fractal
一个支持递归自组织的分层智能体循环框架
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：fractal。 它的用途是：一个支持递归自组织的分层智能体循环框架 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/fractal/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 Fractal 框架，帮我规划并自动执行开发一个个人博客网站的全过程。” 它会启动一个根节点智能体来分析需求，然后递归地创建子节点来分别处理技术选型、环境搭建、前端开发、后端API实现和部署等子任务，你可以在仪表盘中实时查看每个节点的进度和日志。
介绍
Fractal 是一个用于构建和管理分层智能体循环的框架。它解决了复杂任务难以通过单一、线性的智能体流程完成的问题。通过将任务递归分解为子任务，并让智能体在独立的 git worktree 中自主迭代，Fractal 能够动态生成一个任务树来适应问题，而非遵循固定计划。
使用时，用户可以在项目根目录通过 fractal open 命令打开一个终端仪表盘（TUI），实时监控和管理智能体树的运行状态。每个节点（智能体循环）都有严格的资源限制（如迭代次数、深度、成本、时间），并且操作者可以随时介入进行引导或停止。所有运行元数据（包括成本）都会存储在一个本地的 SQLite 数据库中，便于追溯和分析。
这个框架非常适合需要将宏大、模糊目标拆解为一系列可执行子任务的场景，例如智能体开发工程师、项目经理或全栈开发者，他们需要协调多个智能体或自动化流程来完成复杂的研发、规划或分析工作。
需要注意的是，由于框架设计用于无人值守的自动化循环，节点内的智能体默认拥有很高的执行权限（如绕过 Claude 的权限确认），可以运行任何命令。因此，请务必在可信的任务和环境中使用，对于高风险任务，建议在沙箱或一次性主机中运行。
核心特点
与常见的单层或固定流程的智能体框架不同，Fractal 的核心在于其“递归自组织”能力，能够根据任务复杂度动态生成和调整智能体任务树结构，而非执行预设的线性脚本。同时，它提供了完整的本地运行监控仪表盘（TUI）和成本追踪数据库，实现了对自动化过程的深度可视化和控制。
注意事项
不适合对执行权限有严格管控或需要在每一步进行人工确认的高风险、高敏感性任务场景。
常见问题
Fractal 和普通的 AI 智能体工作流工具有什么不同？
Fractal 支持智能体递归拆解任务并动态生成执行树，而普通工作流通常是线性或固定分支的。
使用 Fractal 安全吗？
需谨慎，因为节点智能体默认拥有高权限且无人值守，建议仅用于可信任务或在沙箱环境中运行。
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/fractal/raw/index.md 读取 fractal 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/fractal/raw/index.md（查看排版版本）