aidlc-workflows
SHA-256AWS 开源的 AI 驱动开发工作流框架,一套规则同时适配 Claude Code、Cursor、Copilot 等七种 AI 编程工具
让 AI 编程助手按规范流程交付软件
核心功能
- 一套核心规则同时适配 Claude Code、Kiro、Codex、Cursor、opencode、GitHub Copilot 等七种 AI 编程工具,换工具不用换流程
- 5 个阶段、33 个步骤覆盖从初始化到运维的完整软件交付生命周期
- 14 个智能代理分工协作:11 个领域专家、2 个评审和 1 个自适应编排器
- 内置人工审批关卡和源码绑定的评审证据,关键决策必须确认后才能继续
- 120 项事件审计追踪,外加持久化状态、团队知识和学习规则,全程留痕可回溯
避坑指南
- •它不是独立的 AI 工具,必须配合受支持的 AI 编程助手(如 Claude Code、Cursor、Copilot)及其模型服务才能用。官方推荐 Claude Opus 4.8 这类强推理模型,模型能力弱会明显拉低工作流质量。Kiro IDE 首次打开未信任的文件夹时不要随意点 Trust Folder & Continue,信任后文件夹内的 hooks 会在你机器上执行命令。Windows 安装后必须重开终端才能识别 aidlc 命令;只有手动拷贝 runtime 的安装方式才需要 Bun。生成式 AI 可能出错,产出内容和费用需人工审核后再采用。
适用场景
- 团队使用 AI 编程时需要规范化、可审计的交付流程,而不是随性的对话式生成
- 团队成员使用不同的 AI 编程工具(Claude Code、Cursor、Copilot 等),希望保持统一的工作方法
- 大型或长期项目需要把需求、决策、代码和测试关联起来,避免 AI 丢失上下文
- 企业环境要求关键节点有人工审批、全程留痕,满足合规与回溯需求
AI-DLC 是 AWS 开源的 AI 驱动开发生命周期框架,把随性的 AI 编程对话变成结构化、可验证的软件交付流程。一套与工具无关的核心规则可同时运行在 Claude Code、Kiro、Codex、Cursor、opencode 和 GitHub Copilot 中,让团队无论用哪个 AI 工具都保持同一套流程。方法论包含 5 个阶段、33 个步骤,由 14 个智能代理协作,提供 11 种工作流模板,内置人工审批关卡和 120 项事件审计追踪,让需求、决策、代码和测试全程关联可回溯。相比 GitHub 的 Spec Kit 只聚焦规格规划,AI-DLC 覆盖从需求到运维的完整生命周期,还提供跨平台一键安装脚本。采用 MIT-0 协议,使用无需署名。
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快速上手
安装软件
双击下载的安装程序,按提示完成安装
步骤1:打开终端运行一键安装脚本,macOS/Linux/WSL 用 curl 命令,Windows 用 PowerShell 的 irm 命令
步骤2:进入你的项目目录,运行 aidlc config --harness claude(把 claude 换成 kiro、codex、cursor、opencode 或 copilot)
步骤3:运行 aidlc doctor 检查环境和配置是否正常
- 步骤1:打开终端运行一键安装脚本,macOS/Linux/WSL 用 curl 命令,Windows 用 PowerShell 的 irm 命令
- 步骤2:进入你的项目目录,运行 aidlc config --harness claude(把 claude 换成 kiro、codex、cursor、opencode 或 copilot)
- 步骤3:运行 aidlc doctor 检查环境和配置是否正常
已提供 SHA-256 校验码,下载后可自行核对文件完整性
该校验码提取自 GitHub 官方 Release 页面
SHA256 校验码
47352efbb2bf49abb9956d04a6abcb8f4db623c7fb7c93b8ec40b1fe3de3aec9该校验码提取自 GitHub Release 页面,下载后请自行核对文件完整性
本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件,未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。
开源透明
查看 GitHub 源码卸载说明
Windows 上运行卸载程序只会移除安装器记录的 User PATH 条目;macOS/Linux/WSL 上删除安装目录并按安装时的提示撤销 PATH 修改即可。完整卸载步骤见官方文档 Install and Lifecycle 指南。
无额外依赖
下载后即可直接使用,无需安装其他运行环境
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