@adlc/pi
为pi终端注入ADLC开发生命周期门禁
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@adlc/pi。 它的用途是：为pi终端注入ADLC开发生命周期门禁 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/adlc-pi/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘使用adlc preflight检查当前工作区的代码变更，并输出合规报告。’它会自动运行preflight工具，扫描暂存区中的文件并生成门禁证据。或者
对AI说：‘用adlc prosecute审查上次提交的代码，找出潜在幻觉区域。’它将调用prosecute工具，基于行为差异和测试覆盖率进行验证。
介绍
这个Skill解决了AI编码代理在开发过程中缺乏结构化门禁和防模型失败机制的问题。在实际开发中，AI模型容易过早满足、谄媚用户、上下文腐化、自信幻觉，导致代码质量失控。传统SDLC是防御人类缺点的，而ADLC重新设计了每个阶段的门禁，针对模型特有的缺陷模式进行防御。
使用方式很简单，你只需要在pi终端中安装@adlc/pi包，然后通过自然语言指令调用adlc_prosecute、adlc_gate等原生工具。例如，对AI说“执行preflight检查当前代码变更”，它会自动运行preflight包进行前置检查；说“用prosecute审查这段代码”，它会调用prosecute工具进行证据核查。所有工具共享.adlc/目录的约定，形成统一的门禁证据链。
它非常适合需要严格质量控制的后端开发、全栈开发以及智能体开发团队。尤其是那些已经使用Claude Code进行编码但苦于AI输出不稳定的团队，可以通过ADLC的模型路由、行为差异检测、合并预测等工具，在编码过程中实时拦截问题，而不是事后修复。
建议在开始新功能开发或执行代码审查时统一使用此工具集。需要注意的是，它主要针对Node.js环境（>=18），且所有工具均为零依赖的CLI，需要确保终端环境能运行npm全局包。对于非Node项目，ADLC的规范仍可参考，但部分工具（如spec-lint）可能需调整。
常见问题
ADLC和普通代码审查工具有什么区别？
ADLC专门针对AI模型的缺陷模式设计，如过早满足、谄媚、幻觉等，而传统工具防御的是人类缺点（如遗忘、疲劳）。
我可以在非Claude Code的终端中使用吗？
可以，@adlc/pi是pi终端（即Claude Code）的插件，但ADLC的CLI工具也可独立使用，通过npx @adlc/cli调用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/adlc-pi/raw/index.md 读取 @adlc/pi 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/adlc-pi/raw/index.md（查看排版版本）