|---|---|
| 项目记忆 | 每次会话从零 | .ctxloom/ 持久化项目背景、架构、规则 |
| 开发流程 | 自由发挥，容易跑偏 | 默认走完整流程，按复杂度缩放每步深浅（极简逃生口/标准/深度） |
| 经验沉淀 | 对话结束即消失 | 复盘自动把坑与约定写回规则库（带背景注） |
| 评审把关 | 无 | 需求、设计、提交阶段各有独立评审智能体 |
| 代码理解 | 逐文件 grep+read | CodeGraph 可用时强制走结构化检索（符号/调用链/影响面） |
| 质量门禁 | 无或事后检查 | 提交前六维度质量清单，阻断/重要问题必停 |
| 规模自适应 | 一套流程走天下 | 默认走完整流程、每步按复杂度缩放深浅，极琐碎改动才走逃生口直接做 |
| 上下文管理 | 易爆满 | 阶段落盘后提示 /clear 清零对话（峰值降 60–80%），探索委派子智能体，文档零丢失 |
| 语言适配 | 内置特定语言规范 | 规则存项目里，技能本身语言无关 |
ctxloom 在你的项目根目录维护一套 .ctxloom/ 活文档系统。每次开发的产出——需求决策、技术方案、执行计划、踩的坑、定的约定——都沉淀进来，下一次开发直接复用，不再重来。
.ctxloom/
├── project.md # 项目背景、技术栈、整体架构（权威来源）
├── pending.md # 待确认问题的暂存区
├── rules/ # 编码前的规则基线（语言无关，按项目填写）
│ ├── build.md # 构建命令（计划/执行/提交阶段强依赖）
│ ├── testing.md # 测试框架与命令（计划/执行/提交阶段强依赖）
│ ├── security.md # 本项目安全高危点（设计/提交阶段强依赖）
│ ├── code-style.md # 命名/格式等外观风格
│ ├── coding.md # 分层/异常/事务等工程约定
│ └── other.md # 其他项目特有约定
├── requirements/ # 需求活文档（所有功能，不区分进行中/已完成）
├── designs/ # 技术设计活文档（所有功能，不区分进行中/已完成）
└── tasks/ # 执行计划活文档
└── current.md # 当前在途功能的轻量索引
活文档而非快照。 同一功能的需求、设计、执行用同名文件贯穿（coupon.md 在 requirements/、designs/、tasks/ 各一份），始终反映当前事实，历史靠 git 追溯，不堆日期戳文件。功能完成后文档留在原处，从 tasks/current.md 移除即可。
规则即经验库。 踩的坑和临时约定在复盘时直接以规则形式写入 rules/，每条规则附一行背景注说明来龙去脉（如"因 RocketMQ ORDERLY 导致 Redis 串行"）。规则有约束力、也有记忆——项目越做规则越准，不再需要单独的经验文件。
语言无关。 技能本身不写死任何语言命令，所有项目特有的构建/测试/安全内容固化在 rules/ 里，技能按需读取，可复用到 Java、Vue、Go 等任何项目。
遵循 Google 的开放知识格式（OKF）。 .ctxloom/ 不是私有目录结构，而是按 Google Cloud 的 Open Knowledge Format（OKF v0.1，Apache 2.0）组织的知识 bundle：每个 .md 文件代表一个概念，头部带一段 YAML frontmatter 标明身份（唯一必需字段是 type，另有 title/timestamp 等），文件之间用 bundle 相对链接（/requirements/coupon.md 这种）互联成可遍历的关系图，README.md 用 okf_version 声明所遵循的 OKF 版本。这么做的好处：这套上下文人和 AI agent 都能直接读、是纯 markdown 因而可移植、可被其他遵循 OKF 的工具消费，知识沉淀在开放标准里，不锁定到 ctxloom。消费时遵循"宽容读取"原则——容忍缺字段、未知 type、坏链，不因格式不全而拒绝处理。
| 技能 | 作用 |
|---|---|
init |
初始化 .ctxloom/，提炼项目背景、架构与规则基线 |
dev |
功能开发统一入口，默认走完整流程，按复杂度缩放每步深浅 |
bugfix |
轻量修复线：复现 → 根因 → 分流 → 修复 → 验证 → 沉淀 |
1-requirements-analysis |
逐步澄清需求，产出可落地的需求分析，经独立评审把关 |
2-technical-design |
把需求转成技术设计（方案/分层/数据库/接口），经独立评审 |
3-writing-plan |
把设计拆成有序、可验证的实现步骤，内置分层 TDD 策略 |
4-executing-plan |
按计划落地编码，验证通过后回写进度，汇总执行报告 |
5-committing-changes |
质量清单检查、过程文档归档提炼、按项目惯例提交 |
6-retrospective |
把坑与约定直接写回规则库（带背景注），让项目越用越聪明 |
bugfix 的根因定位手法综合自 David Agans《Debugging》九大规则（看实际而非脑补、二分缩小范围、一次只改一处、先查最基础的假设等）与 Andreas Zeller《Why Programs Fail》的 Delta Debugging（系统化二分削减出最小复现）。它要求先用证据坐实根因、再动手改代码，避免"看起来像是这里"的臆测式修复。
# 1. 添加本市场（GitHub）
/plugin marketplace add lihu-001/ctxloom
# 2. 安装插件
/plugin install ctxloom@ctxloom安装时可选作用域：User（个人全局，跨所有项目）、Project（写入 .claude/settings.json，随仓库共享给协作者）、Local（仅当前项目、仅自己）。
ctxloom 的探索类技能（init、需求/设计/执行、bugfix）在理解现有代码时会优先走结构化检索——查符号定义、调用链、改动影响面，都比逐文件 grep+read 更准、更省上下文。这套能力由 CodeGraph 提供：它把整个代码库解析成符号与调用关系的知识图谱，作为 MCP server 暴露给 Claude Code。没装也能用，但装了之后 ctxloom 对中大型项目的理解会明显更靠谱。
# 1. 安装 CodeGraph CLI（自动拉取对应平台构建，无需预装 Node）
# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.ps1 | iex
# 2. 接线到 Claude Code（自动写入 MCP 配置，需重开终端 / 重启 agent 生效）
codegraph install
# 3. 进入你的项目建立索引（每个项目各跑一次，之后文件变更自动同步）
cd your-project
codegraph init之后 ctxloom 会在 CodeGraph 可用时自动改走结构化检索，无需额外配置；未安装时则自动退回 grep/读文件的方式，功能不受影响。
/ctxloom:init
或直接说：
帮我熟悉一下这个项目并建立上下文
此步骤会创建 .ctxloom/ 目录，提炼项目背景、架构与规则基线。
/ctxloom:dev 给订单加个导出 Excel 的接口
或直接描述需求：
给订单加个导出 Excel 的接口
/ctxloom:bugfix 线上提交订单后金额算成 0 了，帮我查一下
或直接描述问题：
线上提交订单后金额算成 0 了，帮我查一下
/plugin marketplace update ctxloomMIT © lihu