Trellis：AI 编程时代的架构思维——让 Claude Code 与 Cursor 变得可控、可协作、可持久化

在使用 Claude Code 或 Cursor 进行 AI 辅助开发时，你是否曾面临过这样的困境：昨天刚刚教会 AI 项目的代码规范，今天换个会话窗口它就忘得一干二净？或者在处理复杂功能时，AI 生成代码的随机性让你不得不反复进行代码审查和修正？

本节将回答的核心问题是：相比于直接使用 Cursor 或 Claude Code，引入 Trellis 框架究竟能解决哪些根本性的效率与质量痛点？

Trellis 不仅仅是一个工具，它是专为 Claude Code 和 Cursor 打造的一站式 AI 开发框架。它的核心使命是将 AI 从一个“偶尔灵光一现的实习生”驯化为一名“严格遵循规范、具备持续记忆能力的高级工程师”。通过自动注入、规范库管理、并行会话以及持久化记忆等机制，Trellis 解决了 AI 编程中“随机性大”、“上下文断裂”和“协作困难”三大顽疾。

AI 编程架构概念图
图片来源：Unsplash

为什么需要 Trellis？五大核心价值解析

在深入技术细节之前，我们需要明确 Trellis 到底通过哪些功能来重塑 AI 开发流程。这不仅仅是简单的效率提升，而是对开发工作流的系统性重构。

1. 自动注入：一次定义，永久生效

本段将回答的核心问题是：如何避免每次开启新会话时都要重复向 AI 解释项目规范？

在传统的 AI 开发中，我们往往需要在 Prompt 中反复强调：“请使用 TypeScript 的接口定义”、“组件命名请使用 PascalCase”。这不仅繁琐，而且容易遗漏。Trellis 的“自动注入”功能利用 Hook 机制，将规范和工作流在每次对话启动时自动注入到 AI 的上下文中。这意味着，你只需要在配置文件中写好一次规范，之后所有的会话都会强制遵循这些规则，彻底消除了“AI 今天心情好就守规范，心情不好就乱写”的随机性。

2. 自更新规范库：越用越懂你的 AI

本段将回答的核心问题是：如何让 AI 随着项目进度的推进而不断进化其认知水平？

Trellis 引入了“规范库”的概念，所有的最佳实践、架构决策和代码风格都被存储在 spec 目录下的文件中。随着项目的迭代，这些文件可以不断更新。更重要的是，这些文件本身就是由 AI 辅助维护的——你只需要告诉 AI “我们改用 Zustand 而非 Redux”，它就会自动更新 spec 文件。用得越多，沉淀的知识就越多，AI 对项目的理解也就越深刻，形成了一个正向循环的知识库。

3. 并行会话：多线程开发的物理隔离

本段将回答的核心问题是：如何在不阻塞主分支开发的情况下，让 AI 同时处理多个复杂的开发任务？

通常，我们在一个项目中同时进行多个功能开发时，经常会因为文件冲突或上下文混乱而不得不串行处理。Trellis 通过 /trellis:parallel 命令，利用 Git 的 worktree 技术，为每个任务启动独立的会话窗口。这些窗口运行在物理隔离的目录中，每个会话都有独立的 Agent 在工作。它们互不干扰，各自完成后自动提交 PR。这种多线程并行的能力，极大地释放了 AI 的算力潜力。

4. 团队共享：拉高全员的基线

本段将回答的核心问题是：如何将团队中资深开发者的经验快速复刻到所有成员的 AI 助手中？

在一个团队中，往往只有少数“高人”能写出高质量的架构设计。Trellis 允许团队共享 .trellis 目录下的规范文件。当一位资深工程师制定了一套优秀的规范后，团队中的其他成员只需初始化 Trellis，他们的 AI 助手就能立刻继承这套顶级规范。这不再是简单的代码分享，而是“认知”的共享，有效拉高了整个团队 AI 编码的平均水平。

5. 会话持久化：跨会话的项目记忆

本段将回答的核心问题是：AI 如何记住几天甚至几周前的项目上下文，避免重复沟通？

上下文窗口是有限的，但项目的记忆应该是无限的。Trellis 通过会话持久化机制，将每次对话的摘要写入 journal 文件并建立索引。当你下次启动时，AI 会自动读取最近的日志和 Git 信息，瞬间恢复对项目状态的记忆。你不需要再费劲告诉 AI “我昨天改了哪里”，它早就“心里有数”。

功能维度 解决的核心痛点 带来的直接价值
自动注入 规范解释重复、AI 执行随机性强 确保代码风格的强制一致性，降低审查成本
自更新规范库 AI 认知停留在初始状态，无法迭代 累积项目知识，AI 越用越聪明，架构决策可追溯
并行会话 单线程开发效率低，多任务易冲突 真正的多任务并行，利用多 Agent 协作加速交付
团队共享 成员水平参差不齐，规范难统一 快速复制专家经验，提升团队整体代码质量
会话持久化 上下文丢失，跨会话沟通成本高 AI 具备长期记忆，项目交接和恢复零成本

团队协作与知识共享
图片来源：Unsplash

快速开始：三步搭建 AI 开发框架

了解了核心价值后，让我们通过实际操作来体验 Trellis 的威力。整个过程非常简洁，旨在让你在几分钟内完成从安装到启动的全过程。

本节将回答的核心问题是：如何用最少的命令将 Trellis 集成到现有的开发环境中？

第一步：全局安装

首先，你需要通过 npm 全局安装 Trellis 的最新版本。这确保了你在任何目录下都可以调用 trellis 命令。

npm install -g @mindfoldhq/trellis@latest

第二步：项目初始化

进入你的项目根目录，运行初始化命令。这里的关键参数是 -u your-name，它不仅仅是一个标签，而是为你创建了一个专属的个人工作区。

trellis init -u your-name

执行后，Trellis 会在项目根目录下生成 .trellis 和 .claude 两个核心目录结构。-u 参数指定的名称会生成路径 .trellis/workspace/your-name/，这是你的私有领地，用于存放个人的会话记录和任务状态，即便团队协作也不会与他人冲突。

第三步：启动 Claude Code

初始化完成后，你只需像往常一样启动 Claude Code。此时，Trellis 的后台 Hook 已经开始工作，它会在会话启动时默默加载你的规范和工作流。

# 启动 Claude Code，开始干活
claude

代码初始化示例
图片来源：Unsplash（注：此处示意初始化过程）

此时，你并没有直接“使用” Trellis 的命令，而是已经置身于 Trellis 构建的规范保护伞之下。每一次 AI 的生成，都在受到你设定的架构约束。

深入架构：Trellis 的工作原理与目录结构

要真正驾驭 Trellis，仅仅会安装是不够的，我们需要理解它背后的架构设计。Trellis 采用了一种分层且模块化的文件结构，这种设计借鉴了现代微服务和编排系统的思想。

本节将回答的核心问题是：Trellis 是如何通过目录结构和配置文件来管理 AI 的行为、规范和记忆的？

项目结构全景图

当你运行 trellis init 后，项目中会新增以下关键结构。这不仅仅是文件，更是 AI 的“大脑皮层”和“中枢神经”。

.trellis/
├── workflow.md              # 工作流指南（启动时自动注入）
├── worktree.yaml            # 多 Agent 配置（用于 /trellis:parallel）
├── spec/                    # 规范库
│   ├── frontend/            #   前端规范
│   ├── backend/             #   后端规范
│   └── guides/              #   决策与分析框架
├── workspace/{name}/        # 个人工作区
├── tasks/                   # 任务管理（进度跟踪等）
└── scripts/                 # 工具脚本

.claude/
├── settings.json            # Hook 配置
├── agents/                  # Agent 定义
│   ├── dispatch.md          #   调度 Agent（纯路由，不读规范）
│   ├── implement.md         #   实现 Agent
│   ├── check.md             #   检查 Agent
│   └── research.md          #   调研 Agent
├── commands/                # 斜杠命令
└── hooks/                   # Hook 脚本
    ├── session-start.py     #   启动时注入上下文
    ├── inject-subagent-context.py  #   给子 Agent 注入规范
    └── ralph-loop.py               #   质量控制循环

核心组件解读

1. .trellis 目录：知识库与工作区

  • workflow.md：这是 AI 看到的第一份文件。它定义了项目的高层工作流，例如“先调研再实现最后自测”。
  • spec/：这是最核心的资产。不同于将所有规则塞进一个 CLAUDE.md 文件，Trellis 将规范分层。前端规范、后端规范、决策指南各司其职。这种分层架构实现了“上下文压缩”，AI 只需要读取当前任务相关的规范，节省了宝贵的 Token 空间。
  • workspace/{name}/：这是你的个人办公室。这里存储了会话摘要和状态，实现了多人协作时的物理隔离。

2. .claude 目录：智能体编排

  • agents/：Trellis 将 AI 的角色进行了细分。

    • dispatch.md：调度员，负责任务的分发，不需要深入理解业务规范。
    • implement.md：实施者，负责具体的代码编写，深度依赖 spec/ 中的规范。
    • check.md：审查官，负责代码质量检查。
    • research.md：调研员，负责技术选型和资料查找。
  • hooks/：这是 Trellis 的“神经系统”。通过 Python 脚本（如 session-start.py），Trellis 可以在 AI 生成内容的各个阶段插入自定义逻辑。比如 ralph-loop.py 就是一个质量控制循环，确保生成的代码符合标准。

反思：分层架构的意义

在以往，我们习惯于写一个巨大的 .cursorrules 或 CLAUDE.md，把所有规则堆砌在一起。这就像把图书馆的书全部扔在地上，想找一本时得翻遍所有垃圾。Trellis 的分层结构就像是建立了一个分类清晰的图书馆。当 AI 需要写前端组件时，它只去 spec/frontend 借书；当它需要做技术调研时，只调用 research.md Agent。这种设计不仅提高了效率，更重要的是让系统具备了可扩展性。

典型应用场景与实战演示

理论结合实际，我们来看看 Trellis 在真实开发场景中是如何发挥作用的。

场景一：教会你的 AI——建立规范

本段将回答的核心问题是：如何通过 Trellis 让 AI 严格遵循特定的代码风格和架构模式，而不是随性发挥？

假设你正在开发一个 React 项目，你定义了以下规范：“组件必须使用 TypeScript Props 接口、命名采用 PascalCase、必须使用函数式写法加 Hooks”。

在 Trellis 中，你不需要每次都对着 AI 喋喋不休。你只需将这些规则写入 .trellis/spec/frontend/ 目录下的相关文件中。Trellis 会在每次会话开始时，通过 session-start.py Hook 将这些内容“喂”给 AI。

实际效果：
当你要求 AI “新增一个用户列表组件”时，它生成的代码将自动包含：

// AI 自动生成的代码示例
interface UserListProps {
  users: User[];
}

export const UserList: React.FC<UserListProps> = ({ users }) => {
  // ... Hooks 逻辑
  return <div>...</div>;
};

不需要你再次强调，AI 自动照做。这种“教一次，永远生效”的能力，极大地减少了心智负担。

场景二：并行开发——多任务并发处理

本段将回答的核心问题是：如何在同一个项目中利用 AI 同时推进多个互不干扰的功能开发？

当你面临三个独立的功能模块开发任务时，传统方式可能需要逐个完成。在 Trellis 中，你可以使用 /trellis:parallel 命令。

操作流程：

  1. 配置 .trellis/worktree.yaml，定义需要并行运行的任务。
  2. 执行命令，Trellis 会在后台为每个任务创建独立的 Git worktree。
  3. 每个 worktree 中运行一个独立的会话窗口，调度 Agent（dispatch）会指挥具体的子 Agent（implement, check）在各自的隔离环境中工作。

价值体现：
这意味着，当 AI 在编写“登录模块”的代码时，另一个 AI 实例正在“支付模块”的独立目录中进行单元测试。两者完全物理隔离，文件不会冲突。一个功能开发完毕，直接提 PR，完全不需要等待其他任务结束。这对于追赶项目进度的团队来说，是生产力的一次飞跃。

场景三：自定义工作流——一键加载上下文

本段将回答的核心问题是：如何通过定制命令快速将复杂的上下文环境准备好，让 AI 立即进入工作状态？

在进行前端开发前，通常需要查看组件规范、检查最近的 Git 改动、拉取测试模式、查看共享 Hooks 等一系列繁琐操作。

Trellis 允许你定义类似 /trellis:before-frontend-dev 的斜杠命令。当你输入这个命令时，预定义的脚本会自动执行上述所有操作，瞬间将 AI 的上下文填充完毕。

反思：工作流即代码
这体现了“一切皆代码”的思想。我们将准备工作的“仪式感”固化成了代码。对于新加入项目的开发者来说，他们不需要去摸索“开始写代码前要看哪些文档”，只需运行一个命令，所有必要的上下文就已经摆在 AI 面前。这不仅提高了效率，更降低了上手门槛。

工作流自动化
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常见问题深度解析

在接触 Trellis 的过程中，开发者往往会产生一些疑问。这里我们挑选了几个最核心的问题进行深度解答。

为什么用 Trellis 而不是 Cursor Skills？

核心回答：Trellis 解决的是“确定性”问题，而 Skills 解决的是“可能性”问题。

Skills 是可选的——AI 可能会根据心情决定是否使用某个 Skill，这导致了代码质量的不稳定性。Trellis 通过底层的 Hook 注入机制，强制执行规范。这把“随机性关进了笼子里”，确保每次生成的代码都必须符合标准。质量不会随着时间的推移和 AI 注意力的分散而退化。

spec 文件是手写还是让 AI 写？

核心回答：大多数时候让 AI 来写，但关键架构洞察必须由你来写。

Trellis 提倡“人机协作”的文档维护。对于常规的风格选择（如“用 Zustand 不用 Redux”），你可以直接告诉 AI，让它自动生成并更新 spec 文件。但是，对于那些涉及复杂业务逻辑、特定架构约束或者团队之前踩过的“坑”，这些是 AI 无法凭空想象出来的，必须由资深开发者手动写入。能够把团队的历史经验教给 AI，这就是你不会被 AI 取代的原因。

这和 CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules 有什么区别？

核心回答：Trellis 用分层架构替代了“大一统”文件，实现了上下文的高效压缩。

传统的做法是将所有规则塞进一个文件。AI 每次读取都要消耗大量 Token 去过滤无关信息，而且容易导致上下文溢出。Trellis 采用分层架构，根据当前任务类型（如前端、后端、调研），只加载相关的 spec 文件。这种精细化管控，既保证了信息的准确性，又极大地节省了成本。

多人协作会冲突吗？

核心回答：不会，因为每个人拥有独立的物理空间。

Trellis 在设计之初就考虑了团队协作。通过 .trellis/workspace/{name}/ 目录，每个开发者都有自己专属的工作区。你的会话记录、临时文件都存放在这里，与他人完全隔离。大家共享的是 spec/ 中的规范，但操作环境是个性化的、独立的。

AI 怎么知道之前的对话内容？

核心回答：通过持久化的 Journal 机制和索引系统。

每次结束对话时，你可以运行 /trellis:record-session。AI 会自动将本次会话的摘要写入 .trellis/workspace/{name}/journal-N.md，并在 index.md 中建立索引。当你下次启动 /trellis:start 时，AI 会自动读取最近的 journal 和 Git 信息。这意味着，AI 不仅仅是“看”到了代码，它还“读”懂了你之前的思考和决策过程。顺带一提，这些 journal 文件甚至可以直接作为你的工作日报提交，可谓一鱼两吃。

路线图与未来展望

Trellis 目前已经具备了强大的核心功能，但其愿景远不止于此。根据项目的路线图，未来我们将看到以下令人兴奋的演进：

  • 更好的代码审查：自动化审查流程将更加完善，不仅仅是静态检查，更会包含逻辑一致性的深度验证。
  • Skill 包：未来将推出预置的工作流包。就像安装 npm 包一样，你可以一键安装“React Native 最佳实践包”或“Go 微服务架构包”，即插即用。
  • 更广泛的工具支持：除了 Claude Code 和 Cursor，Trellis 计划支持 OpenCode、Codex 等更多 IDE，打造统一的 AI 开发标准。
  • 更强的会话连续性：实现全量会话历史的自动保存与向量化检索，让 AI 的记忆接近人类水准。
  • 可视化并行会话：提供 UI 界面，实时查看每个 Agent 的进度、日志和输出结果，让并行开发过程透明可控。

未来科技展望
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总结与行动指南

Trellis 不是一个简单的脚本集合，它是 AI 编程时代的一套工程化方法论。它将 AI 从“聊天玩具”升级为了“工程工具”，将“个人技巧”固化为“团队资产”。

实用摘要 / 操作清单

  1. 安装框架：

    npm install -g @mindfoldhq/trellis@latest
  2. 初始化项目：

    trellis init -u your-name
  3. 编写规范：在 .trellis/spec/ 目录下定义你的代码风格和架构决策。
  4. 启动开发：运行 claude，体验自动注入带来的规范遵循。
  5. 尝试并行：配置 worktree.yaml，使用 /trellis:parallel 开启多任务并发。
  6. 记录会话：结束工作时使用 /trellis:record-session，保存上下文记忆。

一页速览（One-page Summary）

  • 核心问题：AI 编码随机性大、上下文易丢失、团队协作标准不一。
  • 解决方案：Trellis 框架。
  • 关键手段：Hook 自动注入、分层 Spec 库、Git Worktree 并行会话、Workspace 物理隔离、Journal 持久化。
  • 最终效果：AI 变得可控、可记忆、可协作；开发效率大幅提升；代码质量均一稳定。
  • 适用人群：追求高质量代码的团队、使用 Claude Code/Cursor 的独立开发者、需要管理复杂 AI 工作流的技术负责人。

常见问题（FAQ）

  1. Trellis 支持除了 Claude Code 和 Cursor 之外的编辑器吗？
    目前主要针对 Claude Code 和 Cursor，但路线图已规划支持 OpenCode 和 Codex。

  2. 我可以在现有项目中中途引入 Trellis 吗？
    可以，Trellis 的初始化过程是非侵入式的，它只会添加 .trellis 和 .claude 目录，不会破坏现有代码结构。

  3. 如果团队的规范冲突了怎么办？
    .trellis/spec/ 目录下的文件是可以进行版本控制的（如 Git）。当规范冲突时，可以通过代码 Review 的流程来解决，最终合并后的规范将自动同步给所有成员。

  4. 使用 Trellis 会显著增加 Token 消耗吗？
    Trellis 采用了分层加载策略，只注入当前任务相关的规范，避免了加载无关的大文件，因此相比粗暴地塞入一个巨大的 Prompt 文件，它实际上有助于节省 Token。

  5. 如何保护个人工作区 workspace/{name} 中的隐私？
    该目录通常建议加入 .gitignore，因此个人的会话记录和临时状态不会提交到公共仓库，仅保存在本地。

  6. /trellis:parallel 命令对 Git 版本有要求吗？
    由于它依赖 Git worktree 功能，建议使用较新版本的 Git（2.17+）以获得最佳体验。

  7. Trellis 是开源的吗？
    是的，Treills 在 GitHub 上开源，使用 FSL 许可证，欢迎社区贡献和反馈。