这个项目能做什么

上下文工程协议（CEP）是一个可移植的AI编码代理技能框架，在任何生成任务开始前准备真实上下文，用结构化的生产-消费流水线取代临时的仓库扫描。 核心机制： ult-context-generate 对四类来源——代码图、需求、组织约定和外部规范——运行显式的缺口→冲突→过时状态机，然后将组装好的包置于人工批准步骤之后。每项声明都有来源归属和内容哈希。未解决的冲突会阻止批准；过时警告会显示但不阻塞。 仓库中的关键技能： - ult-context-generate：通过缺口/冲突/过时检查组装上下文包，生成下游技能可消费的、来源归属的输出。 - ult-codegraph：使用 graphify 构建代码库知识图谱，在接触代码之前进行跨文件关系查询。 - compiling-project-guidelines：将分散的指南来源编译成单个作用域感知的 COMPILED-GUIDELINES.md。 - ult-repo-layout：通过 .layout-slots.yaml 标记注册和验证路径槽，因此重新定位无需编辑 SKILL.md。 - ult-institutional-memory-distill：绊线层，将 PR、设计文档和事后分析提炼为持久决策账本，并在包批准关闭前向人类展示先前被拒绝的路径。 - ult-cep-retrofit：通过插入幂等指针将现有第三方技能库纳入此协议，而无需重写库指令。 - ult-autoscaffold-content：在路径解析后为 What-L2/How-L2 层生成真实的起始内容，具有可恢复的 CONTEXT.md 生成和用于大型仓库的 CEP-INDEX.md 路由器。 - ult-cep-wizard：基于浏览器的向导，用于引导式仓库设置、布局发现和技能库改造工作流。 - demo-consume-context / demo-write-user-stories：参考实现，端到端演示生产/消费/标记循环。 运行时支持： 在 Claude Code 中原生执行 SKILL.md，并可从市场一键安装插件。通过从 SKILL.md frontmatter 生成的 .prompt.md 包装器访问 GitHub Copilot。Cursor 规则导出为 .cursor/rules/*.mdc 文件，支持代理请求激活。通过根 AGENTS.md 索引表集成 OpenAI Codex。 案例研究中的测量结果： 在包括 Open5GS、FastAPI 和 Textual 在内的真实仓库中，检索成本降低了每次查询 5.6 倍到 36.8 倍的 token 数。一次电信协议条款查找显示，用约 797 倍的 token 减少替代了阅读 8,500 行的 RFC。幻觉抑制结果显示，在双代码库运行中零发明概念，而一个无依据的助手此前曾在两个不相关的仓库中两次发明了相同的幻觉概念。 安装： 克隆仓库并运行 install.sh 或 install.ps1，传入目标项目路径和可选的 --init-project 标志以搭建起始 context-config.yaml。通过 --runtime 进行运行时范围控制，决定安装哪些适配器文件：claude、copilot、cursor、codex 或 both。运行 python catalog/export_adapters.py --check 验证生成的文件，--write 在编辑后重新生成。