北京
Stave的每个边界都有机器可验证的契约。这些契约最初是为单人开发者设计的，结果恰好满足了AI代理的需求。命令行工具变成了平台——这改变了谁能运行云安全项目。
我最初没想为代理构建云安全平台。目标只是做一个单人能维护的CLI工具。
后续决策——标准JSON Schema而非专有格式、退出码而非文字输出、确定性评估而非概率评分、小型可组合工具而非单体架构——都是为了人类生产力。一个人维护不了专有schema，调试不了非确定性输出，也维护不了单体系统。
14个月后，我做了五组独立测试。给代理一个推理规范和Stave的数据导出，没有实现代码，没有文档，没有提示。五个不同推理引擎——Z3（数学证明）、Soufflé（爆炸半径枚举）、Clingo（违规检测）、Prolog（证明树）、PRISM（风险概率）——都输出了正确的安全裁决。
其中两组测试是完全盲测：全新代理，零上下文。两组都通过了。
我从第一天就没瞄准代理支持。是架构自然产生了这个结果。
什么是"以代理为中心"
每个安全厂商都在加AI。副驾驶总结发现、聊天机器人回答安全态势问题、大模型建议修复步骤。这些功能有用，但只是现有架构上的装饰。
"以代理为中心"意味着代理能构建管道——而不只是回答关于管道的问题。区别在于：一个是有AI的工具，一个是代理能基于其开发的工具。
测试很简单：一个从未见过你源代码的代理，仅凭你发布的契约就能产出正确结果吗？能，就是以代理为中心。需要实现代码、内部文档或人工指导，就是AI功能硬塞到依赖人的架构上。
Stave通过了测试。五次。两次盲测。
让这一切运转的契约
管道每个边界有三个属性：
1. 机器可读规范。不是文档——是JSON Schema或YAML文件，代理能解析、理解并生成符合要求的输出。
2. 二元断言。步骤要么成功要么失败。stave validate --strict退出0或非0。stave apply产出发现或不产出。没有主观质量判断，没有"这看起来对吗？"。代理写代码是概率性的，但它瞄准的契约是确定性的。平台提供严格反馈循环：代理迭代直到命中契约定义的"成功"状态。
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