mimo code 是一套可落地的“ai 程序员团队”协作框架，通过规格体系（l1-l3）、动态工作流、持久记忆与全流程验证实现工程化ai开发。
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MiMo Code 不是单个 AI 工具，而是一套可落地的“AI 程序员团队”协作框架——它把开发任务拆解为角色明确、职责清晰、有约束有记录的 Agent 协作流程。核心不是让一个模型硬扛所有事，而是用工程化方式调度多个 Agent 各司其职，最终交付可追溯、可验证、可复盘的代码成果。
用 spec-manager 建立需求-设计-实现三级规格体系
避免 AI “想当然就开干”，MiMo Code 要求所有开发任务必须经过规格冻结才进入编码阶段：
- L1 PRD：定义业务目标和用户价值，比如“支持管理员批量导出用户数据，导出格式为 Excel，含时间戳和操作人”
- L2 Design：确定技术路径与边界，例如“复用现有 auth 模块鉴权，导出走后台异步任务，前端提供轮询状态接口”
- L3 Impl：锁定具体实现细节，如“新增 /api/admin/export/users 接口，返回 task_id；后端用 xlsx-populate 生成文件，存入 S3”
只有 L3 规格被标记为 frozen，MiMo Code 才会调用 Agent 执行修改。这一步把模糊聊天转化成工程文档，也为后续审计、交接和回归提供依据。
Dynamic Workflow 驱动并行子 Agent 协同
面对复杂任务（如重构模块+补测试+更新文档），MiMo Code 不靠单个 Agent 循环试错，而是由主 Agent 生成 JavaScript 编排脚本，在沙箱中确定性执行：
- agent() 派出多个子 Agent 分头工作：一个分析依赖图，一个重写核心逻辑，一个生成单元测试
- barrier() 强制等待全部子任务完成，不漏掉任何一个，也不提前合并未就绪结果
- 所有子 Agent 在隔离上下文中运行，改不同文件、读不同配置，规避写冲突和上下文污染
这种模式将原本串行的“分析→改A→测A→改B→测B→改C→测C”压缩为“分析+改A+测A+改B+测B+改C+测C 并行”，耗时接近最慢子任务所需时间。
持久记忆 + checkpoint 实现跨会话连续交付
MiMo Code 把项目当作有记忆的实体来维护，不是每次启动都从零开始：
- MEMORY.md 记录架构决策（如“禁止使用 moment.js，统一用 date-fns”）
- checkpoint.md 保存当前任务状态（如“已生成 API 接口，待补充 Swagger 注释”）
-
tasks/
/progress.md 追踪每一步执行日志、命令输出、diff 变更和验证结果
中断后重启，Agent 自动加载 checkpoint，接着上次断点继续；长期使用还会触发 /dream 自动整合记忆，去重冗余、校验路径有效性，让整个团队的 AI 协作者越用越懂项目。
全流程闭环：从输入到交付都有验证锚点
MiMo Code 支持设置明确的交付终点，防止 AI “自我汇报式完成”：
- 用 /goal 声明停止条件，例如：“所有 Jest 测试通过，且 git status 显示无未提交变更”
- 在 Compose 模式下，自动执行完整链路：需求理解 → 文件定位 → 代码生成 → ESLint 校验 → npm test → git add/commit
- 每个环节输出可审计证据：测试覆盖率报告、diff 补丁、命令执行日志、API 响应快照
交付物不只是代码，还包括配套的规格文档、测试记录、变更说明和决策依据，真正满足工程交付标准。
