AI 编码工具最常见的失败发生在写第一行代码之前：提示词含糊，模型用你从未认可的假设悄悄填补空白。你要求「一个任务管理 CLI」，模型自行选定了数据模型、优先级方案、持久化层——每个选择都合理，但没有一个属于你。等你在 review 时发现，已经写了三个文件，只能返工。提示、猜测、返工、重复，这就是多数人被困住的循环。
Ouroboros 是一个开源的 Agent OS，修的是输入而不是输出。它是本地优先的运行时层，位于 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、Kiro、Hermes、Pi、Zcode 之前，用五阶段可回放流程替代临时提示：interview、seed、execute、evaluate、evolve。
核心思路是把「意图不明确」量化。Interview 阶段用苏格拉底式提问暴露你没意识到的假设；Seed 阶段把回答固化为不可变规格，包含验收标准、本体、约束；Execute 阶段按 Double Diamond 分解执行；Evaluate 是三级门禁：机械检查、语义检查、多模型共识；Evolve 把评估结果反馈进下一轮 seed，直到系统不再学到新东西。
停止条件不是计时器或步数，而是数学。歧义度按四个维度（目标、约束、成功标准、现有代码库上下文）的加权清晰度取反计算：Ambiguity = 1 - Sum(clarity_i * weight_i)。README 里的绿地示例：清晰度 0.81，歧义度 0.19，低于 0.2 阈值才允许生成 seed。高于阈值就继续提问，不让代理在 shaky 的地基上写代码。
进化循环出口也有对应门禁：连续两代本体相似度达到 0.95 才停止，并单独检测停滞、振荡、重复反馈，避免在已回答的问题上空转。
安装后，在支持的 AI 编码代理会话里运行
ooo interview "I want to build a task management CLI"。安装器自动检测当前运行时并注册 MCP server。另有纯 CLI 命令 ouroboros run seed.yaml、ouroboros status executions，以及跨会话持久运行进化循环的 ooo ralph——机器中途重启会从事件存储重建谱系，接着跑而不是从头来。它不保证第一次就写出更好的代码，但保证你知道自己要的是什么。MIT 许可，Python 3.12+，仓库为每个支持的 CLI 提供了运行时指南。
github.com/Q00/ouroboros
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