第 0 步：准备仓库

aiwf init 生成的 Makefile 里，三个目标都是会直接报错的 AIWF-TODO 桩，逼你把它们改成真实命令。这一步决定了后面所有自动化的上限：make check 不够严，编排得再好，也只是更快地把不合格的代码送进主干。

make check

一条命令跑完全部检查，本地和 CI 是同一条：gate.yml 只调 make check，Implementer 交付前也只跑它。

• 把现有 CI 里的 lint、类型检查、测试都串进来；
• 能用类型系统、lint、依赖检查表达的约束（比如“core 包不许 import react-dom”），做成检查放进来，而不是写进 AGENTS.md 指望模型记住；
• 失败就退出非 0，不要 || true。

gate.yml 在 make check 之前还有两道检查：

检查	规则	调整
pr-size	PR 改动不超过 400 行（参考 AI PR 的 75 分位 408 行）；lock 文件和规则文件（.github/、ops/agents/，由人批准）不计	ops/agents/aiwf.conf 的 AIWF_PR_MAX_LINES
duplication	重复代码占比不超过 3%；不查 Markdown 和规则文件	.jscpd.json 的 threshold 和 ignore；老项目按现状定值，只降不升

make dev

一条命令起环境，并且可以重复执行：已经起来了就跳过或重启，依赖、数据库、迁移都在里面做完。Implementer 每次开工都先跑它，再做一次端到端验证，确认项目不是坏的，而不是在坏的基础上继续加功能。项目有 docker compose 就优先用容器。

make deploy

在 GitHub Actions 里部署当前提交：deploy.yml 在合并到默认分支后调它，rollback.yml 用旧提交调它。凭据从 secrets 传进 env:。先部署后验收，所以建议新功能放在功能开关后面，验收通过再全量打开。

各技术栈的例子见 skill 里的 adapt-make.md。

AGENTS.md

aiwf init 只在 AGENTS.md 末尾追加四条规则（受管块）。其余要你自己写，原则：

• 只写从代码里看不出来、或者容易搞错的规则；
• 禁止项带原因：“不要 X，因为 Y，改做 Z”；
• 分层：根目录放全局规则，子包放各自的 AGENTS.md；
• 常驻上下文控制在模型有效上下文的 5% 以内。

详见 write-agents-md.md。

检查

make check && make dev && make dev     # dev 连跑两次都要成功
aiwf doctor --skip-github --skip-multica