AI-DLC - 一核心，多适配。AI-DLC（人工智能驱动开发生命周期）将 AI 编码助手转变为结构化、可验证的软件交付工作流。一个与适配器无关的核心在 Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode 和 GitHub Copilot 中本地运行。下面的快速开始步骤将安装最新的稳定版 AI-DLC。 快速开始 1. 安装 AI-DLC macOS、Linux 或 WSL： curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh Windows PowerShell： irm https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.ps1 | iex 安装程序设置 AI-DLC 需要的所有内容：本地 aidlc 命令和每个适配器运行时。您无需安装 Bun 或 Node.js；本地安装通过 aidlc 运行其钩子和命令，而不会调用 bun。在 Windows 上，它为当前账户安装，并自动在用户路径中注册 bin 目录。如果另一个会话找不到 aidlc，请打开一个新终端。要跳过持久性和当前进程的路径更改，请使用 -NoModifyPath。Windows 卸载仅删除作为安装程序拥有的用户路径条目。在 macOS、Linux 或 WSL 上，按需遵循安装程序的路径说明。希望自己管理项目文件，或无法安装本地可执行文件？手动复制路径是唯一需要 Bun 的地方：安装 Bun，从发布中下载 aidlc-copy-runtime-X.Y.Z.tar.gz，并将完整的 runtime/<harness>/ 目录复制到您的项目中。此路径不要求使用本地 aidlc 命令。 2. 配置项目 从项目根目录，选择您使用的适配器： cd /path/to/your-project aidlc config --harness claude aidlc doctor 用 kiro、kiro-ide、codex、cursor、opencode 或 copilot 替换 claude。运行没有 --harness 的 aidlc config 会在终端可用时启动交互式设置。如果您在尚未信任的项目文件夹中使用 Kiro IDE 自己的终端，Kiro 会首先询问您是否信任该文件夹。仅对您自己的项目或经过检查的项目选择“信任文件夹并继续”，因为信任允许该文件夹的 .kiro 钩子在您的计算机上运行命令；否则选择“取消”并先检查该文件夹（请参见首次运行）。 3. 启动工作流 在配置的项目中打开您的适配器并描述工作： /aidlc 构建一个库存管理的 REST API Codex CLI 使用 $aidlc 而不是 /aidlc。在 Kiro IDE 中，首先选择聊天面板代理选择器中的 aidlc。AI-DLC 从请求中选择工作流，询问缺失的决策，并在前进之前停留在批准门前。 有关提供程序设置、信任提示和适配器特定先决条件的指南，请使用下面表格中的指南。完整的入门体验请参见开始使用。 选择您的适配器 适配器配置 打开引导 Claude Code aidlc config --harness claude claude /aidlc 开始使用 Kiro IDE >= 1.1.70 / Kiro CLI >= 2.24.1 (v3) aidlc config --harness kiro-ide 在 Kiro IDE 中打开项目并在聊天面板的代理选择器中选择 aidlc，或运行 kiro-cli /aidlc Kiro IDE Kiro CLI >= 2.6 (遗留) aidlc config --harness kiro kiro-cli 聊天 /aidlc Kiro CLI Codex CLI >= 0.145.0 aidlc config --harness codex codex $aidlc Codex CLI Cursor aidlc config --harness cursor 打开 Cursor 或运行代理 /aidlc Cursor opencode >= 1.17 aidlc config --harness opencode opencode /aidlc opencode GitHub Copilot CLI >= 1.0.74 / VS Code >= 1.130 aidlc config --harness copilot Copilot CLI 或 VS Code /aidlc GitHub Copilot 模型提供程序设置属于适配器。已发送的项目配置保留用户已选择的提供程序和模型。aidlc config providers 可以在受支持的项目表面应用亚马逊 Bedrock 设置或记录其他适配器的手动设置。Kiro CLI 和 Kiro IDE 不需要提供程序答案，因为模型访问随 Kiro 附带。在 Kiro CLI 2.24.1 或更高版本上，使用 kiro-ide，这样就锁定了 Kiro 的 v3 引擎；kiro 是遗留行（Kiro CLI 会指示现有 kiro 项目如何切换）。方法论本身与提供程序无关。 推荐模型 AI-DLC 最适合具有良好推理能力的模型。目前推荐的模型是 Claude Opus 4.8。如果 Opus 对您不可用，或者您不确定在哪里为适配器设置模型和努力水平，请参见选择模型和努力。 为什么选择 AI-DLC 临时 AI 编码在项目增长时失去上下文。AI-DLC 通过一个经过审计的生命周期将需求、决策、实现、测试和操作工作连接起来：从初始化到操作的 5 个阶段和 33 个阶段、14 个代理：11 个领域专家、2 个审查者和一个自适应构造者、11 个功能、bug 修复、基础设施、安全性、概念证明、企业交付和其他常见工作的工作流配置文件、人工批准门和源绑定的审查证据、119 事件审计跟踪。