项目理念

ARM 在解决什么问题

很多 AI 工程都能生成结果，但很难长期稳定地工作。常见问题不是模型不够强，而是：

• AI 没有稳定身份和边界
• 状态更新没有正式写路径
• 多角色协作依赖口头约定
• 复盘时找不到完整证据链

ARM 的目标，是把这些问题从“临时工程习惯”提升为“系统级约束”。

核心判断

1. AI 需要角色，而不是只要 prompt

如果一个 AI 在不同阶段承担不同职责，那这些职责必须以角色、权限和流程显式声明，而不是散落在提示词里。

2. Runtime 必须承担正式写路径

真正影响项目状态的动作，不能只靠 AI 自己改文件或口头宣布完成。必须经过 proposal、validate、commit 这样的受约束路径。

3. State 不是备注区，而是工作投影

State 需要能回答“当前在做什么、谁可以做、下一步是什么、已经有哪些证据”，而不是堆放模糊结论。

4. 协作要可审计

一个系统如果不能清楚解释“为什么这样推进、谁批准、依据是什么”，规模一大就会失控。

公开承诺

• 尽量把方法论写成可执行约束
• 尽量让 AI 工作链路留下证据
• 尽量减少依赖人工记忆的隐式规则