Solar: AI Native Operating System

Token In → Token Out | 从计算本质重构的智能操作系统

当前范围：Solar = AI Native Core + Solar Harness + Unified Knowledge

Solar 现在是一个 AI-native operating system 原型，不只是 Claude/Codex 的提示词集合。它由三层组成：

core/, agents/, skills/, rules/, hooks/: AI-native 工作流内核，提供 agent/persona、skill、规则、hook 和长期状态入口。
harness/: Solar Harness 控制面，负责 sprint 合约、DAG 调度、pane lease、builder/evaluator 派发、远端执行、benchmark 和经验沉淀。
.solar/, codex-bridge/, scripts/, deploy/, docs/: 部署契约、Codex 协同、导出、巡检、知识沉淀和产品化辅助工具。

运行态数据库、个人日志、密钥、WAL/SHM、pane 截图、本机私有轨迹和本地模型缓存不作为公开源码提交；安装器和 Harness 会在本机生成这些运行态资产。

技术架构

flowchart TB
  User["Operator / Codex / Claude Code"] --> Intent["Intent & Contract Layer\nnatural language / PRD / sprint contract"]

  Intent --> Core["Solar Core\nagents / skills / rules / hooks / CLAUDE.md"]
  Intent --> Harness["Solar Harness Control Plane\ncoordinator / autopilot / task queue / pane lease"]

  Harness --> Planner["Planner\nplan.md + task_graph.json"]
  Planner --> Scheduler["DAG Scheduler\nready nodes / write-scope guard / capability matching"]
  Scheduler --> Builders["Builder Workers\nmain panes + builder lab + remote workers"]
  Scheduler --> Evaluator["Evaluator\nnode verdict / batch gate / parent gate"]

  Builders --> Artifacts["Sprint Artifacts\nhandoff / eval / reports / accepted outputs"]
  Evaluator --> Artifacts
  Artifacts --> Experience["Experience Memory\nsuccess/failure compression / reusable lessons"]
  Experience --> Scheduler

  Harness --> Capability["Capability Plane\nskills inventory / intent match / runtime scorecards"]
  Capability --> Scheduler
  Capability --> Core

  Harness --> DataAccess["Data Access Layer\nMirage VFS / QMD search / Solar DB / Obsidian vault"]
  DataAccess --> DataProcessing["Data Processing\nMinerU / wiki-ingest / embeddings / provenance"]
  DataProcessing --> Knowledge["Unified Knowledge\n_sources / Obsidian / QMD index / accepted artifacts"]
  Knowledge --> Core
  Knowledge --> Harness

部署架构

flowchart TB
  Repo["GitHub Repo\nlisihao/Solar"] --> RepoHarness["Published Harness\n~/Solar/harness"]
  Repo --> LocalInstall["Local install\n~/Solar + ~/.solar + ~/.claude"]
  LocalInstall --> RuntimeHarness["Runtime Harness\n~/.solar/harness"]
  RepoHarness --> RuntimeHarness

  subgraph LocalMachine["Local workstation"]
    RuntimeHarness --> MainSession["tmux: solar-harness\nmain control screen"]
    MainSession --> P0["pane 0\nPM / Codex handoff / owner intent"]
    MainSession --> P1["pane 1\nPlanner / Architect\nplan.md + task_graph.json"]
    MainSession --> P2["pane 2\nBuilder main\nimplementation"]
    MainSession --> P3["pane 3\nEvaluator / bridge\nnode verdict + parent gate"]

    RuntimeHarness --> LabSession["tmux: solar-harness-lab\nparallel builder lab"]
    LabSession --> L0["lab pane 0\nBuilder worker"]
    LabSession --> L1["lab pane 1\nBuilder worker"]
    LabSession --> L2["lab pane 2\nBuilder worker"]
    LabSession --> L3["lab pane 3\nBuilder worker"]

    RuntimeHarness --> StatusUI["Status UI\nlocalhost dashboard / integrations / config"]
  end

  RuntimeHarness --> RemoteDispatch["solar-remote-dispatch\nsync / dispatch / pull / doctor"]

  subgraph RemoteMachine["Remote Mac mini or worker host"]
    RemoteDispatch --> RemoteHarness["Remote Solar Harness\n~/.solar/harness"]
    RemoteHarness --> RemoteMain["remote tmux main screen\nPM / Planner / Builder / Evaluator"]
    RemoteHarness --> RemoteLab["remote builder lab\nparallel verification / heavy jobs"]
    RemoteHarness --> RemoteStatus["remote coord-status\nhealth / stale lock / panes"]
  end

  RuntimeHarness --> Vault["Knowledge Vault\nObsidian + _raw + _sources"]
  Vault --> QMD["QMD Index\nsemantic + lexical retrieval"]
  Vault --> Backup["Optional Drive mirror\nbackup only, not primary runtime"]

合约库与调度架构

Solar Harness 的核心不是“人盯 pane”，而是文件化合约库 + coordinator + DAG scheduler。用户或 Codex 先把需求落成 sprint contract，Planner 再输出人看的 plan.md 和机器执行的 task_graph.json。Coordinator 只派发 ready node，pane lease 防止抢占，Evaluator 只对 node/batch/parent gate 给 verdict。

flowchart LR
  UserIntent["User intent\n一句话需求 / bug / integration request"] --> Contract["Contract Library\nharness/sprints/*.contract.md"]
  Contract --> Status["Sprint Status\n*.status.json\nphase / handoff_to / round"]
  Contract --> Planner["Planner output\n*.plan.md\n*.task_graph.json"]

  Planner --> Graph["TaskGraph DAG\nnodes / depends_on / write_scope\nrequired_skills / required_capabilities"]
  Graph --> Enrich["Capability Enrich\ninfer required_capabilities\nfrom contract + node text"]
  Enrich --> Scheduler["Graph Scheduler\nready_nodes / batches / assign_workers"]

  Scheduler --> Queue["Task Queue\nrun/queue/*.jsonl\ngraph_node payloads"]
  Scheduler --> Lease["Pane Lease\nrun/pane-leases\nexclusive ownership + TTL"]
  Queue --> Coordinator["Coordinator / Autopilot\nwake target pane\nno manual Enter expected"]

  Coordinator --> BuilderDispatch["Builder dispatch\n*.Sx-dispatch.md"]
  BuilderDispatch --> Builder["Builder pane\nimplements one node only"]
  Builder --> Handoff["Node handoff\n*.Sx-handoff.md"]

  Handoff --> EvalDispatch["Evaluator dispatch\n*.Sx-eval-dispatch.md"]
  EvalDispatch --> Evaluator["Evaluator pane\nchecks acceptance + write scope"]
  Evaluator --> NodeVerdict["Node verdict\n*.Sx-eval.md/json"]

  NodeVerdict --> Gate{"All deps passed?"}
  Gate -- "yes" --> Scheduler
  Gate -- "no" --> Blocked["Downstream remains blocked"]
  Scheduler --> ParentGate["Parent ready check\nall nodes + required gates passed"]
  ParentGate --> Final["Sprint passed / failed / superseded\naccepted artifacts exported"]

调度规则

规则	作用
`depends_on`	上游 node 未 passed，下游不派发
`write_scope`	同批并行前检查写范围，重叠则拆批
`required_capabilities`	调度器按能力选择 worker，例如 browser、Ruflo、MarkItDown、ATLAS
`pane lease`	pane 被占用时排队，不直接抢 pane
`node verdict`	每个 node 单独评审，不能直接把 parent sprint 标 passed
`parent_ready_check`	只有所有 node 和 required gate passed，parent sprint 才能关闭

本地和远端怎么协同

sequenceDiagram
  participant U as User / Codex
  participant L as Local Contract Library
  participant LC as Local Coordinator
  participant LB as Local Builders
  participant RD as Remote Dispatch
  participant RH as Remote Harness
  participant RB as Remote Builders
  participant E as Evaluator

  U->>L: write contract.md / status.json
  L->>LC: coordinator detects handoff_to
  LC->>L: planner writes plan.md + task_graph.json
  LC->>LB: dispatch ready local DAG nodes
  LC->>RD: optional dispatch remote-heavy or parity sprint
  RD->>RH: rsync contract + artifacts, wake remote coordinator
  RH->>RB: remote panes execute assigned work
  RB->>RH: write handoff/eval/status artifacts
  RD->>L: pull remote artifacts back
  LB->>E: local node handoff for review
  RH->>E: remote eval evidence pulled into local library
  E->>L: node verdict / parent gate / final status

模块集成架构

flowchart TB
  subgraph "Execution Plane"
    Symphony["OpenAI Symphony Patterns\nWORKFLOW contract / hooks / events"]
    DAG["TaskGraph DAG\nrequired_capabilities / write_scope / join gates"]
    Remote["Remote Dispatch\nMac mini doctor / dispatch / pull"]
  end

  subgraph "Knowledge Plane"
    Obsidian["Obsidian Wiki\nhuman-readable vault"]
    QMD["QMD\nsemantic index + retrieval"]
    MinerU["MinerU\nPDF deep extraction"]
    Mirage["Mirage\nunified virtual data access"]
  end

  subgraph "Capability Plane"
    Ruflo["Ruflo / Claude Flow\nsandbox runtime + MCP surface"]
    Gstack["Gstack / Browser QA"]
    Superpowers["Superpowers\nplanning / TDD / debugging"]
    ATLAS["ATLAS\nstructured repair"]
    Skills["Solar Skills\ninventory / doctor / inject"]
  end

  Symphony --> DAG
  DAG --> Remote
  DAG --> Skills
  Skills --> Ruflo
  Skills --> Gstack
  Skills --> Superpowers
  Skills --> ATLAS
  Mirage --> Obsidian
  Mirage --> QMD
  MinerU --> Obsidian
  Obsidian --> QMD
  QMD --> Skills

功能特性

能力	状态	说明
AI-native Core	ok	`agents/skills/rules/hooks/core` 可安装到 `~/.claude`，作为 Claude/Codex 工作流内核
Solar Harness	ok	sprint contract、coordinator、task queue、pane lease、builder/evaluator 派发
DAG 并行调度	ok	`task_graph.json` 支持依赖、write_scope 冲突保护、join gate、parent gate
能力自动选择	ok	根据任务文本推导 `required_capabilities`，调度前自动 enrich，派发文本显式展示
多 pane 协同	ok	主屏 + builder lab，支持不同模型/worker 能力和 lease 保护
远端执行	ok	`solar-remote-dispatch` 支持 doctor、dispatch、pull 和 Mac mini 复核链路
知识库闭环	ok	Obsidian Wiki、QMD、Solar DB、accepted artifacts、wiki dispatch
文档/PDF 处理	ok	MinerU / MarkItDown / wiki-ingest / QMD index 分层处理
统一数据访问	warn	Mirage VFS 设计和基础 mount 存在，深层 SDK/FUSE 闭环继续演进
Ruflo / Claude Flow	ok	sandbox runtime 可用，CLI/MCP smoke 通过，不污染宿主项目 hooks
Benchmark / Proof	ok	capability certification、activation proof、fusion benchmark、heavy proof
自演化能力	ok	capability scorecard、runtime-aware ranking、experience memory 和 regression gates

快速开始

git clone https://github.com/lisihao/Solar.git ~/Solar
cd ~/Solar
./install.sh

常用入口：

入口	命令/位置	用途
L1 安装	`./install.sh`	安装 Solar Core 到 `~/.claude` / `~/.solar`
Agent 使用	`@Coder`, `/commit`, `/review`	通过 Claude/Codex 调用 agents 和 skills
Harness 发布源	`~/Solar/harness/`	GitHub 下载后的版本化 Harness 代码
Harness 运行目录	`~/.solar/harness/`	本机实际运行的协调器目录
Harness 同步	`./scripts/sync-harness-runtime.sh`	把 `~/Solar/harness/` 同步到 `~/.solar/harness/`
Harness 控制面	`~/.solar/bin/solar-harness`	sprint 合约、派单、eval、coordinator
Harness 自检	`cd ~/.solar/harness && ./doctor.sh --summary`	检查本地运行环境和控制面
Coordinator	`~/.solar/bin/solar-harness start`	启动 tmux panes + coordinator
Status UI	`~/.solar/bin/solar-harness status-server`	打开本地状态面板、配置页和集成健康
远端同步	`harness/tools/sync-code-to-mac-mini.sh`	同步 MacBook/Mac mini Harness 代码
远端复核	`solar-remote-dispatch doctor --json`	检查 SSH、rsync、remote harness、tmux、pane 状态
能力证明	`~/.solar/bin/solar-harness integrations activation-proof --json`	证明默认 dispatch/DAG/runtime/负例控制

部署方式

本机安装：

git clone https://github.com/lisihao/Solar.git ~/Solar
cd ~/Solar
./install.sh
./scripts/smoke-install.sh

Harness 启动：

cd ~/Solar
./scripts/sync-harness-runtime.sh
cd ~/.solar/harness
./doctor.sh --summary
~/.solar/bin/solar-harness start
~/.solar/bin/solar-harness coord-status

远端 Mac mini 镜像部署（可选）：

cd ~/Solar
./scripts/sync-harness-runtime.sh
cd ~/.solar/harness
./tools/sync-code-to-mac-mini.sh
solar-remote-dispatch doctor --host <user@mac-mini-host> --json

提交/发布前检查：

cd ~/Solar
./scripts/smoke-install.sh
cd harness
bash -n coordinator.sh lib/pane-lease.sh
python3 -m py_compile lib/graph_scheduler.py lib/graph_node_dispatcher.py lib/pane_lease.py
./solar-harness.sh integrations activation-proof --json

⚡ 一键安装（3 分钟）

真实可执行最小路径 — 只承诺 L1 基础安装，不假装存在的功能。

给人看：直接跑

git clone https://github.com/lisihao/Solar.git ~/Solar
cd ~/Solar && ./install.sh

安装完成后会自动 verify L1/L2 项目,全 ✅ 表示成功。

给 AI agent 看：复制整段粘贴给 Claude / Codex / Cursor / Copilot

请帮我安装 Solar:

严格按 https://raw.githubusercontent.com/lisihao/Solar/main/INSTALL-AGENT.md 的 8 步执行

每步必须先报告"目的+命令+预期输出",我点头才执行

任一步失败立刻停下,告诉我失败的具体输出,不要静默跳过

装完后必须跑 cd ~/Solar && ./install.sh 末尾的 L1/L2 自检,全 ✅ 才算成功

L2 Harness 的发布源是 ~/Solar/harness；运行和自检使用 ~/.solar/harness / ~/.solar/bin/solar-harness

现在开始 Step 1:系统检测。

安装做了什么

阶段	操作	产物
1. clone	单仓库 `lisihao/Solar` 到 `~/Solar`	`~/Solar/`
2. 备份	现有 `~/.claude/` (如有)	`~/.claude/backup-<时间戳>/`
3. 复制	`~/Solar/{CLAUDE.md, rules, skills, agents, hooks, core}` → `~/.claude/`	`~/.claude/` 内容
4. 初始化	创建 `~/.solar/` + `solar.db` (如有 schema)	`~/.solar/solar.db`
5. 自检	L1/L2 verify 输出 PASS/FAIL	退出码 0=成功

验收 (装完跑这一条)

ls ~/.claude/CLAUDE.md ~/.claude/rules ~/.claude/skills ~/.claude/agents ~/.solar && \
echo "✅ Solar L1 安装就位"

任一文件/目录不存在则失败,跳到 INSTALL-AGENT.md Step 7 Troubleshoot。

必需 vs 可选

必需 (L1 基础): ~/Solar 仓库 + ./install.sh → ~/.claude/ 配置就位 → 启动 Claude Code 输入 solar 看启动宣告
可选 (L2 高级): Solar Harness 协调器 / Sprint / DAG 调度 / 远端执行 — 发布源在 ~/Solar/harness，运行目录在 ~/.solar/harness；./install.sh 会自动同步，也可手动跑 ./scripts/sync-harness-runtime.sh
可选 (L3 项目): ~/Solar-MAX 项目模式 — 独立大仓库, 详见 USER-GUIDE

完整 8 步剧本: INSTALL-AGENT.md

维护者: 改动后自测

修改 install.sh 或仓库结构后, 跑 fresh-install smoke (沙盒里独立验证, 不污染本机 ~/.claude/):

./scripts/smoke-install.sh

输出 ✅ Solar L1 + L2 Smoke Test PASSED 才能 push。

📖 使用说明

👉 完整用户使用指南 (USER-GUIDE.md) — 849 行全面文档

涵盖：

触发词大全（100+ 常用触发词）
核心命令速查（18 个 bin 命令）
MCP 工具调用技巧
Skills 速查（Top 50 分类）
Sprint 工作流详解
知识库使用指南
故障排查 FAQ
进阶定制方法

快速参考：TRIGGERS.md | SPRINTS-HIGHLIGHTS.md

Why AI Native?

传统方案: 在现有 OS 上叠加 AI 功能 (AI-Powered) Solar: 从计算本质为 AI 重新设计 (AI-Native)

维度	传统 OS + AI	Solar (AI Native)
交互入口	GUI/CLI	语义意图
AI 角色	附加特性	内核一等公民
Token 效率	低（大量冗余）	高（最短路径）
执行模式	多层翻译	结构化 Action
记忆系统	文件路径	语义索引

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AI Native OS 架构                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Intent Layer      │ 自然语言 / @Agent / /Skill                │
│  ─────────────────────────────────────────────────────────────  │
│  Semantic Parser   │ sys_agents + sys_skills + 路由规则        │
│  ─────────────────────────────────────────────────────────────  │
│  Execution Engine  │ 13 Agents + 五阶段流程 + Gate 检查        │
│  ─────────────────────────────────────────────────────────────  │
│  Self-Evolution    │ 互评系统 + 书记员 + 自动优化              │
│  ─────────────────────────────────────────────────────────────  │
│  UI Runtime        │ TVS ZenWhite 设计系统                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Quick Start

说	启动模式	描述
"我要开发"	Solar Dev	13个Agent + 五阶段流程
"我要办公"	Clawbot	邮件/日程/文档/任务处理
"我要研究"	Research	技术调研 + 可行性分析

# 安装 (与首页"一键安装"一致)
git clone https://github.com/lisihao/Solar.git ~/Solar
cd ~/Solar && ./install.sh

# 使用
@Coder 优化这个函数    # 直达 Agent
/commit               # 调用 Skill

What's New (2026-02)

🔥 抗失忆工作流 - STATE/DECISIONS 架构

传统 AI 会话的最大问题：上下文压缩导致失忆。Solar 通过文件系统持久化彻底解决：

第零原则: 对话是缓存，文件是唯一真相源

.solar/STATE.md      - 当前作战态势 (Mission/Constraints/Progress/Next Actions)
.solar/DECISIONS.md  - 决策日志 (追加式，永不压缩)
.solar/LOG/          - 命令历史、基准数据、错误记录

效果: 即使会话压缩，读取 STATE.md 即可恢复完整上下文。

🏃 冲刺节奏控制 - 20~60 分钟工作块

每个任务拆解为可检查点的冲刺块：

开场 30 秒: 读 STATE.md，复述 Mission/Next Actions
执行 10-40 分钟: 只做 Next Actions，不跑题不发散
收尾 2 分钟: 更新 Progress + git checkpoint

🧬 Skin-Check v2.0 - 本地模型实现

AI 驱动的皮肤健康检测系统：

Phase 2.1: CoreML + MobileNetV3 本地分类 (~30ms, 100x faster)
Phase 2.2: YOLOv8 病灶检测 + 严重程度评估
Phase 2.3: SQLite 历史追踪 + 30天趋势分析

性能：$0.002/次 → $0/次，3-5s → ~30ms

📊 Solar Web Dashboard

极简监控面板，实时展示系统状态和性能指标。

🚀 Token 优化 -42%

会话恢复从 16K tokens → 9K tokens，节省 42% 成本。

Core Features

Token First 原则

传统方式 (50+ tokens):
  用户: "检查磁盘"
  LLM: #!/bin/bash
       df -h | grep -E "^/dev" | awk '{print $1,$5}'
       # 检查使用率...

AI Native (8 tokens):
  用户: "检查磁盘"
  LLM: { "skill": "check_disk", "path": "/" }

减少 85%+ Token 消耗，同时提升安全性。

13 个专业 Agent

层级	Agent	职责
决策	Researcher / Architect / PM / Reporter	调研、设计、验收、报告
执行	Coder / Tester / Reviewer	编码、测试、审查
支撑	Docs / Ops / Guard / Secretary	文档、部署、守护、记录
工具	BenchmarkReporter / SkillMarket	测试报告、技能市场

五阶段流程

P1 研究 → P2 设计 → P3 实现 → P4 验证 → P5 收尾
    │         │         │         │         │
    ▼         ▼         ▼         ▼         ▼
Researcher  Architect  Coder   Tester//   Ops→PM
  +Guard      +Guard           Reviewer   →Secretary

// = 并行 | → = 串行 | Gate 检查确保质量

自我演进系统

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Self-Evolution System                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据采集    │ Agent执行/Skill调用/阶段转换 → 自动记录          │
│  互评系统    │ 25条规则: Reviewer评Coder, PM评Tester...         │
│  书记员      │ 会议纪要 + 性能评估 + 优化建议                    │
│  持续优化    │ 基于历史数据自动调优参数                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

38 个 Skill

类别	Skill
开发	`/commit` `/pr` `/review` `/test` `/build` `/benchmark`
文档	`/docs` `/report` `/changelog`
系统	`/status` `/stats` `/save` `/restore` `/ontology`
工具	`/webapp-testing` `/mcp-builder` `/skill-creator` `/shortcut-builder`
办公	`/office` `/email-search` `/office-notes` `/office-tasks` `/office-reminders`
健康	`/skin-check` - AI 皮肤检测 (本地模型 + 专家评审)

Agent 宣告

每个 Agent 执行前必须输出宣告（Thinking Out Loud）:

┌─ 💻 Coder ──────────────────────────────────────┐
│ Task: 优化 Hash Join 性能                        │
│ Plan:                                           │
│   1. 分析当前瓶颈                                │
│   2. 实现 SIMD 加速                              │
│   3. 验证性能提升                                │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Session Recovery

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  传统方式: 恢复会话 10K-50K tokens              │
│  Solar:    /restore   ~500 tokens (节省 90%+)  │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Architecture

                    ┌─────────────────┐
                    │   User Intent   │
                    │  自然语言输入    │
                    └────────┬────────┘
                             │
              ┌──────────────┼──────────────┐
              │              │              │
              ▼              ▼              ▼
        ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐
        │  Solar   │  │ Clawbot  │  │ Research │
        │ Dev Mode │  │  Office  │  │   Mode   │
        └────┬─────┘  └──────────┘  └──────────┘
             │
             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Execution Engine                                        │
│  ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐               │
│  │ P1  │→│ P2  │→│ P3  │→│ P4  │→│ P5  │               │
│  │研究 │ │设计 │ │实现 │ │验证 │ │收尾 │               │
│  └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘               │
│     │       │       │       │       │                   │
│  Researcher Architect Coder  Tester  Ops               │
│            +Guard   +Guard  //Review  →PM              │
│                             //Docs    →Secretary       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
             │
             ├──► ┌─────────────────────────────────────┐
             │    │  State Persistence (抗失忆)         │
             │    │  .solar/STATE.md + DECISIONS.md     │
             │    │  对话是缓存，文件是唯一真相源        │
             │    └─────────────────────────────────────┘
             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Self-Evolution Layer                                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐              │
│  │ sys_*    │  │ evo_*    │  │ 书记员   │              │
│  │ 191 表   │  │ 执行追踪 │  │ 汇总优化 │              │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
             │
             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  TVS UI Runtime + Web Dashboard                         │
│  ZenWhite 设计系统 | 9种视觉风格 | 实时监控面板          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Metadata System

191 张系统表支撑智能路由与自我演进:

类别	表	用途
资源注册	sys_agents, sys_skills, sys_hooks	资源自省
路由规则	sys_routing_model/agent/tool	智能选择
执行追踪	evo_agent_executions, evo_tool_calls	数据采集
互评系统	evo_review_rules, evo_votes	质量评估
学习信号	evo_learning_signals	持续优化

vs 业界方案

维度	Solar	AutoGen	CrewAI	MetaGPT
AI Native 架构	Token First	AI 叠加	AI 叠加	AI 叠加
五阶段流程	P1→P5 Gate	无	无	部分
自我演进	互评+书记员	无	无	无
会话恢复	90%+ Token 节省	无	无	无
@Agent 直达	语义路由	无	无	无
多模式切换	Dev/Office/Research	单模式	单模式	单模式

Documentation

AI Native OS Architecture - 架构设计原理
Workflow Design - 工作流程设计
Metadata System - 元数据系统

Installation

见首页 ⚡ 一键安装 — 唯一推荐路径。

详细 8 步剧本 (供 AI agent 执行): INSTALL-AGENT.md 用户使用指南: USER-GUIDE.md OpenClaw / 小爱 AI 秘书集成 (高级): DEPLOY.md

License

MIT

Solar — AI Native Operating System | Token In → Token Out

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.claude/prompts		.claude/prompts
.clawhub		.clawhub
.solar		.solar
agents		agents
benchmarks		benchmarks
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