仅 Claude Code 插件版（无需系统包）：

claude plugin marketplace add Q00/ouroboros && claude plugin install ouroboros@ouroboros

然后在 Claude Code 会话中运行 ooo setup。

pip / uv / pipx：

pip install ouroboros-ai                # 基础包
pip install ouroboros-ai[claude]        # + Claude Code 依赖
pip install ouroboros-ai[litellm]       # + LiteLLM 多提供商支持
pip install ouroboros-ai[mcp]           # + MCP 服务器/客户端支持
pip install ouroboros-ai[tui]           # + Textual 终端 UI
pip install ouroboros-ai[all]           # 全部功能（Claude + Litellm + MCP + TUI + 控制面板）
ouroboros setup                         # 配置运行时

旧版兼容性：ouroboros-ai[dashboard] 仍作为兼容别名被接受，同时其他扩展功能正在逐步迁移。

查看运行时指南：Claude Code · Codex CLI · OpenCode

聊天平台集成（OpenClaw / Slack / Discord）：

clawhub install ouroboros                    # 安装 OpenClaw 技能
openclaw mcp set ouroboros '{"command":"uvx","args":["--from","ouroboros-ai[mcp]","ouroboros","mcp","serve"]}'

如果 openclaw mcp set 命令未被识别，请运行 openclaw update 以获取最新版本。

指南：频道工作流集成

ouroboros uninstall

此命令会移除所有配置、MCP 注册以及相关数据。详细信息请参阅 UNINSTALL.md。

interview  ->  苏格拉底式提问揭示了 12 个隐藏假设
seed       ->  将答案凝练为不可变的规范（歧义度：0.15）
run        ->  通过双钻石分解执行
evaluate   ->  三阶段验证：机械检查 → 语义检查 → 多模型共识

可以在 AI 编码代理会话中使用 ooo <cmd>，或直接在终端中运行 ouroboros init start、ouroboros run seed.yaml 等命令。

这条蛇完成了一次循环。每一次循环，它都比上一次更了解情况。

src/ouroboros/
+-- bigbang/        访谈、歧义评分、旧代码库探索者
+-- routing/        PAL 路由器 —— 三层成本优化（1x / 10x / 30x）
+-- execution/      双钻模型、分层 AC 分解
+-- evaluation/     机械验证 -> 语义验证 -> 多模型共识
+-- evolution/      怀疑 / 反思循环、收敛检测
+-- resilience/     四种停滞模式检测、五种横向思维角色
+-- observability/  三组件漂移测量、自动回顾
+-- persistence/    事件溯源（SQLAlchemy + aiosqlite）、检查点
+-- orchestrator/   运行时抽象层（Claude Code、Codex CLI）
+-- core/           类型、错误、种子、本体论、安全
+-- providers/      LiteLLM 适配器（100+ 模型）
+-- mcp/            MCP 客户端/服务器集成
+-- plugin/         插件系统（技能/代理自动发现）
+-- tui/            终端 UI 仪表盘
+-- cli/            基于 Typer 的 CLI

关键内部组件：

• PAL 路由器 —— 节俭（1x）-> 标准（10x）-> 前沿（30x），失败时自动升级，成功时自动降级
• 漂移 —— 目标（50%）+ 约束（30%）+ 本体论（20%）加权测量，阈值 ≤ 0.3
• 旧代码库 —— 自动检测多种语言生态系统的配置文件
• 进化 —— 最多 30 代，本体论相似度 ≥ 0.95 时收敛
• 停滞 —— 检测空转、振荡、无漂移和收益递减等模式
• 运行时后端 —— 可插拔的抽象层（orchestrator.runtime_backend 配置），对 Claude Code 和 Codex CLI 提供一流支持；使用相同的流程规范，但执行引擎不同

完整设计文档请参阅 架构。

疑惑 -> “我该如何生活？” -> “‘生活’究竟是什么？” -> 本体论 -- 苏格拉底

每一个伟大的问题都会引向一个更深层次的问题——而这个更深层次的问题总是本体论性质的：不是“我该怎么做？”，而是“这到底是什么？”。

   疑惑                          本体论
“我想要什么？”    ->    “我想要的东西到底是什么？”
“构建一个任务 CLI”   ->    “什么是任务？什么是优先级？”
“修复认证漏洞”   ->    “这是根本原因，还是症状？”

这并不是为了抽象而抽象。当你回答“什么是任务？”——可删除还是可归档？个人任务还是团队任务？——你就能消除整整一类重复工作。本体论问题是最实际的问题。

Ouroboros 通过双菱形模型将这一理念融入其架构中：

    * 疑惑          * 设计
   /  (发散)      /  (发散)
  /    探索      /    创造
 /                 /
* ------------ * ------------ *
 \                 \
  \    定义       \    交付
   \  (收敛)     \  (收敛)
    * 本体论        * 评估

第一个菱形是苏格拉底式的：先发散提出问题，再收敛到本体论层面的清晰理解。第二个菱形则是务实的：在设计选项上发散，最终收敛到经过验证的交付成果。每个菱形都依赖于前一个菱形——如果你没有真正理解问题，就无法进行有效的设计。

面试并不会在你觉得准备好了时结束——它会在数学计算表明你已准备妥当时才结束。Ouroboros 将模糊度量化为加权清晰度的倒数：

模糊度 = 1 - 总和(清晰度_i * 权重_i)

每个维度由 LLM 打分（0.0 至 1.0，温度设为 0.1 以保证一致性），然后按权重计算：

阈值：模糊度 ≤ 0.2——只有达到这一标准，才能生成种子代码。

示例（全新项目）：

  目标：0.9 * 0.4  = 0.36
  约束：0.8 * 0.3  = 0.24
  成功：0.7 * 0.3  = 0.21
                        ------
  清晰度             = 0.81
  模糊度 = 1 - 0.81 = 0.19  ≤ 0.2 -> 可生成种子代码

为什么是 0.2？因为在加权清晰度达到 80% 时，剩余的未知因素已经足够小，可以在代码层面进一步澄清。如果超过这个阈值，你就仍在对架构进行猜测。

进化循环不会无限进行下去。当连续几代产生的本体论结构完全相同时，循环就会停止。相似性通过比较各代模式字段的加权得分来衡量：

相似性 = 0.5 * 名称重叠 + 0.3 * 类型匹配 + 0.2 * 完全一致

阈值：相似性 ≥ 0.95——循环收敛并停止进化。

但仅靠原始相似度并不足以判断。系统还会检测一些异常模式：

第 1 代：{任务，优先级，状态}
第 2 代：{任务，优先级，状态，截止日期}     -> 相似性 0.78 -> 继续迭代
第 3 代：{任务，优先级，状态，截止日期}     -> 相似性 1.00 -> 收敛

两个数学门槛，一种哲学理念：在不够清晰之前不要构建代码（模糊度 ≤ 0.2），在不够稳定之前不要停止进化（相似性 ≥ 0.95）。