Pi Agent Harness 教學手冊

文件版本：1.1 研究日期：2026-09-06（v1.1 覆核日：2026-09-06） Pi 版本：v0.85.1（發布於 2026-09-05，npm @earendil-works/pi-coding-agent；已對照 npm registry latest dist-tag 覆核） Node.js 需求：>= 22.19.0（npm engines 欄位；另有 legacy-node20 dist-tag = v0.74.2 供 Node 20 環境使用） 授權：MIT　官方網站：pi.dev　官方 Repo：earendil-works/pi 文件狀態：Based on latest verified documentation（所有官方能力均對照 2026-09-06 當日之官方 Repo 與官方 docs 查證） 篇幅：51 章 / 430 個小節；官方 packages/coding-agent/docs/ 之 28 份文件全數對應（對照表見第 50.2 節）

v1.1 修訂摘要（2026-09-06）

項目內容
新增第 11.4 節 Keybindings 自訂、第 11.5 節 自訂 Theme、第 15.9 節 終端機相容性／tmux／Fullscreen／Shell Aliases
補齊第 11.3 節設定全表補入 UI 與顯示、終端能力、訊息傳遞與 Retry、遙測共 4 組（約 40 個官方設定鍵）；第 2.5 節新增 v0.84.0–v0.85.1 版本演進速覽
強化第 43.12 節新增「終端與多工器」故障排除表；第 45.3 節升級檢查清單新增設定鍵與內建工具複查項；第 51.1 節新增終端相容性檢查
目錄全新兩層目錄：51 章 + 430 小節，依主題歸為 11 個部，全部項目皆為可點擊錨點；新增「依角色的建議入口」導覽表
格式修正 17 處巢狀 code fence 導致的渲染中斷（改用四反引號）；套用 markdownlint 修正 96 項；標題階層一致化。目前 markdownlint 為 0 issues

關於本手冊

這份手冊要回答的問題

本手冊不是 Pi 的 README 摘要，也不是「Pi 是什麼」的問答。它要回答的是一個工程管理層級的問題：

如何把 Pi Agent Harness 建立成一套可以真正協助軟體工程師進行 Web Application 開發、既有系統逆向工程、Legacy System Modernization、Framework Upgrade 與 AI Agent Engineering 的企業級 AI 開發工作環境。

與既有手冊的關係

本專案 .github/教學/AI開發/ 目錄下已有一份 《Pi Code Agent 教學手冊》（2026-07-01、對應 Pi v0.80.2），定位偏向「工具使用 + SSDLC 導入」。

兩份文件的分工如下：

項目《Pi Code Agent 教學手冊》《Pi Agent Harness 教學手冊》（本文件）
對應版本v0.80.2v0.85.1
主軸工具怎麼用、SSDLC 怎麼接Harness 架構、Agent Loop、企業治理、沙箱安全、Agent Platform
讀者一般開發者、SSDLC 導入者資深工程師、架構師、DevSecOps、Platform Owner
深度使用層使用層 + 架構層 + 治理層

本文件自成一冊，不需先讀舊手冊。若兩份文件的版本敘述有落差，以本文件（v0.85.1）為準。

資訊可信度標示制度（非常重要）

為了避免「把企業建議冒充成官方功能」，本手冊全篇使用以下四種標示：

標示意義你可以怎麼信任它
【Official】Pi 官方 Repo / 官方 docs 明文支援可直接照做，指令與設定鍵均可在官方文件對到出處
【建議】本手冊依企業工程實務提出的設計非 Pi 官方規範，是本手冊的設計，可依貴團隊調整
【Experimental】官方標示為實驗性 / 可能變動不要用在正式流程，變動風險高
【Community】社群方案，非官方維護使用前必須自行審查原始碼

另外，凡官方文件沒有寫的內容，本手冊一律寫成「官方文件未說明」，不猜測、不補完。

目錄

全書共 51 章、430 個小節，依主題歸為 11 個部。 目錄與子目錄的每一個項目皆為可點擊的內文錨點連結。

依角色的建議入口（完整版見第 1.4、49.2 節）：

你是誰建議閱讀動線
第一次接觸 Pi2. 簡介 → 10. Installation → 14. CLI → 15. TUI → 46. Best Practices
要接手既有專案16. Session → 17. Context Management → 24. Web Application Development → 25. Reverse Engineering
要客製團隊能力18. Skills → 19. Extensions → 20. Prompt Templates → 21. Packages
要導入到團隊30. Sandbox / Security → 34. Enterprise Governance → 35. Team Adoption → 51. 檢查清單
要建 Agent 平台5. Monorepo → 38. Agent Platform → 39. AI Agent Team → 40. Closed Loop Engineering

第一部　概念與架構（第 1–9 章）

理解 Pi 的定位、四層架構，以及 11 個 package 各自的職責邊界

  1. 文件目的
  2. Pi Agent Harness 簡介
  3. 核心概念模型
  4. 系統架構
  5. Monorepo 與 Package Architecture
  6. pi-ai
  7. pi-agent-core
  8. pi-coding-agent
  9. pi-tui

第二部　安裝與設定（第 10–13 章）

在 Windows / WSL / Linux / macOS 上裝起來、設定好、接上模型與認證

  1. Installation
  2. Configuration
  3. Authentication
  4. Model / Provider

第三部　操作介面與 Session（第 14–17 章）

CLI 與 TUI 的完整操作，以及 Session 樹與 Context 的管理策略

  1. CLI
  2. TUI
  3. Session
  4. Context Management

第四部　擴充機制（第 18–21 章）

Skills、Extensions、Prompt Templates、Packages —— Pi 的四大擴充點

  1. Skills
  2. Extensions
  3. Prompt Templates
  4. Packages

第五部　執行核心（第 22–23 章）

Tool Calling 的完整旅程與 Agent Loop 的內部運作

  1. Tool Calling
  2. Agent Loop

第六部　軟體工程應用（第 24–29 章）

Web 開發、逆向工程、框架升級、測試、程式碼審查與 Git 流程

  1. Web Application Development
  2. Reverse Engineering
  3. Framework Upgrade
  4. Testing
  5. Code Review
  6. Git / GitHub

第七部　安全與可觀測性（第 30–33 章）

沙箱與威脅模型、容器化隔離、遙測管線與 Token 成本控制

  1. Sandbox / Security
  2. Docker / Gondolin / OpenShell
  3. Telemetry / Observability
  4. Token / Cost Optimization

第八部　治理與團隊導入（第 34–37 章）

企業治理框架、五階段導入節奏，以及多工具並存策略

  1. Enterprise Governance
  2. Team Adoption
  3. Pi vs Other AI Coding Agents
  4. Pi + Claude Code + GitHub Copilot

第九部　平台與閉環工程（第 38–40 章）

從「工具」到「平台」，從「開環」到「閉環」

  1. Enterprise AI Agent Platform
  2. AI Agent Team
  3. Closed Loop Engineering

第十部　資源庫與維運（第 41–45 章）

可直接複製的 Prompt 與 Workflow，以及疑難排解、維護與升級

  1. Prompt Library
  2. Workflow Templates
  3. Troubleshooting
  4. Maintenance
  5. Upgrade

第十一部　實務準則與附錄（第 46–51 章）

最佳實務、反模式、FAQ、學習路徑、參考資料與四份檢查清單

  1. Best Practices
  2. Anti-Patterns
  3. FAQ
  4. Learning Roadmap
  5. Reference
  6. 檢查清單（Checklist）

1. 文件目的

1.1 Concept：為什麼企業需要一份 Harness 手冊

過去兩年，多數團隊導入 AI 開發工具的方式是「裝一個 CLI，然後大家自己摸索」。這種做法在個人生產力上有效，但在團隊層級會出現四個系統性問題：

  1. 知識不可複製：A 同仁寫出很好的 Prompt，B 同仁不知道，也沒地方放。
  2. 品質不可控：AI 產出的程式碼沒有統一的審查與測試關卡。
  3. 安全不可稽核：Agent 能執行 shell、能讀寫檔案，但沒有人知道它到底做了什麼。
  4. 成本不可預測：Token 花在哪裡、哪個模型該用在哪個階段，沒有策略。

Agent Harness（代理載具）這個概念，正是為了解決上述問題而存在的。Harness 不是「一個更聰明的 AI」，而是把 LLM 包裝成可控、可重複、可稽核的工程元件的那一層基礎設施。

Pi 的定位就是 Harness：

官方 README 的自我描述是「AI agent toolkit: unified LLM API, agent loop, TUI, coding agent CLI」。【Official】

1.2 Why：本手冊的三個目標

目標說明對應章節
理解（Understand）讓資深工程師理解 Pi 的分層架構與 Agent Loop，而不只是背指令3–9、22–23
落地（Implement）讓團隊能在 Windows / WSL / Linux / macOS 上實際跑起來並用於真實專案10–29、41–42
治理（Govern）讓 DevSecOps 與管理者能建立安全邊界、成本控制與稽核機制30–35、38–40

1.3 When to use：什麼時候該讀哪一段

flowchart LR
    A["你的角色 / 需求"] --> B{"想做什麼？"}
    B -->|第一次用 Pi| C["讀 2、3、10、14、15"]
    B -->|要接既有專案| D["讀 16、17、24、25"]
    B -->|要客製團隊能力| E["讀 18、19、20、21"]
    B -->|要導入到團隊| F["讀 30、34、35、51"]
    B -->|要建平台| G["讀 5、38、39、40"]

1.4 目標讀者與閱讀深度

層級讀者建議起點可略過
初級第一次接觸 AI Coding Agent第 2、3、10、14、15、46 章5–9、38–40
中級有 Claude Code / Copilot / Codex 經驗第 3、16–23、36、37 章10（安裝可速讀）
高級Software Architect / AI Engineer第 4–9、22、23、39、40 章無
EnterprisePlatform Architect / DevSecOps / EM第 30–35、38、51 章24–27（技術細節可授權）

1.5 實務案例：一個 20 人團隊的兩種結局

注意事項：以下為本手冊整理的典型情境，用於說明治理的必要性，非特定公司案例。

沒有 Harness 治理的團隊：三個月後，六位同仁各自有一套 Prompt、四種不同模型設定、兩個人把 API Key 寫進了 .env 並 commit 上去、沒有人能回答「上週那個 AI 改壞的檔案是誰批准的」。

有 Harness 治理的團隊：.pi/prompts/ 與 .pi/skills/ 隨 Git 版控、.pi/settings.json 統一模型與 compaction 參數、API Key 走密碼管理器（auth.json 的 !command 解析）、所有 AI 產出都經過同一組 /review 模板與 CI 檢查。

這份手冊要幫你變成第二種團隊。

2. Pi Agent Harness 簡介

2.1 Concept：Pi 是什麼

【Official】 Pi 是由 Earendil 開發、以 MIT License 開源的 AI agent toolkit。它同時提供：

  • 一個統一的 LLM API（@earendil-works/pi-ai）
  • 一個通用的 Agent Runtime / Agent Loop（@earendil-works/pi-agent-core）
  • 一個終端 UI 函式庫（@earendil-works/pi-tui）
  • 一個可自我擴充的 Coding Agent CLI（@earendil-works/pi-coding-agent）

官方對 coding agent 的描述是「a minimal terminal harness for AI-assisted coding that prioritizes extensibility over prescriptive features」——擴充性優先於預設功能。這句話是理解 Pi 全部設計取捨的鑰匙。

2.2 Why：「極簡 + 可擴充」的設計哲學

其他 coding agent 傾向內建大量功能（內建 planning 模式、內建 sub-agent、內建 hook 系統…）。Pi 的取徑相反：

Pi 的做法帶來的結果
預設只給模型 4 個工具（read、write、edit、bash）Context 佔用小、模型行為可預測
不內建 planning / workflow 引擎由你用 Prompt Template 與 Skill 定義流程
不內建 sandbox明確把隔離責任交給 OS / 容器層（見第 30 章）
擴充用 TypeScript，不用 DSL企業可以寫測試、可以走 code review

【Official】 官方明文：預設 4 個工具為 read、write、edit、bash；另有 grep、find、ls 三個唯讀工具與 powershell 可透過工具選項啟用，內建工具共 8 個。

2.3 四種執行模式

【Official】 Pi 可以用四種方式被驅動，這是它能當「企業基礎設施」而不只是「終端工具」的關鍵：

flowchart TD
    subgraph Modes["Pi 的四種執行模式"]
        A["Interactive<br/>互動式 TUI<br/>指令：pi"]
        B["Print / 一次性<br/>指令：pi -p '...'"]
        C["JSON 事件流<br/>指令：pi --mode json"]
        D["RPC<br/>stdin/stdout JSONL<br/>指令：pi --mode rpc"]
    end
    E["SDK 內嵌<br/>Node.js 應用中 import"]

    A --> U1["日常開發、探索、除錯"]
    B --> U2["CI/CD、Git hook、腳本"]
    C --> U3["可觀測性、稽核、自建 Dashboard"]
    D --> U4["整合到 IDE / 內部平台 / 其他程序"]
    E --> U5["把 Pi 當函式庫，做自家 Agent 產品"]
模式指令典型企業用途對應章節
Interactivepi日常開發15
Printpi -p "..."CI 檢查、批次任務14、27、29
JSONpi --mode json稽核與可觀測性資料來源32
RPCpi --mode rpc內部平台 / IDE 整合38
SDKNode.js import自建 Agent 產品8、38

2.4 四大擴充機制（Pi 的核心賣點）

【Official】 Pi 提供四種擴充機制，全部可透過 Pi Packages 用 npm 或 git 分享：

機制是什麼誰使用它章節
SkillsMarkdown 能力包（SKILL.md），遵循 Agent Skills 標準模型依情境自行載入18
ExtensionsTypeScript 模組，可註冊工具、攔截事件、畫 UIHarness 執行期19
Prompt TemplatesMarkdown 片段，展開成完整 Prompt人類用 /name 觸發20
ThemesJSON 主題設定終端顯示15

常見誤解：Skills 與 Prompt Templates 都是 Markdown，很多人以為一樣。關鍵差異是「誰決定要用它」——Skill 由模型自主判斷是否載入（progressive disclosure），Prompt Template 由人類明確輸入 /name 觸發。這一點在第 3 章會完整拆解。

2.5 版本與環境事實（已查證）

項目值查證來源
最新版本v0.85.1GitHub Releases，2026-09-05 發布
npm 套件名@earendil-works/pi-coding-agentnpm
Node.js 需求>= 22.19.0package engines 欄位
Node 20 相容版dist-tag legacy-node20 = v0.74.2npm dist-tags
授權MIT官方 README
Monorepo package 數11 個GitHub packages/ 目錄

近期版本演進速覽【Official】

理解版本演進，對企業「該不該現在升級」「升級能拿到什麼」的判斷至關重要。下表整理 v0.84.0 至 v0.85.1 的重要變更（來源：官方 GitHub Releases）：

版本發布日重要變更對企業的意義
v0.85.12026-09-05新增 GPT-6 Astra（OpenAI API）支援；fullscreen 模式滑鼠滾輪加速；修正 v0.85.0 的 SDK import 問題；修正 GPT-5.6+ 的 prompt-cache 請求若已升到 v0.85.0 必須跟進（SDK import 迴歸修正）
v0.85.02026-09-04Claude thinking effort 可跨 session 持久化；fullscreen transcript 控制與 jump-to-latest；SDK 支援可還原的 in-memory session；vLLM scheduler priority 與 output-token 上限；fullscreen 大量 transcript 搜尋效能優化in-memory session 對「把 Pi 嵌入內部平台」是關鍵能力（第 38 章）
v0.84.42026-08-28終端能力覆寫（hyperlinks / images）；Extension UI prompt 事件可區分「工作中」與「等待中」；RPC 佇列清除；DeepSeek V4 Flash Vision【Experimental】終端能力覆寫解決 SSH / 多工器下的自動偵測失準（第 15 章）
v0.84.32026-08-24新增 powershell 工具（Windows 原生執行）；更安全的 managed update（staging + 驗證）；/thinking 選擇器與模型控制；Anthropic server-side refusal fallbackWindows 團隊的關鍵版本；升級流程更安全（第 45 章）
v0.84.02026-08-06Fullscreen TUI 模式（transcript 獨立捲動）；Mermaid 圖與 LaTeX 數學式渲染；AGENTS.override.md 目錄層級覆寫；Baseten provider；自訂模型取樣參數AGENTS.override.md 讓 monorepo 各子專案能有獨立規範（第 17 章）

【建議】升級判讀原則：Pi 的 patch 版本（x.y.z）常包含迴歸修正，minor 版本（x.y.0）常引入新設定鍵。企業環境**【建議】**跳過 .0 版本、等到 .1／.2 再升，並在升級前跑一次第 45.3 節的檢查清單。

2.6 實務案例：Pi 適合與不適合的場景

適合：

  • 團隊已有明確工程流程，想把流程「編碼」成 Skill / Prompt Template
  • 需要多 LLM Provider（企業有 Azure OpenAI + Anthropic + 本地模型並存）
  • 需要把 Agent 嵌進自家內部平台（RPC / SDK 模式）
  • 需要對 Agent 行為做細緻攔截（例如禁止寫 .env、禁止 rm -rf）

不適合（或需額外投入）：

  • 期待「開箱即用的完整工作流」——Pi 刻意不提供，需要你自己建（本手冊第 41、42 章就是在補這一塊）
  • 期待內建安全沙箱——Pi 官方明文沒有內建 sandbox，必須自行加容器層（第 30、31 章）
  • 團隊沒有人會寫 TypeScript 卻想大量客製 Extension

2.7 注意事項

安全前提（第 30 章會展開）：【Official】 官方 Security 文件明文寫著「Pi does not include a built-in sandbox」。Pi 以啟動它的使用者帳號權限執行所有工具，包含 shell 指令。在企業環境導入前，請先讀完第 30、31 章再決定執行環境。

3. 核心概念模型

這一章是全手冊的地基。如果你只讀一章，讀這章。

企業導入 AI Agent 最常見的失敗，不是技術問題，而是概念混淆——把 Session 當 Context、把 Skill 當 Prompt、把 Tool Calling 當 Tool Execution。概念一混，架構討論就會失焦，治理規則也會寫錯。

3.1 Pi 核心概念模型全圖

flowchart TB
    subgraph Human["人類介面層"]
        CLI["CLI<br/>指令與旗標"]
        TUI["TUI<br/>互動終端畫面"]
        PT["Prompt Templates<br/>人類用 /name 觸發"]
    end

    subgraph Harness["Harness 層（pi-coding-agent）"]
        SESS["Session<br/>持久化的樹狀對話紀錄"]
        CTX["Context<br/>本次送給 LLM 的訊息集合"]
        COMP["Compaction<br/>把舊 Context 壓縮成摘要"]
        SK["Skills<br/>模型自主載入的能力包"]
        EXT["Extensions<br/>TypeScript 擴充"]
        PKG["Packages<br/>上述四者的散布單位"]
    end

    subgraph Runtime["Agent Runtime 層（pi-agent-core）"]
        LOOP["Agent Loop<br/>多回合推理迴圈"]
        STATE["State<br/>執行期狀態"]
        EV["Events<br/>事件串流"]
        TE["Tool Execution<br/>實際執行工具"]
    end

    subgraph AI["LLM 抽象層（pi-ai）"]
        PROV["Provider<br/>供應商抽象"]
        MODEL["Model<br/>模型抽象"]
        TC["Tool Calling<br/>模型『請求』呼叫工具"]
        TOK["Token / Cost 計量"]
    end

    LLM["LLM Provider<br/>Anthropic / OpenAI / Google / 本地模型"]

    Human --> Harness
    Harness --> Runtime
    Runtime --> AI
    AI --> LLM

    SESS -.重建.-> CTX
    COMP -.壓縮.-> CTX
    SK -.描述進入.-> CTX
    TC -.觸發.-> TE
    EXT -.攔截.-> EV

3.2 最容易混淆的六組概念（必讀）

組 1：Tool Calling vs Tool Execution

Tool CallingTool Execution
誰做的LLMHarness（你的機器）
是什麼模型輸出一段結構化請求：「我要呼叫 bash，參數是 npm test」Pi 真的在你電腦上開一個 process 跑 npm test
在哪一層pi-aipi-agent-core
安全意義模型「想要」做什麼實際發生的副作用

為什麼重要：所有安全控制都必須放在 Tool Execution 這一側。模型可以「請求」任何事，但能不能執行，由 Harness 與 OS 決定。第 19 章的 tool_call 事件攔截，正是卡在這兩者之間的閘門。

組 2：Session vs Context

SessionContext
是什麼存在磁碟上的完整對話歷史檔案這一次 API 請求真正送給 LLM 的訊息集合
存放位置~/.pi/agent/sessions/ 的 JSONL 檔記憶體，每次請求重建
大小限制幾乎無限（就是檔案）受 context window 限制
結構樹狀（每筆有 id / parentId）線性訊息陣列
誰壓縮它不壓縮，永久保留Compaction 壓縮的是它

關鍵洞察：【Official】 Pi 的 Compaction 不會刪掉 Session 檔案裡的任何東西。它只是新增一筆 CompactionEntry，之後重建 Context 時改用「摘要 + 保留的近期訊息」。歷史永遠可回溯——這對稽核極為重要（第 32、34 章）。

組 3：Skills vs Prompt Templates

SkillsPrompt Templates
檔案SKILL.md（目錄形式，可含腳本與附件）單一 .md 檔
誰決定使用模型（依 description 自主判斷）人類（輸入 /name）
Context 佔用啟動時只放 name + description，內容按需載入觸發時才展開
可帶執行檔可以（scripts/、assets/）不行，純文字
參數/skill:name <args> 附加為 User: <args>支援 $1、$@、${1:-default}
標準遵循 Agent Skills 標準Pi 自訂格式

選用原則【建議】：

  • 「模型應該在遇到 X 情況時自己知道要怎麼做」→ 寫 Skill
  • 「我要主動叫 Pi 執行一個固定流程」→ 寫 Prompt Template

組 4：Skills vs Extensions

SkillsExtensions
語言Markdown（+ 任意腳本）TypeScript
影響對象模型的行為（告訴它怎麼做）Harness 的行為（改變工具、UI、事件）
能不能阻擋工具呼叫不能能（tool_call 回傳 { block: true }）
能不能新增工具不能（只能叫模型用既有工具跑腳本）能（pi.registerTool()）
執行權限由模型透過 bash 間接執行直接以 Pi 程序權限執行任意程式碼

安全警告：【Official】 官方明文——Extensions「run with your full system permissions and can execute arbitrary code」。企業必須把 Extension 當正式程式碼管理：進 Git、走 Code Review、有測試。

組 5：Extensions vs Packages

Package 不是第五種擴充機制，它是散布容器：

flowchart LR
    subgraph P["一個 Pi Package（npm 或 git repo）"]
        E["extensions/"]
        S["skills/"]
        PR["prompts/"]
        T["themes/"]
    end
    P -->|pi install| U["使用者環境<br/>~/.pi/agent/ 或 .pi/"]

【Official】 一個 Package 可以同時包含 extensions、skills、prompts、themes 四類資源，透過 package.json 的 pi 欄位宣告，或用慣例目錄自動探索。

組 6：Provider vs Model vs LLM API

意義Pi 中的位置
LLM API供應商的 HTTP 介面（例如 Anthropic Messages API）最外層
ProviderPi 對「一家供應商 + 一種 API 形式 + 認證方式」的抽象pi-ai，例如 anthropic、azure-openai-responses
Model某 Provider 下的具體模型（含 context window、費率、能力）pi-ai，用 provider/model-id 定位

3.3 Agent Runtime vs Agent Loop vs Coding Agent vs Harness

這四個詞常被混用，但在 Pi 裡有明確分層：

名詞定義在 Pi 中對應
Agent Loop「呼叫模型 → 模型要求用工具 → 執行工具 → 把結果餵回去 → 再呼叫模型」的迴圈演算法pi-agent-core 的核心邏輯
Agent Runtime承載 Agent Loop 的執行環境：狀態管理、事件串流、中止機制pi-agent-core 整體
Coding Agent針對「寫程式」這個領域，配好工具（read/write/edit/bash）與 system prompt 的 Agentpi-coding-agent
Harness把上述全部包起來，再加上 Session、Context 管理、擴充機制、UI 的完整載具pi-coding-agent 全套 = 本手冊講的 Pi Agent Harness

3.4 其他關鍵名詞速查

名詞一句話定義官方支援狀態
Context CompactionContext 逼近上限時，把舊訊息換成結構化摘要【Official】第 17 章
Branch Summarization用 /tree 切換分支時，把離開的分支摘要帶到新位置【Official】第 16 章
Thinking Level推理強度：off/minimal/low/medium/high/xhigh/max【Official】第 13 章
Project Trust是否載入專案的 .pi/ 設定與資源的載入守門機制【Official】第 30 章
Sandbox隔離 Agent 副作用的邊界Pi 無內建，需外掛容器
ContainerDocker / micro-VM 等隔離技術【Official】四種模式，第 31 章
Telemetry@earendil-works/pi-telemetry，vendor-neutral telemetry contracts【Official】第 32 章
MCPModel Context Protocol（Anthropic 的工具協定）見下方說明
Subagent由主 Agent 派生的子 Agent見下方說明
Human-in-the-loop關鍵決策點由人類確認【Official】以 ctx.ui.confirm() 等實作，第 19 章

關於 MCP 與 Subagent 的誠實說明： 截至 2026-09-06 查證的官方 docs 目錄（quickstart / usage / providers / settings / keybindings / sessions / compaction / llama-cpp / security / containerization / extensions / skills / prompt-templates / themes / packages / models / custom-provider / sdk / rpc / json / tui / environment-variables / session-format / windows / development），沒有獨立的 MCP 或 Subagent 文件頁。

  • MCP：官方文件未說明 Pi 是否內建 MCP client。【建議】 若團隊需要 MCP，可用 Extension 的 pi.registerTool() 自行橋接，或以 bash 呼叫 MCP CLI。
  • Subagent：官方文件未說明 Pi 有內建的 subagent 機制；但官方 examples/extensions/ 中確實提供一個 subagent/ 範例，其實作方式是用 registerTool + exec 來派生子 agent（【Official】 官方 extensions.md 的 Examples Reference 表格有列）。也就是說：subagent 在 Pi 是「用 Extension 做出來的能力」，不是核心內建功能。第 39 章會依此設計企業 Agent Team。

同理，其他 harness 內建的 Plan Mode，在 Pi 也是以官方範例 extension（plan-mode/）的形式提供，而非核心功能。這正好體現第 2 章說的「擴充性優先於預設功能」。 請勿在企業文件中把上述建議寫成官方核心功能。

3.5 實務案例：用概念模型解一個真實爭議

情境：團隊討論「要不要禁止 Agent 執行 git push」。有人說「在 Prompt 裡寫『不准 push』就好」。

用第 3.2 節的概念模型分析：

方案卡在哪一層有效性
在 AGENTS.md 寫「不准 push」影響 Context，只是「建議」模型不可靠——模型可能忽略，或被 prompt injection 繞過
寫成 Skill同上，仍在模型側不可靠
寫 Extension 攔截 tool_call卡在 Tool Execution 之前可靠（Harness 層強制）
在容器裡拿掉 git 憑證卡在 OS / 容器層最可靠（第 31 章）

結論：安全控制越靠近執行端越有效。Prompt 是「引導」，Extension 是「閘門」，容器是「牢籠」。三者角色不同，不可互相取代。

3.6 注意事項

在企業內部溝通時，請強制使用本章的詞彙表。本手冊第 34 章的治理規則、第 51 章的檢查清單，都建立在這些定義之上。詞彙一旦混用，治理條文就會出現漏洞（例如把「限制 Context」誤寫成「限制 Session」，導致稽核紀錄被誤刪）。

4. 系統架構

4.1 Concept：四層架構

Pi 的架構是清楚的四層堆疊，每一層都是獨立可用的 npm 套件。這代表你可以只用其中一層（例如只用 pi-ai 當統一 LLM SDK），這對企業分階段導入非常重要。

flowchart TB
    U["User<br/>開發者"]

    subgraph L1["第 1 層：Pi Coding Agent CLI（@earendil-works/pi-coding-agent）"]
        direction LR
        L1A["TUI"]
        L1B["Session"]
        L1C["Prompt / Context Files"]
        L1D["Skills"]
        L1E["Extensions"]
        L1F["Tools 組裝"]
    end

    subgraph L2["第 2 層：Pi Agent Core（@earendil-works/pi-agent-core）"]
        direction LR
        L2A["Agent Loop"]
        L2B["State"]
        L2C["Events"]
        L2D["Tool Execution"]
        L2E["Streaming"]
    end

    subgraph L3["第 3 層：Pi AI（@earendil-works/pi-ai）"]
        direction LR
        L3A["Provider 抽象"]
        L3B["Model 抽象"]
        L3C["Authentication"]
        L3D["Token / Cost"]
        L3E["Tool Calling 協定轉換"]
    end

    L4["第 4 層：LLM Provider<br/>Anthropic / OpenAI / Google / Azure / Bedrock / Ollama / llama.cpp …"]

    U --> L1 --> L2 --> L3 --> L4

輔助套件（不在主鏈上，但企業會用到）：

flowchart LR
    TUI["@earendil-works/pi-tui<br/>終端渲染函式庫"] --> CA["pi-coding-agent"]
    TEL["@earendil-works/pi-telemetry<br/>telemetry contracts"] --> CA
    PROTO["@earendil-works/pi-protocol<br/>CBOR 遠端協定"] --> CLIENT["@earendil-works/pi-client"]
    CLIENT --> SRV["@earendil-works/pi-server<br/>【Experimental】"]
    CHORD["@earendil-works/chord<br/>應用組合執行期"] --> SRV

4.2 各層完整規格

第 1 層：Pi Coding Agent CLI

面向內容
Responsibility組裝一個「會寫程式的 Agent」：載入設定、認證、context files、skills、extensions、prompt templates、themes；管理 Session 樹；管理 Context 與 Compaction；提供 CLI / TUI / print / JSON / RPC 五種介面
InputCLI 旗標、使用者輸入、~/.pi/agent/settings.json、.pi/settings.json、AGENTS.md / CLAUDE.md、Session 檔
Output終端畫面、檔案系統變更、Session JSONL、JSON 事件流、RPC 訊息
APICLI 指令與旗標（第 14 章）、Extension API（第 19 章）、SDK（sdk.md）、RPC（rpc.md）
Runtime behavior啟動 → project trust 判定 → 載入資源 → 進入 REPL 或一次性執行
Extension pointExtensions（事件、工具、命令、UI）、Skills、Prompt Templates、Themes、Packages
Failure mode設定檔 JSON 語法錯誤、Extension 載入失敗、Skill frontmatter 不合法、context file 過大
Security considerationProject Trust 是唯一的載入守門；.pi/extensions 內的 TypeScript 會以完整使用者權限執行

第 2 層：Pi Agent Core

面向內容
Responsibility執行 Agent Loop；管理 agent 狀態；發出事件串流；執行工具並收集結果；處理中止（abort）與錯誤
Input訊息陣列、工具定義、模型設定、abort signal
Output事件串流（message_start / message_update / tool_execution_start / tool_result / turn_end …）、最終訊息
API@earendil-works/pi-agent-core（官方描述：general-purpose agent with transport abstraction, state management, and attachment support）
Runtime behavior迴圈：送出請求 → 串流回應 → 若有 tool call 則執行 → 附加結果 → 再送出，直到模型不再要求工具
Extension point由上層（coding-agent）以事件形式對外開放（tool_call 可 block、context 可改寫）
Failure mode工具逾時、工具丟出例外、模型回傳格式異常、無限迴圈（模型反覆呼叫同一工具）
Security consideration這一層是真正產生副作用的地方。所有工具執行都在此發生

第 3 層：Pi AI

面向內容
Responsibility把不同供應商的 API 統一成單一介面；模型探索與設定；認證解析；串流；Tool Calling 協定轉換；Token 與成本計量
InputProvider 名稱、model id、訊息、工具 schema、認證資訊
Output標準化的串流事件、usage（token 數）、成本
API@earendil-works/pi-ai（官方描述：unified LLM API with automatic model discovery and provider configuration）
Runtime behavior依 Provider 選擇 API 形式（Anthropic / OpenAI Completions / OpenAI Responses / Google …）與傳輸（SSE / WebSocket）
Extension pointpi.registerProvider(name, config) / pi.unregisterProvider(name)（第 19 章）、自訂模型（models.md）、自訂 Provider（custom-provider.md）
Failure mode認證失敗、模型不存在、rate limit、context window 超限、供應商逾時
Security considerationAPI Key 在這一層被解析。auth.json 為 0600 權限；key 欄位支援 !command 執行外部密碼管理器

第 4 層：LLM Provider

面向內容
Responsibility實際的模型推理
Security consideration企業最大的資料外流風險點。你的原始碼會離開內網。第 34 章有完整治理設計

4.3 一次完整請求的資料流

sequenceDiagram
    participant U as 使用者
    participant TUI as TUI (pi-tui)
    participant CA as Coding Agent
    participant EXT as Extensions
    participant CORE as Agent Core
    participant AI as pi-ai
    participant LLM as LLM Provider
    participant OS as 作業系統

    U->>TUI: 輸入 prompt
    TUI->>CA: 送出
    CA->>EXT: input 事件（可攔截 / 轉換）
    CA->>CA: 展開 Skill / Prompt Template
    CA->>EXT: before_agent_start（可注入訊息、改 system prompt）
    CA->>CORE: 啟動 agent run
    CORE->>EXT: turn_start
    CORE->>EXT: context 事件（可改寫送出的訊息）
    CORE->>AI: 送出請求
    AI->>LLM: HTTP / SSE 串流
    LLM-->>AI: 串流回應（含 tool call）
    AI-->>CORE: 標準化事件 + usage
    CORE->>EXT: tool_execution_start
    CORE->>EXT: tool_call（**可 block**）
    alt Extension 回傳 block
        EXT-->>CORE: { block: true, reason }
        CORE->>CORE: 不執行，把 reason 當結果回傳模型
    else 允許
        CORE->>OS: 實際執行（spawn process / 檔案 IO）
        OS-->>CORE: 結果
    end
    CORE->>EXT: tool_result（可修改）
    CORE->>EXT: turn_end
    CORE->>CA: agent_end
    CA->>TUI: 渲染
    CA->>CA: 寫入 Session JSONL

4.4 Failure Mode 對照表（維運必備）

症狀最可能的層首要排查章節
pi 指令找不到安裝層Node 版本、npm global bin 路徑10、43
401 / 403第 3 層auth.json、環境變數、Key 解析12、43
模型清單是空的第 3 層Provider 設定、pi --list-models13、43
Agent 一直重複同一動作第 2 層Prompt 品質、工具回傳訊息不清楚22、23
「context too large」第 1 層compaction 設定、context files 太大17、43
專案的 .pi/ 設定沒生效第 1 層Project Trust 沒有批准11、30、43
Extension 沒被載入第 1 層放置位置、/reload、--verbose19、43
AI 改壞了不該碰的檔案第 2 層（已執行）需要 Extension 攔截 + 容器隔離19、30、31

4.5 實務案例：只用一層的分階段導入【建議】

以下為本手冊提出的導入建議，非 Pi 官方規範。

階段只用哪一層得到什麼風險
階段 0只用 pi-ai統一的多 Provider LLM SDK，給內部工具用極低（沒有工具執行）
階段 1pi -p 唯讀模式（--tools read,grep,find,ls）AI 做程式碼分析、產文件，不會改任何檔案低（僅原始碼外送風險）
階段 2完整 CLI + 容器完整開發輔助中（見第 30 章）
階段 3RPC / SDK 內嵌平台企業級 Agent Platform高（需完整治理）

4.6 注意事項

架構決策提醒：不要一開始就做「階段 3」。多數團隊失敗在跳過階段 1，直接讓 Agent 在開發者主機上有完整寫入 + shell 權限，卻沒有任何攔截與稽核。先建立可觀測性（第 32 章），再放寬權限。

5. Monorepo 與 Package Architecture

5.1 Concept：11 個 Package 的完整地圖

【Official】 截至 2026-09-06，earendil-works/pi 的 packages/ 目錄包含 11 個 package，版本皆為 0.85.1：

#目錄npm 套件名官方描述（原文）狀態
1ai@earendil-works/pi-aiUnified LLM API with automatic model discovery and provider configuration公開
2agent@earendil-works/pi-agent-coreGeneral-purpose agent with transport abstraction, state management, and attachment support公開
3coding-agent@earendil-works/pi-coding-agentCoding agent CLI with read, bash, edit, write tools and session management公開（主套件）
4tui@earendil-works/pi-tuiTerminal User Interface library with differential rendering for efficient text-based applications公開
5telemetry@earendil-works/pi-telemetryVendor-neutral telemetry contracts and typed schema utilities for pi公開
6protocol@earendil-works/pi-protocolTransport-neutral CBOR protocol for remote pi sessions公開
7client@earendil-works/pi-clientTransport-neutral client for remote pi sessions over framed CBOR bytes公開
8server@earendil-works/pi-serverexperimental server package for pi【Experimental】
9chord@earendil-works/chordApplication composition runtime for services, replicated state, RPC, and plugins公開
10evals@earendil-works/pi-evals（無 description，"private": true）內部用
11session-backends—該目錄根層無 package.json（可能為子套件容器）官方文件未說明

誠實聲明：session-backends 目錄存在於 repo，但其根層沒有 package.json，且官方 docs 目錄中沒有對應說明頁。本手冊不對其功能作任何推測。

5.2 Package 依賴與角色關係圖

flowchart TB
    subgraph Core["核心鏈（一般使用者只需要這條）"]
        AI["pi-ai<br/>LLM 抽象"]
        AGENT["pi-agent-core<br/>Agent Loop"]
        CODING["pi-coding-agent<br/>Coding Agent CLI"]
        TUI["pi-tui<br/>終端渲染"]
        CODING --> AGENT --> AI
        CODING --> TUI
    end

    subgraph Remote["遠端 / 平台鏈【部分 Experimental】"]
        PROTO["pi-protocol<br/>CBOR 協定"]
        CLIENT["pi-client<br/>遠端 session client"]
        SERVER["pi-server<br/>【Experimental】"]
        CHORD["chord<br/>應用組合執行期"]
        CLIENT --> PROTO
        SERVER --> PROTO
        SERVER --> CHORD
    end

    subgraph Support["支援套件"]
        TEL["pi-telemetry<br/>telemetry contracts"]
        EVALS["pi-evals<br/>private / 內部評測"]
    end

    CODING -.可搭配.-> TEL
    CODING -.遠端場景.-> CLIENT

5.3 企業選型：我該裝哪個？

你的需求安裝什麼說明
日常開發用 AI Coding Agentnpm i -g @earendil-works/pi-coding-agent99% 的人只需要這個，其他為其依賴
內部工具要串多家 LLMnpm i @earendil-works/pi-ai當統一 SDK 用，不涉及工具執行
自建 Agent 產品pi-agent-core + pi-ai自己組 Agent Loop
寫終端工具@earendil-works/pi-tuidifferential rendering
寫 Pi Extension 且需型別在 peerDependencies 宣告見下方 5.4
遠端 / 平台整合pi-protocol + pi-clientserver 端為 Experimental

5.4 開發 Extension / Package 時的依賴規則（重要）

【Official】 官方 packages.md 明訂：

Pi 已內建下列套件供 extensions 與 skills 使用。若你 import 它們，必須放在 peerDependencies 且版本範圍寫 "*"，不可打包進去：

  • @earendil-works/pi-ai
  • @earendil-works/pi-agent-core
  • @earendil-works/pi-coding-agent
  • @earendil-works/pi-tui
  • typebox

其他第三方執行期依賴放 dependencies（Pi 安裝 package 時會自動跑 npm install）。 其他 pi package 則必須放進 dependencies 且加入 bundledDependencies，並透過 node_modules/ 路徑引用資源。

// package.json — 一個標準的企業 Pi Package 骨架【Official 格式】
{
  "name": "@acme/pi-enterprise-pack",
  "version": "1.0.0",
  "keywords": ["pi-package"],
  "peerDependencies": {
    "@earendil-works/pi-coding-agent": "*",
    "typebox": "*"
  },
  "dependencies": {
    "zod": "^3.23.8"
  },
  "pi": {
    "extensions": ["./extensions"],
    "skills": ["./skills"],
    "prompts": ["./prompts"],
    "themes": ["./themes"]
  }
}

注意：【Official】 Package 安裝預設使用 production 安裝（npm install --omit=dev），因此 devDependencies 在執行期不可用。若你的 Extension 執行期需要某套件，一定要放 dependencies。

5.5 從原始碼建置（開發者 / 內部 fork 用）

【Official】 官方 README 列出的開發指令：

# Linux / macOS / WSL — 前置條件：已安裝 Node.js >= 22.19.0 與 git
git clone https://github.com/earendil-works/pi.git
cd pi

npm install --ignore-scripts   # 官方明示使用 --ignore-scripts
npm run build
npm run check                  # lint / type check
./test.sh                      # 測試
./pi-test.sh                   # pi 相關測試

【Official】 官方供應鏈實務（企業安全稽核時可引用）：

  • 直接外部依賴採嚴格版本 pin
  • package-lock.json 是依賴的唯一真實來源（source of truth）
  • 新依賴的 lifecycle scripts 需要明確 allowlist

5.6 實務案例：企業內部 Package 的目錄設計【建議】

以下為本手冊提出的企業導入建議，並非 Pi 官方目錄規範。Pi 官方規範的是 package.json 的 pi 欄位與慣例目錄（extensions/、skills/、prompts/、themes/）。

acme-pi-pack/                      # 內部 Git repo，走一般 code review 流程
├── package.json                   # 含 keywords: ["pi-package"] 與 pi 欄位
├── package-lock.json
├── README.md                      # 給同仁看的使用說明
├── CHANGELOG.md
├── extensions/
│   ├── guard-secrets/index.ts     # 阻擋寫入 .env、金鑰檔
│   ├── guard-prod/index.ts        # 阻擋 production 相關指令
│   └── audit-log/index.ts         # 把工具執行寫入稽核檔
├── skills/
│   ├── backend-springboot/SKILL.md
│   ├── frontend-vue3/SKILL.md
│   └── reverse-engineering/SKILL.md
├── prompts/
│   ├── review.md                  # /review
│   ├── repo-analysis.md           # /repo-analysis
│   └── upgrade-assess.md          # /upgrade-assess
├── themes/
│   └── acme-dark.json
└── tests/                         # 【建議】Extension 的單元測試
    └── guard-secrets.test.ts

團隊安裝方式：

# Linux / macOS / WSL
pi install git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0

# 或寫進專案 .pi/settings.json，團隊成員啟動 pi 時自動安裝（需先信任專案）
// .pi/settings.json【Official 格式】
{
  "packages": ["git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0"]
}

【Official】 官方明文：專案設定可與團隊共享，pi 會在專案被信任後於啟動時自動安裝缺少的 package。

5.7 注意事項

版本 pin 是治理紅線【建議】：【Official】 官方說明 git 來源的 ref 是 pinned tag/commit，pi update --extensions 與 pi update --all 不會自動移到更新的 ref（但會把既有 clone 對齊到設定的 ref）。npm 來源若寫了版本號也同樣會被 pin。 企業請一律使用帶版本的來源（npm:@acme/pack@1.2.0 或 git:...@v1.2.0），不要用浮動 ref——否則某天有人推了一個 commit，全公司的 Agent 行為就變了，而且沒有變更紀錄。

6. pi-ai

6.1 Concept

【Official】 @earendil-works/pi-ai 的官方描述是：Unified LLM API with automatic model discovery and provider configuration。

它解決的是企業最痛的一個問題：每家 LLM 供應商的 API 都不一樣。Anthropic 用 Messages API、OpenAI 有 Completions 與 Responses 兩種、Google 又是另一套、Azure / Bedrock / Vertex 各有自己的認證流程。若每個內部工具都自己接一次，維護成本會爆炸。

pi-ai 把這些收斂成一個介面。

flowchart LR
    APP["你的程式 / Pi Agent Core"] --> UNIFIED["pi-ai 統一介面"]
    UNIFIED --> A1["Anthropic Messages API"]
    UNIFIED --> A2["OpenAI Completions"]
    UNIFIED --> A3["OpenAI Responses"]
    UNIFIED --> A4["Google Gemini"]
    UNIFIED --> A5["Azure OpenAI / Bedrock / Vertex"]
    UNIFIED --> A6["OpenAI 相容本地服務<br/>Ollama / vLLM / LM Studio / llama.cpp"]

6.2 主要職責

職責說明官方依據
Provider abstraction一個 provider = 供應商 + API 形式 + 認證方式 + baseUrlproviders.md、models.json 的 providers 結構
Model abstraction模型帶有 id、name、contextWindow、maxTokens、cost、reasoning、inputextensions.md 的 registerProvider 範例
Automatic model discovery自動探索可用模型（pi --list-models、pi update --models）官方 package description、usage.md
Authentication環境變數、auth.json、OAuth 訂閱登入、雲端供應商認證providers.md
Streaming串流回應；傳輸可設 sse / websocket / websocket-cached / autosettings.md 的 transport
Tool Calling 協定轉換把統一的工具 schema 轉成各家格式見 6.5
Token / Cost tracking回傳 Usage，Pi footer 顯示 token、cache、成本json.md、官方 README
Retry / Error handling供應商層級 timeout 與 retry 參數settings.md 的 retry.provider.*

6.3 Provider 與 Model 設定（自訂模型）

【Official】 自訂 provider / model 寫在 ~/.pi/agent/models.json。這是企業接內部 LLM Gateway 或本地模型的標準做法。

// ~/.pi/agent/models.json — 最小範例【Official】
// 前置條件：本機已跑起 Ollama（http://localhost:11434）
{
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "ollama",
      "models": [
        { "id": "llama3.1:8b" },
        { "id": "qwen2.5-coder:7b" }
      ]
    }
  }
}

【Official】重點：apiKey 這裡是佔位字串，因為 Ollama 不檢查它。但 Pi 仍要求模型「有認證」才會出現在 /model 清單，所以無金鑰的本地服務要保留一個假值、或用 /login 存一個、或用 --api-key 指定。這是新手最常卡住的地方。

相容性旗標（接本地 / 自架服務必看）【Official】：

設定何時要設 false
compat.supportsDeveloperRole伺服器不認得 reasoning 模型用的 developer role（Ollama、vLLM、SGLang 常見）
compat.supportsReasoningEffort伺服器不支援 reasoning_effort 參數

compat 可設在 provider 層（套用全部模型）或 model 層（覆寫單一模型）。

6.4 企業內部 LLM Gateway 接法【建議】

以下為本手冊的企業建議做法，非 Pi 官方規範；但所用的設定鍵（baseUrl、api、apiKey、compat）均為官方支援。

多數企業會在內網放一個 OpenAI 相容的 Gateway（做審計、限流、脫敏）。設定方式：

// ~/.pi/agent/models.json
{
  "providers": {
    "acme-gateway": {
      "baseUrl": "https://llm-gateway.acme.internal/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "$ACME_GATEWAY_TOKEN",
      "models": [
        {
          "id": "claude-sonnet-4",
          "name": "Claude Sonnet 4 (via ACME Gateway)",
          "reasoning": true,
          "input": ["text"],
          "contextWindow": 200000,
          "maxTokens": 8192,
          "cost": { "input": 3, "output": 15, "cacheRead": 0.3, "cacheWrite": 3.75 }
        }
      ]
    }
  }
}

搭配 ~/.pi/agent/settings.json：

{
  "defaultProvider": "acme-gateway",
  "defaultModel": "claude-sonnet-4"
}

6.5 Tool Calling 在 pi-ai 的角色

pi-ai 負責的是協定轉換，不是執行：

sequenceDiagram
    participant CORE as pi-agent-core
    participant AI as pi-ai
    participant P as Provider

    CORE->>AI: 統一格式的工具定義（TypeBox schema）
    AI->>AI: 轉換成該 Provider 的 tool schema 格式
    AI->>P: 送出請求
    P-->>AI: 串流回應，含 tool call
    AI->>AI: 把各家格式正規化
    AI-->>CORE: 統一的 tool call 事件
    Note over CORE: 真正的執行發生在這裡，不在 pi-ai

6.6 錯誤處理與 Retry【Official】

Retry 分成兩層，設定在 settings.json：

層級設定鍵預設意義
Agent 層retry.enabledtrue暫時性錯誤自動重試
Agent 層retry.maxRetries3最大重試次數
Agent 層retry.baseDelayMs2000指數退避基準（2s → 4s → 8s）
Provider/SDK 層retry.provider.timeoutMsSDK 預設請求逾時
Provider/SDK 層retry.provider.maxRetries0SDK 層重試次數
Provider/SDK 層retry.provider.maxRetryDelayMs60000供應商要求的等待上限

【Official】官方警告（企業請務必遵守）：retry.provider.maxRetries 保持 0，除非確有需要。設成大於 0 會讓 SDK/Provider 層的重試先處理掉「用量超限」錯誤，Pi 就看不到，可能導致 agent 卡住直到供應商配額重置。

6.7 實務案例：多 Provider 分流策略

情境：某金融業團隊有三個限制——(a) 涉及客戶資料的程式碼不得外送公有雲；(b) 一般開發希望用最強模型；(c) 成本要控制。

【建議】 設定三個 provider 並用 enabledModels 讓開發者用 Ctrl+P 快速切換：

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "defaultProvider": "acme-gateway",
  "defaultModel": "claude-sonnet-4",
  "enabledModels": ["claude-*", "gpt-*", "qwen2.5-coder*"]
}
情境用哪個理由
涉及客戶資料的模組ollama/qwen2.5-coder:7b（本地）資料不出機器
一般功能開發Gateway 上的大模型品質優先
大量重複的機械式改動便宜的快模型成本優先

6.8 注意事項

  • 不要把 models.json 裡的 apiKey 寫成明文金鑰後 commit。用 $ENV_VAR 或走 auth.json 的 !command（第 12 章）。
  • contextWindow 與 cost 若填錯，會直接影響 compaction 觸發時機與成本統計的正確性。自訂模型時請照供應商文件填。

7. pi-agent-core

7.1 Concept

【Official】 @earendil-works/pi-agent-core 的官方描述是：General-purpose agent with transport abstraction, state management, and attachment support。

注意「general-purpose」——它不是「coding agent」。它是通用的 Agent Runtime，coding 相關的一切（read/write/edit/bash 工具、session 樹、skills）都在上一層的 pi-coding-agent。

這個分層對企業的意義是：你可以用 pi-agent-core 建自己領域的 Agent（客服 Agent、資料分析 Agent），而不必背上 coding agent 的包袱。

7.2 Agent Loop 的核心結構

【Official】 從官方 json.md 揭露的 AgentEvent 型別，可以精確還原 Agent Loop 的結構：

// 官方 AgentEvent 型別（節錄自 packages/agent/src/types.ts）【Official】
type AgentEvent =
  // Agent 生命週期
  | { type: "agent_start" }
  | { type: "agent_end"; messages: AgentMessage[] }
  // Turn 生命週期
  | { type: "turn_start" }
  | { type: "turn_end"; message: AgentMessage; toolResults: ToolResultMessage[] }
  // Message 生命週期
  | { type: "message_start"; message: AgentMessage }
  | { type: "message_update"; message: AgentMessage; assistantMessageEvent: AssistantMessageEvent }
  | { type: "message_end"; message: AgentMessage }
  // 工具執行
  | { type: "tool_execution_start"; toolCallId: string; toolName: string; args: any }
  | { type: "tool_execution_update"; toolCallId: string; toolName: string; args: any; partialResult: any }
  | { type: "tool_execution_end"; toolCallId: string; toolName: string; result: any; isError: boolean };

從這組事件可以讀出三層巢狀結構：

flowchart TB
    A["agent_start<br/>一次使用者請求開始"] --> T1
    subgraph T1["turn（可重複多次）"]
        B["turn_start"] --> C["message_start"]
        C --> D["message_update（串流中）"]
        D --> E["message_end"]
        E --> F{"模型有要求呼叫工具嗎？"}
        F -->|有| G["tool_execution_start"]
        G --> H["tool_execution_update（可選，串流結果）"]
        H --> I["tool_execution_end"]
        I --> J["turn_end（帶 toolResults）"]
        F -->|沒有| J
    end
    J --> K{"還有工具結果要餵回嗎？"}
    K -->|是| T1
    K -->|否| L["agent_end（帶完整 messages）"]

7.3 職責分解

職責說明
Agent Runtime承載整個迴圈的執行環境
Agent State目前的訊息、工具、模型、執行狀態
Agent Loop上圖的多回合迴圈
Tool Execution真正產生副作用的地方（開 process、讀寫檔）
Event Streaming對外發出上述所有事件，讓 UI 與 Extension 可以即時反應
Message Lifecyclemessage_start → message_update → message_end
Tool Results把工具輸出包成 ToolResultMessage 餵回模型
Abort / Cancellation透過 abort signal 中止；TUI 的 Escape 對應到此
Error Handlingtool_execution_end 帶 isError 旗標
Transport abstraction官方 description 明列，支援不同傳輸方式
Attachment support官方 description 明列（圖片等附件）

7.4 Abort / Cancellation 的工程意義

【Official】 Extension 可透過 ctx.signal 取得 abort signal，並用 ctx.abort() 主動中止。

企業場景：

// 檔名：~/.pi/agent/extensions/timeout-guard.ts
// 執行環境：Pi v0.85.1（Extension 由 jiti 載入，不需編譯）
// 【建議】此為本手冊設計；使用的 pi.on / ctx.ui 均為官方 API
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  const started = new Map<string, number>();
  const LIMIT_MS = 10 * 60 * 1000; // 10 分鐘

  pi.on("tool_execution_start", async (event, _ctx) => {
    started.set(event.toolCallId, Date.now());
  });

  pi.on("tool_execution_end", async (event, ctx) => {
    const t0 = started.get(event.toolCallId);
    started.delete(event.toolCallId);
    if (t0 && Date.now() - t0 > LIMIT_MS) {
      ctx.ui.notify(`工具 ${event.toolName} 執行超過 10 分鐘，請檢查`, "warning");
    }
  });
}

注意：此為示範程式。實際部署前請在你的 Pi 版本上驗證事件欄位名稱（官方事件型別可能隨版本演進）。

7.5 Context Management 在這一層的角色

【Official】 Extension 的 context 事件發生在每個 turn 送出請求之前，可以改寫要送給 LLM 的訊息。這代表 pi-agent-core 是「Context 最後成型」的地方。

企業可利用這一點做送出前脫敏：

flowchart LR
    S["Session（磁碟，完整）"] --> R["重建 Context"]
    R --> C["context 事件<br/>Extension 可改寫"]
    C --> M["遮蔽身分證號 / 金鑰 / 客戶名"]
    M --> AI["pi-ai"]
    AI --> LLM["LLM Provider"]

重要限制：這只能遮蔽「Pi 主動送出」的內容。若模型透過 bash 讀了一個含機敏資料的檔案，該內容是以 tool result 進入 context 的——你要攔的是 tool_result 事件，不是 context 事件。兩者都要做才完整。

7.6 實務案例：無限迴圈的診斷

情境：Agent 反覆執行 npm test，每次都失敗，跑了 30 次還在跑。

診斷路徑：

  1. 用 JSON 模式重跑並保存事件：

    # Linux / macOS / WSL
pi --mode json -p "修好失敗的測試" > agent-events.jsonl

  2. 統計工具呼叫次數：

    grep '"type":"tool_execution_start"' agent-events.jsonl \
  | grep -o '"toolName":"[^"]*"' | sort | uniq -c | sort -rn

  3. 若同一工具、同樣參數重複出現 → 典型原因是工具回傳的錯誤訊息不足以讓模型判斷下一步。

解法【建議】：

  • 在 AGENTS.md 明確要求「連續兩次同樣失敗就停下來說明」
  • 用 Extension 攔 tool_call，偵測重複參數並回傳提示

7.7 注意事項

pi-agent-core 是所有安全事故的實際發生地。任何治理設計（第 34 章）若沒有落到這一層的事件攔截或外層容器，就只是紙上規範。

8. pi-coding-agent

8.1 Concept

【Official】 官方描述：Coding agent CLI with read, bash, edit, write tools and session management。這是你 npm install -g 的那個套件，也是本手冊絕大多數篇幅在談的對象。

它把前兩層組裝成一個完整的 Harness：

flowchart TB
    subgraph CA["pi-coding-agent 的組成"]
        direction TB
        M1["五種執行模式<br/>interactive / print / json / rpc / SDK"]
        M2["Session 管理<br/>樹狀 JSONL、resume、fork、clone、tree"]
        M3["Context 管理<br/>context files、compaction、branch summary"]
        M4["資源載入<br/>skills / extensions / prompts / themes / packages"]
        M5["內建工具<br/>read write edit bash powershell grep find ls"]
        M6["Project Trust<br/>載入守門"]
        M7["設定系統<br/>settings.json 全域 + 專案"]
        M8["認證<br/>auth.json / 環境變數 / OAuth"]
    end

8.2 內建工具全表【Official】

工具用途預設啟用風險等級【建議】
read讀檔（含圖片）是低（但會外送內容）
write建立 / 覆寫檔案是高
edit修補檔案是高
bash執行 shell 指令是極高
powershell執行 PowerShell（Windows）否極高
grep內容搜尋否低
find找檔案否低
ls列目錄否低

唯讀模式（企業階段 1 導入的關鍵指令）：

# Linux / macOS / WSL — 只給唯讀工具，Agent 無法改任何檔案
pi --tools read,grep,find,ls
# Windows PowerShell
pi --tools read,grep,find,ls

8.3 SDK：把 Pi 當函式庫【Official】

【Official】 SDK 已含在主套件中，不需另外安裝。

// 檔名：examples/minimal-agent.ts
// 執行環境：Node.js >= 22.19.0
// 前置條件：npm install @earendil-works/pi-coding-agent；已設定 ANTHROPIC_API_KEY
import { createAgentSession, ModelRuntime, SessionManager } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

const modelRuntime = await ModelRuntime.create();
const { session } = await createAgentSession({
  sessionManager: SessionManager.inMemory(),
  modelRuntime,
});

session.subscribe((event) => {
  if (event.type === "message_update" && event.assistantMessageEvent.type === "text_delta") {
    process.stdout.write(event.assistantMessageEvent.delta);
  }
});

await session.prompt("What files are in the current directory?");

【Official】 SDK 主要匯出（官方 sdk.md 章節所列）：

API用途
createAgentSession()建立單一 AgentSession 的主要工廠函式
AgentSessionSession 物件（prompt()、subscribe() …）
createAgentSessionRuntime() / AgentSessionRuntime更完整的執行期控制
ModelRuntime模型執行期
SessionManagerSession 管理（含 SessionManager.inMemory()）
ResourceLoader / DefaultResourceLoader載入 extensions / skills / prompts / themes / context files
InteractiveMode互動模式
runPrintModeprint 模式
runRpcModeRPC 模式

【Official】 createAgentSession() 若不提供 ResourceLoader，會使用 DefaultResourceLoader 進行標準探索。企業若要完全控制載入哪些資源（例如平台只允許 approved skills），這是關鍵切入點。

8.4 RPC 模式：整合到內部平台【Official】

pi --mode rpc

【Official】 RPC 模式透過 stdin/stdout 的 JSONL 與外部程序溝通。這是把 Pi 嵌進 IDE 外掛、內部 Web 平台的標準方式，且比 SDK 更語言中立（你的平台可以是 Java / Python，不必是 Node）。

flowchart LR
    P["企業內部平台<br/>Java / Python / Go"] <-->|stdin/stdout JSONL| PI["pi --mode rpc"]
    PI --> AI["LLM"]
    PI --> FS["工作區檔案"]

8.5 JSON 事件流模式：稽核的資料來源【Official】

pi --mode json "Your prompt"

【Official】 每一行是一個 JSON 物件，第一行是 session header。事件型別為 JsonAgentSessionEvent，與 AgentSessionEvent 相同，差別是串流訊息更新省略了累積快照（減少輸出量）。

另外兩個企業會用到的事件：

  • queue_update：steering 與 follow-up 佇列變動時，輸出完整佇列
  • compaction_start / compaction_end：涵蓋手動與自動 compaction

第 32 章會用這個模式建立可觀測性管線。

8.6 實務案例：CI 中的 AI 程式碼審查

# 檔名：.github/workflows/ai-review.yml
# 【建議】此為本手冊設計的流程，非 Pi 官方範例；所用指令均為官方 CLI
name: AI Code Review
on: pull_request

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0

      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '22.19.0'   # Pi 需求 >= 22.19.0

      - name: Install pi
        run: npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

      - name: Review diff（唯讀工具，禁止修改檔案）
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
        run: |
          git diff origin/${{ github.base_ref }}...HEAD > /tmp/pr.diff
          pi -p --tools read,grep,find,ls --no-session \
            "審查 /tmp/pr.diff 的變更。只回報：正確性錯誤、安全風險、缺少的測試。每項標明檔案與行號。" \
            > review.md

      - uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: ai-review
          path: review.md

注意事項：

  • --no-session 讓 CI 不留 session 檔（【Official】 ephemeral 模式）
  • --tools read,grep,find,ls 是硬性 allowlist，即使模型想改檔也做不到
  • CI 環境的信任行為見下方 8.7

8.7 注意事項

pi -p 在 CI 中的信任行為（極易踩雷）：【Official】 非互動模式（-p、--mode json、--mode rpc）不會顯示信任提示。若沒有已存的信任決定，defaultProjectTrust 為 ask（預設）或 never 時會忽略專案的 .pi/ 資源；設為 always 才會信任。若你的 CI 依賴專案的 .pi/prompts 或 .pi/skills，必須明確加 --approve / -a。

9. pi-tui

9.1 Concept

【Official】 @earendil-works/pi-tui 的官方描述：Terminal User Interface library with differential rendering for efficient text-based applications。

Differential rendering（差分渲染） 是關鍵字：只重繪變動的部分，而不是每次都清空重畫整個畫面。這讓終端在串流大量文字時不會閃爍、不會卡頓——對一個會持續吐出 token 的 AI agent 來說是必要條件。

9.2 元件架構【Official】

官方 tui.md 揭露的元件模型：

概念說明
Component Interface所有元件的共同介面
Focusable Interface支援 IME（中文輸入法）的焦點介面
Overlays覆蓋層，有自己的焦點與生命週期
Keyboard / Mouse Input鍵盤與滑鼠事件處理
Theming主題化
Invalidation失效重繪機制

內建元件：Text、Box、Container、Spacer、Markdown、Image。

官方列出的常見模式：

  • Pattern 1：Selection Dialog（SelectList）
  • Pattern 2：Async Operation with Cancel（BorderedLoader）

9.3 何時你會碰到 pi-tui

大多數使用者不會直接碰它。你會碰到它的時機只有兩個：

  1. 寫 Extension 的自訂 UI：ctx.ui.custom() 需要你提供 TUI 元件（第 19 章）
  2. 自建終端工具：把 pi-tui 當一般的 TUI 函式庫用
// 在 Extension 中引用 TUI 元件的匯入方式【Official】
import { ... } from "@earendil-works/pi-tui";

【Official】 @earendil-works/pi-tui 是 Pi 已內建、可供 extension 引用的四個套件之一（另三個是 pi-coding-agent、pi-ai、typebox）。在 package 中請放 peerDependencies 且版本寫 "*"。

9.4 IME 與中文輸入（台灣團隊必看）

【Official】 tui.md 有專門的 Focusable Interface (IME Support) 章節，且相關設定如下：

設定 / 變數作用
showHardwareCursor（settings）顯示終端硬體游標，改善 IME 輸入體驗（預設 false）
PI_HARDWARE_CURSOR=1（環境變數）同上，用環境變數覆寫
PI_TUI_ESC_TIMEOUT（環境變數）單獨 ESC 被判定為 Escape 前的等待毫秒數；SSH 預設 100、其他預設 10

實務建議【建議】：使用注音 / 倉頡等輸入法的同仁，若發現游標位置怪異，先在 ~/.pi/agent/settings.json 設 "showHardwareCursor": true。

9.5 顯示相關設定速查【Official】

設定預設說明
theme"dark""dark" / "light" / 自訂主題名
tuiMode"regular""regular" 或 【Experimental】 "fullscreen"
terminal.showImagestrue終端顯示圖片（需終端支援）
terminal.imageWidthCells60內嵌圖片寬度（字元格）
markdown.mermaid"streaming"Mermaid 渲染："off" / "final" / "streaming"
markdown.codeBlockIndent" "程式碼區塊縮排
outputPad1訊息水平內距（0 或 1）
autocompleteMaxVisible5自動完成下拉可見項目數（3–20）

本表為速查。完整的 UI／終端／Markdown 設定鍵見第 11.3 節；自訂主題（53 個 color token）的撰寫方式見第 11.5 節；終端能力偵測失準時的覆寫方式見第 15.9 節。

9.6 實務案例：低頻寬 / SSH 環境的調校【建議】

情境：同仁透過 VPN + SSH 連到跳板機使用 Pi，畫面延遲嚴重。

// ~/.pi/agent/settings.json（設定鍵均為 Official）
{
  "terminal": {
    "showImages": false,
    "clearOnShrink": false
  },
  "markdown": { "mermaid": "final" },
  "quietStartup": true,
  "hideThinkingBlock": true
}
# 若 Alt 組合鍵在 SSH 下被誤判為 Escape
export PI_TUI_ESC_TIMEOUT=200
調整效果
關閉圖片減少大量 escape sequence 傳輸
mermaid: "final"不在串流過程反覆重繪圖表
hideThinkingBlock大幅減少輸出量
提高 PI_TUI_ESC_TIMEOUT修正 SSH 下的按鍵誤判

9.7 注意事項

tuiMode: "fullscreen" 官方標示為 experimental。企業標準環境**【建議】**維持 "regular"，避免不同終端模擬器的相容性問題。

10. Installation

10.1 前置需求【Official】

項目需求檢查指令
Node.js>= 22.19.0node -v
npm隨 Node 附帶npm -v
Git建議安裝（Windows 必裝，Pi 預設用 Git Bash）git --version
ripgrep建議（官方容器範例有裝）rg --version

Node 20 環境的退路【Official】：npm 上有 legacy-node20 dist-tag，對應 v0.74.2。若企業環境暫時無法升到 Node 22，可用：

npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@legacy-node20

但請注意這是舊版本，本手冊描述的部分功能可能不存在。長期方案仍應升級 Node。

10.2 標準安裝【Official】

方式 A：npm（推薦，企業可控）

# Linux / macOS / WSL
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
pi --version
# Windows PowerShell
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
pi --version

【Official】 --ignore-scripts 會停用依賴的 lifecycle scripts。官方明示：一般 npm 安裝不需要 install scripts。企業安全政策通常要求加這個旗標，官方文件本身也是這樣寫的。

方式 B：安裝腳本

# Linux / macOS / WSL
curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh

【Official】 官方說明：curl 安裝器內部使用 npm 全域安裝，因此用 npm 移除即可。 【建議】企業注意：curl | sh 會執行遠端腳本。若貴公司安全政策禁止，請用方式 A。

10.3 移除【Official】

# curl 安裝器 或 npm install -g
npm uninstall -g @earendil-works/pi-coding-agent

# pnpm
pnpm remove -g @earendil-works/pi-coding-agent

# Yarn
yarn global remove @earendil-works/pi-coding-agent

# Bun
bun uninstall -g @earendil-works/pi-coding-agent

【Official】 移除 Pi 不會刪除 ~/.pi/agent/ 下的設定、憑證、session 與已安裝的 pi packages。若要完全清除需手動刪除該目錄（請先確認裡面沒有你要保留的 session）。

10.4 各平台安裝與驗證

Windows（原生）

【Official】 Windows 上 Pi 預設使用 Git Bash，依序檢查：

  1. ~/.pi/agent/settings.json 的自訂路徑（shellPath）
  2. Git Bash：C:\Program Files\Git\bin\bash.exe
  3. PATH 上的 bash.exe（Cygwin、MSYS2、WSL）
# Windows PowerShell — 完整安裝與驗證流程
# 步驟 1：確認 Node 版本
node -v          # 必須 >= v22.19.0

# 步驟 2：確認 Git for Windows 已安裝（Pi 預設用 Git Bash）
git --version
Test-Path "C:\Program Files\Git\bin\bash.exe"

# 步驟 3：安裝
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

# 步驟 4：驗證
pi --version
pi --help

Windows 專屬設定【Official】：

// ~/.pi/agent/settings.json
// 用 powershell 工具取代模型面向的 bash 工具
{
  "defaultTools": ["read", "powershell", "edit", "write"]
}

或兩者並存以比較行為：

{
  "defaultTools": ["read", "bash", "powershell", "edit", "write"]
}

【Official】 powershell 工具在 pwsh.exe 可用時使用它，否則用 Windows PowerShell；啟動參數為 -NoProfile -NonInteractive -ExecutionPolicy Bypass。管理者強制的執行原則仍可能優先生效。 【Official】 編輯器的 ! 與 !! 指令仍使用 Bash（不受 defaultTools 影響）。

自訂 Bash 路徑（Cygwin 等）：

{
  "shellPath": "C:\\cygwin64\\bin\\bash.exe"
}

【Official】 JSON 中的 Windows 路徑必須用正斜線或跳脫的反斜線： "C:/Program Files/Git/bin/bash.exe" 或 "C:\\Program Files\\Git\\bin\\bash.exe"

WSL2（企業最推薦的 Windows 方案【建議】）

flowchart TB
    W["Windows 11 主機"] --> WSL["WSL2（Ubuntu）"]
    WSL --> NODE["Node.js >= 22.19.0<br/>用 nvm 安裝"]
    NODE --> PI["pi"]
    PI --> DOCKER["Docker / 沙箱（第 31 章）"]
    PI --> WS["工作區<br/>放在 WSL 檔案系統內，不要放 /mnt/c"]
# WSL2 Ubuntu — 完整流程
# 步驟 1：安裝 nvm 與 Node（Ubuntu 內建 Node 版本通常太舊）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 22
nvm use 22
node -v          # 應顯示 v22.x（>= 22.19.0）

# 步驟 2：安裝 pi
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

# 步驟 3：驗證
pi --version

# 步驟 4：把專案放在 WSL 檔案系統內（重要）
mkdir -p ~/work && cd ~/work
git clone <your-repo>
cd <your-repo>
pi

效能注意事項【建議】：不要把專案放在 /mnt/c/...。跨檔案系統的 IO 極慢，Agent 大量讀寫檔案時差異可達數十倍。

Linux

# Ubuntu / Debian
# 步驟 1：Node（用 nvm 避免發行版套件過舊）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 22 && nvm use 22

# 步驟 2：建議工具
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y git ripgrep

# 步驟 3：安裝與驗證
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
pi --version

macOS

# macOS（Homebrew）
brew install node@22 git ripgrep
node -v          # 確認 >= 22.19.0

npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
pi --version

10.5 安裝後的驗證清單

# 通用驗證（Linux / macOS / WSL；Windows PowerShell 同樣可用）
pi --version                      # 應顯示 0.85.1 或更新
pi --help                         # 列出所有旗標
pi --list-models                  # 需先設好認證，否則清單為空
pi config                         # 開啟資源啟用/停用介面
檢查項期望結果失敗時看
pi --version顯示版本號第 43 章「pi 無法啟動」
node -v>= v22.19.0第 43 章「Node.js 版本問題」
pi --list-models有模型清單第 12、43 章「Authentication 失敗」

10.6 實務案例：企業標準化安裝腳本【建議】

以下為本手冊提供的範例，非 Pi 官方腳本。

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/setup-pi.sh
# 執行環境：Linux / macOS / WSL2，需 bash
# 用途：企業同仁一鍵建立符合團隊規範的 Pi 環境
set -euo pipefail

REQUIRED_NODE_MAJOR=22
PI_VERSION="0.85.1"          # 企業固定版本，避免各人版本不一致

echo "==> 檢查 Node.js"
if ! command -v node >/dev/null 2>&1; then
  echo "錯誤：找不到 node，請先安裝 Node.js >= 22.19.0" >&2; exit 1
fi
NODE_MAJOR="$(node -p 'process.versions.node.split(".")[0]')"
if [ "$NODE_MAJOR" -lt "$REQUIRED_NODE_MAJOR" ]; then
  echo "錯誤：Node 版本過舊（目前 $(node -v)），需要 >= 22.19.0" >&2; exit 1
fi

echo "==> 安裝 pi v${PI_VERSION}"
npm install -g --ignore-scripts "@earendil-works/pi-coding-agent@${PI_VERSION}"

echo "==> 建立設定目錄"
mkdir -p "$HOME/.pi/agent"

echo "==> 安裝團隊 Pi Package（含 approved skills / prompts / extensions）"
pi install "git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0"

echo "==> 驗證"
pi --version
echo "完成。請執行 pi 並使用 /login 設定認證。"

10.7 注意事項

企業版本一致性【建議】：請把 Pi 版本寫死在安裝腳本中（如上例的 @0.85.1）。Pi 更新頻繁（v0.85.1 於 2026-09-05 發布），若同仁各自 pi update --self，會出現「同一個 Prompt 在不同人機器上行為不同」的難以除錯狀況。版本升級應由平台團隊統一評估後推動（第 45 章）。

11. Configuration

11.1 設定檔位置與優先序【Official】

位置範圍需要信任？
~/.pi/agent/settings.json全域（所有專案）否
.pi/settings.json專案（目前目錄）是（需 Project Trust）

【Official】 專案設定覆寫全域設定，且巢狀物件會合併：

// ~/.pi/agent/settings.json（全域）
{
  "theme": "dark",
  "compaction": { "enabled": true, "reserveTokens": 16384 }
}
// .pi/settings.json（專案）
{
  "compaction": { "reserveTokens": 8192 }
}
// 實際生效結果
{
  "theme": "dark",
  "compaction": { "enabled": true, "reserveTokens": 8192 }
}

11.2 ~/.pi/agent/ 目錄全貌【Official】

~/.pi/agent/
├── settings.json        # 全域設定
├── auth.json            # 憑證（0600 權限）
├── models.json          # 自訂 provider / model
├── keybindings.json     # 自訂快捷鍵（見 11.4；使用者層級、不隨專案走）
├── trust.json           # 專案信任決定
├── AGENTS.md            # 全域 context file（給所有專案）
├── SYSTEM.md            # 全域 system prompt 取代檔
├── APPEND_SYSTEM.md     # 全域 system prompt 追加檔
├── sessions/            # Session JSONL，依工作目錄分組
├── extensions/          # 全域 extensions
├── skills/              # 全域 skills
├── prompts/             # 全域 prompt templates
├── themes/              # 全域 themes
├── npm/                 # 使用者範圍安裝的 npm pi packages
└── git/                 # 使用者範圍 clone 的 git pi packages

專案端（【Official】，標示「需信任」者需通過 Project Trust）：

<專案根目錄>/
├── AGENTS.md                 # 專案指令（不需信任即載入）
├── AGENTS.override.md        # 若存在，取代 AGENTS.md / CLAUDE.md
├── CLAUDE.md                 # 相容 Claude Code 的 context file
└── .pi/
    ├── settings.json         # 專案設定（需信任）
    ├── SYSTEM.md             # 專案 system prompt 取代（需信任）
    ├── APPEND_SYSTEM.md      # 專案 system prompt 追加（需信任）
    ├── extensions/           # 專案 extensions（需信任）
    ├── skills/               # 專案 skills（需信任）
    ├── prompts/              # 專案 prompt templates（需信任）
    ├── themes/               # 專案 themes（需信任）
    ├── npm/                  # 專案範圍 npm packages
    └── git/                  # 專案範圍 git packages

【Official】重要：AGENTS.override.md、AGENTS.md、CLAUDE.md 這類 context files 不受 Project Trust 限制（除非用 --no-context-files / -nc 停用）。這是安全上要特別注意的地方——惡意 repo 可以透過 AGENTS.md 對模型下指令（prompt injection）。

11.3 設定項目全表【Official】

模型與推理

設定型別預設說明
defaultProviderstring—啟動 provider
defaultModelstring—啟動模型 ID
defaultThinkingLevelstring—off/minimal/low/medium/high/xhigh/max
modelThinkingLevelsobject—以 "provider/modelId" 為 key 的個別設定
hideThinkingBlockbooleanfalse隱藏思考區塊
showCacheMissNoticesbooleanfalse顯示 prompt cache miss 等診斷
thinkingBudgetsobject—各推理層級的 token 預算

Compaction 與 Branch Summary

設定預設說明
compaction.enabledtrue是否啟用自動壓縮
compaction.reserveTokens16384保留給模型回應的 token
compaction.keepRecentTokens20000不被摘要的近期 token
branchSummary.reserveTokens16384分支摘要選取歷史時的保留量（輸出上限 4096）
branchSummary.skipPromptfalse跳過 /tree 的「要摘要嗎」詢問

工具與 Shell

設定說明
defaultTools啟動時啟用的內建工具陣列（extension/SDK 工具不受影響）
shellPath自訂 shell 路徑
shellCommandPrefix每個 bash 指令的前綴（例如 "shopt -s expand_aliases"）
npmCommandnpm 操作的 argv（例如 ["mise","exec","node@20","--","npm"]）

UI 與顯示

設定型別預設說明
themestring"dark""dark" / "light" / 自訂主題名（見 11.5）
externalEditorstring—Ctrl+G 開啟的外部編輯器指令
quietStartupbooleanfalse精簡啟動畫面（CI 與低頻寬環境適用）
collapseChangelogbooleanfalse升級後折疊變更日誌
doubleEscapeActionstring"tree"連按兩次 Esc 的行為：tree / fork / none
treeFilterModestring"default"/tree 的預設過濾模式
editorPaddingXnumber0編輯器水平內距（0–3）
outputPadnumber1訊息水平內距（0 或 1）
autocompleteMaxVisiblenumber5自動完成下拉可見項目數（3–20）
showHardwareCursorbooleanfalse顯示終端硬體游標（螢幕閱讀器 / 部分終端需要）
tuiModestring"regular""regular" 或 "fullscreen"（v0.84.0 引入）
fullscreenExitOutputstring"transcript"離開 fullscreen 時輸出：transcript / resume-hint
fullscreenScrollbarstring"auto"auto / always / hidden
fullscreenCopyOnSelectbooleantruefullscreen 選取即複製

【建議】 企業標準環境若以 SSH／跳板機為主，quietStartup: true + fullscreenScrollbar: "hidden" 可明顯降低重繪量；本機開發者則可自行開啟 fullscreen。

終端能力、圖片與 Markdown

設定型別預設說明
terminal.showImagesbooleantrue是否在終端顯示圖片
terminal.imageWidthCellsnumber60內嵌圖片寬度（字元格）
terminal.clearOnShrinkbooleanfalse視窗縮小時清畫面
terminal.hyperlinksboolean | "auto""auto"OSC 8 超連結能力覆寫（v0.84.4）
terminal.imagesstring | boolean"auto"圖片協定："kitty" / "iterm2" / false / "auto"
terminal.trueColorboolean | "auto""auto"24-bit 色彩能力覆寫
images.autoResizebooleantrue自動縮圖至 2000×2000 以內（省 token）
images.blockImagesbooleanfalse完全禁止圖片進入 context
markdown.mermaidstring"streaming""off" / "final" / "streaming"
markdown.codeBlockIndentstring" "程式碼區塊縮排

【Official】能力覆寫的優先序：JSON 設定 > 環境變數（PI_HYPERLINKS / PI_IMAGE_PROTOCOL / PI_TRUE_COLOR）> 自動偵測。僅在自動偵測失準時才覆寫——典型情境是經過 SSH、tmux、screen 或終端代理時，Pi 讀不到真實終端能力。

【建議】資安提醒：處理外部或客戶專案時設 images.blockImages: true。圖片是 prompt injection 的可行載體（截圖中嵌入指令文字），且圖片 token 成本遠高於等量文字（第 30、33 章）。

訊息傳遞、傳輸與 Retry

設定型別預設說明
steeringModestring"one-at-a-time"Enter 佇列的送出策略；可設 "all"
followUpModestring"one-at-a-time"Alt+Enter 佇列的送出策略；可設 "all"
transportstring"auto"sse / websocket / websocket-cached / auto
httpIdleTimeoutMsnumber300000HTTP idle timeout（0 停用）
websocketConnectTimeoutMsnumber15000WebSocket 連線逾時
retry.enabledbooleantrue是否啟用 Pi 層級的重試
retry.maxRetriesnumber3Pi 層級最大重試次數
retry.baseDelayMsnumber2000指數退避的基礎延遲
retry.provider.timeoutMsnumberSDK 預設Provider SDK 層的逾時
retry.provider.maxRetriesnumber0Provider SDK 層的重試次數
retry.provider.maxRetryDelayMsnumber60000Provider SDK 層的最大退避延遲
warnings.anthropicExtraUsagebooleantrueAnthropic 額外用量警告

【建議】兩層 Retry 不要疊加：retry.*（Pi 層）與 retry.provider.*（Provider SDK 層）是獨立的兩層。官方預設把 provider 層設為 maxRetries: 0，讓 Pi 層統一控制，這是正確的設計——若兩層都開，最壞情況是 3 × 3 = 9 次請求，成本與延遲都會失控。企業環境**【建議】維持 provider 層為 0**，只調 Pi 層。

遙測與分析

設定型別預設說明
enableInstallTelemetrybooleantrue安裝／更新匿名回報與 provider 歸屬 header
enableAnalyticsbooleanfalse使用行為分析（預設關閉）
trackingIdstring—分析識別碼

【建議】 若貴公司資安政策禁止對外遙測，全域設定應明示 "enableInstallTelemetry": false、"enableAnalytics": false，並納入第 34.4 節的合規檢查腳本。

資源載入

設定說明
packagesnpm/git package 陣列（支援字串與物件過濾形式）
extensions本地 extension 路徑或目錄
skills本地 skill 路徑或目錄
prompts本地 prompt template 路徑或目錄
themes本地 theme 路徑或目錄
enableSkillCommands是否註冊 /skill:name 命令（預設 true）

【Official】 路徑解析規則：~/.pi/agent/settings.json 中的相對路徑相對於 ~/.pi/agent；.pi/settings.json 中的相對路徑相對於 .pi。支援絕對路徑與 ~。陣列支援 glob 與 !排除、+強制包含、-強制排除。

網路、Session 與其他

設定預設說明
httpProxy—HTTP proxy（僅全域設定）
sessionDir—Session 存放目錄
enabledModels—Ctrl+P 循環的模型 pattern
defaultProjectTrust"ask"ask/always/never（僅全域設定）

傳輸與逾時設定（transport、httpIdleTimeoutMs、websocketConnectTimeoutMs）見上方「訊息傳遞、傳輸與 Retry」；遙測設定見「遙測與分析」。

【Official】 Session 目錄優先序：--session-dir > PI_CODING_AGENT_SESSION_DIR > settings.json 的 sessionDir。

【建議】設定全表的維護方式：Pi 每個 minor 版本都可能新增設定鍵。本節以 v0.85.1 的官方 settings.md 為準；升級後請執行 pi --version 對照官方文件差異，並更新貴團隊的全域設定範本（第 45.3 節的檢查清單已納入此項）。

11.4 Keybindings 自訂【Official】

Concept：為什麼企業需要管快捷鍵

快捷鍵看似個人偏好，但在企業環境有兩個真實影響：

  1. 鍵位衝突會讓功能「看起來壞掉」：tmux、SSH、Windows Terminal、IDE 內嵌終端都可能吃掉修飾鍵，導致 Shift+Enter（換行）與 Alt+Enter（follow-up 佇列）失效，同仁會誤以為是 Pi 的 bug（第 15.9 節詳述終端層的成因）。
  2. 習慣遷移成本：從 Vim / Emacs 生態轉來的同仁，若能沿用既有鍵位，上手速度差異明顯。

設定檔位置與生效方式【Official】

項目值
設定檔~/.pi/agent/keybindings.json
生效方式執行 /reload，不需重啟
舊格式遷移啟動時自動遷移「未加命名空間」的舊設定
查看目前鍵位/hotkeys
覆寫規則使用者設定覆寫內建預設

鍵位語法【Official】

格式為 修飾鍵+按鍵，修飾鍵可組合：ctrl、shift、alt、super。

類別可用值
字母／數字a–z、0–9
特殊鍵escape、enter、tab、space、backspace、delete、home、end、pageUp、pageDown、方向鍵
功能鍵f1–f12
符號`、-、=、[、]、\、;、'、,、.、/ 及其 shift 變體

每個 action 可對應單一按鍵或按鍵陣列：

{
  "action.id": "ctrl+k",
  "another.action": ["ctrl+p", "alt+k"]
}

可綁定的 action 類別【Official】

類別涵蓋內容
Editor Movement游標移動、歷史瀏覽、逐字／逐行跳躍
Deletion字元／單字／整行刪除，含 kill ring
Input換行、送出、Tab 補完
Fullscreen Transcript捲動、搜尋、跳至上一／下一個 prompt（各平台鍵位略有差異）
Application中斷、外部編輯器、剪貼簿、session 操作
Models & Thinking模型選擇／循環、推理層級控制
Tree Navigation分支折疊、過濾、標籤編輯

【Official】 完整 action ID 清單以官方 keybindings.md 與 /hotkeys 的即時輸出為準。本手冊不列舉 action ID 全表，因為它會隨版本增修——請以 /hotkeys 為單一事實來源。

官方預設風格範例【Official】

官方文件提供兩種常見的鍵位風格：

風格特徵代表鍵位
Emacs preset以 ctrl 為主ctrl+p / ctrl+n 瀏覽歷史；ctrl+b / ctrl+f 左右移動；ctrl+d / ctrl+h 刪除
Vim preset以 alt 組合避開衝突alt+k / alt+j 上下；alt+h / alt+l 左右

企業 Keybindings 治理【建議】

以下為本手冊的建議做法，非 Pi 官方規範。

原則 1：只統一「會出問題的」鍵位，其餘尊重個人偏好。

企業真正需要統一的，是那些在特定終端會失效的鍵位，而不是每個人的移動鍵習慣。**【建議】**團隊只維護一份「相容性修正檔」：

// 團隊共用：~/.pi/agent/keybindings.json（相容性修正）
// 【建議】此為本手冊設計的做法，非官方範本
{
  "// 說明": "僅修正在 tmux / Windows Terminal 下易衝突的鍵位；其餘沿用預設",
  "input.newline": ["shift+enter", "ctrl+enter", "alt+enter"],
  "app.externalEditor": "ctrl+g"
}

原則 2：鍵位設定檔納入 dotfiles 版控，但不要放進專案 repo。

keybindings.json 位於 ~/.pi/agent/（使用者層級），與 .pi/settings.json（專案層級）不同——它不隨專案走。**【建議】**放進團隊的 dotfiles repo 或 onboarding 腳本（第 10.6 節的安裝腳本可一併發放）。

原則 3：把 /hotkeys 列入新人 Onboarding 檢查清單。

新人最常見的挫折是「Shift+Enter 沒反應」。**【建議】**在第 35.8 節的 30 分鐘 Onboarding 中，明確加入一步：「執行 /hotkeys，實測 Shift+Enter 與 Alt+Enter；若無效，讀第 15.9 節設定終端」。

11.5 自訂 Theme【Official】

載入來源與優先序【Official】

來源路徑備註
全域~/.pi/agent/themes/*.json使用者層級
專案.pi/themes/*.json需先通過 Project Trust（第 30.2 節）
Packagepackage 內的 themes/ 目錄或 package.json 的 pi.themes可隨企業 package 發布（第 21 章）
設定settings.json 的 themes 陣列支援 glob 與排除語法
CLI--theme <path>（可重複）臨時載入

內建主題為 dark 與 light；首次啟動時 Pi 會偵測終端背景色自動選擇。

自訂 Theme 檔格式【Official】

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/earendil-works/pi/main/packages/coding-agent/src/modes/interactive/theme/theme-schema.json",
  "name": "acme-corp-dark",
  "vars": {
    "brand-primary": "#0066cc",
    "brand-danger": "#cc2200"
  },
  "colors": {
    "accent": "brand-primary",
    "error": "brand-danger"
  }
}
規則說明
name必須唯一，不可包含 /
colors共 53 個 token，其中 3 個有 fallback（可省略），其餘必填
vars可選；定義具名色彩供 colors 以字串引用，避免重複 hex
熱重載修改中的自訂主題會自動重載，不需重啟

53 個 color token 的分類【Official】：

類別數量涵蓋
Core UI13accent、邊框、狀態色、文字變體、捲軸
Content13訊息背景、工具狀態、Markdown 元素
Syntax9註解、關鍵字、字串等語法高亮
Thinking Levels7對應 7 個推理層級的編輯器邊框色
Bash Mode1! bash 模式的編輯器邊框色

色值可用的四種格式【Official】：

格式範例說明
Hex"#ff0000"需終端支援 truecolor
256 色索引33相容性最好
變數引用"brand-primary"引用 vars 中的定義
終端預設""空字串＝使用終端本身的前景／背景色

企業品牌主題的實務建議【建議】

以下為本手冊建議，非官方規範。

  1. 把主題當成 package 發布，不要靠人工複製檔案。 企業品牌色一旦更新，透過 packages 設定即可全員同步（第 21 章）。
  2. 同時提供 dark 與 light 兩版。 開發者的終端背景色並不一致，只給一版會有人看不清楚。
  3. thinking 七級色階要拉開對比度。 這七個 token 對應編輯器邊框，是使用者**唯一能一眼看出「現在用了多少推理預算」**的視覺線索——若色階太接近，等於失去成本感知（第 33 章）。
  4. 不要用純 hex 色值搭配低階終端。 若團隊仍有人使用不支援 truecolor 的環境，**【建議】**以 256 色索引撰寫，或在 settings.json 設 terminal.trueColor 明示能力。

11.6 企業標準全域設定範本【建議】

設定鍵均為 【Official】，但這組數值組合是本手冊的建議，非官方預設。

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "defaultProvider": "acme-gateway",
  "defaultModel": "claude-sonnet-4",
  "defaultThinkingLevel": "medium",

  "theme": "dark",
  "quietStartup": false,

  "defaultProjectTrust": "ask",

  "compaction": {
    "enabled": true,
    "reserveTokens": 16384,
    "keepRecentTokens": 20000
  },

  "retry": {
    "enabled": true,
    "maxRetries": 3,
    "baseDelayMs": 2000,
    "provider": { "maxRetries": 0 }
  },

  "enabledModels": ["claude-*", "gpt-*"],

  "httpProxy": "http://proxy.acme.internal:8080",

  "packages": ["git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0"]
}

11.7 專案設定範本（隨 Git 版控）【建議】

// <專案>/.pi/settings.json — 提交進 Git，讓全隊一致
{
  "defaultTools": ["read", "edit", "write", "bash", "grep", "find", "ls"],
  "compaction": { "keepRecentTokens": 30000 },
  "prompts": ["prompts"],
  "skills": ["skills"],
  "packages": ["git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0"]
}

【Official】 專案設定可與團隊共享，pi 會在專案被信任後於啟動時自動安裝缺少的 package。

11.8 實務案例：跨 Harness 共用 Skills【Official】

情境：團隊同時使用 Claude Code 與 Pi，不想維護兩套 skills。

【Official】 官方 skills.md 直接支援這個做法：

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "skills": [
    "~/.claude/skills",
    "~/.codex/skills"
  ]
}

專案層級的 Claude Code skills：

// .pi/settings.json
{
  "skills": ["../.claude/skills"]
}

這是 Pi 相對其他 harness 的一個實際優勢：它願意直接吃別家的 skill 目錄。第 37 章會完整比較。

11.9 注意事項

  • defaultProjectTrust 與 httpProxy 只能設在全域，寫在專案設定不會生效。
  • 改了 context files 或設定後，需重啟 Pi 或執行 /reload（【Official】）。
  • 設定檔是 JSON，不支援註解。上面範例中的 // 註解僅供閱讀，實際檔案請移除。

12. Authentication

12.1 三種認證途徑【Official】

flowchart TB
    A["認證需求"] --> B{"你有什麼？"}
    B -->|訂閱制帳號| C["/login 選 OAuth 訂閱<br/>Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro (Codex)、GitHub Copilot 等"]
    B -->|API Key| D["環境變數<br/>export ANTHROPIC_API_KEY=..."]
    B -->|API Key（想持久化）| E["/login 選 API-key provider<br/>存入 ~/.pi/agent/auth.json"]
    B -->|雲端供應商| F["Azure / Bedrock / Vertex / Cloudflare<br/>各自的環境變數"]

【Official】 優先序：auth.json 的憑證優先於環境變數。

12.2 訂閱制登入【Official】

# 在 Pi 互動模式中
/login

【Official】 內建的訂閱登入包含：Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro（Codex）、GitHub Copilot；providers.md 另列出 xAI（Grok/X 訂閱）、OpenRouter、Radius。

登出：

/logout

12.3 API Key：環境變數對照表【Official】

Provider環境變數auth.json key
AnthropicANTHROPIC_API_KEYanthropic
OpenAIOPENAI_API_KEYopenai
Google GeminiGEMINI_API_KEYgoogle
Azure OpenAI ResponsesAZURE_OPENAI_API_KEYazure-openai-responses
Amazon BedrockAWS_BEARER_TOKEN_BEDROCKamazon-bedrock
DeepSeekDEEPSEEK_API_KEYdeepseek
MistralMISTRAL_API_KEYmistral
GroqGROQ_API_KEYgroq
CerebrasCEREBRAS_API_KEYcerebras
xAIXAI_API_KEYxai
OpenRouterOPENROUTER_API_KEYopenrouter
NVIDIA NIMNVIDIA_API_KEYnvidia
Cloudflare AI GatewayCLOUDFLARE_API_KEY（+ CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID、CLOUDFLARE_GATEWAY_ID）cloudflare-ai-gateway
Cloudflare Workers AICLOUDFLARE_API_KEY（+ CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID）cloudflare-workers-ai
Vercel AI GatewayAI_GATEWAY_API_KEYvercel-ai-gateway
Hugging FaceHF_TOKENhuggingface
FireworksFIREWORKS_API_KEYfireworks
Together AITOGETHER_API_KEYtogether
BasetenBASETEN_API_KEYbaseten
Kimi For CodingKIMI_API_KEYkimi-coding
MiniMaxMINIMAX_API_KEYminimax
ZAI Coding Plan（Global）ZAI_API_KEYzai
OpenCode ZenOPENCODE_API_KEYopencode
RadiusRADIUS_API_KEYradius

完整清單（含 Qwen Token Plan、Xiaomi MiMo、各地區變體、Ant Ling 等）見官方 providers.md。

12.4 auth.json 與 Key 解析（企業安全關鍵）【Official】

【Official】 ~/.pi/agent/auth.json 以 0600 權限建立（僅使用者可讀寫）。

// ~/.pi/agent/auth.json
{
  "anthropic": { "type": "api_key", "key": "sk-ant-..." },
  "openai":    { "type": "api_key", "key": "sk-..." }
}

key 欄位支援四種解析方式【Official】——這是企業金鑰治理的核心：

形式語法說明
執行指令"!command"開頭 ! 會執行整串指令並取 stdout（程序生命週期內快取）
環境變數插值"$ENV_VAR" / "${ENV_VAR}"可嵌在較大字串中
跳脫"$$" → 字面 $；"$!" → 字面 !避免誤觸發
字面值直接寫純大寫字串如 MY_API_KEY 視為字面值

企業最佳實務【建議】——不要在磁碟上留明文金鑰：

// macOS Keychain（此例取自官方文件）
{ "anthropic": { "type": "api_key", "key": "!security find-generic-password -ws 'anthropic'" } }
// 1Password CLI（此例取自官方文件）
{ "anthropic": { "type": "api_key", "key": "!op read 'op://vault/anthropic/credential'" } }
// HashiCorp Vault【建議】—— 本手冊依同一機制的延伸
{ "anthropic": { "type": "api_key", "key": "!vault kv get -field=key secret/ai/anthropic" } }

12.5 Provider 範圍的環境變數【Official】

【Official】 API key 憑證可以帶 provider 專屬的環境值，優先於程序環境變數。適用於解析 key、provider/model header，以及 Cloudflare account ID、Azure 設定、Vertex project/location、Bedrock 設定、PI_CACHE_RETENTION、HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY 等。

// ~/.pi/agent/auth.json
{
  "cloudflare-ai-gateway": {
    "type": "api_key",
    "key": "$CLOUDFLARE_API_KEY",
    "env": {
      "CLOUDFLARE_API_KEY": "...",
      "CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID": "account-id",
      "CLOUDFLARE_GATEWAY_ID": "gateway-id"
    }
  }
}

【Official】 使用時機：當 Pi 應該使用與專案 shell 環境不同的 provider 設定時。

12.6 雲端供應商設定【Official】

Azure OpenAI

export AZURE_OPENAI_API_KEY=...
# baseUrl 支援：
#   https://your-resource.cognitiveservices.azure.com
#   https://your-resource.openai.azure.com
#   根端點會自動正規化到 /openai/v1

Amazon Bedrock（官方列出三種方式）

# 方式 1：AWS Profile
# 方式 2：IAM Keys
# 方式 3：Bearer Token
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=...
export AWS_REGION=us-east-1     # 選填，預設 us-east-1

Google Vertex AI、Cloudflare AI Gateway / Workers AI 的完整設定見官方 providers.md。

12.7 實務案例：企業金鑰治理三層防線【建議】

flowchart TB
    subgraph L1["第 1 層：金鑰不落地"]
        A["auth.json 只存 !command<br/>實際金鑰在 Vault / 1Password / Keychain"]
    end
    subgraph L2["第 2 層：金鑰不進容器"]
        B["Docker Sandboxes：容器內只有哨兵值<br/>真憑證由 proxy 在出口替換（第 31 章）"]
    end
    subgraph L3["第 3 層：金鑰不出內網"]
        C["走內部 LLM Gateway<br/>開發者機器完全不持有供應商金鑰"]
    end
    L1 --> L2 --> L3
團隊規模建議做法
< 10 人第 1 層（!command + 個人密碼管理器）
10–50 人第 1 + 3 層（統一走內部 Gateway）
有外部/未信任程式碼加上第 2 層（容器隔離）

12.8 注意事項

絕對禁止事項：

  • 把 auth.json commit 進 Git（~/.pi/agent/ 在家目錄，但專案內 .pi/ 也可能被誤加，請確認 .gitignore）
  • 在 Prompt 中貼上 API Key（它會進 Session 檔並送給 LLM）
  • 在 models.json 的 apiKey 寫明文後提交
  • 在 Docker Sandboxes 沙箱內執行 /login（【Official】 官方明文警告：這會把真 token 寫進容器，破壞 proxy 模型）

13. Model / Provider

13.1 模型選擇的三個層次

flowchart TB
    A["啟動預設<br/>settings.json 的 defaultProvider / defaultModel"] --> B["本次 session<br/>/model 或 Ctrl+L 切換"]
    B --> C["快速循環<br/>Ctrl+P / Shift+Ctrl+P 在 enabledModels 間切換"]
    C --> D["單次啟動覆寫<br/>pi --provider X --model Y"]

13.2 模型相關指令與旗標【Official】

操作指令 / 快捷鍵
切換模型/model 或 Ctrl+L
儲存為啟動預設在 /model 選單按 Ctrl+S
調整推理層級/thinking，或 Shift+Tab 循環
儲存推理層級預設在 /thinking 選單按 Ctrl+S
設定 Ctrl+P 循環清單/scoped-models
循環模型Ctrl+P / Shift+Ctrl+P
列出模型pi --list-models [search]
啟動指定pi --provider anthropic --model claude-*
更新模型目錄pi update --models

【Official】 --model 支援 pattern 與 provider/id 形式；--models 接逗號分隔的 pattern 供 Ctrl+P 循環。

13.3 Thinking Level（推理層級）【Official】

七個層級：off → minimal → low → medium → high → xhigh → max

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "defaultThinkingLevel": "medium",
  "modelThinkingLevels": {
    "anthropic/claude-sonnet-4-20250514": "high"
  },
  "thinkingBudgets": {
    "minimal": 1024,
    "low": 4096,
    "medium": 10240,
    "high": 32768
  }
}

【Official】 thinkingBudgets：Anthropic、Google、Bedrock 原生支援；OpenAI 相容模型需設定 compat.thinkingTokenBudgetField（或 supportsThinkingTokenBudget）才會使用。

推理層級的成本影響【建議】：

任務建議層級理由
格式調整、重新命名、機械式改動off / minimal不需要推理，省 token
一般功能實作medium平衡
架構設計、複雜除錯、逆向工程high / xhigh值得付出的成本
極困難問題（升級破壞性變更分析）max只在必要時

13.4 本地模型與 llama.cpp【Official】

【Official】 Pi 有內建的 llama.cpp router 支援：

/llama          # 下載、載入、卸載 llama.cpp router 模型

或透過 models.json 接 Ollama / vLLM / LM Studio（見 6.3）。

企業意義【建議】：處理不可外送的原始碼時，本地模型是唯一合規選項。實務上的分工：

flowchart LR
    A["含客戶資料 / 高機敏模組"] --> B["本地模型<br/>qwen2.5-coder / 內網 vLLM"]
    C["一般業務程式碼"] --> D["內部 Gateway → 雲端大模型"]
    E["開源專案 / POC"] --> F["直連雲端"]

13.5 自訂 Provider【Official】

【Official】 兩種方式：

  1. ~/.pi/agent/models.json（見 6.3）— 宣告式，適合固定設定
  2. Extension 的 pi.registerProvider(name, config) — 程式式，適合動態探索
// 檔名：~/.pi/agent/extensions/dynamic-provider.ts
// 【Official】此範例改寫自官方 extensions.md 的 async factory 範例
// 用途：啟動時動態查詢本地 LM Studio 有哪些模型
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

export default async function (pi: ExtensionAPI) {
  const response = await fetch("http://localhost:1234/v1/models");
  const payload = (await response.json()) as {
    data: Array<{ id: string; name?: string; context_window?: number; max_tokens?: number }>;
  };

  pi.registerProvider("local-openai", {
    baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
    apiKey: "$LOCAL_OPENAI_API_KEY",
    api: "openai-completions",
    models: payload.data.map((model) => ({
      id: model.id,
      name: model.name ?? model.id,
      reasoning: false,
      input: ["text"],
      cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
      contextWindow: model.context_window ?? 128000,
      maxTokens: model.max_tokens ?? 4096,
    })),
  });
}

【Official】 async factory 會在 session_start 與 resources_discover 之前被 await 完成，因此動態註冊的模型在正常啟動流程與 pi --list-models 中都可見。

13.6 傳輸與逾時調校【Official】

設定預設何時要調
transport"auto"企業 proxy 不支援 WebSocket 時設 "sse"
httpIdleTimeoutMs300000長推理任務逾時被切斷時調高（0 停用）
websocketConnectTimeoutMs15000WebSocket 握手慢時調高
retry.provider.timeoutMsSDK 預設單次請求逾時
// 企業 proxy 環境的建議設定【建議】
{
  "transport": "sse",
  "httpIdleTimeoutMs": 600000,
  "httpProxy": "http://proxy.acme.internal:8080"
}

13.7 實務案例：一天之內的模型切換節奏【建議】

情境：資深工程師要為 Spring Boot 專案加一支新 API。

階段模型 / 層級為什麼
1. 讀懂現有架構大模型 + thinking: high理解錯了，後面全錯
2. 寫實作計畫同上計畫品質決定成敗
3. 照計畫寫程式中等模型 + thinking: medium計畫明確時不需要頂級推理
4. 補測試快模型 + thinking: low樣板化工作
5. 修測試失敗大模型 + thinking: high除錯需要推理
6. 產文件 / commit message快模型 + thinking: off純文字生成

操作上：用 Ctrl+P 在 enabledModels 之間切換，用 Shift+Tab 循環 thinking level。

13.8 注意事項

  • 【Official】 無金鑰的本地服務仍需要一個假 apiKey，否則模型不會出現在 /model 清單。
  • 【Official】 PI_PROVIDER / PI_MODEL 環境變數識別的是你在 Pi 選的模型，不是 router 內部可能改選的上游模型。要查目前模型時，請讀這些變數而非猜測。

14. CLI

14.1 完整旗標表【Official】

模式

旗標說明
（無）互動模式
-p, --print印出回應後結束
--mode json所有事件以 JSON lines 輸出
--mode rpcstdin/stdout 的 RPC 模式
--export <in> [out]把 session 檔轉成 HTML

模型

旗標說明
--provider <name>指定 provider
--model <pattern>模型 pattern 或 ID，支援 provider/id
--api-key <key>覆寫環境變數憑證
--thinking <level>off 到 max
--models <patterns>逗號分隔，供 Ctrl+P 循環
--list-models [search]列出可用模型

Session

旗標說明
-c, --continue繼續最近的 session
-r, --resume瀏覽既有 session
--session <path|id>指定 session 檔或 UUID（支援部分 ID）
--fork <path|id>分叉成新檔
--session-dir <dir>自訂 session 目錄
--no-session不儲存（ephemeral）
-n, --name <name>啟動時設定 session 顯示名稱

工具

旗標說明
-t, --tools <list>限定只能用這些工具（strict allowlist，含 extension 工具）
-xt, --exclude-tools <list>排除指定工具
-nbt, --no-builtin-tools停用內建工具（保留 extension 工具）
-nt, --no-tools停用所有工具

資源載入

旗標說明
-e, --extension <source>載入 extension（可重複）
--no-extensions跳過 extension 探索
--skill <path>載入 skill（可重複，即使有 --no-skills 也會載入）
--no-skills跳過 skill 探索
--prompt-template <path>載入模板（可重複）
--no-prompt-templates跳過模板探索
--theme <path>載入主題（可重複）
--no-themes跳過主題探索
-nc, --no-context-files不載入 AGENTS.md / CLAUDE.md

其他

旗標說明
--system-prompt <text>取代預設 system prompt
--append-system-prompt <text>追加到 system prompt
--tui-mode <mode>regular 或 fullscreen
--use-theme <name>本次使用的主題
--verbose詳細啟動輸出（除錯必用）
-a, --approve信任專案設定
-na, --no-approve忽略專案設定
--停止解析旗標，其後都當 prompt
-h, --help說明
-v, --version版本

14.2 套件管理子命令【Official】

pi install <source> [-l]      # 安裝（-l 寫入專案 .pi/settings.json）
pi remove <source> [-l]       # 移除
pi uninstall <source> [-l]    # 同 remove
pi list                       # 列出設定中已安裝的 package
pi config                     # 啟用/停用資源的互動介面（-l 從專案覆寫開始）

pi update                     # 只更新 pi 本身
pi update --all               # 更新 pi + packages + 對齊 pinned git ref
pi update --extensions        # 只更新 packages + 對齊 ref
pi update --models            # 只更新模型目錄
pi update --self              # 只更新 pi
pi update --self --force      # 即使已是最新也重裝
pi update npm:@foo/bar        # 更新單一 package
pi update --extension <src>   # 同上

【Official】 預設 install / remove 寫入使用者設定（~/.pi/agent/settings.json）；加 -l 寫入專案設定（.pi/settings.json）。

14.3 常用指令組合速查

# 一次性提問（不留 session）
pi -p --no-session "這個 repo 的進入點在哪裡？"

# 唯讀分析模式（企業階段 1 標準）
pi --tools read,grep,find,ls

# 帶檔案提問
pi @README.md @src/app.ts "這兩個檔案的關係是什麼？"

# 管線輸入
cat error.log | pi -p "分析這份錯誤日誌，找出根因"

# 圖片分析
pi -p @screenshot.png "這個畫面有什麼 UI 問題？"

# 指定模型 + 高推理，繼續上次工作
pi -c --model claude-* --thinking high

# 命名 session 方便日後 resume
pi --name "PROJ-1234 訂單 API 重構"

# CI 用法：信任專案設定 + 唯讀 + JSON 事件
pi --mode json -a --tools read,grep,find,ls --no-session -p "審查變更"

# 除錯：看清楚載入了哪些資源
pi --verbose

14.4 --tools vs --no-builtin-tools vs defaultTools【Official】

這三者容易混淆，官方定義如下：

機制作用範圍對 extension 工具的影響
defaultTools（settings）啟動時啟用的內建工具不影響（extension / SDK 工具仍啟用）
--tools所有工具的嚴格 allowlist會限制（不在清單就不能用）
--no-builtin-tools停用內建工具預設不影響 extension 工具
--no-tools停用所有工具全部停用
--exclude-tools從結果清單中過濾會過濾

【Official】 defaultTools 設成空陣列 [] 表示不啟用任何內建工具，但保留 extension 與 SDK 自訂工具。專案的 defaultTools 陣列會取代（非合併）全域陣列。

14.5 實務案例：三種常見的 CLI 使用情境

情境 A：新人第一次接觸陌生專案

cd /path/to/legacy-project
pi --tools read,grep,find,ls --name "熟悉專案" --thinking high
> 這個專案是做什麼的？請依序回答：
> 1. 技術棧與版本
> 2. 進入點在哪裡
> 3. 主要模組與各自職責
> 4. 資料庫怎麼接的
> 5. 我要跑起來需要哪些步驟
> 只讀程式碼，不要修改任何檔案。

情境 B：Git pre-push 檢查

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：.git/hooks/pre-push
# 【建議】此為本手冊設計，非官方 hook
set -e
DIFF=$(git diff origin/main...HEAD)
if [ -z "$DIFF" ]; then exit 0; fi

echo "$DIFF" | pi -p --no-session --tools read,grep \
  "檢查這份 diff 是否含有：硬編碼密碼、API key、個資、debug 用的 console.log。
   只在有發現時輸出，格式為 [檔案:行號] 說明。沒有問題就輸出 OK。" \
  | tee /tmp/pi-prepush.txt

if ! grep -q '^OK' /tmp/pi-prepush.txt; then
  echo "AI 檢查發現問題，請確認上方訊息。要強制推送請用 --no-verify" >&2
  exit 1
fi

情境 C：批次產生文件

# Linux / macOS / WSL
for f in src/main/java/com/acme/service/*.java; do
  pi -p --no-session --tools read \
    "為 $f 產生繁體中文的 JavaDoc 摘要，說明類別職責與主要方法。輸出 Markdown。" \
    > "docs/api/$(basename "$f" .java).md"
done

14.6 注意事項

  • 【Official】 -- 之後的所有內容都當 prompt。若你的 prompt 開頭是 -，一定要先加 --。
  • 【Official】 --skill <path> 即使搭配 --no-skills 仍會載入（是 additive 的）。這在 CI 中很有用：關掉自動探索，只載入 approved skill。
  • 【建議】 CI 中請一律加 --no-session，避免在 runner 上累積檔案；需要稽核時改用 --mode json 把事件導到日誌系統。

15. TUI

15.1 互動介面組成【Official】

【Official】 互動模式提供：文字編輯器、訊息歷史、以及顯示 session 指標（tokens、cache 使用量、成本、模型）的 footer。

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  訊息歷史（使用者 / 助理 / 工具呼叫與結果）              │
│                                                          │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│  編輯器（支援 @ 檔案引用、/ 命令、! shell）              │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Footer：tokens / cache / cost / model                   │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

15.2 Slash 命令全表【Official】

命令用途
/login、/logout管理 OAuth 或 API-key 憑證
/llama下載、載入、卸載 llama.cpp router 模型
/model切換模型
/thinking調整推理層級
/scoped-models啟用/停用 Ctrl+P 循環的模型
/settings主題、訊息傳遞、偏好設定
/resume從既有 session 挑選
/new開新 session
/name <name>設定 session 顯示名稱
/session顯示 session 資訊與用量
/tree跳到 session 的任一節點並從該處繼續
/trust持久化專案信任決定
/fork從較早的訊息建立新 session
/clone把目前分支複製成新 session
/compact [prompt]壓縮 context（可帶指示）
/copy複製最後一則助理訊息到剪貼簿
/export [file]匯出 session 為 HTML 或 JSONL
/import <file>從 JSONL 匯入並繼續 session
/share上傳為私人 GitHub gist 並取得 HTML 連結
/reload重新載入所有資源與設定
/hotkeys顯示快捷鍵
/changelog檢視版本歷史
/quit離開

另外兩類動態命令【Official】：

  • /skill:name [args] — 呼叫 skill（enableSkillCommands 預設 true）
  • /<template-name> [args] — 呼叫 prompt template（檔名去掉 .md）

15.3 編輯器快捷鍵【Official】

動作快捷鍵
檔案引用輸入 @
路徑補完Tab
多行輸入Shift+Enter（Windows Terminal 可用 Ctrl+Enter）
複製回應Ctrl+X
插入圖片Ctrl+V、Alt+V（Windows）或拖曳
執行 shell 指令!command
執行但不進 context!!command
外部編輯器Ctrl+G
切換模型Ctrl+L
循環模型Ctrl+P / Shift+Ctrl+P
循環推理層級Shift+Tab
查看所有快捷鍵/hotkeys

【Official】 上表為預設鍵位。/hotkeys 顯示的是當前生效的鍵位（已套用 ~/.pi/agent/keybindings.json 的覆寫），是唯一可信的即時來源。自訂方式見第 11.4 節。

【建議】排除故障的第一步：若 Shift+Enter、Alt+Enter、Ctrl+Enter 沒反應，問題幾乎都不在 Pi，而在終端或 tmux 沒有傳遞修飾鍵——直接跳到第 15.9 節。

15.4 訊息佇列：Steering vs Follow-up（進階但極實用）【Official】

當 Agent 正在工作時，你有兩種插話方式：

按鍵類型何時送出
EnterSteering（引導）當前助理回合結束後立即送出
Alt+EnterFollow-up（後續）Agent 完成所有工作後才送出
Escape中止中止並還原佇列內容到編輯器
Alt+Up取回把佇列中的訊息拉回編輯器
flowchart TB
    A["Agent 正在執行工具"] --> B{"你輸入了訊息"}
    B -->|Enter| C["Steering：下一個回合就插入<br/>『不對，改用 PostgreSQL』"]
    B -->|Alt+Enter| D["Follow-up：等它做完才送<br/>『做完後順便補測試』"]

相關設定【Official】：

{
  "steeringMode": "one-at-a-time",
  "followUpMode": "one-at-a-time"
}

（兩者皆可設為 "all"）

實務價值【建議】：Steering 是避免浪費 token 的關鍵功能。當你看到 Agent 走錯方向，立刻 Enter 送出更正，比等它做完 10 分鐘再重來便宜太多。

15.5 ! 與 !! 的差異（Context 管理關鍵）【Official】

!npm run lint        # 執行並「把輸出送進模型 context」
!!npm run lint       # 執行但「不把輸出加進 context」
情境用哪個
想讓 AI 看到測試失敗訊息!npm test
只是自己想確認一下狀態!!git status
輸出很長（build log）但 AI 不需要看!!npm run build
輸出很長但 AI 需要看先 !!cmd > /tmp/out.txt，再叫 AI read 該檔並自行摘要

【Official】 環境變數注意：PI_SESSION_ID 等 session 環境變數只注入給模型呼叫的 bash / powershell 工具，不注入使用者輸入的 ! / !! 指令。

15.6 @ 檔案引用【Official】

@README.md 這份文件過時了嗎？
@src/app.ts @src/app.test.ts 一起看這兩個檔案

也可在命令列使用：

pi @README.md "Summarize this"
pi @src/app.ts @src/app.test.ts "Review these together"

15.7 匯出與分享【Official】

/export                    # 匯出為 HTML
/export report.jsonl       # 匯出為 JSONL
/import ./session.jsonl    # 匯入並繼續
/share                     # 上傳為私人 GitHub gist，取得可分享的 HTML 連結
/copy                      # 複製最後一則助理訊息
# 命令列匯出
pi --export ~/.pi/agent/sessions/<dir>/<file>.jsonl report.html

安全警告【建議】：/share 會把 session 內容上傳到 GitHub gist（雖是私人 gist）。企業原始碼嚴禁使用。【Official】 可用 PI_SHARE_VIEWER_URL 覆寫檢視器基底 URL，但上傳目標仍是 gist——若要完全禁用，請在團隊規範中明文禁止（第 34 章）。

15.8 實務案例：一次典型的互動 session

$ cd ~/work/order-service && pi --name "PROJ-1234 加入訂單取消 API"

> @src/main/java/com/acme/order/OrderController.java
> 我要加一支「取消訂單」的 API。先不要寫程式，
> 請先讀懂現有的 Controller / Service / Repository 分層，
> 然後告訴我：新增這支 API 需要動到哪些檔案、有什麼既有規則要遵守。

（AI 讀檔、分析、給出計畫）

> !!git checkout -b feature/PROJ-1234-cancel-order

> 好，照你的計畫實作。注意：不要改 OrderRepository 的既有方法簽章。

（AI 開始實作，你看到它要改一個不該改的檔案）
（按 Enter 送出 steering 訊息）
> 停，不要動 OrderMapper.java，那是自動產生的。

（AI 更正方向繼續）

> !mvn -q test

（測試失敗，輸出進入 context）

> 修好這些失敗的測試。

> /compact 保留：目前的實作決策、剩下未完成的項目

> !!git add -A && git commit -m "feat(order): add cancel order API"

15.9 終端機相容性、tmux 與 Fullscreen 模式【Official】

為什麼這一節不能跳過

Pi 的 TUI 大量依賴修飾鍵偵測（Shift+Enter 換行、Alt+Enter follow-up 佇列、Ctrl+P 循環模型）。但傳統終端的按鍵編碼協定無法區分 Enter、Shift+Enter、Ctrl+Enter——三者都送出同一個 \r。

結果就是一個典型的支援誤判：

同仁回報「Pi 的多行輸入壞掉了」。實際上 Pi 完全正常，是終端沒有把 Shift 資訊傳給 Pi。

這類問題不會出現在錯誤訊息裡，只會表現為「功能沒反應」，因此值得列為 Onboarding 的標準檢查項目。

終端機支援矩陣【Official】

Pi 在支援 Kitty keyboard protocol 的終端上運作最可靠。

終端支援程度需要的設定
Kitty開箱即用無
Ghostty優良設定檔加入 keybind = alt+backspace=text:\x1b\x7f
WezTerm良好~/.wezterm.lua 明示啟用 Kitty protocol；必要時覆寫 Option+Enter
iTerm2完整fullscreen 滾輪只動一行時，關閉「Settings → Advanced」的快速觸控板捲動
Alacritty需編譯時含 Kitty protocolmacOS 需在 alacritty.toml 加 Option+Enter 綁定
Apple Terminal支援（含 macOS fallback）無
VS Code 內嵌終端v1.109.5+ 支援舊版需在 keybindings.json 自行定義 Shift+Enter
Zed 內嵌終端支援需自訂綁定
Windows Terminal完整（Windows 風格鍵位）settings.json 加入 Shift+Enter 轉送 action；可選擇改綁 Alt+Enter
xfce4-terminal / terminator / IntelliJ IDEA不建議escape sequence 支援不足，自訂鍵位無法運作

【建議】企業標準終端選型：Windows 團隊統一 Windows Terminal（並發放 settings.json 片段）；macOS 團隊統一 iTerm2 或 Ghostty；Linux／WSL 統一 Kitty 或 WezTerm。明確把 IntelliJ 內嵌終端排除在支援範圍外——不是不能用，而是自訂鍵位保證會出問題，事先講清楚可以省掉大量支援工單。

tmux 設定（多工器使用者必讀）【Official】

tmux 預設會剝除修飾鍵資訊。若團隊在跳板機上以 tmux 保持長時間 session（第 16.9 節的 long-running workflow 很常這樣做），這是必要設定。

# ~/.tmux.conf
set -g extended-keys on
set -g extended-keys-format csi-u

修改後必須完整重啟 tmux（reload 設定不夠）：

tmux kill-server && tmux

為什麼一定要指定 csi-u【Official】：

若只設 extended-keys on 而不指定格式，tmux 會退回 xterm 的 modifyOtherKeys 格式，產生較長的 escape sequence——例如 Ctrl+C 變成 \x1b[27;5;99~，而非 CSI-u 的 \x1b[99;5u。Pi 兩種格式都支援，但官方明確表示 CSI-u 較佳，且這是官方建議的 tmux 設定。

實際差異：

按鍵未設定（legacy）設定 csi-u 後
Shift+Enter\r（與純 Enter 無法區分）\x1b[13;2u
Ctrl+Enter\r（與純 Enter 無法區分）\x1b[13;5u

前置需求【Official】：

  • tmux 3.5 或更新版本（以 tmux -V 確認）
  • 底層終端本身也要支援（Ghostty、Kitty、iTerm2、WezTerm、Windows Terminal）

【建議】 tmux 版本是最常被忽略的一環。Ubuntu 22.04 的套件庫 tmux 為 3.2，設了也不會生效。企業跳板機**【建議】**在建置腳本中明確檢查 tmux -V，版本不足則從原始碼或 backports 安裝。

終端能力覆寫（自動偵測失準時）【Official】

當連線路徑上有 SSH、tmux、screen 或終端代理時，Pi 可能讀不到真實的終端能力。此時可強制覆寫：

能力環境變數JSON 設定可用值
OSC 8 超連結PI_HYPERLINKSterminal.hyperlinkstrue / false / "auto"
內嵌圖片PI_IMAGE_PROTOCOLterminal.images"kitty" / "iterm2" / false / "auto"
TruecolorPI_TRUE_COLORterminal.trueColortrue / false / "auto"
# 強制使用 kitty 圖片協定（例如經過會干擾偵測的代理層）
PI_IMAGE_PROTOCOL=kitty pi

優先序【Official】：JSON 設定 > 環境變數 > 自動偵測。

【建議】 覆寫是除錯手段，不是預設做法。自動偵測在 95% 的情況正確；貿然在企業標準設定中寫死 terminal.images: "kitty"，會讓不支援的終端顯示亂碼。只在確認自動偵測失準的個案上使用。

Fullscreen TUI 模式【Official】

tuiMode: "fullscreen"（v0.84.0 引入）提供獨立捲動的 transcript，與預設的 "regular"（使用終端 scrollback）不同。

模式行為適合
"regular"（預設）輸出寫入終端 scrollback，可用終端原生捲動與搜尋大多數情境；SSH／低頻寬
"fullscreen"固定底部輸入區 + 獨立捲動的 transcript，支援內建搜尋與 jump-to-latest長 session、需要在對話中反覆查找

相關設定（見 11.3「UI 與顯示」）：fullscreenExitOutput、fullscreenScrollbar、fullscreenCopyOnSelect。

v0.85.0 起 fullscreen 新增 transcript 控制與 jump-to-latest，並優化了大型 transcript 的搜尋效能；v0.85.1 加快了滑鼠滾輪捲動。

【建議】 Fullscreen 的取捨很明確：它換走了終端原生的 scrollback。若貴團隊習慣用 tmux copy-mode 或終端搜尋回頭找輸出，fullscreen 反而會礙事。**【建議】**維持預設 "regular" 為企業標準，讓個人自行選擇開啟。

Shell Aliases：讓 bash 工具認得你的別名【Official】

Pi 以非互動模式執行 bash（bash -c），而 bash 在非互動模式下預設不展開 alias。因此模型呼叫 bash 工具時，你在 ~/.zshrc 定義的 gs、k、dc 等別名都不存在。

解法是設定 shellCommandPrefix：

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "shellCommandPrefix": "shopt -s expand_aliases\neval \"$(grep '^alias ' ~/.zshrc)\""
}

請把路徑（~/.zshrc、~/.bashrc 等）改成貴團隊實際使用的 shell 設定檔。

【建議】安全提醒：shellCommandPrefix 會被加在每一個 bash 指令前面，等同於「無條件執行的程式碼」。【建議】（1）只 grep '^alias ' 而不要整份 source ~/.zshrc——後者可能觸發互動式提示或耗時的初始化，讓每次工具呼叫都變慢；（2）此設定寫在全域 settings.json，不要放進專案 .pi/settings.json——否則等於接受來自 repo 的任意程式碼注入（第 30.2 節）。

15.10 注意事項

  • 【Official】 改了 context files（AGENTS.md 等）後要 /reload 或重啟才生效。
  • 【Official】 /trust 只寫入 ~/.pi/agent/trust.json，當前 session 不會重新載入，需重啟 Pi 才生效。
  • 【建議】 養成用 /name 命名 session 的習慣。三週後你要找「那次改訂單 API 的對話」，沒有名字會非常痛苦。

16. Session

16.1 Concept：Pi 的 Session 是一棵樹，不是一條線

【Official】 Pi 把對話存成 JSONL 檔案，內部是樹狀結構。每一筆 entry 都有 id 與 parentId，目前所在位置稱為 active leaf（作用中葉節點）。

這是 Pi 與多數 AI coding agent 最大的結構性差異，也是它在長時間、多方案探索任務上的核心優勢。

flowchart TB
    R["user: 我要重構訂單模組"] --> A1["assistant: 我看了程式碼，有兩種做法…"]
    A1 --> B1["user: 用方案 A（抽出 Domain Service）"]
    B1 --> C1["assistant: 方案 A 實作…"]
    C1 --> D1["user: 這樣測試過了"]
    A1 --> B2["user: 等等，改用方案 B（事件驅動）"]
    B2 --> C2["assistant: 方案 B 實作…"]

    style D1 fill:#2d5016,color:#fff
    style C2 fill:#333,color:#fff

上圖中 D1 是 active leaf。你可以用 /tree 跳回 A1，走另一條路，兩條路都留在同一個檔案裡。

16.2 Session 儲存與基本操作【Official】

【Official】 Session 自動存到 ~/.pi/agent/sessions/，依工作目錄分組。

pi -c                    # 繼續最近的 session
pi -r                    # 瀏覽並挑選既有 session
pi --no-session          # 暫時性模式，不儲存
pi --name "my task"      # 啟動時設定顯示名稱
pi --session <path|id>   # 開啟指定 session 檔或（部分）session ID
pi --fork <path|id>      # 把 session 分叉成新檔

互動模式中用 /session 查看：目前 session 檔路徑、session ID、訊息數、token、成本。

16.3 Session 命令對照【Official】

命令說明
/resume瀏覽並挑選既有 session
/new開新 session
/name <name>設定顯示名稱
/session顯示 session 資訊
/tree導覽目前 session 樹
/fork從先前的使用者訊息建立新 session
/clone把目前作用中分支複製成新 session
/compact [prompt]摘要較舊的 context
/export [file]匯出為 HTML（或 JSONL）
/import <file>從 JSONL 匯入並繼續
/share上傳為私人 gist

16.4 /tree、/fork、/clone 的差異（必須分清楚）【Official】

特性/tree/fork/clone
輸出同一個 session 檔新的 session 檔新的 session 檔
檢視方式完整樹使用者訊息選擇器目前作用中分支
典型用途就地探索多個方案從較早的 prompt 重新開始在繼續之前先備份目前工作
分支摘要可選的分支摘要無無

【Official】選擇原則：想把多個方案放在一起比較 → /tree；想要獨立的 session 檔 → /fork 或 /clone。

16.5 /tree 操作與選取行為【Official】

樹狀檢視快捷鍵：

按鍵動作
↑/↓在可見項目間移動
←/→上一頁 / 下一頁
Ctrl+←/Ctrl+→（或 Alt+←/Alt+→）折疊/展開，或在分支區段間跳躍
Shift+L為選取的 entry 設定或清除標籤
Shift+T切換標籤時間戳
Enter選取
Escape / Ctrl+C取消
Ctrl+O循環過濾模式

【Official】 過濾模式：default、no-tools、user-only、labeled-only、all。可用 treeFilterMode 設定預設值。

選取後的行為【Official】：

選到什麼會發生什麼
使用者訊息或自訂訊息1. leaf 移到該訊息的父節點 2. 該訊息文字放進編輯器 3. 你可以編輯後重送 → 產生新分支
assistant / tool / compaction 等非使用者 entry1. leaf 移到該 entry 2. 編輯器留空 3. 從該點繼續
根使用者訊息leaf 重設為空對話，原始 prompt 放進編輯器

16.6 Branch Summarization（分支摘要）【Official】

【Official】 當 /tree 從一個分支切換到另一個分支時，Pi 可以把離開的分支摘要起來，並附加到新位置。這保留了你放棄那條路上的重要 context，而不必重播整條分支。

系統會詢問你三選一：

  1. 不摘要
  2. 用預設 prompt 摘要
  3. 用自訂焦點指示摘要

相關設定：

{
  "branchSummary": {
    "reserveTokens": 16384,
    "skipPrompt": false
  }
}

【Official】 branchSummary.reserveTokens 預設 16384，輸出上限固定為 4096 tokens。skipPrompt: true 會跳過詢問（預設不摘要）。

16.7 /resume 選擇器操作【Official】

操作按鍵
搜尋直接打字
切換路徑顯示Ctrl+P
切換排序模式Ctrl+S
只看已命名的 sessionCtrl+N
重新命名Ctrl+R
刪除（需確認）Ctrl+D

【Official】 刪除時若系統有 trash CLI，Pi 會用它（丟到垃圾桶）而非永久刪除。

16.8 Session 檔案格式【Official】

【Official】 Session 檔是 JSONL，包含：訊息 entry、模型變更、thinking level 變更、標籤、compaction、分支摘要、extension entry。

完整格式與 SessionManager API 見官方 session-format.md。

企業意義【建議】：Session JSONL 是天然的稽核軌跡。它記錄了：

  • 誰（哪台機器、哪個工作目錄）
  • 什麼時候
  • 用什麼模型
  • 問了什麼
  • AI 呼叫了哪些工具、參數是什麼
  • 工具回傳什麼
  • 花了多少 token 與成本

第 32、34 章會用它建立稽核機制。

16.9 Long Running AI Development Workflow【建議】

以下為本手冊設計的長期任務工作流，非 Pi 官方規範；所用命令皆為官方命令。

flowchart TB
    D1["Day 1：架構分析<br/>pi --name 'PROJ-1234 重構'"] --> S1["/compact 保留架構結論<br/>離開時 session 自動存檔"]
    S1 --> D2["Day 2：pi -c 繼續<br/>實作 Phase 1"]
    D2 --> T1["/tree 標記里程碑<br/>Shift+L 加標籤『Phase1 完成』"]
    T1 --> S2["/clone 備份目前分支"]
    S2 --> D3["Day 3：實作 Phase 2<br/>若走錯 → /tree 回到 Phase1 標籤"]
    D3 --> D4["Day 4：測試與 Review"]
    D4 --> E["/export report.html<br/>附在 PR 上作為決策紀錄"]

逐日操作腳本：

# Day 1
cd ~/work/order-service
pi --name "PROJ-1234 訂單模組重構" --thinking high
# ... 分析 ...
# 結束前：/compact 只保留架構結論與待辦

# Day 2
pi -c                      # 直接接續昨天
# 完成一個階段後：/tree → 選到該點 → Shift+L → 輸入「Phase1 完成」

# Day 3（要試一個有風險的做法）
# /clone                   # 先複製一份作為保險
# ... 若失敗 ...
# /tree → 找到「Phase1 完成」標籤 → Enter → 從該點重來

# Day 4
# /export ~/reports/PROJ-1234.html

16.10 實務案例：用 /tree 比較兩種升級路徑

情境：Spring Boot 3 升 4，有兩條路：(A) 一次全升；(B) 先升 Spring Framework 再升 Boot。想比較哪條路的破壞性變更較少。

> 分析這個專案從 Spring Boot 3.2 升到 4.0 的破壞性變更，先不要改任何檔案。

（AI 產出分析，這是共同的起點 = 節點 A1）

> 方案 A：直接一次升到 Spring Boot 4.0。列出需要改的檔案與風險。

（AI 分析方案 A）

> /tree
（選到 A1 之後的那則使用者訊息 → 編輯器出現原本的文字 → 改寫）

> 方案 B：先升 Spring Framework 到 6.2，穩定後再升 Boot 4.0。列出需要改的檔案與風險。
（系統詢問是否摘要離開的分支 → 選「用預設 prompt 摘要」，
  這樣方案 A 的結論會被帶到方案 B 的 context 中，AI 可以直接比較）

（AI 分析方案 B，並且知道方案 A 的內容）

> 比較兩個方案，給我建議與理由。

這個流程的價值：兩個方案在同一個 session 檔中，且第二個方案的分析帶著第一個方案的摘要。若用兩個獨立 session，AI 無法做比較。

16.11 注意事項

  • 【Official】 /fork 只能從使用者訊息開始；/tree 可以從任何 entry 開始。
  • 【建議】 Session 檔會累積。建議每季檢視 ~/.pi/agent/sessions/ 大小；重要的用 /export 存成 HTML 歸檔後再清理。
  • 【安全】 Session 檔含完整的程式碼片段與工具輸出。它與原始碼同等機敏，不要放到共用目錄或備份到未加密的雲端。

17. Context Management

17.1 Concept：Context 是有限資源

Context window 是 LLM 一次能看到的最大 token 數。所有 AI coding agent 的體驗好壞，八成取決於 context 管理得好不好。

Pi 的 context 由五個來源組成：

flowchart TB
    subgraph CTX["送給 LLM 的 Context"]
        SP["1. System Prompt<br/>（可用 SYSTEM.md 取代 / APPEND_SYSTEM.md 追加）"]
        CF["2. Context Files<br/>AGENTS.md / CLAUDE.md / AGENTS.override.md"]
        SK["3. Skills 的 name + description<br/>（只有描述，內容按需載入）"]
        SUM["4. Compaction 摘要<br/>（若已壓縮過）"]
        MSG["5. 保留的近期訊息<br/>（使用者 / 助理 / 工具結果）"]
    end
    CTX --> LLM["LLM"]

17.2 Context Files 載入順序【Official】

【Official】 Pi 依此順序載入：

  1. 全域指令：~/.pi/agent/AGENTS.md
  2. 父目錄的檔案（從目前工作目錄往上走）
  3. 目前目錄的檔案

【Official】 若某目錄有 AGENTS.override.md，該目錄會載入它而非 AGENTS.md 或 CLAUDE.md。

System prompt 取代 / 追加檔【Official】：

檔案作用
.pi/SYSTEM.md取代專案的 system prompt
~/.pi/agent/SYSTEM.md取代全域 system prompt
.pi/APPEND_SYSTEM.md / ~/.pi/agent/APPEND_SYSTEM.md追加而不取代

也可用 CLI：--system-prompt <text>（取代）、--append-system-prompt <text>（追加）。

17.3 企業級 AGENTS.md 範本【建議】

內容為本手冊建議，檔名與載入機制為 Official。

# 專案指令（AGENTS.md）

## 技術棧
- Backend：Java 25、Spring Boot 4.x、Maven、PostgreSQL
- Frontend：Vue 3、TypeScript、Vite、Tailwind CSS、PrimeVue、Pinia
- 架構：Hexagonal Architecture（domain / application / adapter 三層）

## 工作流程（必須遵守）
1. 動手改任何檔案前，先說明你的計畫，等我確認。
2. 每次修改後執行 `mvn -q test`（後端）或 `npm run test`（前端）。
3. 測試失敗時，先解釋失敗原因再修，不要盲目改。
4. 連續兩次同樣的失敗，停下來問我，不要繼續嘗試。

## 程式碼規範
- domain 層不得 import 任何 Spring 註解。
- 所有對外 API 的 DTO 放在 adapter/in/web/dto。
- 新增的 public method 必須有對應測試。
- 例外訊息一律使用繁體中文。

## 禁止事項
- 不得修改 `src/main/resources/db/migration/` 下已存在的 migration 檔（只能新增）。
- 不得修改 `**/generated/**` 下的自動產生程式碼。
- 不得執行任何 `git push`、`mvn deploy`、`kubectl` 指令。
- 不得讀取或輸出 `.env`、`**/secrets/**` 的內容。

## 回應風格
- 使用繁體中文。
- 說明「為什麼」，不只說「做了什麼」。
- 不確定時直說，不要臆測。

重要提醒：以上「禁止事項」是對模型的引導，屬於軟性約束。真正的強制必須靠 Extension 攔截（第 19 章）或容器隔離（第 31 章）。不要把 AGENTS.md 當成安全機制。

17.4 Compaction 觸發條件與內部機制【Official】

【Official】 自動壓縮的觸發條件是：

contextTokens > contextWindow - reserveTokens

reserveTokens 預設 16384（留給模型回應）。

【Official】 Pi 在三個時機檢查此門檻：

  1. 多回合 agent 執行期間，工具完成且結果附加之後、下一個助理回應開始之前
  2. 新的使用者 prompt 之前
  3. 低階 agent run 結束之後

（若完成的工具批次已終止該次 run，且沒有佇列訊息需要再回應，則跳過回合間檢查。）

【Official】壓縮的五個步驟：

  1. 找切點：從最新訊息往回走，累加 token 估計值，直到達到 keepRecentTokens（預設 20000）
  2. 抽取訊息：收集從上次保留邊界（或 session 起點）到切點的訊息
  3. 產生摘要：呼叫 LLM，以結構化格式摘要；若有先前摘要則作為迭代 context 一併傳入
  4. 附加 entry：存入 CompactionEntry，含 summary 與 firstKeptEntryId
  5. 重建 context：下次請求改用「摘要 + 從 firstKeptEntryId 起的訊息」
flowchart TB
    subgraph BEFORE["壓縮前的 Session"]
        E0["hdr"] --> E1["usr"] --> E2["ass"] --> E3["tool"] --> E4["usr"] --> E5["ass"] --> E6["tool"] --> E7["tool"] --> E8["ass"] --> E9["tool"]
    end
    subgraph AFTER["壓縮後：只是「多附加一筆」，舊資料仍在檔案裡"]
        F["entry 0-3：不再送給 LLM（但仍存在檔案中）"]
        G["entry 4-9：保留，仍會送出"]
        H["entry 10：新的 CompactionEntry（含摘要）"]
    end
    subgraph SENT["LLM 實際看到的"]
        S1["system prompt"] --> S2["摘要（來自 CompactionEntry）"] --> S3["entry 4-9 的訊息"]
    end
    BEFORE --> AFTER --> SENT

【Official】關鍵事實：壓縮是附加（append），不是刪除。原始訊息永遠留在 session 檔中，可用 /tree 回去看。

17.5 切點規則與 Split Turn【Official】

【Official】 合法的切點是：使用者訊息、助理訊息、BashExecution 訊息、自訂訊息（custom_message、branch_summary）。

絕對不會在 tool result 切（工具結果必須與其 tool call 綁在一起）。

Split Turn（分割回合）：一個「turn」從使用者訊息開始，包含所有助理回應與工具呼叫，直到下一個使用者訊息。正常情況下切點落在 turn 邊界。

【Official】 但若單一 turn 就超過 keepRecentTokens，切點會落在 turn 中間的某個助理訊息 → 這就是 split turn。此時 Pi 會產生兩份摘要並合併：

  1. History summary：先前的 context（若有）
  2. Turn prefix summary：該 split turn 的前半段

17.6 摘要的結構化格式【Official】

【Official】 Pi 的壓縮摘要使用固定的結構化格式，包含這些區段：

## Goal
## Constraints & Preferences
## Progress
### Done
### In Progress
### Blocked
## Key Decisions
## Next Steps
## Critical Context

這對企業很重要：摘要格式固定，代表你可以程式化地解析它，例如自動抽取 Next Steps 產生工作項目。

【Official】 預設壓縮還會在 CompactionEntry.details 記錄檔案操作：

// 【Official】節錄自官方 compaction.md
interface CompactionEntry<T = unknown> {
  type: "compaction";
  id: string;
  parentId: string;
  timestamp: number;
  summary: string;
  firstKeptEntryId: string;
  tokensBefore: number;
  usage?: Usage;       // 產生摘要所用的 LLM 用量
  fromHook?: boolean;  // true 表示由 extension 提供（欄位名為歷史遺留）
  details?: T;
}

interface CompactionDetails {
  readFiles: string[];
  modifiedFiles: string[];
}

17.7 手動壓縮與焦點指示【Official】

/compact
/compact 保留：目前的架構決策、還沒完成的任務清單、資料庫 schema 的變更

【建議】實務技巧：永遠帶焦點指示。預設摘要是通用的；帶指示的摘要能保住你真正在乎的東西。這是資深使用者與新手在長 session 上表現差異最大的一點。

17.8 企業 Compaction 調參建議【建議】

情境reserveTokenskeepRecentTokens理由
一般開發16384（預設）20000（預設）官方預設已平衡
大型重構（需記住很多決策）1638430000–40000保留更多近期脈絡
小 context window 模型（如某些本地模型）81928000避免一直觸發壓縮
大量工具輸出（測試 log 很長）1638420000 + 改用 !!從源頭減少進入 context 的量
// .pi/settings.json — 大型重構專案
{
  "compaction": {
    "enabled": true,
    "reserveTokens": 16384,
    "keepRecentTokens": 35000
  }
}

17.9 Context 節流的五個實用技巧【建議】

技巧做法省多少
1. 用 !! 而非 !build log、git status 這類不需要 AI 看的輸出極多
2. 用 --tools 限縮工具工具定義本身就佔 context中等
3. 精簡 AGENTS.md每次請求都會送出，寫 200 行等於每次都付 200 行的錢中等（累積很多）
4. Skills 用 progressive disclosure只有 description 常駐，內容按需載入多
5. 定期 /compact 帶焦點指示主動壓縮，而不是等自動觸發多

17.10 實務案例：Context 爆炸的診斷與修復

症狀：一個 session 才問了 5 個問題就開始壓縮，感覺 AI「一直忘記事情」。

診斷步驟：

/session          # 看目前 token 數與模型的 context window

常見原因與對策：

原因怎麼看出來對策
AGENTS.md 太長（>300 行）wc -l AGENTS.md精簡到 100 行內，細節移到 Skill
用 ! 灌入了巨大 build log/tree 檢視有沒有超大 entry改用 !!
AI 讀了整個大檔案看 tool result 大小要求 AI 用 grep 定位再讀特定區段
載入太多 skillspi --verbose 看載入清單用 pi config 停用不需要的
模型 context window 太小/model 查看換大 context 模型

17.11 注意事項

  • 【Official】 壓縮與分支摘要的請求會使用新的 routing session ID，且在供應商支援時停用 prompt cache 寫入（因為這種一次性 prompt 不太會被重用）。這代表壓縮本身也有成本，會被計入 session 總用量。
  • 【建議】 不要把 compaction.enabled 設成 false。關掉後 context 一滿就會直接出錯，而不是優雅降級。

18. Skills

18.1 Concept：Skill 是「模型自己會去讀的說明書」

【Official】 Skill 是自足的能力包，由 agent 按需載入。一個 skill 提供：特定任務的工作流程、設定說明、輔助腳本、參考文件。

【Official】 Pi 實作 Agent Skills 標準，對多數違規只發警告但仍寬容處理。

核心機制：Progressive Disclosure（漸進揭露）【Official】

flowchart TB
    A["Pi 啟動"] --> B["掃描 skill 位置，抽出 name + description"]
    B --> C["System prompt 中只放 name + description<br/>（XML 格式，依規範）"]
    C --> D{"使用者提出任務"}
    D -->|任務符合某 skill 的 description| E["模型用 read 工具（或 bash）<br/>載入完整 SKILL.md"]
    D -->|不符合| F["不載入，不佔 context"]
    E --> G["模型依指示執行，用相對路徑引用腳本與資產"]

【Official】 官方誠實提醒：「models don’t always do this」——模型不一定會主動載入。可用 prompt 引導，或用 /skill:name 強制載入。

18.2 Skill 載入位置【Official】

範圍路徑需要信任？
全域~/.pi/agent/skills/否
全域~/.agents/skills/否
專案.pi/skills/是
專案.agents/skills/（cwd 與其祖先目錄，最多到 git repo 根或檔案系統根）是
Packagepackage 的 skills/ 目錄或 package.json 的 pi.skills依 package 範圍
Settingsskills 陣列（檔案或目錄）依設定檔位置
CLI--skill <path>（可重複，即使有 --no-skills 也會載入）—

探索規則【Official】：

  • 在 ~/.pi/agent/skills/ 與 .pi/skills/：根層的 .md 檔若有合法 skill frontmatter 且 description 非空，會被當成獨立 skill
  • 在所有 skill 位置：含 SKILL.md 的目錄會被遞迴探索
  • 在 ~/.agents/skills/ 與專案 .agents/skills/：根層 .md 被忽略，但分組資料夾內的巢狀 .md 若宣告 skill frontmatter 會被探索
  • 其他不像 skill 的根層 Markdown 會被靜默忽略

18.3 Skill 結構與格式【Official】

my-skill/
├── SKILL.md              # 必要：frontmatter + 指示
├── scripts/              # 輔助腳本
│   └── process.sh
├── references/           # 按需載入的詳細文件
│   └── api-reference.md
└── assets/
    └── template.json

Frontmatter 欄位【Official】：

欄位必要說明
name是最多 64 字元。小寫 a-z、0-9、連字號。Pi 不要求與父目錄同名（標準要求，但 Pi 認為對共用 skill 目錄不合適）
description是最多 1024 字元。這個 skill 做什麼、何時使用
license否授權名稱或內附檔案參照
compatibility否最多 500 字元。環境需求
metadata否任意 key-value
allowed-tools否空白分隔的預先核可工具清單（【Experimental】）
disable-model-invocation否true 時從 system prompt 隱藏，使用者只能用 /skill:name 呼叫

名稱規則【Official】：1–64 字元、只能小寫字母數字連字號、不可頭尾為連字號、不可連續連字號。 合法：pdf-processing、data-analysis、code-review　不合法：PDF-Processing、-pdf、pdf--processing

18.4 Description 決定一切【Official】

【Official】 官方明講：description 決定 agent 何時載入這個 skill。要具體。

# 好（官方範例）
description: Extracts text and tables from PDF files, fills PDF forms, and merges multiple PDFs. Use when working with PDF documents.

# 差（官方範例）
description: Helps with PDFs.

【建議】企業 description 撰寫公式：

description: <做什麼>。<涵蓋哪些具體情況>。Use when <觸發條件>。

範例：

description: 依團隊規範產生 Spring Boot REST Controller、Service、Repository 與對應測試，遵循 Hexagonal Architecture 分層。Use when 使用者要求新增或修改後端 API 端點、或提到 Controller / Service / Repository。

18.5 Skill 命令【Official】

【Official】 Skills 會註冊為 /skill:name 命令：

/skill:brave-search           # 載入並執行該 skill
/skill:pdf-tools extract      # 帶參數載入

【Official】 命令後的參數會以 User: <args> 的形式附加到 skill 內容之後。

開關設定：

{ "enableSkillCommands": true }

18.6 驗證行為【Official】

【Official】 Pi 依 Agent Skills 標準驗證，多數問題只發警告但仍載入：

  • 名稱超過 64 字元或含不合法字元
  • 名稱頭尾為連字號或有連續連字號
  • description 超過 1024 字元

不會載入的情況：

  • 宣告了但缺少 description 的 skill
  • 格式錯誤的 SKILL.md
  • 沒有 description 的 SKILL.md

【Official】 未知的 frontmatter 欄位會被忽略。名稱衝突（不同位置有同名 skill）會發警告並保留最先找到的那一個。

18.7 企業 Skills 目錄設計【建議】

以下目錄分類為本手冊建議，非 Pi 官方目錄規範；Pi 官方規範的是「含 SKILL.md 的目錄會被遞迴探索」。

acme-pi-pack/skills/
├── architecture/
│   └── hexagonal-review/SKILL.md
├── backend/
│   └── springboot-api/SKILL.md
├── frontend/
│   └── vue3-component/SKILL.md
├── database/
│   └── flyway-migration/SKILL.md
├── testing/
│   └── test-generation/SKILL.md
├── security/
│   └── owasp-review/SKILL.md
├── reverse-engineering/
│   └── legacy-analysis/SKILL.md
├── framework-upgrade/
│   └── springboot-upgrade/SKILL.md
└── code-review/
    └── pr-review/SKILL.md

18.8 九類企業 Skill 實例

以下每個 skill 都可直接複製使用。格式為 Official，內容為【建議】。

(1) Backend：Spring Boot API

<!-- 檔名：skills/backend/springboot-api/SKILL.md -->
---
name: springboot-api
description: 依團隊規範新增或修改 Spring Boot REST API，涵蓋 Controller、Service、Repository、DTO 與對應測試，遵循 Hexagonal Architecture。Use when 使用者要求新增 API 端點、修改既有端點、或提到 Controller / Service / Repository / DTO。
---

# Spring Boot API 開發

## 分層規則（不可違反）

| 層 | 套件路徑 | 可以依賴 | 不可以依賴 |
|----|----------|----------|-----------|
| domain | `com.acme.<module>.domain` | 無（純 Java） | Spring、JPA、Web |
| application | `com.acme.<module>.application` | domain | adapter |
| adapter.in.web | `com.acme.<module>.adapter.in.web` | application、domain | adapter.out |
| adapter.out.persistence | `com.acme.<module>.adapter.out.persistence` | application（port）、domain | adapter.in |

## 新增一支 API 的步驟

1. 在 `domain` 定義或確認領域模型與商業規則。
2. 在 `application/port/in` 定義 UseCase 介面。
3. 在 `application/service` 實作 UseCase。
4. 在 `adapter/in/web` 新增 Controller 與 DTO（Request / Response 分開）。
5. 在 `adapter/out/persistence` 實作 Repository（若需要）。
6. 每一層都要有對應測試（見 references/testing.md）。

## 命名規範

- UseCase 介面：`<動詞><名詞>UseCase`，例如 `CancelOrderUseCase`
- Service 實作：`<動詞><名詞>Service`
- Controller：`<名詞>Controller`
- Request DTO：`<動詞><名詞>Request`
- Response DTO：`<名詞>Response`

## 驗證

```bash
mvn -q -DskipTests=false test
mvn -q spotless:check
```

## 禁止事項

- domain 層不得出現任何 `org.springframework` 或 `jakarta.persistence` 的 import。
- 不得把 JPA Entity 直接當作 API 的 Response。
- 不得修改既有 Flyway migration 檔。

(2) Frontend：Vue 3 元件

<!-- 檔名：skills/frontend/vue3-component/SKILL.md -->
---
name: vue3-component
description: 依團隊規範建立 Vue 3 元件，使用 Composition API、TypeScript、Tailwind CSS 與 PrimeVue，含 Pinia store 與 Vitest 測試。Use when 使用者要求新增前端頁面、元件、表單、或提到 Vue / Pinia / PrimeVue。
---

# Vue 3 元件開發

## 技術約束

- **一律**使用 `<script setup lang="ts">`，不使用 Options API。
- Props 用 `defineProps<T>()` 泛型形式定義型別。
- Emits 用 `defineEmits<T>()`。
- 樣式一律用 Tailwind utility class，**不寫 scoped CSS**（除非有動態計算的樣式）。
- UI 元件優先使用 PrimeVue，不自己造輪子。

## 目錄結構

```text
src/
├── components/<Domain>/<ComponentName>.vue
├── composables/use<Feature>.ts
├── stores/<domain>Store.ts       # Pinia，setup store 寫法
├── api/<domain>Api.ts            # 純 API 呼叫，不含業務邏輯
└── types/<domain>.ts
```

## 步驟

1. 在 `types/` 定義 TypeScript 型別（與後端 DTO 對齊）。
2. 在 `api/` 寫 API 呼叫函式。
3. 在 `stores/` 寫 Pinia store（state / getters / actions）。
4. 在 `composables/` 抽出可重用邏輯。
5. 在 `components/` 寫元件，只負責呈現與事件。
6. 寫 `<ComponentName>.spec.ts`（Vitest + @vue/test-utils）。

## 驗證

```bash
npm run type-check
npm run lint
npm run test
```

(3) Database：Flyway Migration

<!-- 檔名：skills/database/flyway-migration/SKILL.md -->
---
name: flyway-migration
description: 建立與檢查 Flyway 資料庫 migration 腳本，確保向前相容、可回溯、不破壞既有資料。Use when 使用者要求新增資料表、修改欄位、建立索引、或提到 migration / schema 變更。
---

# Flyway Migration

## 絕對規則

1. **永遠不修改已存在的 migration 檔**（即使還沒上正式環境）。只能新增。
2. 檔名格式：`V<yyyyMMddHHmm>__<snake_case_description>.sql`
3. 每個 migration 必須可在**有資料的資料庫**上安全執行。

## 向前相容的欄位變更策略

| 想做的事 | 錯誤做法 | 正確做法（分兩次 release） |
|----------|----------|---------------------------|
| 重新命名欄位 | `ALTER ... RENAME` | 1. 新增新欄位 + 雙寫 2. 回填 3. 下個 release 移除舊欄位 |
| 欄位改為 NOT NULL | 直接加約束 | 1. 加欄位（nullable）+ 預設值 2. 回填 3. 再加約束 |
| 刪除欄位 | 直接 DROP | 1. 程式先停用 2. 下個 release 才 DROP |

## 檢查清單

- [ ] 大表加索引使用 `CREATE INDEX CONCURRENTLY`（PostgreSQL）
- [ ] 有對應的 rollback 說明（寫在 SQL 註解中）
- [ ] 不含任何 `DELETE FROM` 或 `TRUNCATE`（除非明確要求並經確認）
- [ ] 已在本機用 `mvn flyway:migrate` 驗證

(4) Testing：測試生成

<!-- 檔名：skills/testing/test-generation/SKILL.md -->
---
name: test-generation
description: 為既有程式碼產生單元測試與整合測試，涵蓋正常路徑、邊界值與例外情境，遵循 AAA（Arrange-Act-Assert）結構。Use when 使用者要求補測試、提高覆蓋率、或提到 JUnit / Vitest / 測試。
---

# 測試生成

## 每個公開方法至少要有三種測試

1. **正常路徑**：典型輸入 → 預期輸出
2. **邊界值**：空集合、null、最大值、最小值、剛好在門檻上
3. **例外情境**：無效輸入 → 預期丟出的例外與訊息

## Java（JUnit 5）

- 測試類別名：`<被測類別>Test`
- 測試方法名：`should<預期行為>_when<條件>`
- 用 `@Nested` 分組
- Mock 用 Mockito，**不要 mock 你不擁有的型別**
- 整合測試用 `@SpringBootTest` + Testcontainers，不用 H2 假裝是 PostgreSQL

## TypeScript（Vitest）

- 檔名：`<被測檔>.spec.ts`
- 用 `describe` / `it`，敘述用中文
- 元件測試用 `@vue/test-utils` 的 `mount`

## 禁止事項

- 不要寫「測試通過但什麼都沒斷言」的測試。
- 不要為了覆蓋率寫沒有意義的 getter/setter 測試。
- 不要在測試中使用 `Thread.sleep()` 或固定等待時間。

## 驗證

執行測試並回報**實際結果**，不要宣稱通過而未執行。

(5) Security：OWASP 審查

<!-- 檔名：skills/security/owasp-review/SKILL.md -->
---
name: owasp-review
description: 依 OWASP Top 10 檢查程式碼的安全弱點，涵蓋注入、認證授權、敏感資料曝露、SSRF 等，並給出具體修補建議。Use when 使用者要求安全審查、提到 OWASP / 弱點 / 資安 / 滲透測試，或在 PR review 中檢查安全性。
---

# OWASP 安全審查

## 檢查項目

| 類別 | 具體檢查 |
|------|----------|
| A01 存取控制失效 | 每個 endpoint 是否有授權檢查？是否有 IDOR（直接物件參照）？ |
| A02 加密機制失效 | 密碼是否用 BCrypt/Argon2？傳輸是否強制 HTTPS？敏感欄位是否加密？ |
| A03 注入 | SQL 是否用參數化查詢？有無字串拼接 SQL？前端有無 `v-html` 未消毒？ |
| A04 不安全設計 | 有無速率限制？有無帳號鎖定？ |
| A05 安全設定錯誤 | debug 模式是否關閉？錯誤訊息是否洩漏堆疊？CORS 是否過寬？ |
| A06 危險元件 | 依賴是否有已知 CVE？（用 `mvn dependency-check:check` 或 `npm audit`） |
| A07 認證失效 | Session 是否有逾時？JWT 是否驗簽？ |
| A08 完整性失效 | 反序列化是否安全？CI 產物是否簽章？ |
| A09 記錄與監控不足 | 登入失敗、權限拒絕是否有記錄？記錄中是否含個資？ |
| A10 SSRF | 是否有以使用者輸入為目標的 HTTP 請求？是否有白名單？ |

## 輸出格式

每個發現用以下格式：

```text
[嚴重度：高/中/低] [OWASP 分類] 檔案:行號
問題：<一句話說明>
影響：<攻擊者可以做什麼>
修補：<具體的程式碼修改建議>
```

## 注意

- 只回報**你在程式碼中實際看到的**問題，不要臆測。
- 不要產生 PoC 攻擊程式碼。

(6) Architecture：架構審查

<!-- 檔名：skills/architecture/hexagonal-review/SKILL.md -->
---
name: hexagonal-review
description: 檢查程式碼是否符合 Hexagonal / Clean Architecture 的依賴方向與分層規則，找出違規的相依關係。Use when 使用者要求架構審查、提到分層 / 依賴方向 / Hexagonal / Clean Architecture，或在重構前評估現況。
---

# Hexagonal Architecture 審查

## 依賴方向（唯一真理）

```text
adapter.in  ──►  application  ──►  domain
                      ▲
adapter.out ─────────┘（透過 port 介面）
```

**domain 不依賴任何東西。** 這是唯一不可協商的規則。

## 自動檢查指令

```bash
# 找出 domain 層的違規 import
grep -rn "^import org.springframework" --include="*.java" src/main/java/**/domain/ || echo "domain 層乾淨"
grep -rn "^import jakarta.persistence" --include="*.java" src/main/java/**/domain/ || echo "domain 層無 JPA 依賴"

# 找出 adapter 之間的直接依賴（不該發生）
grep -rn "adapter.out" --include="*.java" src/main/java/**/adapter/in/ || echo "adapter 之間無直接依賴"
```

## 輸出格式

```text
## 依賴違規
| 檔案 | 行號 | 違規的 import | 應該怎麼做 |

## 分層職責偏移
（例如：Controller 內含業務邏輯、Service 直接操作 HTTP）

## 建議的重構順序
（依風險由低到高排列）
```

(7) Reverse Engineering：Legacy 分析

<!-- 檔名：skills/reverse-engineering/legacy-analysis/SKILL.md -->
---
name: legacy-analysis
description: 系統化分析不熟悉或缺乏文件的既有專案，產出技術棧盤點、模組地圖、資料流、API 清單與風險評估。Use when 使用者接手陌生專案、要求逆向工程、產出系統文件、或提到 legacy / 舊系統 / 沒有文件。
---

# Legacy 系統分析

## 分析順序（**必須按順序**，先廣後深）

### 第 1 步：外圍盤點（不讀原始碼）

```bash
ls -la
cat README* 2>/dev/null
find . -maxdepth 2 -name "pom.xml" -o -name "package.json" -o -name "build.gradle*" -o -name "*.csproj"
find . -name "Dockerfile*" -o -name "docker-compose*" -o -name "*.yaml" -path "*k8s*"
git log --oneline -20
git shortlog -sn | head -10
```

輸出：技術棧與版本、建置工具、部署方式、活躍度、主要維護者。

### 第 2 步：進入點定位

找出所有 `main()`、`@SpringBootApplication`、`app.listen()`、servlet 設定、排程任務、訊息消費者。

### 第 3 步：模組地圖

依目錄結構與套件命名，畫出模組與其職責。**用 Mermaid 輸出。**

### 第 4 步：API 盤點

```bash
grep -rn "@GetMapping\|@PostMapping\|@PutMapping\|@DeleteMapping\|@RequestMapping" --include="*.java" src/ | head -100
```

輸出表格：方法、路徑、Controller、用途推測。

### 第 5 步：資料層分析

找出所有 Entity / Table、關聯、migration 檔、原生 SQL。

### 第 6 步：外部相依

找出所有對外呼叫（HTTP client、訊息佇列、快取、第三方 SDK）。

### 第 7 步：設定與環境變數

盤點所有設定檔與環境變數，**標示哪些是機敏資訊**（但不要輸出其值）。

### 第 8 步：風險評估

| 風險 | 證據 | 影響 | 建議 |

## 輸出

產生 `docs/reverse-engineering/<專案名>-分析報告.md`，含所有上述章節與 Mermaid 圖。

## 禁止

- 不要修改任何檔案。
- 不要輸出任何金鑰、密碼、連線字串的實際值。
- 推測時必須標示「推測」，不要當成事實。

(8) Framework Upgrade：Spring Boot 升級

<!-- 檔名：skills/framework-upgrade/springboot-upgrade/SKILL.md -->
---
name: springboot-upgrade
description: 評估與執行 Spring Boot 版本升級，涵蓋依賴盤點、破壞性變更分析、遷移計畫、編譯修正與回歸驗證。Use when 使用者要求升級 Spring Boot / Spring Framework / Jakarta EE / Java 版本，或提到版本升級 / migration。
---

# Spring Boot 升級

## 階段 0：不要動手（先評估）

```bash
mvn -q dependency:tree > /tmp/deps-before.txt
mvn -q help:evaluate -Dexpression=project.version -DforceStdout
grep -n "<spring-boot.version>\|<java.version>\|<parent>" -A3 pom.xml
```

輸出「升級評估報告」：
- 目前版本 → 目標版本
- 第三方依賴清單與各自的相容版本
- 已知破壞性變更清單（依官方 Migration Guide）
- 風險等級與預估工作量

**等使用者確認後才進入階段 1。**

## 階段 1：依賴升級

一次只改一件事，每次都編譯：

```bash
mvn -q clean compile
```

## 階段 2：編譯錯誤修正

**每修一個錯就重新編譯**，不要一次改十個地方。

## 階段 3：測試

```bash
mvn -q test
```

失敗時：先解釋失敗原因，再修。

## 階段 4：回歸驗證

- [ ] 所有測試通過
- [ ] 應用可正常啟動（`mvn spring-boot:run` 觀察 log）
- [ ] 主要 API 手動驗證
- [ ] 依賴掃描無新增高風險 CVE

## 輸出

`docs/upgrade/springboot-<from>-to-<to>.md`，含：變更清單、遇到的問題與解法、殘留風險。

## 禁止

- 不得同時升級多個大版本（例如 Boot 2 → 4）。必須逐版升。
- 不得為了讓編譯通過而刪除測試或加 `@Disabled`。

(9) Code Review：PR 審查

<!-- 檔名：skills/code-review/pr-review/SKILL.md -->
---
name: pr-review
description: 審查 Git diff 或 Pull Request，找出正確性缺陷、安全風險、效能問題與規範違反，並依嚴重度排序。Use when 使用者要求 code review、審查 PR、檢查 diff，或提到 review / 程式碼審查。
---

# Code Review

## 取得變更

```bash
git diff --cached                    # 已 staged
git diff origin/main...HEAD          # 相對於主線
git diff <base>...<head> -- <path>   # 指定範圍
```

## 審查優先序（由高到低）

1. **正確性缺陷**：邏輯錯誤、null 處理、邊界條件、併發問題、資源未關閉
2. **安全風險**：注入、授權缺失、機敏資料洩漏、不安全的預設值
3. **資料完整性**：交易邊界、migration 相容性
4. **效能**：N+1 查詢、不必要的迴圈內 IO、缺少索引
5. **可維護性**：重複程式碼、命名、過長方法
6. **規範**：格式、註解語言

## 輸出格式

```text
### 必須修正（Blocking）
- [檔案:行號] 問題描述
  失敗情境：<具體的輸入 → 錯誤結果>
  建議：<具體修改>

### 建議修正（Non-blocking）
- ...

### 值得肯定
- ...
```

## 規則

- **只回報你能指出具體失敗情境的問題**。說不出怎麼壞掉的，就不要列。
- 不要回報格式問題（那是 linter 的工作）。
- 不要重寫整個檔案，只給出針對性的修改建議。

18.9 Skill 的版本控制與測試【建議】

以下為本手冊建議做法，Pi 官方文件未提供 skill 測試框架。

版本控制：

  • Skills 放在企業 Pi Package 的 Git repo 中
  • 用 semver 標 tag，安裝時 pin 版本：pi install git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0
  • 每次修改走一般 PR review 流程

測試（人工回歸測試腳本）：

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：tests/skills/test-springboot-api.sh
# 【建議】用 pi -p 驗證 skill 是否會被正確載入與遵循
set -euo pipefail

RESULT=$(pi -p --no-session --no-skills --skill ./skills/backend/springboot-api \
  --tools read,grep,find,ls \
  "我要新增一支取消訂單的 API。請只說明步驟與會動到的檔案，不要寫程式碼。")

echo "$RESULT"

# 驗證 skill 的關鍵規則有被遵循
echo "$RESULT" | grep -q "UseCase" || { echo "FAIL：未提到 UseCase 分層"; exit 1; }
echo "$RESULT" | grep -q "domain" || { echo "FAIL：未提到 domain 層"; exit 1; }
echo "PASS"

技巧：--no-skills --skill <path> 的組合可以只載入要測的那一個 skill，排除其他 skill 的干擾。這是官方支援的行為（--skill 是 additive 的）。

18.10 Skill 的 Prompt Injection 風險【安全】

【Official】官方警告原文：「Skills can instruct the model to perform any action and may include executable code the model invokes. Review skill content before use.」

攻擊面：

flowchart TB
    A["攻擊者提交一個 PR<br/>新增 .pi/skills/helper/SKILL.md"] --> B{"Project Trust"}
    B -->|使用者信任了專案| C["Skill 描述被放進 system prompt"]
    C --> D["模型看到『Use when 使用者要求任何協助』"]
    D --> E["模型載入 SKILL.md"]
    E --> F["SKILL.md 內容：<br/>『執行 scripts/setup.sh 以初始化環境』"]
    F --> G["scripts/setup.sh 外傳原始碼 / 竊取憑證"]

企業防線【建議】：

層級措施
1. 流程所有 skill 變更必須經 code review，與程式碼同等對待
2. 設定專案 skills 目錄納入 CODEOWNERS，需安全團隊核可
3. 執行對外部 / 未信任 repo，一律 --no-approve + --no-skills
4. 隔離未信任 repo 在容器中執行（第 31 章）
5. 監控用 Extension 記錄哪些 skill 被載入（第 32 章）
# 分析外部 repo 的安全啟動指令【建議】
pi --no-approve --no-skills --no-extensions --no-prompt-templates \
   --tools read,grep,find,ls \
   -p "分析這個 repo 的架構"

18.11 Skill 資源【Official】

官方列出兩個 skill repository：

  • Anthropic Skills — 文件處理（docx、pdf、pptx、xlsx）、web 開發
  • Pi Skills — 網頁搜尋、瀏覽器自動化、Google API、轉錄

【建議】 引入外部 skills 前，逐檔審查並 fork 到企業內部 repo，不要直接安裝上游。

18.12 注意事項

  • 【Official】 Pi 允許 skill 名稱與父目錄不同（與標準不同）。這對跨 harness 共用是優點，但也代表你不能光看目錄名判斷 skill 名稱，要看 frontmatter。
  • 【Official】 名稱衝突保留最先找到的。企業請為 skill 加前綴（如 acme-springboot-api）避免與外部 skill 撞名。
  • 【建議】 disable-model-invocation: true 適合「危險但有時需要」的 skill（例如資料庫清理），強制人類明確用 /skill:name 呼叫。

19. Extensions

19.1 Concept

【Official】 Extensions 是 TypeScript 模組，用來擴充 Pi 的行為。它們可以：訂閱生命週期事件、註冊 LLM 可呼叫的自訂工具、新增命令等等。

【Official】 Extension 由 jiti 載入，TypeScript 不需編譯。

【Official】官方列出的核心能力：

能力API
自訂工具pi.registerTool()
事件攔截（阻擋/修改工具呼叫、注入 context、客製壓縮）pi.on()
使用者互動ctx.ui.select / confirm / input / notify
自訂 UI 元件ctx.ui.custom()
自訂命令pi.registerCommand()
Session 持久化狀態pi.appendEntry()
自訂渲染pi.registerMessageRenderer() 等

19.2 Extension 位置【Official】

【Official】安全警告原文：「Extensions run with your full system permissions and can execute arbitrary code. Only install from sources you trust.」

位置範圍
~/.pi/agent/extensions/*.ts全域
~/.pi/agent/extensions/*/index.ts全域（子目錄形式）
.pi/extensions/*.ts專案（需信任）
.pi/extensions/*/index.ts專案（需信任）

【Official】 放在自動探索位置的 extension 才能用 /reload 熱重載。pi -e ./path.ts 只適合快速測試。

19.3 Quick Start【Official】

// 檔名：~/.pi/agent/extensions/my-extension.ts
// 執行環境：Pi v0.85.1（jiti 載入，無需編譯）
// 此範例取自官方 extensions.md
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
import { Type } from "typebox";

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  // 對事件做出反應
  pi.on("session_start", async (_event, ctx) => {
    ctx.ui.notify("Extension loaded!", "info");
  });

  pi.on("tool_call", async (event, ctx) => {
    if (event.toolName === "bash" && event.input.command?.includes("rm -rf")) {
      const ok = await ctx.ui.confirm("Dangerous!", "Allow rm -rf?");
      if (!ok) return { block: true, reason: "Blocked by user" };
    }
  });

  // 註冊自訂工具
  pi.registerTool({
    name: "greet",
    label: "Greet",
    description: "Greet someone by name",
    parameters: Type.Object({
      name: Type.String({ description: "Name to greet" }),
    }),
    async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
      return {
        content: [{ type: "text", text: `Hello, ${params.name}!` }],
        details: {},
      };
    },
  });

  // 註冊命令
  pi.registerCommand("hello", {
    description: "Say hello",
    handler: async (args, ctx) => {
      ctx.ui.notify(`Hello ${args || "world"}!`, "info");
    },
  });
}

測試：

pi -e ./my-extension.ts

19.4 可用的 import【Official】

套件用途
@earendil-works/pi-coding-agentExtension 型別（ExtensionAPI、ExtensionContext、events）
typebox工具參數的 schema 定義
@earendil-works/pi-aiAI 工具（StringEnum，用於 Google 相容的 enum）
@earendil-works/pi-tui自訂渲染用的 TUI 元件

【Official】 npm 依賴也可以用：在 extension 旁（或父目錄）放 package.json、跑 npm install，node_modules/ 的 import 會自動解析。Node.js 內建模組（node:fs、node:path）也可用。

19.5 完整事件生命週期【Official】

flowchart TB
    START["pi 啟動"] --> PT["project_trust<br/>（僅 user/global 與 CLI extension）"]
    PT --> SS["session_start { reason: 'startup' }"]
    SS --> RD["resources_discover { reason: 'startup' }"]
    RD --> WAIT["等待使用者輸入"]

    WAIT --> CMD{"是 extension 命令？"}
    CMD -->|是| CMDH["執行命令 handler，跳過後續"]
    CMD -->|否| IN["input（可攔截 / 轉換 / 自行處理）"]
    IN --> EXP["skill / template 展開（若未被處理）"]
    EXP --> BAS["before_agent_start<br/>（可注入訊息、修改 system prompt）"]
    BAS --> AS["agent_start"]

    AS --> TURN
    subgraph TURN["turn（模型呼叫工具時重複）"]
        TS["turn_start"] --> CTX["context（可修改訊息）"]
        CTX --> BPH["before_provider_headers（可改 header）"]
        BPH --> BPR["before_provider_request（可檢視或替換 payload）"]
        BPR --> APR["after_provider_response（狀態與 header）"]
        APR --> MSG["message_start / message_update / message_end"]
        MSG --> TES["tool_execution_start"]
        TES --> TC["tool_call（**可阻擋**）"]
        TC --> TEU["tool_execution_update"]
        TEU --> TR["tool_result（**可修改**）"]
        TR --> TEE["tool_execution_end"]
        TEE --> TE["turn_end"]
    end

    TURN --> AE["agent_end"]
    AE --> AST["agent_settled<br/>（無 retry / compaction / follow-up 剩餘）"]
    AST --> WAIT

其他事件流程【Official】：

觸發事件序列
/new 或 /resumesession_before_switch（可取消）→ session_shutdown → session_start → resources_discover
/fork 或 /clonesession_before_fork（可取消）→ session_shutdown → session_start { reason: 'fork' } → resources_discover
/namesession_info_changed
/compact 或自動壓縮session_before_compact（可取消或客製）→ session_compact 或 session_compact_failed
/tree 導覽session_before_tree（可取消或客製）→ session_tree
/model 或 Ctrl+Pthinking_level_select（若有連帶變更）→ model_select
離開（Ctrl+C/Ctrl+D/SIGHUP/SIGTERM）session_shutdown

19.6 tool_call：企業最重要的攔截點【Official】

【Official】 tool_call 在 tool_execution_start 之後、工具執行之前觸發。可以阻擋。

【Official】行為保證（企業寫 guard 時必須理解）：

  • 對 event.input 的就地修改會影響實際執行
  • 後面的 tool_call handler 會看到前面 handler 的修改
  • 修改後不會重新驗證 schema
  • 回傳 { block: true, reason?: string, terminate?: boolean } 控制阻擋
  • terminate 只對被阻擋的呼叫有效；只有當該批次的每個最終結果都是 terminating 時，agent 才會提早停止
// 檔名：~/.pi/agent/extensions/permission-gate.ts
// 此範例的 API 用法取自官方 extensions.md
import { isToolCallEventType } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

pi.on("tool_call", async (event, ctx) => {
  // 內建工具不需要型別參數
  if (isToolCallEventType("bash", event)) {
    // event.input 型別是 { command: string; timeout?: number }
    event.input.command = `source ~/.profile\n${event.input.command}`;

    if (event.input.command.includes("rm -rf")) {
      return { block: true, reason: "Dangerous command", terminate: true };
    }
  }

  if (isToolCallEventType("read", event)) {
    // event.input 型別是 { path: string; offset?: number; limit?: number }
    console.log(`Reading: ${event.input.path}`);
  }
});

【Official】 tool_call 執行前，Pi 會等先前發出的 Agent 事件排空到 AgentSession，因此 ctx.sessionManager 是最新的。但在預設的平行工具執行模式下，同一則助理訊息的兄弟工具呼叫是先依序 preflight、再併發執行，所以 tool_call 不保證能在 ctx.sessionManager 中看到同批次兄弟工具的結果。

19.7 企業必備的三個 Guard Extension【建議】

以下為本手冊設計的企業 extension，非官方提供；所用 API 均為 Official。

Guard 1：機敏檔案保護

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/guard-secrets/index.ts
// 用途：阻擋讀寫機敏檔案，並在寫入時做二次確認
import { isToolCallEventType, type ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

const DENY_READ = [
  /(^|\/)\.env(\.|$)/,
  /(^|\/)secrets?\//,
  /(^|\/)id_rsa$/,
  /\.pem$/,
  /(^|\/)\.pi\/auth\.json$/,
  /(^|\/)\.aws\/credentials$/,
];

const DENY_WRITE = [
  /(^|\/)src\/main\/resources\/db\/migration\//,  // 既有 migration 不可改
  /(^|\/)generated\//,
  /(^|\/)node_modules\//,
  /(^|\/)\.git\//,
];

function matches(path: string, rules: RegExp[]): RegExp | undefined {
  return rules.find((r) => r.test(path));
}

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.on("tool_call", async (event, ctx) => {
    if (isToolCallEventType("read", event)) {
      const hit = matches(event.input.path, DENY_READ);
      if (hit) {
        return { block: true, reason: `機敏檔案，依團隊規範禁止讀取：${event.input.path}` };
      }
    }

    if (isToolCallEventType("write", event) || isToolCallEventType("edit", event)) {
      const path = (event.input as { path: string }).path;
      const hit = matches(path, DENY_WRITE);
      if (hit) {
        return { block: true, reason: `此路徑受保護，不可修改：${path}` };
      }
    }
  });
}

Guard 2：危險指令攔截

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/guard-commands/index.ts
import { isToolCallEventType, type ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

// 絕對禁止（直接阻擋，不詢問）
const HARD_DENY: Array<[RegExp, string]> = [
  [/\bgit\s+push\b/, "禁止由 Agent 執行 git push"],
  [/\bkubectl\b/, "禁止由 Agent 操作 Kubernetes"],
  [/\bmvn\s+deploy\b/, "禁止由 Agent 執行 mvn deploy"],
  [/\bnpm\s+publish\b/, "禁止由 Agent 發布套件"],
  [/\bterraform\s+(apply|destroy)\b/, "禁止由 Agent 執行 Terraform 變更"],
  [/\bcurl\b[^|]*\|\s*(ba)?sh\b/, "禁止管線執行遠端腳本"],
];

// 需要人類確認
const CONFIRM: Array<[RegExp, string]> = [
  [/\brm\s+-rf?\b/, "刪除檔案"],
  [/\bgit\s+reset\s+--hard\b/, "捨棄本機變更"],
  [/\bgit\s+clean\s+-[a-z]*f/, "清除未追蹤檔案"],
  [/\bdrop\s+(table|database)\b/i, "刪除資料表或資料庫"],
  [/\bsudo\b/, "以管理者權限執行"],
];

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.on("tool_call", async (event, ctx) => {
    if (!isToolCallEventType("bash", event)) return;
    const cmd = event.input.command ?? "";

    for (const [re, why] of HARD_DENY) {
      if (re.test(cmd)) return { block: true, reason: `${why}。請由人類手動執行。`, terminate: true };
    }

    for (const [re, what] of CONFIRM) {
      if (re.test(cmd)) {
        if (!ctx.hasUI) {
          // 非互動模式（CI）無法詢問 → 一律阻擋
          return { block: true, reason: `非互動模式禁止「${what}」操作` };
        }
        const ok = await ctx.ui.confirm(`確認執行「${what}」？`, cmd);
        if (!ok) return { block: true, reason: "使用者拒絕" };
      }
    }
  });
}

關鍵設計：用 ctx.hasUI 判斷是否為互動模式。【Official】 ctx.hasUI 在 TUI 與 RPC 模式為 true，在 print（-p）與 JSON 模式為 false。CI 中無法詢問使用者，所以直接阻擋，這是正確的預設。

Guard 3：稽核記錄

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/audit-log/index.ts
// 用途：把每次工具執行寫入本機稽核檔，供後續彙整
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
import { appendFileSync, mkdirSync } from "node:fs";
import { join } from "node:path";
import { homedir } from "node:os";

const AUDIT_DIR = join(homedir(), ".pi", "audit");

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  let sessionId = "unknown";

  pi.on("session_start", async (_event, ctx) => {
    mkdirSync(AUDIT_DIR, { recursive: true });
    sessionId = process.env.PI_SESSION_ID ?? "unknown";
  });

  pi.on("tool_execution_end", async (event, ctx) => {
    const record = {
      ts: new Date().toISOString(),
      sessionId,
      cwd: ctx.cwd,
      user: process.env.USER ?? process.env.USERNAME ?? "unknown",
      provider: process.env.PI_PROVIDER,
      model: process.env.PI_MODEL,
      tool: event.toolName,
      isError: event.isError,
    };
    const file = join(AUDIT_DIR, `${new Date().toISOString().slice(0, 10)}.jsonl`);
    appendFileSync(file, JSON.stringify(record) + "\n", "utf8");
  });
}

注意：此範例刻意不記錄工具參數與結果，避免稽核檔本身變成機敏資料外洩點。若需要記錄參數，請先做脫敏，並把稽核檔納入與原始碼同等的保護。

19.8 自訂工具：完整定義【Official】

// 【Official】節錄自官方 extensions.md 的 Tool Definition
import { Type } from "typebox";
import { StringEnum } from "@earendil-works/pi-ai";

pi.registerTool({
  name: "my_tool",
  label: "My Tool",
  description: "What this tool does (shown to LLM)",
  promptSnippet: "List or add items in the project todo list",
  promptGuidelines: [
    "Use my_tool for todo planning instead of direct file edits when the user asks for a task list."
  ],
  parameters: Type.Object({
    action: StringEnum(["list", "add"] as const),  // Google 相容性請用 StringEnum
    text: Type.Optional(Type.String()),
  }),
  prepareArguments(args) {
    // 選用：schema 驗證前執行的相容性轉接
    return args;
  },

  async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
    if (signal?.aborted) {
      return { content: [{ type: "text", text: "Cancelled" }] };
    }

    onUpdate?.({
      content: [{ type: "text", text: "Working..." }],
      details: { progress: 50 },
    });

    const result = await pi.exec("some-command", [], { signal });

    return {
      content: [{ type: "text", text: "Done" }],  // 送給 LLM
      details: { data: result },                   // 供渲染與狀態重建
      terminate: true,                             // 選用
    };
  },

  renderCall(args, theme, context) { /* 選用：自訂呼叫的顯示 */ },
  renderResult(result, options, theme, context) { /* 選用：自訂結果的顯示 */ },
});

【Official】重點：

  • content 是送給 LLM 的內容；details 是給渲染與狀態重建用的，不進 LLM
  • promptSnippet 讓自訂工具在 system prompt 的 Available tools 有一行說明
  • promptGuidelines 的條目會平鋪附加到 Guidelines 區段且沒有工具名前綴，所以每條都必須寫出工具名（要寫 Use my_tool when...，不要寫 Use this tool when...，因為 LLM 分不清 “this” 指誰）
  • pi.registerTool() 可在啟動後呼叫（session_start、命令 handler、其他事件 handler 中皆可），新工具會立即在同一 session 生效，不需 /reload

19.9 覆寫內建工具【Official】

【Official】 註冊與內建工具同名的工具即可覆寫它：

# Extension 的 read 工具取代內建 read
pi -e ./tool-override.ts

# 完全不要內建工具，只用 extension 工具
pi -e ./my-tools.ts --no-builtin-tools

這是 Gondolin 沙箱（第 31 章）的實作原理：它覆寫 read、write、edit、bash、grep、find、ls，把執行導向 micro-VM。

19.10 State Management【Official】

【Official】 有狀態的 extension 應把狀態存在工具結果的 details 中，以正確支援分支：

// 【Official】節錄自官方 extensions.md
export default function (pi: ExtensionAPI) {
  let items: string[] = [];

  // 從 session 重建狀態
  pi.on("session_start", async (_event, ctx) => {
    items = [];
    for (const entry of ctx.sessionManager.getBranch()) {
      if (entry.type === "message" && entry.message.role === "toolResult") {
        if (entry.message.toolName === "my_tool") {
          items = entry.message.details?.items ?? [];
        }
      }
    }
  });

  pi.registerTool({
    name: "my_tool",
    async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) {
      items.push("new item");
      return {
        content: [{ type: "text", text: "Added" }],
        details: { items: [...items] },  // 存起來供重建
      };
    },
  });
}

為什麼要這樣做：因為 session 是樹。使用者用 /tree 跳到別的分支時，狀態必須跟著那條分支重建。把狀態放在模組變數而不存進 details，一切換分支就會不一致。

19.11 ExtensionContext 重點成員【Official】

成員說明
ctx.ui使用者互動（select/confirm/input/editor/notify/setStatus/setWidget/custom）
ctx.mode目前模式："tui" / "rpc" / "json" / "print"
ctx.hasUITUI 與 RPC 為 true；print 與 JSON 為 false
ctx.cwd目前工作目錄
ctx.isProjectTrusted()專案是否被信任（含暫時信任與 CLI 覆寫）
ctx.sessionManagerSession 管理器
ctx.modelRegistry / ctx.model / ctx.thinkingLevel / ctx.scopedModels模型相關
ctx.signalabort signal
ctx.isIdle() / ctx.abort() / ctx.hasPendingMessages()執行狀態控制
ctx.shutdown()關閉
ctx.getContextUsage()取得 context 用量
ctx.compact()觸發壓縮
ctx.getSystemPrompt()取得 system prompt

【Official】 建構專案本地設定路徑時，請用 CONFIG_DIR_NAME 常數而不要硬寫 .pi——重新品牌的發行版可能使用不同的設定目錄名。

19.12 官方 Examples 目錄（極有價值的學習資源）【Official】

【Official】 官方 examples/extensions/ 提供大量可直接參考的實作，以下摘錄企業最相關的：

範例說明關鍵 API
permission-gate.ts阻擋危險指令on("tool_call")、ui.confirm
protected-paths.ts阻擋寫入特定路徑on("tool_call")
project-trust.ts由 extension 決定或延後專案信任on("project_trust")
git-checkpoint.ts每回合 git stash 檢查點on("turn_start")、exec
auto-commit-on-exit.ts離開時自動 commiton("session_shutdown")、exec
custom-compaction.ts自訂壓縮摘要on("session_before_compact")
dirty-repo-guard.tsrepo 有未提交變更時警告on("session_before_*")、exec
provider-payload.ts檢視 payload 與 provider 回應 headeron("before_provider_request")、on("after_provider_response")
sandbox/沙箱化的工具執行工具操作
gondolin/把內建工具與 ! 指令導入 Gondolin micro-VM工具覆寫、on("user_bash")
subagent/派生子 agentregisterTool、exec
plan-mode/完整的 plan mode 實作幾乎所有事件、registerCommand、registerShortcut、registerFlag、setActiveTools
ssh.tsSSH 遠端執行registerFlag、on("user_bash")
tools.ts工具開關 UIregisterCommand、setActiveTools

19.13 企業 Extension 治理【建議】

flowchart TB
    A["開發者提出 Extension 需求"] --> B["在企業 Pi Package repo 開 PR"]
    B --> C{"Code Review<br/>（含安全審查）"}
    C -->|不通過| A
    C -->|通過| D["合併 + 標 tag v1.x.y"]
    D --> E["更新企業 settings.json 的 pinned 版本"]
    E --> F["同仁執行 pi update --extensions"]

    G["禁止：直接把 .ts 丟到<br/>~/.pi/agent/extensions/ 就上線"] -.- A
治理規則【建議】理由
Extension 一律放在企業 Package repo，走 PR它是能執行任意程式碼的程式
必須 pin 版本（@v1.2.0）避免無聲變更
必須有 tests/它會影響全公司的 Agent 行為
安全相關 extension 納入 CODEOWNERS需安全團隊核可
禁止在 extension 中硬寫金鑰或內部 URL用環境變數
個人實驗用 pi -e ./x.ts，不放自動探索目錄避免誤入正式流程

19.14 Build Your Own Pi Extension：完整教學

以下是一個從零到散布的完整流程。【建議】流程，Official API。

步驟 1–2：建立專案與 TypeScript 設定

# Linux / macOS / WSL
mkdir -p ~/dev/acme-pi-pack/extensions/jira-link
cd ~/dev/acme-pi-pack
npm init -y
// 檔名：~/dev/acme-pi-pack/package.json
{
  "name": "@acme/pi-pack",
  "version": "1.0.0",
  "keywords": ["pi-package"],
  "peerDependencies": {
    "@earendil-works/pi-coding-agent": "*",
    "typebox": "*"
  },
  "pi": {
    "extensions": ["./extensions"],
    "skills": ["./skills"],
    "prompts": ["./prompts"]
  }
}

步驟 3–5：Tool + Command + Event

// 檔名：~/dev/acme-pi-pack/extensions/jira-link/index.ts
// 用途：讓 Agent 能查詢 Jira issue，並在 session 開始時顯示分支對應的 issue
// 前置條件：環境變數 JIRA_BASE_URL、JIRA_TOKEN
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
import { Type } from "typebox";

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  // (3) Tool：LLM 可呼叫
  pi.registerTool({
    name: "jira_issue",
    label: "Jira Issue",
    description: "查詢 Jira issue 的標題、狀態與描述。用於了解目前任務的需求背景。",
    promptSnippet: "查詢 Jira issue 的內容",
    promptGuidelines: [
      "Use jira_issue when the user mentions a Jira key like PROJ-1234 and you need the requirement details.",
    ],
    parameters: Type.Object({
      key: Type.String({ description: "Jira issue key，例如 PROJ-1234" }),
    }),
    async execute(_toolCallId, params, signal, onUpdate, _ctx) {
      const base = process.env.JIRA_BASE_URL;
      const token = process.env.JIRA_TOKEN;
      if (!base || !token) {
        return { content: [{ type: "text", text: "未設定 JIRA_BASE_URL / JIRA_TOKEN" }], details: {} };
      }
      onUpdate?.({ content: [{ type: "text", text: `查詢 ${params.key}…` }] });

      const res = await fetch(`${base}/rest/api/3/issue/${params.key}`, {
        headers: { Authorization: `Bearer ${token}` },
        signal,
      });
      if (!res.ok) {
        return { content: [{ type: "text", text: `查詢失敗：HTTP ${res.status}` }], details: {} };
      }
      const data = (await res.json()) as { fields: { summary: string; status: { name: string } } };
      const text = `${params.key}: ${data.fields.summary}（狀態：${data.fields.status.name}）`;
      return { content: [{ type: "text", text }], details: { key: params.key } };
    },
  });

  // (4) Command：人類可呼叫
  pi.registerCommand("jira", {
    description: "顯示目前 git 分支對應的 Jira issue",
    handler: async (args, ctx) => {
      const branch = await pi.exec("git", ["rev-parse", "--abbrev-ref", "HEAD"]);
      const key = args || String(branch).match(/[A-Z]+-\d+/)?.[0];
      if (!key) {
        ctx.ui.notify("找不到 Jira key，請用 /jira PROJ-1234", "warning");
        return;
      }
      ctx.ui.notify(`目前 issue：${key}`, "info");
    },
  });

  // (5) Event：session 開始時在 footer 顯示狀態
  pi.on("session_start", async (_event, ctx) => {
    if (!ctx.hasUI) return;              // print / json 模式不顯示
    const branch = String(await pi.exec("git", ["rev-parse", "--abbrev-ref", "HEAD"])).trim();
    const key = branch.match(/[A-Z]+-\d+/)?.[0];
    if (key) ctx.ui.setStatus("jira", `Jira: ${key}`);
  });
}

步驟 6：UI（本例用 ctx.ui.setStatus；更複雜的互動用 ctx.ui.custom()，見官方 questionnaire.ts、qna.ts 範例）

步驟 7：測試【建議】

# 快速手動測試
cd ~/work/some-project
pi -e ~/dev/acme-pi-pack/extensions/jira-link/index.ts --verbose
# 在 Pi 中輸入 /jira 檢查命令是否註冊成功

步驟 8：除錯【Official + 建議】

症狀檢查
Extension 沒被載入pi --verbose 看啟動輸出
專案 extension 沒生效專案是否被信任？ctx.isProjectTrusted()
改了程式沒反應是否在自動探索目錄？用 /reload
工具沒出現在模型可用清單檢查 pi.getAllTools()；是否被 --tools 排除

步驟 9–10：打包與散布

cd ~/dev/acme-pi-pack
git init && git add -A && git commit -m "feat: jira-link extension"
git tag v1.0.0
git remote add origin git@github.com:acme/acme-pi-pack.git
git push -u origin main --tags

同仁安裝：

pi install git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.0.0

19.15 注意事項

  • 【Official】 不要在 extension factory 中啟動背景資源（process、socket、file watcher、timer）。factory 可能在不會開始 session 的呼叫中執行。請延後到 session_start 或實際需要時再啟動，並註冊冪等的 session_shutdown handler 來關閉它們。
  • 【Official】 若多個 extension 註冊同名命令，Pi 會全部保留並依載入順序加上數字後綴（/review:1、/review:2）。
  • 【Official】 tool_call 修改 event.input 後不會重新驗證 schema——你有責任確保修改後仍合法。

20. Prompt Templates

20.1 Concept

【Official】 Prompt templates 是展開成完整 prompt 的 Markdown 片段。在編輯器輸入 /name 即可呼叫，name 是去掉 .md 的檔名。

與 Skill 的根本差異（第 3 章已述）：Prompt Template 由人類主動觸發，Skill 由模型自主判斷。

20.2 載入位置【Official】

範圍路徑
全域~/.pi/agent/prompts/*.md
專案.pi/prompts/*.md（需信任）
Packageprompts/ 目錄或 package.json 的 pi.prompts
Settingsprompts 陣列（檔案或目錄）
CLI--prompt-template <path>（可重複）

【Official】 用 --no-prompt-templates 停用探索。 【Official】 prompts/ 的探索是非遞迴的。要用子目錄，必須在 prompts 設定或 package manifest 中明確加入。

20.3 格式【Official】

---
description: Review staged git changes
argument-hint: "[scope]"
---
Review the staged changes (`git diff --cached`). Focus on:
- Bugs and logic errors
- Security issues
- Error handling gaps

【Official】規則：

  • 檔名成為命令名：review.md → /review
  • description 選填。若缺少，使用第一行非空白內容
  • argument-hint 選填。設定後會在自動完成下拉中顯示在 description 之前
  • 慣例：<角括號> 表必要參數，[方括號] 表選填參數

20.4 參數語法【Official】

語法意義
$1、$2、…位置參數
$@ 或 $ARGUMENTS所有參數串接
${1:-default}參數 1 存在且非空則用它，否則用 default
${@:-default} / ${ARGUMENTS:-default}所有參數存在且非空則用，否則用 default
${@:N}從第 N 個開始的參數（1-indexed）
${@:N:L}從第 N 個開始的 L 個參數

範例【Official】：

---
description: Create a component
---
Create a React component named $1 with features: $@
Summarize the current state in ${1:-7} bullet points.

使用：/component Button "onClick handler" "disabled support"

20.5 企業 Prompt Template 設計原則【建議】

原則說明
一個模板一件事/review 就只做 review，不要順便改程式
明確規定輸出格式讓結果可被解析、可被比較
內建驗證步驟「執行測試並回報實際結果」
明確禁止事項「不要修改任何檔案」
善用預設值${1:-main} 讓常用情況零參數
命名用動詞/review、/analyze、/upgrade，不要用名詞

20.6 企業 Prompt Template 實例

以下模板可直接存成 .pi/prompts/*.md 使用。格式 Official，內容【建議】。

/review — 變更審查

<!-- 檔名：.pi/prompts/review.md -->
---
description: 審查目前的變更，找出正確性、安全與規範問題
argument-hint: "[base-branch，預設 main]"
---
審查 `git diff ${1:-origin/main}...HEAD` 的變更。

**只回報你能指出具體失敗情境的問題。** 說不出怎麼壞掉的就不要列。

依以下優先序檢查：
1. 正確性缺陷（邏輯錯誤、null 處理、邊界條件、併發、資源未關閉）
2. 安全風險（注入、授權缺失、機敏資料洩漏）
3. 資料完整性（交易邊界、migration 相容性）
4. 效能（N+1、迴圈內 IO、缺索引）
5. 測試覆蓋不足

輸出格式：

### 必須修正
- [檔案:行號] 問題
  失敗情境：<具體輸入 → 錯誤結果>
  建議：<具體修改>

### 建議修正
- ...

**不要修改任何檔案，只輸出報告。**
不要回報純格式問題（那是 linter 的工作）。

/repo-analysis — 專案盤點

<!-- 檔名：.pi/prompts/repo-analysis.md -->
---
description: 系統化盤點目前 repository 的技術棧、架構與風險
---
分析目前 repository，依序回答，**不要修改任何檔案**：

## 1. 技術棧
建置工具、語言版本、主要框架與版本、資料庫、訊息佇列、快取。
（依據：pom.xml / package.json / build.gradle / Dockerfile 等）

## 2. 進入點
所有 main()、@SpringBootApplication、app.listen()、排程任務、訊息消費者。

## 3. 模組地圖
用 Mermaid flowchart 畫出主要模組與依賴方向。

## 4. API 清單
表格：HTTP 方法 | 路徑 | Controller | 用途

## 5. 資料模型
主要 Entity/Table 與關聯。用 Mermaid erDiagram 表示。

## 6. 外部相依
所有對外呼叫的目標與用途。

## 7. 風險
表格：風險 | 證據（檔案:行號）| 影響 | 建議

推測的內容請明確標示「（推測）」。
不要輸出任何金鑰、密碼或連線字串的實際值。

/plan — 實作計畫

<!-- 檔名：.pi/prompts/plan.md -->
---
description: 為一項需求產出實作計畫，不寫程式碼
argument-hint: "<需求描述>"
---
需求：$@

請產出實作計畫。**這個階段不要寫任何程式碼，也不要修改任何檔案。**

## 1. 我的理解
用你自己的話重述需求。若有模糊處，列出你的假設。

## 2. 影響範圍
表格：檔案 | 動作（新增/修改/刪除）| 原因

## 3. 實作步驟
編號步驟，每步都要能獨立驗證。

## 4. 既有規則
你在程式碼與 AGENTS.md 中看到的、這次必須遵守的既有慣例。

## 5. 測試計畫
要新增哪些測試、涵蓋哪些情境。

## 6. 風險與未知
你不確定的地方，需要我確認的決策。

**等我確認後才開始實作。**

/fix-tests — 修復失敗測試

<!-- 檔名：.pi/prompts/fix-tests.md -->
---
description: 執行測試並修復失敗項目
argument-hint: "[測試指令，預設 mvn -q test]"
---
1. 執行 `${1:-mvn -q test}`
2. 若通過，回報「全部通過」並停止。
3. 若失敗：
   - **先解釋每個失敗的根本原因**（不要直接改程式）
   - 說明你打算怎麼修
   - 修改後**重新執行測試**
   - 重複直到通過

規則：
- 不得為了讓測試通過而刪除測試、加 `@Disabled` 或 `.skip()`。
- 不得修改測試的斷言來配合錯誤的實作（除非你先說明為什麼斷言本身是錯的）。
- **連續兩次同樣的失敗就停下來問我**，不要繼續嘗試。
- 每次執行測試後回報**實際輸出**，不要宣稱通過而未執行。

/adr — 架構決策紀錄

<!-- 檔名：.pi/prompts/adr.md -->
---
description: 產生 Architecture Decision Record
argument-hint: "<決策主題>"
---
針對「$@」產生一份 ADR，寫到 `docs/architecture/adr/`，
檔名格式 `NNNN-<kebab-case-title>.md`（NNNN 為既有檔案的下一個序號）。

格式：

```markdown
# NNNN. <標題>

- 狀態：提案中
- 日期：<今天日期>
- 決策者：<留空，由人填>

## 背景
（我們面對什麼問題？什麼力量在推動這個決策？）

## 考慮過的選項
### 選項 A：<名稱>
- 優點：
- 缺點：
- 成本：

### 選項 B：<名稱>
（同上）

## 決策
（選了哪個，以及**為什麼**）

## 後果
### 正面
### 負面
### 需要後續處理的事項
```

先讀專案程式碼理解現況，再寫。不要編造專案中不存在的技術細節。

20.7 實務案例：把團隊 SOP 變成 Prompt Template

情境：團隊有一份 Confluence 上的「新增 API 檢查清單」，但沒人記得看。

做法：把它變成 /new-api 模板，放進 .pi/prompts/，隨 Git 版控。

<!-- 檔名：.pi/prompts/new-api.md -->
---
description: 依團隊 SOP 新增一支 REST API（含檢查清單）
argument-hint: "<API 用途，例如 取消訂單>"
---
需求：新增一支「$@」的 REST API。

依團隊 SOP 執行，**每一步完成後回報**：

- [ ] 1. 確認 domain 模型是否已存在必要的商業規則
- [ ] 2. 定義 UseCase 介面（application/port/in）
- [ ] 3. 實作 Service（application/service）
- [ ] 4. 新增 Controller 與 Request/Response DTO（adapter/in/web）
- [ ] 5. 若需要新的查詢，實作 Repository（adapter/out/persistence）
- [ ] 6. 新增 OpenAPI 註解
- [ ] 7. 撰寫單元測試（每層）
- [ ] 8. 撰寫 API 整合測試（@SpringBootTest + Testcontainers）
- [ ] 9. 執行 `mvn -q test` 並回報結果
- [ ] 10. 執行 `mvn -q spotless:apply`

**在步驟 1 之前，先給我完整計畫並等我確認。**

效果：SOP 從「文件」變成「可執行的流程」。新人不需要記得去看 Confluence。

20.8 注意事項

  • 【Official】 prompts/ 探索非遞迴。子目錄中的模板必須在設定或 manifest 中明確列出。
  • 【建議】 模板名稱會與 skill 命令（/skill:name）、extension 命令共用同一個 / 命名空間。命名時避免衝突；企業模板可加前綴（/acme-review）。
  • 【建議】 模板適合放專案專屬的流程（.pi/prompts/），跨專案通用的放全域（~/.pi/agent/prompts/）或企業 package。

21. Packages

21.1 Concept

【Official】 Pi packages 把 extensions、skills、prompt templates、themes 打包，讓你透過 npm 或 git 分享。Package 可以在 package.json 的 pi key 宣告資源，或使用慣例目錄。

【Official】安全警告原文：「Pi packages run with full system access. Extensions execute arbitrary code, and skills can instruct the model to perform any action including running executables. Review source code before installing third-party packages.」

21.2 安裝與管理【Official】

pi install npm:@foo/bar@1.0.0
pi install git:github.com/user/repo@v1
pi install https://github.com/user/repo    # 原始 URL 也可以
pi install /absolute/path/to/package
pi install ./relative/path/to/package

pi remove npm:@foo/bar
pi list                     # 顯示設定中已安裝的 package
pi update                   # 只更新 pi
pi update --all             # 更新 pi、更新 packages、對齊 pinned git ref
pi update --extensions      # 只更新 packages 與對齊 ref
pi update --models          # 只更新模型目錄
pi update --self            # 只更新 pi
pi update --self --force    # 即使已是最新也重裝
pi update npm:@foo/bar      # 更新單一 package

【Official】 預設寫入使用者設定；-l 寫入專案設定。

不安裝、只試用【Official】：

pi -e npm:@foo/bar
pi -e git:github.com/user/repo

【Official】 -e/--extension 會安裝到暫存目錄，只對本次執行有效。這是評估第三方 package 的安全做法。

21.3 三種來源【Official】

npm

npm:@scope/pkg@1.2.3
npm:pkg
  • 有版本的 spec 會被 pin，且被 package 更新略過（pi update --extensions、pi update --all）
  • 使用者安裝在 ~/.pi/agent/npm/；專案安裝在 .pi/npm/
  • 可用 npmCommand 指定 npm 包裝命令（如 mise、asdf）

git

git:github.com/user/repo@v1
git:git@github.com:user/repo@v1
https://github.com/user/repo@v1
ssh://git@github.com/user/repo@v1

【Official】重點：

  • 不帶 git: 前綴時，只接受協定 URL（https://、http://、ssh://、git://）
  • 帶 git: 前綴時才接受簡寫（github.com/user/repo、git@github.com:user/repo）
  • SSH URL 自動使用你設定的 SSH 金鑰（遵循 ~/.ssh/config）
  • Ref 是被 pin 的 tag 或 commit。pi update --extensions / --all 不會移到更新的 ref，但會把既有 clone 對齊到設定的 ref
  • 要換 ref：pi install git:host/user/repo@new-ref
  • Clone 到 ~/.pi/agent/git/<host>/<path>（全域）或 .pi/git/<host>/<path>（專案）
  • 對齊變更 checkout 時，Pi 會 reset 並 clean clone，然後在有 package.json 時執行 npm install

CI 環境設定【Official】：

export GIT_TERMINAL_PROMPT=0                                   # 停用憑證提示
export GIT_SSH_COMMAND="ssh -o BatchMode=yes -o ConnectTimeout=5"  # 快速失敗

本地路徑

【Official】 本地路徑指向磁碟上的檔案或目錄，加入設定但不複製。相對路徑相對於它所在的設定檔解析。若是檔案，載入為單一 extension；若是目錄，依 package 規則載入資源。

21.4 建立 Pi Package【Official】

{
  "name": "my-package",
  "keywords": ["pi-package"],
  "pi": {
    "extensions": ["./extensions"],
    "skills": ["./skills"],
    "prompts": ["./prompts"],
    "themes": ["./themes"]
  }
}

【Official】 路徑相對於 package 根目錄。陣列支援 glob 與 !排除。正向 manifest glob 會依字典序探索可見路徑；點開頭的路徑需要直接列出；若 glob 需要穿過 symlink，請直接列出該 symlink 資源根目錄。

慣例目錄（無 pi manifest 時）【Official】：

目錄載入什麼
extensions/.ts 與 .js 檔
skills/遞迴尋找 SKILL.md 資料夾，並把頂層 .md 當 skill
prompts/.md 檔
themes/.json 檔

21.5 依賴規則（重要，第 5 章已述，此處補完）【Official】

【Official】 Pi 已內建、必須放 peerDependencies 且版本為 "*"、不可打包的套件： @earendil-works/pi-ai、@earendil-works/pi-agent-core、@earendil-works/pi-coding-agent、@earendil-works/pi-tui、typebox

其他 pi package 必須打包在你的 tarball 中：放 dependencies 且 bundledDependencies，並用 node_modules/ 路徑引用其資源。

{
  "dependencies": { "shitty-extensions": "^1.0.1" },
  "bundledDependencies": ["shitty-extensions"],
  "pi": {
    "extensions": ["extensions", "node_modules/shitty-extensions/extensions"],
    "skills": ["skills", "node_modules/shitty-extensions/skills"]
  }
}

【Official】 Pi 以獨立的 module root 載入 package，所以不同安裝不會衝突或共用模組。

21.6 Package 過濾【Official】

{
  "packages": [
    "npm:simple-pkg",
    {
      "source": "npm:my-package",
      "extensions": ["extensions/*.ts", "!extensions/legacy.ts"],
      "skills": [],
      "prompts": ["prompts/review.md"],
      "themes": ["+themes/legacy.json"]
    }
  ]
}

【Official】規則：

  • 省略某個 key → 載入該類型全部
  • [] → 該類型一個都不載入
  • !pattern → 排除符合的
  • +path → 強制包含（精確路徑）
  • -path → 強制排除（精確路徑）
  • 過濾器疊加在 manifest 之上，只能收窄，不能擴大

企業用途【建議】：這是「只採用第三方 package 的一部分」的官方機制。例如引入外部 skill 集但只允許經審查的三個 skill：

{
  "packages": [{
    "source": "npm:some-community-pack",
    "skills": ["skills/pdf", "skills/csv", "skills/markdown"],
    "extensions": [],
    "prompts": [],
    "themes": []
  }]
}

把 extensions 設成 [] 是重要的安全措施——skills 只影響模型行為，extensions 則能執行任意程式碼。

21.7 啟用與停用資源【Official】

pi config        # 從全域設定開始；按 Tab 切換全域 / 專案模式
pi config -l     # 從專案覆寫開始（繼承的全域資源會變暗）

21.8 範圍與去重【Official】

【Official】 Package 可同時出現在全域與專案設定。若同一 package 兩處都有，專案項目勝出，除非專案項目有 autoload: false，此時它會作為 delta 套用在全域項目之上。

身分判定方式：

  • npm：package 名稱
  • git：不含 ref 的 repository URL
  • local：解析後的絕對路徑

21.9 實務案例：企業 Package 的完整生命週期【建議】

flowchart TB
    A["需求：團隊要統一 Spring Boot 開發規範"] --> B["在 acme-pi-pack 新增 skill"]
    B --> C["PR + Code Review + 安全審查"]
    C --> D["合併，標 tag v1.3.0"]
    D --> E["更新專案 .pi/settings.json 的 pinned 版本"]
    E --> F["Commit 進專案 repo"]
    F --> G["同仁下次 git pull + pi 啟動<br/>（信任專案後自動安裝缺少的 package）"]
    G --> H["若需立即更新：pi update --extensions"]

    I["版本回退：改回 @v1.2.0<br/>再 pi update --extensions"] -.-> E

專案端設定：

// .pi/settings.json（提交進 Git）
{
  "packages": ["git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.3.0"]
}

【Official】 專案設定可與團隊共享，pi 會在專案被信任後於啟動時自動安裝缺少的 package。

21.10 Package Gallery【Official】

【Official】 package gallery 顯示標記 pi-package 的 package。可加 video（僅 MP4）或 image（PNG/JPEG/GIF/WebP）欄位顯示預覽；兩者都設時 video 優先。

【建議】企業注意：Gallery 上的 package 是社群提供的，未經 Pi 官方安全審查。引入前務必：(1) 用 pi -e 暫時試用，(2) 閱讀原始碼，(3) fork 到內部 repo，(4) 用 package 過濾把 extensions 設為 []（若只需要 skills）。

21.11 注意事項

  • 【Official】 pi update 對「實驗性 installer 管理的安裝」會採用暫存、有 lockfile 的 release，驗證通過才啟用；失敗時保留現行 release。Managed 安裝不支援 --force，需重跑安裝器修復。
  • 【建議】 企業一律 pin 版本。不 pin 的 git ref 等於「任何人推 commit 就改變全公司 Agent 行為」，且沒有變更紀錄。
  • 【建議】 對第三方 package，預設用 extensions: [] 過濾，只取 skills / prompts。

22. Tool Calling

22.1 Concept：一次工具呼叫的完整旅程

第 3 章已區分 Tool Calling 與 Tool Execution。這一章把完整旅程攤開。

sequenceDiagram
    autonumber
    participant M as LLM
    participant AI as pi-ai
    participant CORE as pi-agent-core
    participant EXT as Extensions
    participant OS as 作業系統 / 檔案系統

    Note over AI,M: 送出時：工具定義（TypeBox schema）轉成該 Provider 的格式
    M-->>AI: 串流回應，含 tool call（名稱 + JSON 參數）
    AI-->>CORE: 正規化的 tool call
    CORE->>EXT: tool_execution_start
    CORE->>EXT: tool_call（可修改 input、可 block）
    alt Extension 回傳 { block: true }
        EXT-->>CORE: 阻擋 + reason
        CORE->>CORE: 不執行，把 reason 當結果
    else 允許執行
        CORE->>OS: 實際執行（spawn / 檔案 IO / HTTP）
        OS-->>CORE: 原始結果
        CORE->>EXT: tool_execution_update（串流中間結果）
    end
    CORE->>EXT: tool_result（可修改結果）
    CORE->>EXT: tool_execution_end（帶 isError）
    CORE->>AI: 把 ToolResultMessage 加入下一輪 context
    AI->>M: 下一輪請求

22.2 內建工具的參數型別【Official】

【Official】 官方文件揭露的內建工具參數型別（可用 isToolCallEventType 取得型別）：

工具event.input 型別
bash{ command: string; timeout?: number }
read{ path: string; offset?: number; limit?: number }

其餘工具（write、edit、grep、find、ls、powershell）的完整參數型別，官方文件未於 extensions.md 中逐一列出；請以 node_modules/@earendil-works/pi-coding-agent/dist/ 的 TypeScript 定義為準（【Official】 官方 compaction.md 建議用這個方式查型別）。

22.3 平行工具執行【Official】

【Official】 預設的平行工具執行模式下：同一則助理訊息的兄弟工具呼叫，會先依序 preflight（跑 tool_call），再併發執行。

這對企業寫 guard 有兩個重要含意：

含意說明對策
tool_call 是依序的你可以在 handler 中維護跨呼叫的狀態（例如「本批次已經批准過刪除」）可靠
執行是併發的tool_call 看不到同批次兄弟工具的結果不要依賴「上一個工具的結果」來決定是否阻擋

22.4 工具輸出截斷【Official】

【Official】 官方 extensions.md 有 Output Truncation 章節，並提供 truncated-tool.ts 範例（關鍵 API：truncateHead）。

企業意義【建議】：工具輸出（尤其 bash 跑測試或 build）是 context 爆炸的頭號原因。自訂工具時務必實作截斷；使用內建工具時，改用 !! 或把長輸出導向檔案再讓 AI 選擇性讀取。

22.5 遠端執行【Official】

【Official】 extensions.md 有 Remote Execution 章節，官方範例包含：

  • ssh.ts — SSH 遠端執行
  • sandbox/ — 沙箱化的工具執行
  • gondolin/ — 把內建工具與 ! 指令導入 micro-VM

這是 Pi 沙箱架構的技術基礎：不是在 Pi 內部做限制，而是把工具的執行位置換掉。

flowchart LR
    subgraph HOST["主機（憑證留在這裡）"]
        PI["pi 程序"]
        EXTG["gondolin extension<br/>覆寫 read/write/edit/bash/grep/find/ls"]
        PI --> EXTG
    end
    subgraph VM["Gondolin micro-VM"]
        WS["/workspace（掛載主機 cwd）"]
        SH["實際的檔案 IO 與 shell"]
    end
    EXTG -->|工具操作導向| SH
    SH --> WS
    WS -.寫回.-> HOST

22.6 動態工具載入【Official】

【Official】 pi.registerTool() 可在啟動後呼叫（session_start、命令 handler、其他事件 handler 中），新工具立即在同一 session 生效，出現在 pi.getAllTools() 且 LLM 可呼叫，不需 /reload。

搭配 pi.setActiveTools(names) 可在執行期啟用/停用工具。

企業應用【建議】：階段式工具授權。

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/staged-tools/index.ts
// 【建議】設計：預設唯讀，人類明確批准後才開放寫入
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

const READ_ONLY = ["read", "grep", "find", "ls"];
const FULL = [...READ_ONLY, "edit", "write", "bash"];

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.on("session_start", async (_event, ctx) => {
    pi.setActiveTools(READ_ONLY);
    if (ctx.hasUI) ctx.ui.setStatus("mode", "唯讀模式（用 /unlock 開放寫入）");
  });

  pi.registerCommand("unlock", {
    description: "開放寫入工具（需確認）",
    handler: async (_args, ctx) => {
      if (!ctx.hasUI) return;
      const ok = await ctx.ui.confirm(
        "開放寫入權限？",
        "Agent 將可以修改檔案與執行 shell 指令。請確認你已建立 git 分支。"
      );
      if (!ok) return;
      pi.setActiveTools(FULL);
      ctx.ui.setStatus("mode", "完整模式");
      ctx.ui.notify("已開放寫入工具", "warning");
    },
  });

  pi.registerCommand("lock", {
    description: "回到唯讀模式",
    handler: async (_args, ctx) => {
      pi.setActiveTools(READ_ONLY);
      ctx.ui.setStatus("mode", "唯讀模式");
    },
  });
}

價值：強制執行「先分析，再修改」的紀律（第 46 章 Best Practice 的第一條）。

22.7 讓模型正確使用工具的 Prompt 技巧【建議】

問題對策
模型不用 grep，直接讀整個大檔在 AGENTS.md 寫「檔案超過 500 行時，先用 grep 定位再讀特定區段」
模型呼叫工具前不解釋「每次呼叫工具前，用一句話說明你要做什麼與為什麼」
模型改檔前不先讀「修改任何檔案前，必須先 read 它的現況」
模型平行呼叫太多工具導致混亂「一次只做一件事，等結果出來再決定下一步」
自訂工具沒被使用用 promptSnippet + promptGuidelines（【Official】），且 guideline 必須寫出工具名

22.8 實務案例：工具呼叫的稽核分析

# 從 JSON 事件流分析一次 session 的工具使用【建議】
pi --mode json -p "重構 OrderService" > events.jsonl

# 1. 工具呼叫次數分布
grep '"type":"tool_execution_start"' events.jsonl \
  | grep -o '"toolName":"[^"]*"' | sort | uniq -c | sort -rn

# 2. 失敗的工具呼叫
grep '"type":"tool_execution_end"' events.jsonl | grep '"isError":true'

# 3. 所有執行過的 bash 指令（稽核重點）
grep '"toolName":"bash"' events.jsonl \
  | grep -o '"command":"[^"]*"'

企業建議：把第 3 項納入例行稽核。它回答「AI 到底在我們的機器上跑了什麼」。

22.9 注意事項

  • 【Official】 tool_call 修改 event.input 後不會重新驗證 schema。修改時要自己確保型別正確。
  • 【Official】 terminate: true 只在「該批次每個最終結果都是 terminating」時才會讓 agent 提早停止。單一工具回傳 terminate 不保證停止。
  • 【建議】 阻擋時務必給有用的 reason。模型會看到這個 reason，好的訊息能引導它改用正確的做法；空泛的「Blocked」只會讓它反覆重試。

23. Agent Loop

23.1 Concept：從抽象循環到 Pi 的真實事件

教科書上的 agent loop 是這樣：

Observe → Think → Plan → Tool Call → Execute → Observe Result → Evaluate → Correct → Repeat

但這是抽象模型。在 Pi 中，它對應到具體的事件——這是本手冊與一般教學文最大的差異：

flowchart TB
    subgraph ABS["抽象 Agent Loop"]
        O1["Observe"] --> T1["Think"] --> P1["Plan"] --> TC1["Tool Call"]
        TC1 --> E1["Execute"] --> OR1["Observe Result"] --> EV1["Evaluate"]
        EV1 --> C1["Correct"] --> O1
    end

    subgraph PI["Pi 的真實事件（Official）"]
        A["agent_start"] --> B["turn_start"]
        B --> C["context（送出前最後修改點）"]
        C --> D["before_provider_request"]
        D --> E["message_start / message_update<br/>（模型在此 Think + Plan，串流輸出）"]
        E --> F["message_end"]
        F --> G["tool_execution_start"]
        G --> H["tool_call（可阻擋 = 人為 Correct）"]
        H --> I["實際執行 = Execute"]
        I --> J["tool_result（可修改 = 加工 Observe）"]
        J --> K["tool_execution_end（isError = Evaluate 的輸入）"]
        K --> L["turn_end"]
        L --> M{"還有工具結果要餵回？"}
        M -->|是| B
        M -->|否| N["agent_end"]
        N --> P["agent_settled"]
    end

    ABS -.對應.-> PI
抽象階段Pi 的實際位置誰能介入
Observecontext 事件建構的訊息Extension（改寫 context）
Think / Plan模型內部（thinking level 控制強度）人（/thinking）、Prompt
Tool Call模型輸出 → tool_call 事件Extension（阻擋/修改）
Executepi-agent-core 實際執行容器 / OS（第 31 章）
Observe Resulttool_result 事件Extension（脫敏/截斷）
Evaluate模型下一輪推理Prompt、AGENTS.md
Correct使用者 steering（Enter）、Extension 阻擋的 reason人（最重要）
Repeatturn 迴圈—

23.2 Turn 的定義【Official】

【Official】 一個 turn 從使用者訊息開始，包含所有助理回應與工具呼叫，直到下一個使用者訊息為止。

這個定義很重要，因為：

  • Compaction 正常會在 turn 邊界切（第 17 章）
  • 一個 turn 可能包含很多次 turn_start / turn_end 事件（模型多次呼叫工具）

命名注意：turn_start / turn_end 事件的「turn」指的是一次 LLM 請求-回應循環，與 compaction 定義的「turn」（使用者訊息到下一個使用者訊息）不完全相同。閱讀官方文件時要注意上下文。

23.3 State、Event、Streaming 的關係

flowchart LR
    subgraph CORE["pi-agent-core"]
        ST["State<br/>目前訊息、工具、模型"]
        LOOP["Agent Loop"]
        ST <--> LOOP
    end
    LOOP -->|發出| EV["Event Stream"]
    EV --> TUI["TUI 渲染"]
    EV --> EXT["Extensions"]
    EV --> JSON["--mode json 輸出"]
    EV --> RPC["--mode rpc 輸出"]
    LOOP -->|寫入| SESS["Session JSONL（磁碟）"]
    SESS -->|重建| CTX["下次的 Context"]

四個消費者，同一組事件——這是 Pi 架構的優雅之處，也是企業可觀測性的基礎（第 32 章）。

23.4 Memory 的三個層次

Pi 沒有「memory」這個獨立概念，但實務上記憶分三層：

層次機制存活範圍官方支援
短期Context 中的近期訊息到下次 compaction【Official】
中期Compaction 摘要 + Session 樹整個 session（可 resume）【Official】
長期AGENTS.md、Skills、Prompt Templates跨 session、跨人、跨專案【Official】

企業洞察【建議】：真正有價值的「記憶」是第三層。 一個團隊的競爭力不在於某次 session 記得多少，而在於「上次踩的坑有沒有變成 AGENTS.md 的一條規則」。

建立習慣：每次 AI 犯了同樣的錯第二次，就把它寫進 AGENTS.md 或 Skill。

23.5 Retry 與 agent_settled【Official】

【Official】 agent_settled 事件的定義是：沒有 retry、compaction、follow-up 剩餘。

這是「真正結束」的訊號，與 agent_end 不同：

flowchart LR
    A["agent_end<br/>本次 agent run 結束"] --> B{"還有事嗎？"}
    B -->|需要 retry| C["重試 → 又一次 agent run"]
    B -->|需要 compaction| D["壓縮 → 繼續"]
    B -->|有 follow-up 訊息| E["送出 follow-up → 又一次 run"]
    B -->|都沒有| F["agent_settled<br/>真的結束了"]

企業用途【建議】：自動化腳本（例如「完成後自動 commit」）應該掛在 agent_settled，不是 agent_end。掛錯會在 retry 或 compaction 中途誤觸發。

官方範例 auto-commit-on-exit.ts 使用的是 session_shutdown，也是一種選擇（離開時才 commit）。

23.6 讓 Agent Loop 更有效的六個原則【建議】

原則具體做法為什麼有效
1. 先計畫再執行用 /plan 模板，或 staged-tools extension 預設唯讀避免在錯誤方向上燒 token
2. 每步可驗證要求「每次修改後執行測試」Loop 有回饋才會收斂
3. 失敗要停「連續兩次同樣失敗就停下來問我」防止無限迴圈
4. 主動 steering看到走偏立刻按 Enter早期修正成本最低
5. 工具訊息要有用阻擋時給具體 reason模型能據此改變策略
6. 控制 context!!、grep 定位、定期 /compactContext 品質決定推理品質

23.7 實務案例：一個收斂良好的 Loop 與一個發散的 Loop

發散的 Loop（常見錯誤）：

> 幫我把這個專案的測試都修好

發生什麼：AI 直接開始改程式 → 改壞更多 → 再改 → context 爆炸 → compaction → 忘記前面做過什麼 → 重複已經試過的方法。

收斂的 Loop（正確做法）：

> 執行 mvn -q test，列出所有失敗的測試與失敗原因。
> 這一步不要修改任何檔案。

（AI 列出 12 個失敗，分成 3 類根因）

> 按根因分組，告訴我先修哪一類風險最低。

（AI 建議先修 A 類）

> 只修 A 類的 4 個測試。每修一個就跑一次該測試確認。
> 4 個都通過後停下來回報。

（AI 修完 A 類，回報）

> !!git add -A && git commit -m "fix: A 類測試"

> 現在修 B 類。同樣的規則。

差異：第二種把一個大 loop 拆成多個有明確終點的小 loop，每個小 loop 都有 checkpoint（commit）。這是 Agent Engineering 的核心技巧。

23.8 注意事項

  • 【Official】 Pi 沒有內建的「plan mode」核心功能，但官方提供 plan-mode/ 範例 extension。企業若需要強制 plan-then-execute 流程，可參考該範例或用本手冊 22.6 的 staged-tools 做法。
  • 【建議】 Agent Loop 的品質主要由 Prompt 與工具回饋決定，不是由模型大小決定。換更大的模型不會修好一個沒有驗證步驟的流程。

24. Web Application Development

24.1 Pi + AI Agent Web Application Development Lifecycle【建議】

以下生命週期為本手冊設計，非 Pi 官方流程；每個階段使用的 Pi 功能均為 Official。

flowchart TB
    R["Requirement<br/>需求"] --> SU["System Understanding<br/>系統理解"]
    SU --> RA["Repository Analysis<br/>程式碼盤點"]
    RA --> AA["Architecture Analysis<br/>架構分析"]
    AA --> SPEC["Specification<br/>規格確認"]
    SPEC --> PLAN["Implementation Plan<br/>實作計畫"]
    PLAN --> CODE["Coding<br/>實作"]
    CODE --> UT["Unit Test"]
    UT --> IT["Integration Test"]
    IT --> ST["Security Test"]
    ST --> CR["Code Review"]
    CR --> RF["Refactoring"]
    RF --> CI["CI/CD"]
    CI --> DEP["Deployment"]
    DEP --> MON["Monitoring"]
    MON -.回饋.-> R

    style PLAN fill:#2d5016,color:#fff
    style CR fill:#5c2d16,color:#fff

24.2 Pi 在每個階段的角色與模式【建議】

階段Pi 的角色建議工具權限模型 / 推理對應 Prompt
Requirement需求釐清、找出模糊處唯讀大模型 / high/plan
System Understanding讀懂現有系統唯讀大模型 / high/repo-analysis
Repository Analysis盤點程式碼、依賴唯讀中模型 / medium/repo-analysis
Architecture Analysis檢查分層與依賴方向唯讀大模型 / high/skill:hexagonal-review
Specification產出規格文件唯讀 + write（僅 docs/）大模型 / high/plan
Implementation Plan產出步驟計畫唯讀大模型 / high/plan
Coding實作（人類監督）完整中模型 / medium/new-api
Unit Test產生 + 執行測試完整快模型 / low/skill:test-generation
Integration Test產生 + 執行測試完整中模型 / medium/skill:test-generation
Security TestOWASP 審查唯讀大模型 / high/skill:owasp-review
Code Review審查 diff唯讀大模型 / high/review
Refactoring重構完整中模型 / medium—
CI/CDCI 中的自動檢查唯讀 + --no-session中模型見 8.6
Deployment不參與（人類手動）無——
Monitoring分析日誌與告警唯讀大模型 / high/incident

紅線【建議】：Deployment 階段 Agent 不應有任何權限。這是第 19 章 guard-commands extension 阻擋 kubectl、mvn deploy、terraform apply 的原因。

24.3 完整案例：訂單取消功能

技術棧：

層技術
FrontendVue 3、TypeScript、Vite、Tailwind CSS、PrimeVue、Pinia、REST
BackendJava 25、Spring Boot 4.x、Maven、PostgreSQL
架構Hexagonal Architecture（domain / application / adapter）

專案結構：

order-service/
├── AGENTS.md                      # 第 17.3 節的範本
├── .pi/
│   ├── settings.json
│   ├── prompts/
│   │   ├── plan.md
│   │   ├── review.md
│   │   └── new-api.md
│   └── skills/                    # 或用企業 package
├── backend/
│   ├── pom.xml
│   └── src/main/java/com/acme/order/
│       ├── domain/                # 純 Java，無框架依賴
│       │   ├── Order.java
│       │   ├── OrderStatus.java
│       │   └── OrderCancellationPolicy.java
│       ├── application/
│       │   ├── port/in/CancelOrderUseCase.java
│       │   ├── port/out/LoadOrderPort.java
│       │   ├── port/out/SaveOrderPort.java
│       │   └── service/CancelOrderService.java
│       └── adapter/
│           ├── in/web/OrderController.java
│           ├── in/web/dto/CancelOrderRequest.java
│           └── out/persistence/OrderPersistenceAdapter.java
└── frontend/
    ├── package.json
    └── src/
        ├── api/orderApi.ts
        ├── stores/orderStore.ts
        ├── composables/useOrderCancel.ts
        ├── components/Order/OrderCancelDialog.vue
        └── types/order.ts

24.4 階段 1：需求 → Pi 分析

cd ~/work/order-service
pi --name "PROJ-2001 訂單取消功能" --tools read,grep,find,ls --thinking high

Prompt（可直接複製）：

需求：客服人員需要能夠取消訂單。業務規則如下：
- 只有「待出貨」與「已付款」狀態的訂單可以取消
- 已出貨的訂單不能取消，必須走退貨流程
- 取消時必須記錄取消原因與操作人員
- 取消後需要觸發退款（呼叫既有的 PaymentService）

請先分析現況，**不要寫任何程式碼，不要修改任何檔案**：

1. 目前 Order 的狀態機是怎麼定義的？在哪個檔案？
2. 目前有哪些類似的「狀態變更」操作？它們的實作模式是什麼？
3. PaymentService 的介面長什麼樣？退款怎麼呼叫？
4. 目前的 Controller / Service / Repository 分層慣例是什麼？
5. 有沒有既有的稽核紀錄機制（誰在什麼時候做了什麼）？

每一點都要標明你是從哪個檔案的哪幾行得到答案的。
不確定的地方請明確說「不確定」，不要臆測。

為什麼這樣寫：

  • 「不要寫程式碼」→ 強制先理解再動手
  • 「標明檔案與行號」→ 讓你能驗證 AI 是真的讀了，還是在編
  • 「不確定請說不確定」→ 降低幻覺

24.5 階段 2：實作計畫

/plan 新增訂單取消功能（PROJ-2001），依剛才分析的現況與業務規則

期望產出（/plan 模板的格式）：

## 1. 我的理解
...

## 2. 影響範圍
| 檔案 | 動作 | 原因 |
| domain/OrderStatus.java | 修改 | 新增 CANCELLED 狀態與轉換規則 |
| domain/OrderCancellationPolicy.java | 新增 | 封裝「哪些狀態可取消」的業務規則 |
| application/port/in/CancelOrderUseCase.java | 新增 | UseCase 介面 |
| application/service/CancelOrderService.java | 新增 | 實作，含退款呼叫 |
| adapter/in/web/OrderController.java | 修改 | 新增 POST /orders/{id}/cancel |
| adapter/in/web/dto/CancelOrderRequest.java | 新增 | 請求 DTO |
| db/migration/V202609061200__add_order_cancellation.sql | 新增 | 稽核欄位 |
...

人類的工作：審這份計畫。若計畫錯了，後面全錯。這是整個流程中 CP 值最高的 5 分鐘。

24.6 階段 3：後端實作

開放寫入權限（重啟 Pi 或用 22.6 的 /unlock）：

# 先建分支（重要）
git checkout -b feature/PROJ-2001-cancel-order
pi -c   # 繼續同一個 session，保留前面的分析與計畫
照計畫實作步驟 1 到 3（domain 層 + UseCase 介面）。

規則：
- domain 層不得有任何 Spring / JPA import
- 每個新增的 public method 都要有對應測試
- 完成後執行 `mvn -q test` 並回報實際結果
- 步驟 1-3 完成後停下來，不要繼續步驟 4

產出範例（domain 層）：

// 檔名：backend/src/main/java/com/acme/order/domain/OrderCancellationPolicy.java
// 執行環境：Java 25
// 說明：純領域邏輯，不依賴任何框架
package com.acme.order.domain;

import java.util.EnumSet;
import java.util.Set;

/**
 * 訂單取消政策。封裝「什麼狀態的訂單可以被取消」這條業務規則。
 */
public final class OrderCancellationPolicy {

    private static final Set<OrderStatus> CANCELLABLE =
            EnumSet.of(OrderStatus.PENDING_SHIPMENT, OrderStatus.PAID);

    private OrderCancellationPolicy() {
    }

    public static boolean canCancel(OrderStatus status) {
        return CANCELLABLE.contains(status);
    }

    /**
     * @throws OrderNotCancellableException 當訂單狀態不允許取消
     */
    public static void assertCancellable(Order order) {
        if (!canCancel(order.status())) {
            throw new OrderNotCancellableException(
                    "訂單狀態為 %s，不可取消。已出貨訂單請走退貨流程。"
                            .formatted(order.status()));
        }
    }
}
（審完 domain 層後）
好，繼續步驟 4 到 6（Service + Controller + DTO）。
注意：Controller 不得包含任何業務判斷，所有規則都在 domain 或 application 層。
// 檔名：backend/src/main/java/com/acme/order/application/service/CancelOrderService.java
// 執行環境：Java 25 + Spring Boot 4.x
package com.acme.order.application.service;

import com.acme.order.application.port.in.CancelOrderCommand;
import com.acme.order.application.port.in.CancelOrderUseCase;
import com.acme.order.application.port.out.LoadOrderPort;
import com.acme.order.application.port.out.SaveOrderPort;
import com.acme.order.domain.Order;
import com.acme.order.domain.OrderCancellationPolicy;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@Service
public class CancelOrderService implements CancelOrderUseCase {

    private final LoadOrderPort loadOrderPort;
    private final SaveOrderPort saveOrderPort;
    private final RefundPort refundPort;

    public CancelOrderService(LoadOrderPort loadOrderPort,
                              SaveOrderPort saveOrderPort,
                              RefundPort refundPort) {
        this.loadOrderPort = loadOrderPort;
        this.saveOrderPort = saveOrderPort;
        this.refundPort = refundPort;
    }

    @Override
    @Transactional
    public void cancel(CancelOrderCommand command) {
        Order order = loadOrderPort.loadById(command.orderId());

        OrderCancellationPolicy.assertCancellable(order);

        Order cancelled = order.cancel(command.reason(), command.operatorId());
        saveOrderPort.save(cancelled);

        refundPort.requestRefund(cancelled.id(), cancelled.totalAmount());
    }
}

24.7 階段 4：前端實作

現在做前端。需求：
在訂單詳情頁加一個「取消訂單」按鈕，點擊後開啟確認對話框，
要求輸入取消原因（必填，至少 5 個字），確認後呼叫後端 API。

規則（依 AGENTS.md）：
- 使用 <script setup lang="ts">
- UI 元件用 PrimeVue（Dialog、Button、Textarea）
- 樣式用 Tailwind utility class
- API 呼叫放在 api/orderApi.ts，狀態放在 stores/orderStore.ts
- 元件只負責呈現與事件

先給我檔案清單與各自職責，確認後再寫。

產出範例：

// 檔名：frontend/src/api/orderApi.ts
// 執行環境：Vite + TypeScript
import type { CancelOrderRequest } from '@/types/order'

const BASE = import.meta.env.VITE_API_BASE_URL

export async function cancelOrder(orderId: string, payload: CancelOrderRequest): Promise<void> {
  const res = await fetch(`${BASE}/orders/${orderId}/cancel`, {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify(payload),
  })
  if (!res.ok) {
    const detail = await res.text()
    throw new Error(`取消訂單失敗（HTTP ${res.status}）：${detail}`)
  }
}
// 檔名：frontend/src/stores/orderStore.ts
import { defineStore } from 'pinia'
import { ref } from 'vue'
import { cancelOrder } from '@/api/orderApi'

export const useOrderStore = defineStore('order', () => {
  const cancelling = ref(false)
  const error = ref<string | null>(null)

  async function cancel(orderId: string, reason: string) {
    cancelling.value = true
    error.value = null
    try {
      await cancelOrder(orderId, { reason })
    } catch (e) {
      error.value = e instanceof Error ? e.message : '未知錯誤'
      throw e
    } finally {
      cancelling.value = false
    }
  }

  return { cancelling, error, cancel }
})
<!-- 檔名：frontend/src/components/Order/OrderCancelDialog.vue -->
<script setup lang="ts">
import { ref, computed } from 'vue'
import Dialog from 'primevue/dialog'
import Button from 'primevue/button'
import Textarea from 'primevue/textarea'
import { useOrderStore } from '@/stores/orderStore'

const props = defineProps<{ orderId: string; visible: boolean }>()
const emit = defineEmits<{ 'update:visible': [boolean]; cancelled: [] }>()

const store = useOrderStore()
const reason = ref('')
const valid = computed(() => reason.value.trim().length >= 5)

async function submit() {
  if (!valid.value) return
  await store.cancel(props.orderId, reason.value.trim())
  emit('cancelled')
  emit('update:visible', false)
  reason.value = ''
}
</script>

<template>
  <Dialog
    :visible="visible"
    modal
    header="取消訂單"
    class="w-full max-w-md"
    @update:visible="emit('update:visible', $event)"
  >
    <div class="flex flex-col gap-3">
      <p class="text-sm text-gray-600">
        取消後將自動觸發退款，且無法復原。請輸入取消原因。
      </p>
      <Textarea v-model="reason" rows="3" placeholder="取消原因（至少 5 個字）" class="w-full" />
      <p v-if="reason.length > 0 && !valid" class="text-xs text-red-600">
        取消原因至少需要 5 個字
      </p>
      <p v-if="store.error" class="text-xs text-red-600">{{ store.error }}</p>
    </div>

    <template #footer>
      <Button label="返回" severity="secondary" text @click="emit('update:visible', false)" />
      <Button
        label="確認取消訂單"
        severity="danger"
        :disabled="!valid || store.cancelling"
        :loading="store.cancelling"
        @click="submit"
      />
    </template>
  </Dialog>
</template>

24.8 階段 5：測試

/skill:test-generation

為剛才新增的後端程式碼產生測試：
1. OrderCancellationPolicy 的單元測試（純 JUnit，不需要 Spring）
2. CancelOrderService 的單元測試（Mockito mock ports）
3. OrderController 的整合測試（@SpringBootTest + Testcontainers PostgreSQL）

每個測試都要涵蓋：正常路徑、邊界值、例外情境。
完成後執行 `mvn -q test` 並回報實際結果。

前端：

為 OrderCancelDialog.vue 寫 Vitest 測試，涵蓋：
- 原因少於 5 字時確認按鈕為 disabled
- 原因合法時點擊確認會呼叫 store.cancel
- store 拋出錯誤時會顯示錯誤訊息
執行 npm run test 並回報結果。

24.9 階段 6：安全與審查

/skill:owasp-review

審查 git diff origin/main...HEAD 的變更。
特別注意：
- 取消訂單的授權檢查（誰可以取消誰的訂單？有沒有 IDOR？）
- 取消原因是否會被輸出到前端而未消毒
- 稽核記錄是否含個資
/review origin/main

24.10 階段 7：CI/CD 與監控

CI 設定見第 8.6 節。監控階段的 Prompt：

分析這份 production 錯誤日誌，找出根本原因：

（貼上日誌，或用 !!kubectl logs ... > /tmp/err.log 然後叫 AI read）

請回答：
1. 錯誤的直接觸發點（檔案:行號）
2. 根本原因
3. 為什麼既有測試沒有攔到
4. 建議的修復方式與應該補的測試

不要修改任何檔案，只分析。

24.11 完整流程總覽圖

sequenceDiagram
    participant H as 人類工程師
    participant PI as Pi
    participant G as Git
    participant CI as CI/CD

    H->>PI: 唯讀模式啟動 + 需求分析 Prompt
    PI-->>H: 現況分析（標明檔案:行號）
    H->>H: **驗證分析正確性**
    H->>PI: /plan
    PI-->>H: 實作計畫
    H->>H: **審查計畫（最關鍵的一步）**
    H->>G: git checkout -b feature/xxx
    H->>PI: 開放寫入，照計畫實作步驟 1-3
    PI-->>H: 程式碼 + 測試結果
    H->>H: **Review diff**
    H->>G: commit（checkpoint）
    H->>PI: 繼續步驟 4-6
    PI-->>H: 程式碼 + 測試結果
    H->>PI: /skill:test-generation
    PI-->>H: 測試 + 執行結果
    H->>PI: /skill:owasp-review
    PI-->>H: 安全報告
    H->>PI: /review
    PI-->>H: 審查報告
    H->>H: **人工修正 AI 遺漏的部分**
    H->>G: push + 開 PR
    G->>CI: 觸發
    CI->>CI: build + test + AI review + 安全掃描
    CI-->>H: 結果
    H->>H: **人類最終 approve**

注意粗體的步驟：每一個都是人類的責任，不可委託給 AI。這是本手冊對「AI 輔助開發」的核心立場。

24.12 實務案例：這個流程省了多少時間、又在哪裡花了時間【建議】

以下為典型情境的估計，用於設定合理期待，非實測數據。

階段傳統做法Pi 輔助差異
讀懂現有架構2–4 小時20–30 分鐘大幅節省
寫實作計畫30 分鐘10 分鐘 + 20 分鐘審查略省
寫程式碼4 小時1.5 小時 + 1 小時 review中度節省
寫測試2 小時30 分鐘 + 30 分鐘檢查大幅節省
安全審查常常跳過15 分鐘從無到有
總計~9 小時~5 小時約省 45%

關鍵觀察：

  • 節省最多的是理解與樣板化工作（測試、DTO、文件）
  • 審查時間反而增加——這是必要成本，不是浪費
  • 若省略審查，短期看起來更快，但缺陷會在整合測試或 production 才爆

24.13 注意事項

  • 不要一次丟一整個功能給 AI。拆成 3–6 個有明確終點的小步驟，每步 commit。
  • 每個 commit 都是 checkpoint。AI 走偏時，git reset --hard 回到上一個 commit 比讓它自己修正便宜。
  • AI 產出的程式碼一律視為「初稿」，不是成品。你的名字在 commit 上，責任就是你的。

25. Reverse Engineering

25.1 Concept：為什麼逆向工程是 AI 最有價值的應用

在企業實務中，工程師花在理解既有系統的時間，遠多於寫新程式碼的時間。而理解舊系統正好是 LLM 的強項：它能快速掃過大量程式碼、找出模式、產生結構化摘要。

但天真的做法會失敗：直接問「這個專案在做什麼」，AI 會給你一段漂亮但空洞的描述，甚至編造不存在的模組。

成功的關鍵是：由外而內、分階段、每階段都要求證據。

25.2 Pi Reverse Engineering Workflow【建議】

以下流程為本手冊設計，非 Pi 官方流程。

flowchart TB
    A["Legacy Repository"] --> B["1. Repository Discovery<br/>不讀原始碼，只看外圍"]
    B --> C["2. File Structure Analysis<br/>目錄與模組地圖"]
    C --> D["3. Dependency Analysis<br/>內部與外部依賴"]
    D --> E["4. Call Graph<br/>進入點到核心的呼叫路徑"]
    E --> F["5. API Analysis<br/>對外介面盤點"]
    F --> G["6. Database Analysis<br/>資料模型與 migration"]
    G --> H["7. Configuration Analysis<br/>設定與環境變數"]
    H --> I["8. Business Logic Extraction<br/>業務規則萃取"]
    I --> J["9. Architecture Reconstruction<br/>架構重建"]
    J --> K["10. Risk Analysis<br/>風險評估"]
    K --> L["11. Documentation<br/>產出文件"]

    style B fill:#1a3a52,color:#fff
    style K fill:#5c2d16,color:#fff

25.3 逆向工程的執行環境設定【建議】

# 對「你自己公司的」legacy repo
cd /path/to/legacy-project
pi --name "逆向工程：<專案名>" \
   --tools read,grep,find,ls \
   --thinking high

# 對「外部或未信任的」repo —— 必須加上完整隔離
pi --no-approve --no-skills --no-extensions --no-prompt-templates \
   --tools read,grep,find,ls \
   --name "外部 repo 分析"

為什麼要 --tools read,grep,find,ls：

  1. 保證不會改到任何檔案——逆向工程階段本來就不該修改
  2. 排除 bash 可大幅降低 prompt injection 的危害（惡意 repo 的 AGENTS.md 即使叫模型執行指令，它也沒有工具可用）

25.4 八支逆向工程 Prompt（可直接複製）

(1) Repository Analysis Prompt

盤點這個 repository 的外圍資訊。**這一階段不要讀任何原始碼檔案**，
只看設定檔、建置檔、文件與 git 歷史。

執行並整理以下資訊：

## A. 專案識別
- README / 文件說了什麼？（若沒有，明說「無文件」）
- 專案名稱、用途（若只能推測，標明「推測」）

## B. 技術棧
從 pom.xml / build.gradle / package.json / *.csproj / requirements.txt / go.mod 等找出：
| 項目 | 值 | 來源檔案 |
| 語言與版本 | | |
| 建置工具 | | |
| 主要框架與版本 | | |
| 資料庫 | | |
| 測試框架 | | |

## C. 部署方式
Dockerfile / docker-compose / k8s manifest / Jenkinsfile / .github/workflows 說明了什麼？

## D. 專案活躍度
- 最近一次 commit 是什麼時候？
- 過去一年 commit 數？
- 主要貢獻者（前 5 名）？
- 有沒有明顯的「已停止維護」訊號？

## E. 規模
- 原始碼檔案數、總行數（依語言分）
- 最大的 5 個檔案

輸出用表格。所有數字都要附上你用來取得的指令。

(2) File Structure / Architecture Discovery Prompt

分析這個專案的目錄結構與模組劃分。

1. 列出前三層目錄結構（排除 node_modules、target、dist、.git）
2. 針對每個主要模組/套件，回答：
   - 它的職責是什麼？（依據：目錄名 + 裡面的檔案名 + 抽樣讀 1-2 個檔案）
   - 有多少檔案？
   - 它依賴哪些其他模組？（依據：import 語句）
3. 用 Mermaid flowchart 畫出模組依賴圖

規則：
- 每個職責判斷都要標明你的依據
- 無法確定的模組標「用途不明」，不要編造
- 若發現**循環依賴**，特別標出來

(3) Dependency Analysis Prompt

分析這個專案的依賴狀況。

## A. 外部依賴清單
執行對應的指令（mvn dependency:tree / npm ls --depth=0 / pip freeze 等），
整理成表格：| 套件 | 版本 | 用途 | 最後更新（若能查到）|

## B. 風險評估
標出：
- 版本明顯過舊的（主版本落後 2 個以上）
- 已知停止維護的
- 授權可能有疑慮的（GPL、AGPL 等 copyleft）
- 重複功能的套件（例如同時有兩套 JSON 函式庫）

## C. 內部依賴
模組之間的依賴方向。是否有違反分層的情況？

## D. 隱性依賴
程式碼中是否有對「外部系統」的硬依賴？例如：
- 寫死的 IP / hostname
- 對特定檔案路徑的假設
- 對特定作業系統的假設
- 對特定資料庫版本的功能依賴

每一項都要附檔案:行號。

(4) Call Graph Prompt

針對「<某個功能，例如：使用者下單>」，追出完整的呼叫路徑。

步驟：
1. 先找進入點（HTTP endpoint / 排程 / 訊息消費者）
2. 逐層往下追，直到資料庫或外部系統呼叫
3. 用 Mermaid sequenceDiagram 畫出來

每一步都要標明：檔案:行號、方法簽章。

特別標出：
- 交易邊界在哪裡（@Transactional 或等價機制）
- 有沒有跨服務呼叫
- 有沒有非同步處理（訊息佇列、@Async、執行緒池）
- 錯誤處理在哪一層

若某一段追不下去（例如用了反射、動態代理、SpEL），
明確說「此處無法靜態追蹤」並說明原因。

(5) API Analysis Prompt

盤點這個專案所有對外的 API。

## A. HTTP API
搜尋所有 endpoint 定義，整理表格：
| 方法 | 路徑 | Controller:行號 | 請求型別 | 回應型別 | 授權要求 | 用途推測 |

指令參考：
- Java：grep -rn "@GetMapping\|@PostMapping\|@PutMapping\|@DeleteMapping\|@PatchMapping\|@RequestMapping"
- Node：grep -rn "app\.\(get\|post\|put\|delete\)\|router\."
- Python：grep -rn "@app.route\|@router\."

## B. 訊息介面
Kafka topic / RabbitMQ queue / SQS 的生產者與消費者。

## C. 排程任務
@Scheduled / cron 設定 / Quartz job。

## D. 對外呼叫（這個專案作為 client）
它呼叫了哪些外部 API？用什麼 client？有沒有 timeout 與 retry？

## E. API 風險
- 沒有授權檢查的 endpoint
- 沒有輸入驗證的 endpoint
- 回傳整個 Entity（可能洩漏欄位）的 endpoint
- 沒有分頁的清單 API

每項附檔案:行號。

(6) Database Analysis Prompt

分析這個專案的資料層。

## A. 資料模型
找出所有 Entity / Table 定義，整理：
| 表名 | 對應類別 | 主鍵 | 主要欄位 | 說明 |

用 Mermaid erDiagram 畫出主要實體關聯。

## B. Migration 歷史
- 用什麼 migration 工具？（Flyway / Liquibase / 自製 SQL）
- 有多少個 migration 檔？時間跨度？
- **有沒有被修改過的舊 migration？**（檢查 git log）

## C. 查詢分析
- 有沒有原生 SQL？在哪裡？（grep "nativeQuery\|createNativeQuery\|@Query")
- 有沒有字串拼接 SQL？（**SQL injection 風險**）
- 有沒有明顯的 N+1 查詢模式？（Entity 的 @OneToMany 沒有 fetch 策略）

## D. 索引與效能
- 有哪些索引？（從 migration 檔看）
- 有沒有大表缺索引的跡象？

## E. 資料完整性
- 外鍵約束是否完整？
- 有沒有軟刪除？一致嗎？
- 交易邊界是否合理？

不要輸出任何連線字串或密碼的實際值。

(7) Business Rule Extraction Prompt

從程式碼中萃取業務規則。這是這次逆向工程最重要的產出。

針對「<模組名，例如：訂單>」，找出所有業務規則：

輸出格式：

### 規則 R-001：<一句話描述>
- **實作位置**：檔案:行號
- **觸發條件**：什麼情況下會套用這條規則
- **規則內容**：具體的判斷邏輯（用自然語言，不要貼程式碼）
- **例外情況**：有沒有 bypass 或特殊處理
- **信心度**：高 / 中 / 低（低表示你是從變數名稱推測的）

尋找規則的線索：
- if / switch 中的業務判斷（不是技術判斷如 null check）
- 常數與 enum 的定義
- 驗證註解（@NotNull、@Min、@Pattern）
- 例外訊息的文字內容
- 資料庫約束
- 註解與 commit message

**特別注意「魔術數字」與「魔術字串」**——它們通常是沒有文件化的業務規則。

規則：
- 只寫你在程式碼中實際看到的，不要用「一般來說訂單系統會…」來補完
- 信心度「低」的規則要明確標出，供人類確認

(8) Legacy Risk Analysis Prompt

評估這個 legacy 系統的風險，供管理層決策參考。

## A. 技術債務
| 風險 | 嚴重度 | 證據（檔案:行號 或 指令輸出）| 影響 | 修復難度 |

檢查項目：
- 過時的框架版本（已 EOL 或不再收安全更新）
- 已知有 CVE 的依賴
- 沒有測試覆蓋的核心邏輯
- 巨大的類別 / 方法（超過 500 行 / 100 行）
- 重複的程式碼區塊
- 硬編碼的設定值
- 註解掉的大段程式碼
- TODO / FIXME / HACK 註解

## B. 知識風險
- 有多少程式碼是由已離職者（依 git blame）撰寫且無人接手？
- 有沒有完全沒有註解且邏輯複雜的區域？

## C. 營運風險
- 有沒有單點故障？
- 錯誤處理是否完整？（有沒有吞掉例外的 catch 區塊）
- 有沒有日誌？日誌品質如何？
- 有沒有監控埋點？

## D. 安全風險
（若需完整檢查，另用 /skill:owasp-review）
- 硬編碼的憑證（**只回報位置，不要輸出值**）
- 明顯的注入風險
- 過度寬鬆的權限設定

## E. 建議
依「風險 × 修復成本」排序，給出前 5 項建議與理由。

輸出時**明確區分「事實」與「推測」**。

25.5 執行策略：用 Session 樹管理長時間分析【建議】

逆向工程通常要好幾天。用第 16 章的 Session 樹管理：

# Day 1：外圍與結構
pi --name "RE: legacy-crm" --tools read,grep,find,ls --thinking high
# 依序執行 Prompt (1) (2) (3)
# 每完成一個階段：/tree → 選到該點 → Shift+L → 標籤「階段1完成」
# 結束前：/compact 保留：技術棧、模組地圖、依賴風險清單

# Day 2：深入
pi -c
# 執行 Prompt (4) (5) (6)
# 標籤「階段2完成」

# Day 3：業務規則與風險
pi -c
# 執行 Prompt (7) (8)

# Day 4：產出文件
pi -c
# 「把前面所有分析整合成一份文件，寫到 docs/reverse-engineering/legacy-crm.md」
# 此時需要 write 工具

25.6 產出文件的標準結構【建議】

# <系統名> 逆向工程分析報告

> 分析日期：YYYY-MM-DD
> 分析者：<姓名>（使用 Pi v0.85.1 輔助）
> 分析的 commit：<git rev-parse HEAD>
> **信心度說明**：本報告區分「事實」（有檔案:行號證據）與「推測」（明確標示）

## 1. 執行摘要
（給主管看的 10 行以內摘要：這是什麼系統、健康度如何、最大的三個風險）

## 2. 技術棧
## 3. 系統架構
### 3.1 模組地圖（Mermaid）
### 3.2 呼叫路徑（Mermaid sequenceDiagram）
## 4. API 清單
## 5. 資料模型（Mermaid erDiagram）
## 6. 業務規則清單
（每條標信心度）
## 7. 外部相依
## 8. 設定與環境變數
## 9. 風險評估
## 10. 建議的現代化路徑
## 11. 未解問題
（分析過程中無法確定、需要原開發者或業務單位確認的項目）

## 附錄 A：分析所用的指令
## 附錄 B：Pi Session 匯出
（/export 產出的 HTML，作為分析過程的完整紀錄）

「未解問題」章節是這份報告最有價值的部分之一。它明確標示 AI 與分析者都不確定的地方，避免後續開發者誤把推測當事實。

25.7 實務案例：一個 15 年的 COBOL 轉 Java 專案前置分析

情境：某金融機構有一套 15 年的核心系統，原始開發者全部離職，僅有片段文件。要評估現代化可行性。

分階段做法：

週次目標Pi 的角色人類的角色
W1外圍盤點Prompt (1)(2)(3)驗證技術棧、補充口述歷史
W2介面盤點Prompt (5)(6)找出上下游系統的實際使用者
W3業務規則萃取Prompt (7)與業務單位逐條確認規則
W4風險與建議Prompt (8)加入成本與人力評估

關鍵原則：

  1. AI 萃取的業務規則必須由人類與業務單位確認。AI 只能告訴你「程式碼是這樣寫的」，不能告訴你「這是不是本來就對的」。
  2. 信心度「低」的規則優先確認。這些通常是最容易出錯、也最重要的地方。
  3. 保留 Session 匯出作為稽核軌跡。日後有人質疑「這條規則哪來的」，可以追回原始分析過程。

25.8 注意事項

  • 逆向工程階段一律唯讀（--tools read,grep,find,ls）。這不只是安全考量，也是紀律——理解階段不該有修改的誘惑。
  • 對外部 repo 一律加 --no-approve --no-skills --no-extensions。惡意 repo 的 prompt injection 是真實風險。
  • AI 會編造它沒看到的東西。所有結論都要求「檔案:行號」證據，這是最有效的防幻覺手段。
  • 不要一次問太大的問題。「這個系統怎麼運作」會得到廢話；「使用者下單的完整呼叫路徑，附檔案行號」會得到有用的答案。

26. Framework Upgrade

26.1 Concept：升級的本質是風險管理

框架升級的技術難度通常不高（改版本號、修編譯錯誤），難的是風險控制：

  • 哪些行為變了但編譯不會報錯？（最危險）
  • 哪些第三方依賴不相容？
  • 測試覆蓋不足的地方怎麼驗證？

AI 在這裡的價值是系統化地窮舉，而不是「幫你改程式碼」。

26.2 Pi Framework Upgrade Workflow【建議】

flowchart TB
    A["Current Version<br/>現況確認"] --> B["Dependency Inventory<br/>依賴盤點"]
    B --> C["Breaking Change Analysis<br/>破壞性變更分析"]
    C --> D["Migration Plan<br/>遷移計畫"]
    D --> GATE{"人類審核計畫"}
    GATE -->|不通過| C
    GATE -->|通過| E["Automated Refactoring<br/>自動化重構"]
    E --> F["Compile<br/>編譯"]
    F -->|失敗| E
    F -->|成功| G["Test<br/>測試"]
    G -->|失敗| E
    G -->|通過| H["Static Analysis<br/>靜態分析"]
    H --> I["Security Scan<br/>安全掃描"]
    I --> J["Performance Test<br/>效能測試"]
    J --> K["Regression Test<br/>回歸測試"]
    K --> L["Upgrade Report<br/>升級報告"]

    style GATE fill:#5c2d16,color:#fff

26.3 適用範圍

本流程適用於：Java 版本升級、Spring Boot 升級、Spring Framework 升級、Jakarta EE 遷移、Node.js 升級、Vue / Angular / React 升級、資料庫驅動升級、Maven 依賴升級。

共同的鐵則【建議】：

鐵則原因
一次只升一個主版本Boot 2 → 4 的破壞性變更會互相糾纏，無法診斷
一次只改一件事，每次都編譯十個改動一起做，編譯錯誤無法歸因
不得為了通過而刪測試或加 @Disabled這是升級失敗最常見的隱藏方式
升級分支獨立，不與功能開發混合出問題要能乾淨回退
每個階段都 commitcheckpoint

26.4 六支升級 Prompt（可直接複製）

(1) Upgrade Assessment Prompt

評估這個專案從 <目前版本> 升級到 <目標版本> 的可行性。
**這個階段不要修改任何檔案。**

## A. 現況確認
執行並回報：
```bash
# Java / Maven
mvn -q help:evaluate -Dexpression=project.version -DforceStdout
grep -n "<java.version>\|<spring-boot.version>\|<parent>" -A3 pom.xml
mvn -q dependency:tree > /tmp/deps-before.txt && wc -l /tmp/deps-before.txt

# Node
cat package.json | head -40
npm ls --depth=0
```

## B. 依賴相容性矩陣
| 依賴 | 目前版本 | 目標版本相容嗎 | 需要升到 | 來源 |

對每一個直接依賴，判斷它是否支援目標框架版本。
**不確定的標「需要查證」，不要猜。**

## C. 已知破壞性變更
依官方 Migration Guide 列出會影響本專案的變更。
只列**這個專案實際會碰到的**（要在程式碼中找到對應的使用）。
每項附：官方文件說明 + 本專案的受影響位置（檔案:行號）。

## D. 測試覆蓋評估
- 目前測試數量與覆蓋率（若有 JaCoCo / c8 報告）
- **覆蓋率低於 50% 的核心模組**（升級風險最高的地方）

## E. 風險等級與工作量估計
| 項目 | 風險 | 預估工時 | 理由 |

## F. 建議
- 建議一次升到目標版本，還是分階段？
- 建議的升級順序？
- 有沒有應該先做的前置工作（例如先補測試）？

(2) Breaking Change Prompt

針對 <框架> 從 <A 版> 到 <B 版> 的破壞性變更，逐項檢查本專案。

對每一個官方公布的破壞性變更：

### BC-001：<變更描述>
- **官方說明**：<簡述>
- **本專案是否受影響**：是 / 否 / 需人工確認
- **受影響位置**：檔案:行號（若「是」）
- **變更類型**：
  - [ ] 編譯期會報錯（相對安全）
  - [ ] **編譯通過但行為改變**（最危險）
  - [ ] 僅設定檔需要調整
  - [ ] 僅效能特性改變
- **建議修改**：具體做法

**特別重點：把「編譯通過但行為改變」的項目獨立列成一張表**，
這些是升級後最可能在 production 才爆的問題。

範例（Spring Boot 3 → 4 類型的變更）：
- 預設值改變（某個 property 的 default 從 true 變 false）
- 自動組態條件改變
- 序列化行為改變
- 交易傳播行為改變
- 日期時間處理改變

不要列出本專案沒有使用到的功能的變更。

(3) Migration Prompt

執行遷移計畫的第 <N> 步：<步驟描述>。

規則（**嚴格遵守**）：
1. **只做這一步**，不要順手改別的
2. 修改後立即執行編譯：`mvn -q clean compile`（或 `npm run build`）
3. 若編譯失敗，回報**完整的錯誤訊息**，先解釋原因再修
4. 編譯成功後執行測試：`mvn -q test`（或 `npm run test`）
5. 回報**實際的測試結果**（通過幾個、失敗幾個），不要宣稱通過而未執行
6. 完成後停下來，等我確認再進行下一步

**絕對禁止**：
- 為了讓編譯或測試通過而刪除測試
- 加上 @Disabled / @Ignore / .skip()
- 修改測試的斷言來配合新行為（除非你先解釋為什麼舊斷言在新版本下是錯的，並得到我同意）
- 一次修改超過這一步範圍的檔案

(4) Test Generation Prompt（升級專用）

升級前的測試補強。

針對以下模組（測試覆蓋率低但屬於核心邏輯）：
<模組清單>

產生「**行為鎖定測試**」（characterization tests）：
- 目的不是驗證程式碼「對不對」，而是**鎖定它目前的行為**
- 這樣升級後若行為改變，測試會失敗並告訴我們

做法：
1. 讀懂該方法目前的行為
2. 為每個分支路徑寫一個測試，斷言**目前實際的輸出**
3. 若目前行為看起來像 bug，**仍然照目前行為寫測試**，
   但在測試上加註解 `// 註：此為升級前的既有行為，可能是 bug，見 TICKET-xxx`

執行 `mvn -q test` 確認所有新測試在**升級前**都通過。
若有測試在升級前就失敗，代表你寫錯了，請修正。

(5) Regression Analysis Prompt

升級後的回歸分析。

## A. 測試結果比對
執行完整測試並與升級前比對：
| 項目 | 升級前 | 升級後 | 差異 |
| 測試總數 | | | |
| 通過 | | | |
| 失敗 | | | |
| 跳過 | | | |

**若「跳過」數量增加，這是紅旗**——檢查是不是有人加了 @Disabled。

## B. 依賴變化
```bash
mvn -q dependency:tree > /tmp/deps-after.txt
diff /tmp/deps-before.txt /tmp/deps-after.txt
```
分析：哪些依賴版本變了？有沒有意外引入的新依賴？有沒有消失的依賴？

## C. 行為變化檢查（無法靠測試發現的部分）
逐項確認：
- [ ] 應用啟動 log 有沒有新的 WARN / ERROR？
- [ ] 有沒有 deprecated 警告？
- [ ] 序列化格式有沒有變（JSON 欄位順序、日期格式、null 處理）？
- [ ] 資料庫連線池的預設參數有沒有變？
- [ ] 交易隔離等級的預設值有沒有變？
- [ ] HTTP client 的預設 timeout 有沒有變？

每一項都要說明你是怎麼確認的。

## D. 殘留風險
列出你**無法透過自動化驗證**的部分，需要人工測試或觀察 production。

(6) Upgrade Review Prompt

審查整個升級的 diff：`git diff <升級前 commit>...HEAD`

檢查重點（依嚴重度）：

### 必須修正
1. 有沒有測試被刪除、@Disabled 或斷言被弱化？
2. 有沒有為了通過編譯而加上不安全的型別轉換或 @SuppressWarnings？
3. 有沒有把例外處理改成吞掉例外？
4. 有沒有依賴版本被降級？
5. 有沒有安全相關設定被放寬（CORS、CSRF、憑證驗證）？

### 需要確認
6. 有沒有「順手改的」與升級無關的變更？（升級 PR 應該只做升級）
7. 有沒有新增的 deprecated API 使用？
8. 設定檔的變更是否都有必要？

### 輸出
每項附 檔案:行號 與具體說明。
最後給出：**建議合併 / 建議修正後再合併 / 建議退回重做**，並說明理由。

26.5 各框架的具體注意事項【建議】

升級目標特別注意
Java 版本升級移除的 API（如 SecurityManager）、強封裝（--add-opens）、GC 預設值改變、--release 旗標
Spring Boot 3 → 4Spring Framework 版本連動、自動組態條件、property 重新命名、observability 預設值
Jakarta EE 遷移javax.* → jakarta.* 全面改名（工具可自動化，但要檢查字串形式的類別名）
Node.js 升級原生模組需重編、require vs ESM、OpenSSL 版本連動、punycode 等 deprecated 模組
Vue 2 → 3Options API → Composition API（可漸進）、v-model 語意改變、filters 移除、$listeners 合併
Angular 升級必須逐版升（ng update）、RxJS 版本連動、Ivy / standalone components
React 升級ReactDOM.render → createRoot、StrictMode 雙重呼叫、legacy context 移除
資料庫驅動連線字串參數變更、預設 timezone 處理、LocalDateTime 對應方式
Maven 依賴transitive 依賴衝突、dependencyManagement 覆蓋、scope 變更

26.6 用 Session 分支比較升級路徑【Official 功能 + 建議用法】

flowchart TB
    A["共同起點：升級評估報告"] --> B1["分支 A：一次升到目標版本"]
    A --> B2["分支 B：先升中間版本再升目標"]
    B1 --> C1["結論 A：15 個破壞性變更，預估 5 天"]
    B2 --> C2["結論 B：分兩階段各 8 + 9 個變更，預估 7 天但風險低"]
    C1 --> D["用 /tree 帶著 A 的摘要切到 B<br/>讓 AI 直接比較兩者"]
    C2 --> D
    D --> E["決策：選 B，因為可以中途上線驗證"]

操作方式見 16.10 節。

26.7 實務案例：Spring Boot 3.2 → 4.0 的完整執行

# Day 0：準備
git checkout -b upgrade/spring-boot-4
cd backend
mvn -q dependency:tree > /tmp/deps-before.txt
mvn -q test > /tmp/tests-before.txt 2>&1

pi --name "Spring Boot 4 升級" --thinking high --tools read,grep,find,ls
# 執行 Prompt (1) Upgrade Assessment
# → 產出評估報告，**人類審核**
# Day 1：破壞性變更分析（仍唯讀）
pi -c
# 執行 Prompt (2) Breaking Change
# → 產出變更清單，特別關注「編譯通過但行為改變」那張表
# Day 2：補測試（需要 write 權限）
pi -c
# 執行 Prompt (4) Test Generation
git add -A && git commit -m "test: add characterization tests before upgrade"
# Day 3-5：逐步遷移
pi -c
# 對每一個步驟執行 Prompt (3) Migration
# 每步成功後：
git add -A && git commit -m "chore(upgrade): step N - <描述>"
# Day 6：回歸分析
pi -c
# 執行 Prompt (5) Regression Analysis
mvn -q dependency:tree > /tmp/deps-after.txt
# Day 7：審查與報告
pi -c
# 執行 Prompt (6) Upgrade Review
# 產出 docs/upgrade/springboot-3.2-to-4.0.md
# 開 PR，人類最終審查

26.8 升級報告範本【建議】

# Spring Boot 3.2 → 4.0 升級報告

> 執行期間：2026-09-01 ~ 2026-09-07
> 執行者：<姓名>（Pi v0.85.1 輔助）
> 升級分支：upgrade/spring-boot-4
> 起始 commit：<hash>　完成 commit：<hash>

## 1. 摘要
- 升級版本：Spring Boot 3.2.5 → 4.0.1、Java 21 → 25
- 影響檔案：XX 個
- 測試：升級前 342 通過 / 0 失敗；升級後 342 通過 / 0 失敗 / **0 跳過**
- 新增測試：18 個行為鎖定測試

## 2. 依賴變更
| 依賴 | 前 | 後 | 原因 |

## 3. 程式碼變更
依破壞性變更編號分類列出。

## 4. 行為變更（重點）
| 變更 | 影響 | 驗證方式 | 結果 |

## 5. 殘留風險
無法自動驗證、需要 production 觀察的項目。

## 6. 回退計畫
若上線後發現問題，回退步驟。

## 7. 附錄
- Pi Session 匯出（完整決策過程）
- 升級前後的 dependency:tree diff

26.9 注意事項

  • 絕對不要讓 AI「一次把所有編譯錯誤修好」。它會用最省事的方式（型別強轉、加 @SuppressWarnings、刪測試）達成「編譯通過」，而這正是升級最危險的失敗模式。
  • 「跳過的測試數量」是最重要的健康指標。升級前後都要記錄，任何增加都要追究。
  • 升級 PR 只做升級。任何「順手改的」都會讓 review 變得不可能。
  • 行為鎖定測試（Prompt 4）是這個流程的關鍵創新。沒有它，「編譯通過但行為改變」的問題完全無法自動偵測。

27. Testing

27.1 Concept：測試是 Agent Loop 的回饋機制

在 AI 輔助開發中，測試有雙重意義：

  1. 傳統意義：驗證程式碼正確
  2. Agent 意義：給 Agent Loop 提供收斂訊號

沒有測試的 Agent Loop 是開環的——AI 不知道自己做對了沒有，只能靠人類每次確認。有測試的 Loop 是閉環的：

flowchart LR
    A["Generate Test"] --> B["Run Test"]
    B --> C{"通過？"}
    C -->|否| D["Analyze Failure"]
    D --> E["Fix"]
    E --> B
    C -->|是| F["Verify<br/>人類確認測試本身有意義"]
    F --> G["Done"]

    style F fill:#5c2d16,color:#fff

關鍵：Verify 這一步是人類的。AI 可以讓測試通過，但只有人類能判斷「這個測試是否測了該測的東西」。

27.2 八種測試類型與 Pi 的角色【建議】

類型Pi 能做什麼Pi 不能做什麼建議推理層級
Unit Test產生 + 執行 + 修復判斷測試是否有業務意義low
Integration Test產生 + 執行（需 Testcontainers）設計測試資料策略medium
E2E產生 Playwright / Cypress 腳本判斷關鍵使用者旅程medium
API Test從 OpenAPI 產生測試判斷邊界情境的業務合理性medium
Contract Test產生 Pact / Spring Cloud Contract與上下游團隊協商契約high
Performance Test產生 JMeter / k6 腳本、分析結果定義效能目標（SLA）medium
Security TestOWASP 檢查、找出不安全模式滲透測試、實際攻擊驗證high
Regression Test產生行為鎖定測試、比對結果決定哪些行為是「應該保持的」high

27.3 測試閉環的實作【建議】

Prompt 模板（存成 .pi/prompts/tdd.md）：

---
description: 以閉環方式產生並修復測試
argument-hint: "<目標類別或功能>"
---
目標：$@

執行以下閉環，**每一輪都要回報實際的測試輸出**：

## 第 1 輪：現況
1. 執行 `mvn -q test`（或專案對應的測試指令）
2. 回報：總數 / 通過 / 失敗 / 跳過

## 第 2 輪：產生測試
3. 為目標產生測試，涵蓋：
   - 正常路徑（至少 1 個）
   - 邊界值（空集合、null、最大最小值、剛好在門檻上）
   - 例外情境（無效輸入 → 預期的例外與訊息）
4. 執行測試

## 第 3 輪起：修復
5. 若失敗：
   - **先說明每個失敗的根本原因**
   - 判斷是「測試寫錯」還是「程式碼有 bug」
   - 說明你要改哪一邊、為什麼
   - 修改後重新執行
6. 重複直到全部通過

## 終止條件（**必須遵守**）
- 連續兩輪出現**相同的失敗**：停下來，回報你卡在哪裡，等我指示
- 總輪數超過 5 輪：停下來回報

## 禁止
- 刪除既有測試
- 加上 @Disabled / @Ignore / .skip()
- 弱化斷言（例如把 assertEquals 改成 assertNotNull）
- 宣稱通過而未實際執行

「連續兩輪相同失敗就停」是防止 token 燒光的關鍵防線。 沒有這條，AI 可能在同一個問題上反覆嘗試 20 次。

27.4 各類測試的實作範例

Unit Test（Java / JUnit 5）

// 檔名：backend/src/test/java/com/acme/order/domain/OrderCancellationPolicyTest.java
// 執行環境：Java 25、JUnit 5
package com.acme.order.domain;

import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.Nested;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.params.ParameterizedTest;
import org.junit.jupiter.params.provider.EnumSource;

import static org.assertj.core.api.Assertions.*;

@DisplayName("訂單取消政策")
class OrderCancellationPolicyTest {

    @Nested
    @DisplayName("可取消的狀態")
    class Cancellable {

        @ParameterizedTest
        @EnumSource(value = OrderStatus.class, names = {"PENDING_SHIPMENT", "PAID"})
        @DisplayName("待出貨與已付款的訂單可以取消")
        void shouldAllowCancel_whenStatusIsCancellable(OrderStatus status) {
            assertThat(OrderCancellationPolicy.canCancel(status)).isTrue();
        }
    }

    @Nested
    @DisplayName("不可取消的狀態")
    class NotCancellable {

        @ParameterizedTest
        @EnumSource(value = OrderStatus.class,
                    names = {"PENDING_SHIPMENT", "PAID"},
                    mode = EnumSource.Mode.EXCLUDE)
        @DisplayName("其他狀態的訂單不可取消")
        void shouldRejectCancel_whenStatusIsNotCancellable(OrderStatus status) {
            assertThat(OrderCancellationPolicy.canCancel(status)).isFalse();
        }

        @Test
        @DisplayName("已出貨的訂單取消時應丟出例外並提示走退貨流程")
        void shouldThrow_whenOrderAlreadyShipped() {
            Order shipped = OrderFixtures.withStatus(OrderStatus.SHIPPED);

            assertThatThrownBy(() -> OrderCancellationPolicy.assertCancellable(shipped))
                    .isInstanceOf(OrderNotCancellableException.class)
                    .hasMessageContaining("退貨流程");
        }
    }
}

Integration Test（Testcontainers）

// 檔名：backend/src/test/java/com/acme/order/adapter/in/web/OrderControllerIT.java
// 執行環境：Java 25、Spring Boot 4.x、Docker（Testcontainers 需要）
package com.acme.order.adapter.in.web;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.DynamicPropertyRegistry;
import org.springframework.test.context.DynamicPropertySource;
import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc;
import org.testcontainers.containers.PostgreSQLContainer;
import org.testcontainers.junit.jupiter.Container;
import org.testcontainers.junit.jupiter.Testcontainers;

import static org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders.post;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.*;

@SpringBootTest
@Testcontainers
class OrderControllerIT {

    @Container
    static PostgreSQLContainer<?> postgres =
            new PostgreSQLContainer<>("postgres:16-alpine");

    @DynamicPropertySource
    static void datasourceProps(DynamicPropertyRegistry registry) {
        registry.add("spring.datasource.url", postgres::getJdbcUrl);
        registry.add("spring.datasource.username", postgres::getUsername);
        registry.add("spring.datasource.password", postgres::getPassword);
    }

    @Autowired MockMvc mockMvc;

    @Test
    void shouldReturn200_whenCancellingPendingOrder() throws Exception {
        mockMvc.perform(post("/orders/{id}/cancel", TestData.PENDING_ORDER_ID)
                        .contentType("application/json")
                        .content("""
                                { "reason": "客戶來電要求取消" }
                                """))
               .andExpect(status().isOk());
    }

    @Test
    void shouldReturn409_whenCancellingShippedOrder() throws Exception {
        mockMvc.perform(post("/orders/{id}/cancel", TestData.SHIPPED_ORDER_ID)
                        .contentType("application/json")
                        .content("""
                                { "reason": "客戶來電要求取消" }
                                """))
               .andExpect(status().isConflict())
               .andExpect(jsonPath("$.message").value(
                       org.hamcrest.Matchers.containsString("退貨流程")));
    }
}

【建議】原則：整合測試用 Testcontainers 真的跑 PostgreSQL，不要用 H2 假裝。H2 的 SQL 方言差異會讓測試通過但 production 失敗。

E2E（Playwright）

// 檔名：e2e/order-cancel.spec.ts
// 執行環境：Playwright；前置條件：應用已啟動於 http://localhost:5173
import { test, expect } from '@playwright/test'

test.describe('訂單取消', () => {
  test.beforeEach(async ({ page }) => {
    await page.goto('/login')
    await page.getByLabel('帳號').fill('cs-agent')
    await page.getByLabel('密碼').fill(process.env.E2E_PASSWORD!)
    await page.getByRole('button', { name: '登入' }).click()
    await expect(page).toHaveURL(/\/dashboard/)
  })

  test('客服可以取消待出貨的訂單', async ({ page }) => {
    await page.goto('/orders/ORD-PENDING-001')
    await page.getByRole('button', { name: '取消訂單' }).click()

    const dialog = page.getByRole('dialog', { name: '取消訂單' })
    await expect(dialog).toBeVisible()

    // 原因太短時按鈕應為 disabled
    await dialog.getByPlaceholder('取消原因').fill('取消')
    await expect(dialog.getByRole('button', { name: '確認取消訂單' })).toBeDisabled()

    await dialog.getByPlaceholder('取消原因').fill('客戶來電要求取消')
    await dialog.getByRole('button', { name: '確認取消訂單' }).click()

    await expect(page.getByText('已取消')).toBeVisible()
  })

  test('已出貨的訂單看不到取消按鈕', async ({ page }) => {
    await page.goto('/orders/ORD-SHIPPED-001')
    await expect(page.getByRole('button', { name: '取消訂單' })).toHaveCount(0)
  })
})

Performance Test（k6）

// 檔名：perf/order-cancel.k6.js
// 執行環境：k6；執行：k6 run perf/order-cancel.k6.js
import http from 'k6/http'
import { check, sleep } from 'k6'

export const options = {
  stages: [
    { duration: '1m', target: 20 },   // 暖機
    { duration: '3m', target: 100 },  // 目標負載
    { duration: '1m', target: 0 },    // 降載
  ],
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<500'],   // 95% 請求在 500ms 內
    http_req_failed: ['rate<0.01'],     // 錯誤率低於 1%
  },
}

const BASE = __ENV.BASE_URL || 'http://localhost:8080'

export default function () {
  const orderId = `ORD-PERF-${__VU}-${__ITER}`
  const res = http.post(
    `${BASE}/orders/${orderId}/cancel`,
    JSON.stringify({ reason: '效能測試自動產生的取消原因' }),
    { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } },
  )
  check(res, {
    'status is 200 or 409': (r) => r.status === 200 || r.status === 409,
  })
  sleep(1)
}

27.5 用 Pi 分析測試失敗【建議】

# 把測試輸出導成檔案（避免灌爆 context）
mvn -q test > /tmp/test-output.txt 2>&1 || true

# 讓 AI 分析
pi -p --tools read,grep \
  "read /tmp/test-output.txt，分析失敗的測試。
   按根本原因分組（不是按測試名稱分組）。
   每組說明：根因、影響哪些測試、建議的修復方向。
   不要修改任何檔案。"

技巧：按根因分組是關鍵。12 個失敗的測試常常只有 2–3 個根因，逐一修是浪費時間。

27.6 測試品質的檢查清單【建議】

AI 產生的測試常見問題，Review 時逐項檢查：

檢查項壞味道
有實際斷言嗎？只有 assertNotNull(result)
斷言的是行為還是實作？斷言私有欄位、驗證 mock 被呼叫幾次（過度指定）
測試名稱說明了什麼？test1()、testCancel()
有涵蓋失敗路徑嗎？只測 happy path
有魔術值嗎？assertEquals(42, result) 而 42 沒有說明
測試之間獨立嗎？依賴執行順序、共用可變狀態
有非決定性因素嗎？Thread.sleep()、LocalDateTime.now()、亂數未固定 seed
Mock 是否過度？mock 了自己擁有的簡單物件

27.7 實務案例：從 30% 覆蓋率到 70% 的策略【建議】

反面教材：「幫我把覆蓋率提到 80%」→ AI 會產生大量無意義的 getter/setter 測試，覆蓋率上去了，品質沒變。

正確做法：

第 1 步（唯讀）：
分析目前的測試覆蓋報告（target/site/jacoco/index.html 或 coverage/），
找出「**被大量呼叫但沒有測試**」的方法。
判斷依據：
- 該方法被幾個地方呼叫（用 grep 統計）
- 該方法有幾個分支（if / switch / 三元運算子）
- 該方法是否涉及金額、狀態變更、權限判斷

輸出：前 20 個「高風險未測試方法」的排序清單，附理由。
不要修改任何檔案。

第 2 步：
為清單中的第 1-5 名產生測試。每個方法涵蓋所有分支。
產生後執行測試並回報結果。

第 3 步：
（人類 review 這 5 個測試是否有意義）

第 4 步：
繼續第 6-10 名。

效果：覆蓋率的成長集中在真正有風險的地方，而不是平均分布。

27.8 注意事項

  • AI 讓測試通過的方式可能是「改測試」而不是「改程式」。Review 時務必看 diff 中測試檔的變更。
  • 測試指令要放進 AGENTS.md，否則 AI 每次都要猜（mvn test？./gradlew test？npm test？）。
  • 測試輸出很長時用 !! 或導向檔案，不要讓它直接灌進 context。
  • 不要用覆蓋率當唯一指標。它容易被 gaming，AI 尤其擅長這件事。

28. Code Review

28.1 Concept：AI Review 補的是「一致性」，不是「判斷力」

AI Review 擅長AI Review 不擅長
窮舉檢查（每個 endpoint 都檢查授權）判斷這個設計是否符合團隊長期方向
一致性（同樣的規則套用到 100 個檔案）判斷技術債是否值得現在還
不會累（第 50 個檔案跟第 1 個一樣仔細）理解組織脈絡與政治考量
找出模式化的缺陷（N+1、資源未關閉）判斷「這樣寫雖然醜但有原因」

企業定位【建議】：AI Review 是人類 Review 的前置過濾器，不是取代。它負責把「機械性的問題」清掉，讓人類把時間花在「判斷性的問題」上。

28.2 三層 Review 架構【建議】

flowchart TB
    A["開發者本機<br/>提交前"] --> B["Layer 1：本機 AI Review<br/>/review（在 Pi 中）"]
    B --> C["Git commit + push"]
    C --> D["Layer 2：CI AI Review<br/>pi -p 自動執行，結果貼到 PR"]
    D --> E["Layer 3：人類 Review<br/>聚焦設計與業務正確性"]
    E --> F{"Approve？"}
    F -->|否| A
    F -->|是| G["Merge"]

    style E fill:#5c2d16,color:#fff
層級執行時機目標成本
Layer 1開發者提交前自己先清掉低級錯誤低（開發者自己觸發）
Layer 2PR 建立時客觀、一致的檢查中（每個 PR 一次 API 呼叫）
Layer 3Layer 2 之後設計、業務、長期維護性高（人的時間）

28.3 Layer 1：本機 Review

使用第 20.6 節的 /review 模板：

/review origin/main

或針對特定範圍：

pi -p --tools read,grep --no-session \
  "審查 $(git diff --cached --name-only | tr '\n' ' ') 這些檔案的 staged 變更。
   只回報能指出具體失敗情境的問題。"

28.4 Layer 2：CI 自動 Review

# 檔名：.github/workflows/ai-review.yml
# 【建議】流程；所用 Pi 指令均為 Official
name: AI Code Review

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

permissions:
  contents: read
  pull-requests: write

jobs:
  ai-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0

      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '22.19.0'

      - name: Install pi (pinned version)
        run: npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@0.85.1

      - name: Prepare diff
        run: |
          git diff origin/${{ github.base_ref }}...HEAD > /tmp/pr.diff
          wc -l /tmp/pr.diff

      - name: Run AI review
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
        run: |
          pi -p --no-session --approve \
             --tools read,grep,find,ls \
             --thinking high \
             --prompt-template .pi/prompts/review.md \
             "/review origin/${{ github.base_ref }}" > /tmp/review.md
          cat /tmp/review.md

      - name: Post review as PR comment
        uses: actions/github-script@v7
        with:
          script: |
            const fs = require('fs');
            const body = fs.readFileSync('/tmp/review.md', 'utf8');
            await github.rest.issues.createComment({
              issue_number: context.issue.number,
              owner: context.repo.owner,
              repo: context.repo.repo,
              body: `## 🤖 AI Code Review\n\n${body}\n\n---\n*此為自動產生的初步審查，不取代人類 review。*`
            });

設計重點：

  • --tools read,grep,find,ls：CI 中的 AI 不能修改任何東西
  • --approve：CI 是非互動模式，需明確信任專案才能載入 .pi/prompts/
  • @0.85.1：pin 版本，避免 Pi 更新導致 CI 行為改變
  • 結果貼成 comment 而非 review，不阻擋 merge（避免 AI 誤判擋住正常 PR）

28.5 Review Prompt 的設計原則【建議】

原則說明反例
要求具體失敗情境「說不出怎麼壞掉就不要列」「這裡可能有問題」
明確排除 linter 職責格式問題交給 linterAI 回報縮排不一致
限定輸出格式便於解析與比較自由發揮的長文
分級（Blocking / Non-blocking）讓人類知道優先序所有問題平等呈現
禁止重寫整個檔案建議要可直接套用「建議改成這樣：（貼 200 行）」
要求正面回饋平衡，也讓人知道 AI 有讀懂只列問題

28.6 專門化的 Review 模板【建議】

除了通用 /review，企業可為不同變更類型準備專門模板：

<!-- 檔名：.pi/prompts/review-security.md -->
---
description: 安全專項審查
argument-hint: "[base-branch，預設 origin/main]"
---
只從**安全角度**審查 `git diff ${1:-origin/main}...HEAD`。

逐項檢查（每項都要回答「有 / 無 / 不適用」）：

1. 新增的 endpoint 是否有授權檢查？
2. 是否有 IDOR（用使用者提供的 ID 直接查詢而未驗證擁有權）？
3. SQL 是否全部參數化？有無字串拼接？
4. 使用者輸入是否在輸出時被消毒？（XSS）
5. 是否有硬編碼的憑證？（**只回報位置，不要輸出值**）
6. 錯誤訊息是否洩漏內部資訊（堆疊、SQL、路徑）？
7. 新增的依賴是否有已知 CVE？
8. 檔案上傳是否限制型別與大小？
9. 是否有以使用者輸入為目標的外部請求？（SSRF）
10. 日誌是否記錄了個資或憑證？

對每個「有」的項目，給出：檔案:行號、攻擊情境、具體修補建議。
不要產生 PoC 攻擊程式碼。
<!-- 檔名：.pi/prompts/review-db.md -->
---
description: 資料庫變更專項審查
---
審查本次變更中所有資料庫相關的部分。

1. **Migration 檔**
   - [ ] 是否只新增，沒有修改既有 migration？（用 git diff 確認）
   - [ ] 是否可在有資料的資料庫上安全執行？
   - [ ] 大表加索引是否用 CONCURRENTLY？
   - [ ] 有沒有 DELETE / TRUNCATE / DROP？

2. **向前相容性**
   - [ ] 新舊版本應用是否能同時運行？（滾動部署）
   - [ ] 欄位刪除是否分兩階段？

3. **查詢**
   - [ ] 有沒有 N+1？
   - [ ] 清單查詢有沒有分頁？
   - [ ] 有沒有缺少索引的 WHERE 條件？

4. **交易**
   - [ ] 交易邊界是否正確？
   - [ ] 交易中是否有外部呼叫（HTTP / MQ）？（**反模式**）

每項附檔案:行號。

28.7 Review 結果的處理流程【建議】

flowchart TB
    A["AI Review 結果"] --> B{"分類"}
    B -->|Blocking| C["開發者必須處理或說明為何不處理"]
    B -->|Non-blocking| D["開發者判斷，可留到下次"]
    B -->|誤判| E["回報給平台團隊<br/>改進 Review 模板"]
    E --> F["更新 .pi/prompts/review.md<br/>走 PR 流程"]
    C --> G["修正 + 回覆"]
    G --> H["人類 Reviewer 確認"]

重要【建議】：建立誤判回報機制。AI Review 若常誤判，開發者會學會忽略它，整個機制就失效了。把誤判當成改進模板的輸入。

28.8 實務案例：一個真實的 Review 對話

> /review origin/main

（AI 產出）
### 必須修正
- [OrderController.java:47] 未驗證訂單擁有權
  失敗情境：使用者 A 呼叫 POST /orders/{B的訂單ID}/cancel，
            會成功取消 B 的訂單（IDOR）
  建議：在 CancelOrderService.cancel() 加入
        `orderOwnershipValidator.assertOwnedBy(order, command.operatorId())`

- [CancelOrderService.java:38] 交易中呼叫外部服務
  失敗情境：refundPort.requestRefund() 若逾時，
            整個交易 rollback，但退款可能已在對方系統成立 → 資料不一致
  建議：改為交易提交後透過 event / outbox 觸發退款

### 建議修正
- [OrderCancelDialog.vue:31] 錯誤訊息直接顯示後端回傳內容
  可能洩漏內部資訊。建議前端維護錯誤碼對應表。

### 值得肯定
- OrderCancellationPolicy 把業務規則獨立成純函式，測試涵蓋完整。

人類的後續處理：

> 第 1 點我同意，請實作。
> 第 2 點：這個專案目前沒有 outbox 機制，建立它超出這個 PR 的範圍。
>   請幫我：(a) 在程式碼加 TODO 註解說明這個風險，
>          (b) 產出一段文字讓我開 tech debt ticket。
> 第 3 點：說得對，請改。

這才是正確的使用方式：AI 提出問題，人類決定怎麼處理。AI 不該自己決定「這個問題太大所以跳過」。

28.9 注意事項

  • AI Review 不要設成阻擋 merge。誤判會癱瘓開發流程。用 comment 形式，由人類判斷。
  • Review 用唯讀工具。Review 就是 review，不該順手改程式。
  • CI 中的 Pi 要 pin 版本。否則某天 Pi 更新，你的 Review 品質莫名其妙變了。
  • 不要讓同一個 AI session 同時「寫程式」與「review 自己的程式」。用獨立的 session（或至少獨立的 prompt），避免它為自己辯護。

29. Git / GitHub

29.1 Concept：Git 是 AI 開發的安全網

AI 會改壞東西。這不是「如果」，是「什麼時候」。Git 是最便宜、最可靠的復原機制。

核心紀律【建議】：

flowchart LR
    A["每次讓 AI 動手前"] --> B["確認在 feature branch"]
    B --> C["確認工作區乾淨"]
    C --> D["AI 執行"]
    D --> E["Review diff"]
    E --> F{"滿意？"}
    F -->|是| G["commit（checkpoint）"]
    F -->|否| H["git reset --hard 或 git checkout -- <file>"]
    G --> D
    H --> D

29.2 Pi + Git 整合流程【建議】

flowchart TB
    PI["Pi 產出變更"] --> G["Git commit"]
    G --> PUSH["push + 開 PR"]
    PUSH --> CI["CI：build + test"]
    CI --> AIR["AI Code Review（第 28 章）"]
    AIR --> SEC["Security Scan<br/>SAST + 依賴掃描"]
    SEC --> HR["人類 Review"]
    HR --> M["Merge"]
    M --> REL["Release"]

29.3 分支策略【建議】

分支類型命名AI 可以動嗎
main / master—絕對不可（用 extension 阻擋）
develop—不建議
Featurefeature/PROJ-1234-描述可以
Bugfixfix/PROJ-1234-描述可以
AI 實驗ai/實驗描述可以，且預設不合併
Upgradeupgrade/spring-boot-4可以

保護 main 分支的 Extension：

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/guard-branch/index.ts
// 【建議】設計；使用的 API 均為 Official
import { isToolCallEventType, type ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

const PROTECTED = ["main", "master", "develop", "release"];

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  let branch = "";

  async function refreshBranch() {
    try {
      branch = String(await pi.exec("git", ["rev-parse", "--abbrev-ref", "HEAD"])).trim();
    } catch {
      branch = "";
    }
  }

  pi.on("session_start", async (_event, ctx) => {
    await refreshBranch();
    if (PROTECTED.includes(branch)) {
      if (ctx.hasUI) {
        ctx.ui.setStatus("branch", `⚠ ${branch}（受保護分支，寫入將被阻擋）`);
        ctx.ui.notify(
          `目前在受保護分支 ${branch}。請先建立 feature branch。`,
          "warning"
        );
      }
    } else if (ctx.hasUI) {
      ctx.ui.setStatus("branch", branch);
    }
  });

  pi.on("tool_call", async (event, _ctx) => {
    const isWrite =
      isToolCallEventType("write", event) || isToolCallEventType("edit", event);
    if (isWrite && PROTECTED.includes(branch)) {
      return {
        block: true,
        reason: `目前在受保護分支 ${branch}，禁止修改檔案。請執行 git checkout -b feature/xxx 後重試。`,
        terminate: true,
      };
    }
  });
}

29.4 Commit 策略【建議】

時機做什麼
AI 完成一個明確步驟git add -A && git commit（checkpoint，訊息可粗略）
一個功能完成用 git rebase -i 整理成有意義的 commit（人類手動做）
每天結束至少 commit 一次，即使未完成（用 wip: 前綴）

【建議】 開發過程中的 checkpoint commit 可以隨意，但推上去之前要整理。

產生 Commit Message 的 Prompt：

<!-- 檔名：.pi/prompts/commit.md -->
---
description: 依 staged 變更產生 Conventional Commits 訊息
---
執行 `git diff --cached` 看目前 staged 的變更，產生 commit message。

格式（Conventional Commits）：
```
<type>(<scope>): <簡短描述，繁體中文，不超過 50 字>

<詳細說明：為什麼要做這個變更，不是做了什麼>

<若有 breaking change：BREAKING CHANGE: 說明>
<若有 issue：Refs: PROJ-1234>
```

type 可用：feat / fix / refactor / test / docs / chore / perf / build / ci

規則：
- **只輸出 commit message 本身**，不要執行 git commit
- 描述「為什麼」而非「做了什麼」（做了什麼看 diff 就知道）
- 若變更包含多個不相關的改動，**指出這一點並建議拆成多個 commit**
- 不要在 commit message 中提及 AI 或本工具

29.5 PR 流程與 Prompt【建議】

<!-- 檔名：.pi/prompts/pr.md -->
---
description: 產生 PR 描述
argument-hint: "[base-branch，預設 origin/main]"
---
分析 `git diff ${1:-origin/main}...HEAD` 與 `git log ${1:-origin/main}..HEAD --oneline`，
產生 PR 描述。

格式：

```markdown
## 這個 PR 做了什麼
（2-4 句，讓 reviewer 30 秒內理解）

## 為什麼要這樣做
（背景與決策理由）

## 變更範圍
| 模組 | 變更類型 | 說明 |

## 如何驗證
（reviewer 可以照著做的步驟）
1. ...
2. ...

## 測試
- 新增測試：X 個
- 測試結果：（貼上實際的執行輸出）

## 風險與注意事項
- （需要特別注意的地方）
- （是否需要 migration / 設定變更 / 部署順序要求）

## Checklist
- [ ] 測試通過
- [ ] 已自我 review diff
- [ ] 無 secret 洩漏
- [ ] 已更新相關文件
```

規則：
- 只輸出 PR 描述，**不要執行 gh pr create**
- 「如何驗證」必須是具體可執行的步驟，不要寫「執行測試」這種廢話
- 若發現 diff 中有可疑的東西（debug 程式碼、註解掉的區塊、TODO），在「風險」中指出

29.6 Git 相關的安全紅線【建議】

必須由 Extension 硬性阻擋（第 19.7 節的 guard-commands）：

指令為什麼禁止
git push推出去就收不回來（尤其 force push）
git push --force可能覆蓋他人工作
git config --global改變全域 Git 設定
git remote add可能把程式碼推到外部
gh pr merge繞過 review 流程
gh release create發布行為

需要確認：

指令風險
git reset --hard丟失未提交的工作
git clean -fd刪除未追蹤檔案
git checkout .丟棄變更
git rebase改寫歷史

29.7 Git Checkpoint Extension【Official 範例】

【Official】 官方提供 git-checkpoint.ts 範例：「Git stash on turns」，關鍵 API 為 on("turn_start")、on("session_before_fork")、exec。

企業改良版概念【建議】：在每個 turn 開始前自動建立 checkpoint，讓「回到上一步」變得零成本。

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/git-checkpoint/index.ts
// 【建議】此為概念示範，實際請參考官方 examples/extensions/git-checkpoint.ts
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.on("turn_start", async (_event, ctx) => {
    try {
      const status = String(await pi.exec("git", ["status", "--porcelain"])).trim();
      if (!status) return;                    // 工作區乾淨，不需要 checkpoint
      const stamp = new Date().toISOString().replace(/[:.]/g, "-");
      await pi.exec("git", ["stash", "push", "-u", "-m", `pi-checkpoint-${stamp}`]);
      await pi.exec("git", ["stash", "apply"]);   // 立即還原，stash 只作為備份
      if (ctx.hasUI) ctx.ui.setStatus("ckpt", `checkpoint ${stamp}`);
    } catch {
      // git 不可用或不是 repo，靜默略過
    }
  });
}

注意：此範例會累積 stash。實務上請加上清理邏輯（例如只保留最近 20 個），並先在非重要專案驗證。官方範例是更可靠的起點。

29.8 完整的 Git + Pi 工作流程

# 1. 確認起點乾淨
git status
git checkout main && git pull

# 2. 建分支
git checkout -b feature/PROJ-2001-cancel-order

# 3. 啟動 Pi（唯讀開始）
pi --name "PROJ-2001 訂單取消" --tools read,grep,find,ls --thinking high
（在 Pi 中）
> /plan 新增訂單取消功能
（審查計畫）
# 4. 開放寫入（重啟或用 /unlock）
pi -c
> 照計畫實作步驟 1-3
（AI 實作）
> !!git diff
（自己看 diff）
> !!git add -A && git commit -m "wip: domain layer for order cancellation"

> 繼續步驟 4-6
（AI 實作）
> !mvn -q test
（測試通過）
> !!git add -A && git commit -m "wip: service and controller"

> /review origin/main
（AI review，修正問題）

> !!git add -A && git commit -m "fix: address review findings"
# 5. 整理 commit 歷史（人類手動）
git rebase -i origin/main

# 6. 產生 PR 描述
pi -p --no-session "/pr origin/main" > /tmp/pr-body.md
cat /tmp/pr-body.md   # 人類檢查與修改

# 7. 推送並開 PR（人類手動，AI 被禁止）
git push -u origin feature/PROJ-2001-cancel-order
gh pr create --title "feat(order): 新增訂單取消功能" --body-file /tmp/pr-body.md

29.9 實務案例：AI 改壞了怎麼救

情況復原方式
剛剛的變更不對，還沒 commitgit checkout -- <file> 或 git restore <file>
整個工作區都亂了，還沒 commitgit reset --hard HEAD（會丟失所有未提交變更）
已 commit 但還沒 pushgit reset --hard HEAD~1（丟掉最後一個 commit）
已 commit 想保留變更但取消 commitgit reset --soft HEAD~1
已 push（feature branch）git revert <commit> 或 force push（僅限自己的分支）
不確定哪裡壞了git diff HEAD~5 逐步往回看；或用 /tree 回到 Pi session 中的較早決策點
檔案被刪了git checkout HEAD -- <file>
完全迷失方向git reflog 找回任何曾經存在的狀態

最重要的一條：頻繁 commit。有 checkpoint，上述所有情況都是 10 秒鐘的事；沒有 checkpoint，可能損失一整天。

29.10 注意事項

  • AI 不得執行 git push。這是本手冊最強烈的建議之一。推送是「對外」的動作，必須由人類負責。
  • .gitignore 必須包含：.pi/npm/、.pi/git/（package 安裝目錄，不該進版控）。但 .pi/settings.json、.pi/prompts/、.pi/skills/、.pi/extensions/ 應該進版控（團隊共享）。
  • Session 檔預設在 ~/.pi/agent/sessions/，不在專案內，所以不會誤入 Git。但若你設了 sessionDir: ".pi/sessions"，務必加進 .gitignore——session 含完整程式碼與工具輸出。
  • Commit message 不要提及 AI 工具（除非公司政策要求）。程式碼的責任歸屬是提交者，不是工具。

30. Sandbox / Security

這一章是企業導入 Pi 前的必讀章節。若你只能讓主管讀一章，讀這章。

30.1 最重要的事實：Pi 沒有內建沙箱【Official】

【Official】 官方 Security 文件的原文（security.md，標題就是 No Built-in Sandbox）：

“Pi does not include a built-in sandbox. Built-in tools can read files, write files, edit files, and run shell commands with the permissions of the pi process. Extensions are TypeScript modules that run with the same permissions.”

翻譯與展開：

事實意義
Pi 以啟動它的使用者帳號權限執行你能做的，AI 都能做
內建工具可讀、寫、改檔案，執行 shell包含你家目錄、SSH 金鑰、雲端憑證
Extensions 以相同權限執行任意程式碼一個惡意 extension = 完整入侵
套件安裝、shell 指令、language server、測試指令都是一般本機程序沒有任何額外限制

【Official】 而且這是刻意的設計。官方說明：

“This is intentional. Pi is designed to operate on local source trees, invoke project toolchains, and integrate with the user’s existing development environment. A partial in-process sandbox would be easy to misunderstand as a security boundary while still depending on the host shell, filesystem, package managers, credentials, and extension code. Real isolation needs to come from the operating system or a virtualization/container boundary.”

本手冊的解讀：這個設計取捨是誠實的。許多工具提供「看起來像沙箱」的機制（工具白名單、路徑限制），但這些在 process 內部的限制很容易被繞過（bash 可以做任何事）。Pi 選擇明說「我不是沙箱，請用 OS 層隔離」，反而讓企業更容易做出正確的風險決策。

30.2 Project Trust 是什麼，不是什麼【Official】

【Official】 Project Trust 控制的是「是否載入專案的設定、資源、packages 與 extensions」。

“It is not a sandbox and it does not restrict what the model can ask tools to do after you start working in a directory.”

觸發信任判定的條件【Official】——Pi 從目前工作目錄找到以下任一項時，認定該專案「有需要信任的資源」：

  • .pi/settings.json
  • .pi/extensions、.pi/skills、.pi/prompts 或 .pi/themes
  • .pi/SYSTEM.md 或 .pi/APPEND_SYSTEM.md
  • 目前目錄或其祖先目錄中的專案 .agents/skills

【Official】 空的 .pi 目錄不算需要信任的資源。

信任後會載入什麼【Official】：.pi/settings.json、.pi 下的 extensions / skills / prompt templates / themes / system prompt 檔、專案設定中缺少的 packages、專案本地與 package 管理的 extensions。

拒絕信任會怎樣【Official】：跳過受保護的資源。但 context files（AGENTS.override.md、AGENTS.md、CLAUDE.md）不論信任與否都會載入（除非停用 context 載入）。

flowchart TB
    A["pi 啟動於某目錄"] --> B{"有需要信任的資源？"}
    B -->|沒有| C["正常啟動"]
    B -->|有| D{"trust.json 有該目錄或父目錄的決定？"}
    D -->|有| E["套用最接近的已存決定"]
    D -->|沒有| F{"user/global 或 CLI extension 的<br/>project_trust handler 有回傳 yes/no？"}
    F -->|有| G["第一個回傳 yes/no 的 extension 決定"]
    F -->|沒有| H{"互動模式？"}
    H -->|是| I["依 defaultProjectTrust<br/>預設 'ask' → 詢問使用者"]
    H -->|否（-p / json / rpc）| J["不詢問。<br/>'ask' 與 'never' → 忽略資源<br/>'always' → 信任"]

    K["--approve / -a 或 --no-approve / -na<br/>可覆寫單次執行"] -.-> D

    style B fill:#1a3a52,color:#fff

【Official】關鍵警語： “Project trust is only an input-loading guard. It prevents a repository from silently changing pi’s settings or extensions before you approve it. It does not make untrusted code, untrusted prompts, or untrusted model output safe. Prompt injection from repository files, comments, documentation, context files, or build output is expected local-agent risk and cannot be reliably prevented by pi.”

30.3 威脅模型（企業必須理解）【建議】

以下威脅分析為本手冊整理，部分風險為官方明文承認（已標註）。

flowchart TB
    subgraph T1["威脅 1：Prompt Injection（官方承認的既有風險）"]
        A1["惡意 repo 的 AGENTS.md / 註解 / 文件 / build 輸出"]
        A1 --> A2["模型讀到並照做"]
        A2 --> A3["外傳程式碼 / 執行惡意指令"]
    end

    subgraph T2["威脅 2：惡意 Extension / Package"]
        B1["安裝未審查的第三方 package"]
        B1 --> B2["Extension 以完整權限執行任意程式碼"]
        B2 --> B3["竊取憑證 / 植入後門"]
    end

    subgraph T3["威脅 3：模型失誤（非惡意）"]
        C1["模型誤判"]
        C1 --> C2["刪除不該刪的檔案 / 執行破壞性指令"]
    end

    subgraph T4["威脅 4：資料外流"]
        D1["原始碼、憑證、個資進入 context"]
        D1 --> D2["送往 LLM Provider"]
        D2 --> D3["可能被記錄 / 用於訓練（依供應商條款）"]
    end

    subgraph T5["威脅 5：憑證擴散"]
        E1["API Key 在磁碟明文 / 進入容器 / 進入 CI log"]
    end
威脅官方立場有效對策
1. Prompt Injection明文承認、無法可靠防止容器隔離 + 限縮工具 + 不信任外部 repo
2. 惡意 Extension明文警告Package 治理、pin 版本、code review、extensions: [] 過濾
3. 模型失誤未明文Extension 攔截 + Git checkpoint + 容器
4. 資料外流未明文內部 Gateway、本地模型、context 脫敏、供應商條款審查
5. 憑證擴散部分（auth.json 0600、Docker Sandboxes 哨兵值）!command 解析、Gateway、容器憑證隔離

30.4 四種隔離技術完整比較【Official】

【Official】 官方 containerization.md 列出四種模式：

模式隔離什麼最適合官方註記
Gondolin extension內建工具與 ! 指令本機 micro-VM 隔離，同時把認證留在主機見 examples/extensions/gondolin/
Plain Docker整個 pi 程序（本機容器）簡單的本機隔離Provider API key 會進入容器
OpenShell整個 pi 程序（政策控管的沙箱）本機或遠端受管沙箱需要 OpenShell gateway
Docker Sandboxes整個 pi 程序（受管沙箱）本機隔離且憑證留在主機需要 Docker Sandboxes（sbx）

【Official】重要提醒：Extensions 在 pi 程序所在之處執行。若你在主機跑 pi 並使用工具轉送型 extension（如 Gondolin），其他自訂 extension 的工具仍在主機執行，除非它們也自行轉送。

30.5 完整比較表【Official 事實 + 建議評估】

技術IsolationFilesystemNetworkCredential適用場景
Host（預設）無完整使用者權限完整主機憑證完全可存取只適合完全信任的自家程式碼，且開發者全程監看
Gondolinmicro-VM（工具執行層）主機 cwd 掛載於 VM 的 /workspace，寫入會回寫主機VM 層級可控認證留在主機（pi 程序在主機）本機開發，想隔離工具副作用但保留主機認證便利性
Plain Docker容器（整個程序）掛載的目錄；$PWD:/workspace 為讀寫容器網路設定API key 進入容器簡單本機隔離；不適合高敏憑證環境
OpenShell政策控管沙箱（Docker/Podman/VM/遠端 K8s）沙箱內；遠端 gateway 時不掛載主機政策控管可把原始 API key 留在沙箱外（inference routing）企業級、需要細緻政策與稽核
Docker Sandboxes受管沙箱（整個程序）目前目錄為沙箱工作區沙箱網路 + 出口 proxy哨兵值進沙箱，proxy 在出口替換真憑證本機隔離 + 憑證不落容器

【Official】補充事實：

  • Gondolin 需求：Node.js >= 23.6.0（給 @earendil-works/gondolin）+ QEMU（需自行用套件管理器安裝）
  • Gondolin 覆寫的工具：read、write、edit、bash、grep、find、ls，以及使用者的 ! 指令
  • OpenShell 每個 sandbox 都需要啟用中的 gateway
  • OpenShell 遠端 gateway 時，專案檔案不會從主機 bind-mount，沙箱內的寫入不會反映到你的機器

30.6 官方對「執行不受信任或無人監看工作」的建議【Official】

【Official】 官方 security.md 明列的模式：

  • 在容器 / 沙箱中執行整個 pi 程序
  • 主機跑 pi，但把內建工具執行導向 Gondolin micro-VM
  • 只掛載 agent 應該存取的工作區路徑
  • 避免掛載主機的 ~/.pi/agent，除非容器應該存取主機的 session、設定與憑證
  • 傳遞最小必要的 API key，或使用短期憑證
  • 任務不需要網路時限制網路存取
  • 在把結果複製回受信任系統之前，先 review diff 與輸出

【Official】 另一個重要提醒：若你用讀寫方式 bind-mount 主機工作區，容器或 VM 內的寫入仍然會修改主機檔案。需要更強保護時，用唯讀掛載，或把檔案複製進出沙箱。

30.7 企業建議安全架構【建議】

以下為本手冊提出的企業架構建議，並非 Pi 官方架構規範。

flowchart TB
    DEV["Developer"] --> POL

    subgraph POL["Policy Layer（政策層）【建議】"]
        P1["企業 settings.json<br/>defaultProjectTrust、httpProxy、defaultTools"]
        P2["Approved Packages<br/>pinned 版本"]
        P3["Guard Extensions<br/>guard-secrets / guard-commands / guard-branch"]
        P4["Audit Extension<br/>工具執行紀錄"]
    end

    POL --> SB

    subgraph SB["Sandbox Layer（隔離層）"]
        S1["等級 1：Host（僅限完全信任的自家程式碼）"]
        S2["等級 2：Gondolin micro-VM"]
        S3["等級 3：Docker / Docker Sandboxes"]
        S4["等級 4：OpenShell（政策控管）"]
    end

    SB --> WS["Workspace<br/>只掛載必要路徑"]
    WS --> GIT["Git Repository<br/>push 由人類執行"]

    CRED["Credential Layer<br/>Vault / 1Password / 內部 Gateway"] -.提供憑證.-> POL

30.8 風險分級與對應措施【建議】

情境風險等級建議隔離等級工具權限額外措施
自家專案、開發者全程監看低Host + Guard Extensions完整Git branch、頻繁 commit
自家專案、無人監看（批次任務）中Docker 或 Gondolin完整（容器內）網路限制、稽核記錄
外部 / 開源 repo 分析高容器（強制）唯讀--no-approve --no-skills --no-extensions
客戶交付的程式碼高容器 + 網路隔離唯讀額外：本地模型（不外送）
CI 環境中CI runner 本身即容器唯讀（--tools read,grep,find,ls）--no-session、pin 版本
Production 相關操作禁止—無（Agent 不參與）硬性阻擋 kubectl / deploy

30.9 分析外部 repo 的標準安全指令【建議】

# 最小權限分析外部 repo（本機，不用容器時的最低要求）
cd /path/to/external-repo
pi --no-approve \
   --no-skills \
   --no-extensions \
   --no-prompt-templates \
   --no-themes \
   --tools read,grep,find,ls \
   --no-session \
   --name "外部 repo 分析"
旗標擋掉什麼威脅
--no-approve專案的 .pi/settings.json、extensions、skills
--no-skills惡意 skill 的指示
--no-extensions惡意 extension 執行任意程式碼
--no-prompt-templates惡意 prompt 模板
--tools read,grep,find,ls無法寫檔、無法執行 shell（大幅降低 injection 危害）

注意：即使加了以上所有旗標，AGENTS.md / CLAUDE.md 仍會被載入（【Official】 context files 不受 trust 限制）。若要完全隔絕，需再加 --no-context-files / -nc。

pi --no-approve --no-skills --no-extensions --no-prompt-templates \
   --no-context-files --tools read,grep,find,ls --no-session

30.10 資料外流控制【建議】

你的原始碼會離開內網。 這是使用雲端 LLM 的必然結果。企業必須明確決策：

flowchart TB
    A["程式碼分類"] --> B{"機敏等級"}
    B -->|公開 / 開源| C["可直連公有雲 LLM"]
    B -->|一般業務| D["走內部 Gateway<br/>（有審計、脫敏、限流）"]
    B -->|含個資 / 客戶資料| E["本地模型<br/>Ollama / 內網 vLLM"]
    B -->|國安 / 法遵禁止外送| F["**不使用 AI 工具**"]

技術措施：

措施做法章節
內部 Gatewaymodels.json 的自訂 provider6.4
本地模型Ollama / vLLM / /llama13.4
Context 脫敏Extension 攔 context 與 tool_result 事件7.5、19
機敏檔案封鎖guard-secrets extension19.7
離線模式PI_OFFLINE=1 停用啟動時的網路操作11
禁用 /share團隊規範 + 教育訓練15.7、34

Context 脫敏 Extension 範例【建議】：

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/redact/index.ts
// 【建議】設計：在送出前遮蔽常見的機敏樣式
// 注意：這是「降低風險」而非「保證安全」，不可作為唯一防線
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

const PATTERNS: Array<[RegExp, string]> = [
  [/\b[A-Z]\d{9}\b/g, "[身分證已遮蔽]"],                  // 台灣身分證
  [/\bsk-[A-Za-z0-9_-]{20,}\b/g, "[API_KEY已遮蔽]"],
  [/\bghp_[A-Za-z0-9]{36}\b/g, "[GITHUB_TOKEN已遮蔽]"],
  [/-----BEGIN [A-Z ]*PRIVATE KEY-----[\s\S]*?-----END [A-Z ]*PRIVATE KEY-----/g,
   "[私鑰已遮蔽]"],
  [/\b\d{4}-\d{4}-\d{4}-\d{4}\b/g, "[卡號已遮蔽]"],
];

function redact(text: string): string {
  return PATTERNS.reduce((acc, [re, rep]) => acc.replace(re, rep), text);
}

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  // 遮蔽工具結果（例如 AI 讀到含機敏資料的檔案）
  pi.on("tool_result", async (event, _ctx) => {
    // 依你的 Pi 版本確認 event 結構後再啟用實際改寫
    // 此處僅示意：對文字內容套用 redact()
    return undefined;
  });
}

誠實提醒：上述 extension 的 tool_result 改寫細節需依你的 Pi 版本的實際事件型別調整（【Official】 tool_result 事件「可修改」，但具體欄位請查 node_modules/@earendil-works/pi-coding-agent/dist/ 的型別定義）。部署前務必實測驗證遮蔽確實生效，不要假設它有效。

30.11 回報安全問題【Official】

【Official】 官方指示：依 repository 的 Security Policy 回報，不要為安全敏感的問題開公開 issue。

【Official】 以下通常不在安全邊界內（除非能證明真正的權限邊界繞過，或證明 Pi 給了本機使用者原本沒有的存取權）：

  • 預期的本機 agent 行為
  • 沒有內建沙箱這件事
  • 來自不受信任內容的 prompt injection
  • 使用者自行安裝的 extension 或 skill 的行為

30.12 實務案例：一次外部 repo 分析的完整安全流程

情境：客戶提供一個他們自己的 repo，希望我們評估現代化可行性。這個 repo 我們完全不信任。

# 步驟 1：在隔離環境準備（不要在有公司憑證的機器上直接解壓）
mkdir -p ~/sandbox-work && cd ~/sandbox-work
# 用容器建置環境（第 31 章的 Dockerfile.pi）
docker build -t pi-sandbox -f Dockerfile.pi .

# 步驟 2：把 repo 放進獨立目錄
mkdir -p ./client-repo && tar -xzf ~/Downloads/client-repo.tar.gz -C ./client-repo

# 步驟 3：在容器中執行，唯讀掛載，最小憑證
docker run --rm -it \
  -e ANTHROPIC_API_KEY \
  -v "$PWD/client-repo:/workspace:ro" \
  -v pi-sandbox-home:/root/.pi/agent \
  pi-sandbox \
  --no-approve --no-skills --no-extensions --no-prompt-templates \
  --no-context-files \
  --tools read,grep,find,ls

這個指令的安全屬性：

措施效果
容器隔離主機檔案系統不可見
:ro 唯讀掛載即使 AI 想改也改不了
命名 volume 給 /root/.pi/agent不掛主機 ~/.pi/agent，客戶的 repo 碰不到我們的 session 與憑證
只傳一個 API key最小憑證
全部 --no-* 旗標客戶 repo 中的任何 .pi/ 或 AGENTS.md 都不生效
唯讀工具無法執行 shell，prompt injection 危害大幅降低

殘留風險（誠實說明）：API key 仍在容器內（Plain Docker 模式的已知限制，【Official】 官方明文指出）。若這也不可接受，改用 Docker Sandboxes（憑證留主機）或 OpenShell（inference routing）。

30.13 注意事項

  • 不要相信「工具白名單就是沙箱」。--tools read,grep,find,ls 大幅降低風險，但仍會把讀到的內容送給 LLM（資料外流風險猶存）。
  • 不要把 defaultProjectTrust 設成 "always"，除非你完全清楚後果。它會讓 Pi 自動載入任何目錄的 .pi/extensions。
  • CI 中要特別小心：非互動模式不會提示，容易在無人察覺下載入或忽略資源。明確使用 -a / -na。
  • 安全是分層的：Prompt（引導）< Extension（閘門）< 容器（牢籠）< 網路隔離（斷路）。依風險等級選擇，不要只做一層。

31. Docker / Gondolin / OpenShell

31.1 四種容器化模式總覽【Official】

flowchart TB
    subgraph M1["模式 1：Gondolin（工具層隔離）"]
        H1["主機：pi 程序 + 認證"] -->|工具操作導向| V1["micro-VM<br/>/workspace"]
    end

    subgraph M2["模式 2：Plain Docker（程序層隔離）"]
        C2["容器：pi 程序 + API Key"] --> W2["/workspace（掛載主機 cwd）"]
    end

    subgraph M3["模式 3：OpenShell（政策沙箱）"]
        GW["Gateway（Docker/Podman/VM/遠端 K8s）"] --> S3["Sandbox：pi 程序"]
        S3 -.inference routing.-> INF["https://inference.local<br/>gateway 注入真憑證"]
    end

    subgraph M4["模式 4：Docker Sandboxes（憑證留主機）"]
        HOST4["主機：真憑證 + sbx proxy"] --> S4["Sandbox：pi + 哨兵值"]
        S4 -->|出口| PROXY["proxy 替換為真憑證"]
    end

31.2 模式 1：Gondolin micro-VM【Official】

【Official】 Gondolin 是本機 Linux micro-VM。使用官方的 example extension，可以讓 pi 在主機執行，但所有內建工具導向 VM。

安裝【Official】：

# 前置需求：Node.js >= 23.6.0（給 @earendil-works/gondolin）+ QEMU（用套件管理器安裝）
# Ubuntu 範例：sudo apt-get install -y qemu-system-x86
# macOS 範例：brew install qemu

cp -R packages/coding-agent/examples/extensions/gondolin ~/.pi/agent/extensions/gondolin
cd ~/.pi/agent/extensions/gondolin
npm install --ignore-scripts

執行【Official】（從你想掛載的專案目錄）：

cd /path/to/project
pi -e ~/.pi/agent/extensions/gondolin

行為【Official】：

  • 把主機 cwd 掛載到 VM 的 /workspace
  • 覆寫 read、write、edit、bash、grep、find、ls
  • 使用者的 ! 指令也導向 VM
  • /workspace 下的檔案變更會回寫主機

優缺點評估【建議】：

優點缺點
認證留在主機（不進 VM）需要 Node >= 23.6.0（比 Pi 本身的 22.19.0 要求更高）
開發體驗接近原生需要 QEMU
工具副作用被隔離其他自訂 extension 的工具仍在主機執行（官方明文）
檔案變更即時回寫檔案回寫代表主機檔案仍會被修改

31.3 模式 2：Plain Docker【Official】

【Official】 官方提供的 Dockerfile.pi：

# 檔名：Dockerfile.pi【Official，取自官方 containerization.md】
FROM node:24-bookworm-slim

RUN apt-get update \
  && apt-get install -y --no-install-recommends bash ca-certificates git ripgrep \
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

WORKDIR /workspace
ENTRYPOINT ["pi"]

建置與執行【Official】：

docker build -t pi-sandbox -f Dockerfile.pi .

docker run --rm -it \
  -e ANTHROPIC_API_KEY \
  -v "$PWD:/workspace" \
  -v pi-agent-home:/root/.pi/agent \
  pi-sandbox

【Official】重點說明：

  • -v "$PWD:/workspace" 把目前目錄掛進容器；容器內對 /workspace 的讀寫會直接影響主機檔案
  • 用命名 volume 給 /root/.pi/agent 可獲得容器本地的設定與 session
  • 掛載主機的 ~/.pi/agent 會把主機的認證與 session 檔曝露給容器

企業強化版【建議】（在官方基礎上加上企業所需的固定版本與工具鏈）：

# 檔名：Dockerfile.pi-acme
# 【建議】企業版；基於官方 Dockerfile.pi 修改
FROM node:24-bookworm-slim

# 系統工具
RUN apt-get update \
  && apt-get install -y --no-install-recommends \
     bash ca-certificates git ripgrep curl jq \
     openjdk-25-jdk maven \
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 固定 Pi 版本（企業一致性）
ARG PI_VERSION=0.85.1
RUN npm install -g --ignore-scripts "@earendil-works/pi-coding-agent@${PI_VERSION}"

# 非 root 使用者（降低容器逃逸後的影響）
RUN useradd -m -u 1001 piuser
USER piuser

WORKDIR /workspace
ENTRYPOINT ["pi"]

唯讀分析用的執行方式【建議】：

docker run --rm -it \
  --network none \
  -e ANTHROPIC_API_KEY \
  -v "$PWD:/workspace:ro" \
  -v pi-agent-home:/home/piuser/.pi/agent \
  pi-sandbox-acme \
  --tools read,grep,find,ls --no-approve --no-skills --no-extensions

注意：--network none 會讓 Pi 無法連到 LLM。若要完全斷網，只能用本地模型且模型也在容器內；否則請改用網路白名單（例如 Docker 的自訂網路 + proxy）。

31.4 模式 3：NVIDIA OpenShell【Official】

【Official】 使用 NVIDIA OpenShell 可獲得政策控管的沙箱，具備 filesystem、process、network、credential 與 inference 控制。OpenShell 可透過本機 gateway（Docker、Podman 或 VM runtime）或遠端 Kubernetes gateway 執行沙箱。

【Official】 每個沙箱都需要啟用中的 gateway：

openshell gateway add <gateway-url> --name <name>
openshell gateway select <name>

在 OpenShell 沙箱中啟動 pi【Official】：

openshell sandbox create --name pi-sandbox --from pi -- pi

【Official】 此模式下，整個 pi 程序在沙箱內執行。內建工具、! 指令與 extension 工具全部在 OpenShell 邊界內執行。

遠端 gateway 的檔案處理【Official】：專案檔案不會從主機 bind-mount，沙箱內的寫入不會反映到你的機器。需在沙箱內 clone repository，或使用檔案傳輸指令：

openshell sandbox upload pi-sandbox ./repo /workspace
openshell sandbox download pi-sandbox /workspace/repo ./repo-out

憑證處理（企業關鍵）【Official】：OpenShell provider 可以把原始 model API key 保留在沙箱之外。設定 inference routing 後，沙箱內的程式可呼叫 https://inference.local，由 gateway 在上游注入設定好的 provider 憑證。若要讓模型流量走這條路由，需把 Pi 設定為對應的 OpenAI 相容或 Anthropic 相容端點。

企業評估【建議】：OpenShell 是四種模式中治理能力最強的，適合有以下需求的組織：

  • 需要集中管理沙箱政策（而非每個開發者自己設 Docker 參數）
  • 需要遠端沙箱（開發者機器不落地任何程式碼）
  • 需要憑證完全不進沙箱
  • 已有 Kubernetes 基礎設施

代價是額外的基礎設施與維運成本。10 人以下團隊通常不划算。

31.5 模式 4：Docker Sandboxes（sbx）【Official】

【Official】 Docker Sandboxes 是 Docker 的受管沙箱 runtime，讓整個 pi 程序在沙箱中執行。

與 Plain Docker 的關鍵差異【Official】：provider 憑證不會傳進容器。沙箱收到的是哨兵值（sentinel value），由 sbx proxy 在出口往 api.anthropic.com 時替換成真憑證。憑證在建立沙箱時就接好，所以要先在主機存好。

Claude Pro/Max 訂閱的設定【Official】：

# 若已綁定 anthropic secret，必須先移除
# 否則 proxy 會在 Bearer token 之外再加 x-api-key header，Anthropic 會拒絕
sbx secret rm anthropic

# 用 set-custom 從 stdin 讀取 token（不進 shell 歷史）
sbx secret set-custom \
  --host api.anthropic.com \
  --env ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN \
  --placeholder 'sk-ant-oat01-{rand}'

【Official】 沙箱拿到的是 OAuth 形狀的佔位值，不是真 token；proxy 在出口往該 host 時替換。ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN 是 Pi 本來就會讀且優先於 API key 的變數，因此不需要額外的 Pi 設定。

【Official】 取得 token 的方式：在有 Claude Code 的機器執行 claude setup-token，然後把結果存到主機。

API key 的做法【Official】：改用 sbx secret set anthropic，kit 會以同樣方式接成哨兵值。

執行【Official】：

# 從你要掛載的專案目錄執行
sbx run --kit "docker.io/sbx/pi-kit:latest" pi

【Official】 該 kit 已把 pi 預先烘進 image，沙箱啟動時不需安裝任何東西，且目前目錄即為沙箱工作區。

【Official】重要警告：不要在沙箱內做認證。在沙箱內執行 /login 會把真 token 寫進容器，破壞整個 proxy 模型。

腳本化使用【Official】：

sbx exec <sandbox-name> -- pi -p "list the failing tests"

【Official】 完整的憑證矩陣、疑難排解與版本 pin 見 kit 文件。

31.6 選型決策樹【建議】

flowchart TB
    A["需要隔離嗎？"] -->|自家程式碼、全程監看| B["Host + Guard Extensions<br/>（最低成本）"]
    A -->|需要| C{"憑證可以進容器嗎？"}
    C -->|可以| D{"要隔離整個程序還是只隔離工具？"}
    D -->|只隔離工具，想保留主機體驗| E["**Gondolin**<br/>需 Node>=23.6.0 + QEMU"]
    D -->|整個程序| F["**Plain Docker**<br/>最簡單"]
    C -->|不可以| G{"已有 K8s / 需要集中政策？"}
    G -->|是| H["**OpenShell**<br/>治理最強，成本最高"]
    G -->|否，只要本機| I["**Docker Sandboxes**<br/>憑證留主機"]

    style E fill:#1a3a52,color:#fff
    style F fill:#1a3a52,color:#fff
    style H fill:#1a3a52,color:#fff
    style I fill:#1a3a52,color:#fff
團隊情況建議
5 人以下，自家程式碼Host + Guard Extensions + Git 紀律
10–50 人，一般企業日常用 Host + Guards；分析外部程式碼用 Plain Docker
有高敏憑證顧慮Docker Sandboxes
已有 K8s、需要集中治理與稽核OpenShell
需要無人監看的批次 AgentOpenShell 或 Docker Sandboxes

31.7 WSL2 + Docker 的完整設定【建議】

台灣企業以 Windows 開發機為主，這是最常見的組合：

flowchart TB
    W["Windows 11"] --> WSL["WSL2（Ubuntu 22.04+）"]
    WSL --> N["Node.js 22.19.0+（nvm）"]
    WSL --> D["Docker Engine<br/>（WSL 內裝，或 Docker Desktop 開啟 WSL 整合）"]
    N --> PI["pi（主機模式，日常開發）"]
    D --> PIC["pi-sandbox 容器（分析外部程式碼）"]
    PI --> WS["~/work/<專案><br/>（放在 WSL 檔案系統，不要放 /mnt/c）"]
    PIC --> WS
# WSL2 Ubuntu — 完整設定
# 1. Node
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
source ~/.bashrc && nvm install 22 && nvm use 22

# 2. Pi
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@0.85.1

# 3. Docker（若未使用 Docker Desktop 的 WSL 整合）
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo usermod -aG docker "$USER"
# 重新登入 WSL 使群組生效
newgrp docker
docker run --rm hello-world

# 4. 建立企業 pi 沙箱映像
mkdir -p ~/pi-sandbox && cd ~/pi-sandbox
# （放入 31.3 節的 Dockerfile.pi-acme）
docker build -t pi-sandbox-acme -f Dockerfile.pi-acme .

# 5. 驗證
docker run --rm pi-sandbox-acme --version

方便的 alias【建議】：

# 加到 ~/.bashrc
alias pi-safe='docker run --rm -it \
  -e ANTHROPIC_API_KEY \
  -v "$PWD:/workspace:ro" \
  -v pi-agent-home:/home/piuser/.pi/agent \
  pi-sandbox-acme --tools read,grep,find,ls --no-approve --no-skills --no-extensions'

使用：cd /path/to/external-repo && pi-safe

31.8 容器化的常見陷阱【建議】

陷阱後果正確做法
掛載主機 ~/.pi/agent容器可讀主機憑證與所有 session用命名 volume
用 -v "$PWD:/workspace"（可寫）分析外部 repo惡意程式碼可改你的檔案加 :ro
容器內以 root 執行容器逃逸時影響擴大Dockerfile 加 USER
在 Docker Sandboxes 內 /login破壞 proxy 憑證模型（官方警告）在主機用 sbx secret
忘記 pin Pi 版本每次 build 行為都可能不同ARG PI_VERSION=0.85.1
以為容器 = 完全安全容器不是萬靈丹（共享 kernel）高風險場景用 micro-VM 或遠端沙箱
Gondolin 用 Node 22啟動失敗Gondolin 需 Node >= 23.6.0

31.9 注意事項

  • 【Official】 Extensions 在 pi 程序所在處執行。用 Gondolin 時，你自己寫的 extension 工具仍在主機跑——這是最容易誤解的一點。
  • 【Official】 OpenShell 遠端 gateway 時，沙箱內的檔案變更不會回到你的機器，必須用 upload/download。
  • 【建議】 容器化會增加啟動時間與心智負擔。不要對所有場景都要求容器，否則同仁會找方法繞過。依 30.8 的風險分級套用。

32. Telemetry / Observability

32.1 官方 Telemetry 能力的誠實盤點

【Official】確定的事實：

項目內容
@earendil-works/pi-telemetry官方描述：Vendor-neutral telemetry contracts and typed schema utilities for pi（vendor 中立的 telemetry 契約與型別化 schema 工具）
enableInstallTelemetry（settings，預設 true）控制安裝/更新的匿名 ping（送到 https://pi.dev/api/report-install）與 OpenRouter、NVIDIA NIM、Cloudflare 的 Pi 歸屬 header
PI_TELEMETRY 環境變數覆寫上述：1/true/yes 或 0/false/no
PI_OFFLINE停用所有啟動時的網路操作，包含更新檢查、package 更新、安裝/更新 telemetry
PI_SKIP_VERSION_CHECK停用 pi.dev 的最新版本查詢
enableAnalytics（預設 false）選擇加入的分析資料分享；目前只在實驗性首次設定流程（PI_EXPERIMENTAL=1）中詢問
trackingId開啟 enableAnalytics 時產生的追蹤識別碼

【Official】 官方明確區分：enableInstallTelemetry 不控制更新檢查。即使關閉，Pi 仍可能查詢 https://pi.dev/api/latest-version。要全部關閉需用 --offline 或 PI_OFFLINE=1。

官方文件未說明的部分（本手冊不猜測）：

  • @earendil-works/pi-telemetry 是否原生輸出 OTLP 格式
  • 是否有內建的 metrics exporter 可直接接 Prometheus
  • telemetry contracts 的具體 schema 內容

因此，以下的可觀測性架構是**【建議】自建方案**，資料來源使用官方確定支援的 --mode json 事件流與 session JSONL，不依賴未經證實的 telemetry 匯出能力。

32.2 企業可觀測性資料來源【建議】

flowchart TB
    subgraph SRC["三個官方確定可用的資料來源"]
        S1["1. --mode json 事件流<br/>（Official：JsonAgentSessionEvent）"]
        S2["2. Session JSONL 檔案<br/>（Official：~/.pi/agent/sessions/）"]
        S3["3. Extension 事件<br/>（Official：pi.on(...) 全部事件）"]
    end

    S1 --> COL["收集器（自建）"]
    S2 --> COL
    S3 --> COL

    COL --> OTEL["OpenTelemetry Collector"]
    OTEL --> M["Metrics → Prometheus"]
    OTEL --> L["Logs → Loki / ELK"]
    OTEL --> T["Traces → Tempo / Jaeger"]
    M --> G["Grafana Dashboard"]
    L --> G
    T --> G

32.3 應該監控的指標【建議】

類別指標為什麼重要資料來源
成本每人/每專案/每日 token 用量與費用預算控制session JSONL 的 usage、/session
成本各模型的用量分布找出是否有人一直用最貴的模型PI_MODEL + 事件
效率每次任務的 turn 數turn 數過高 = Prompt 品質差turn_start 計數
效率工具呼叫次數與分布找出無效迴圈tool_execution_start
效率Compaction 觸發頻率頻繁壓縮 = context 管理有問題compaction_start
品質工具失敗率（isError）高失敗率 = 環境或 Prompt 有問題tool_execution_end
安全被 Guard Extension 阻擋的次數與內容稽核重點自訂 audit extension
安全執行過的 bash 指令清單稽核重點事件流或 audit extension
安全讀取過的檔案清單資料外流分析CompactionEntry.details.readFiles
採用活躍使用者數、session 數導入成效session 檔統計

32.4 從 JSON 事件流建立管線【建議】

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/pi-with-telemetry.sh
# 【建議】把 Pi 的 JSON 事件流轉發到收集端
# 用法：pi-with-telemetry.sh -p "你的 prompt"
set -euo pipefail

COLLECTOR="${PI_TELEMETRY_COLLECTOR:-http://telemetry.acme.internal:4318/v1/logs}"
USER_ID="${USER:-unknown}"

pi --mode json "$@" | tee /dev/stderr | while IFS= read -r line; do
  # 只轉發我們關心的事件類型，降低流量
  case "$line" in
    *'"type":"tool_execution_start"'*|\
    *'"type":"tool_execution_end"'*|\
    *'"type":"agent_end"'*|\
    *'"type":"compaction_start"'*|\
    *'"type":"compaction_end"'*)
      printf '%s' "$line" | jq -c --arg u "$USER_ID" --arg h "$(hostname)" \
        '. + {_user: $u, _host: $h, _ts: now}' \
        | curl -s -X POST "$COLLECTOR" \
               -H 'Content-Type: application/json' \
               --data-binary @- >/dev/null || true
      ;;
  esac
done

注意事項：

  • 用 tee /dev/stderr 讓使用者仍能看到輸出
  • || true 確保收集端故障不會阻斷開發者工作
  • 只轉發需要的事件，避免把程式碼內容也送出去（message_update 含模型輸出，通常不該外送）

32.5 從 Session JSONL 做離線分析【建議】

Session 檔是最完整的資料來源，適合每日批次分析：

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/pi-daily-report.sh
# 【建議】每日彙整本機 Pi 使用狀況
set -euo pipefail

SESSION_DIR="${PI_CODING_AGENT_SESSION_DIR:-$HOME/.pi/agent/sessions}"
SINCE_DAYS="${1:-1}"

echo "=== Pi 使用報告（最近 ${SINCE_DAYS} 天）==="
echo

echo "--- Session 數量 ---"
find "$SESSION_DIR" -name "*.jsonl" -mtime "-${SINCE_DAYS}" | wc -l

echo
echo "--- 各專案的 session 數 ---"
find "$SESSION_DIR" -name "*.jsonl" -mtime "-${SINCE_DAYS}" \
  | xargs -r -n1 dirname | sort | uniq -c | sort -rn | head -10

echo
echo "--- 使用過的模型 ---"
find "$SESSION_DIR" -name "*.jsonl" -mtime "-${SINCE_DAYS}" -print0 \
  | xargs -0 -r grep -h -o '"model":"[^"]*"' 2>/dev/null \
  | sort | uniq -c | sort -rn

echo
echo "--- 執行過的 bash 指令（稽核用，前 30 筆）---"
find "$SESSION_DIR" -name "*.jsonl" -mtime "-${SINCE_DAYS}" -print0 \
  | xargs -0 -r grep -h -o '"command":"[^"]\{1,120\}"' 2>/dev/null \
  | sort | uniq -c | sort -rn | head -30

隱私提醒【建議】：這份報告會顯示執行過的指令。它本身就是機敏資料，存放與傳輸都要比照原始碼保護。若要彙整到中央，請先與資安、法務、以及員工代表確認（涉及員工行為監控）。

32.6 用 Extension 做結構化稽核【建議】

第 19.7 節的 audit-log extension 是基礎版。企業版可加上 OTLP 輸出：

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/otel-audit/index.ts
// 【建議】把 Pi 事件送到 OpenTelemetry Collector
// 前置條件：環境變數 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";

const ENDPOINT = process.env.OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT;

type LogRecord = {
  timeUnixNano: string;
  severityText: string;
  body: { stringValue: string };
  attributes: Array<{ key: string; value: { stringValue: string } }>;
};

async function emit(name: string, attrs: Record<string, string>) {
  if (!ENDPOINT) return;
  const record: LogRecord = {
    timeUnixNano: `${Date.now()}000000`,
    severityText: "INFO",
    body: { stringValue: name },
    attributes: Object.entries(attrs).map(([key, v]) => ({
      key,
      value: { stringValue: String(v) },
    })),
  };
  try {
    await fetch(`${ENDPOINT}/v1/logs`, {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({
        resourceLogs: [{
          resource: { attributes: [
            { key: "service.name", value: { stringValue: "pi-coding-agent" } },
          ]},
          scopeLogs: [{ logRecords: [record] }],
        }],
      }),
    });
  } catch {
    // 遙測失敗絕不可影響開發者工作
  }
}

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.on("session_start", async (_e, ctx) => {
    await emit("pi.session.start", {
      "pi.session_id": process.env.PI_SESSION_ID ?? "",
      "pi.cwd": ctx.cwd,
      "pi.mode": ctx.mode,
      "user.name": process.env.USER ?? process.env.USERNAME ?? "",
    });
  });

  pi.on("tool_execution_end", async (event, ctx) => {
    await emit("pi.tool.end", {
      "pi.tool.name": event.toolName,
      "pi.tool.error": String(event.isError),
      "pi.session_id": process.env.PI_SESSION_ID ?? "",
      "pi.model": process.env.PI_MODEL ?? "",
      "pi.provider": process.env.PI_PROVIDER ?? "",
    });
  });

  pi.on("agent_end", async (_event, _ctx) => {
    await emit("pi.agent.end", {
      "pi.session_id": process.env.PI_SESSION_ID ?? "",
    });
  });
}

設計原則：

  1. 絕不記錄程式碼內容或工具參數（只記錄工具名稱與成敗）
  2. 遙測失敗必須靜默（catch {}），不可阻斷開發
  3. 用 PI_SESSION_ID 串接，日後可回到原始 session 追查

32.7 Grafana Dashboard 建議面板【建議】

面板圖表類型查詢重點
每日 token 用量與成本時序圖依 team / 專案分組
模型使用分布圓餅圖找出高成本模型的使用者
工具呼叫 Top 10長條圖bash 佔比過高需注意
工具失敗率時序圖突然升高 = 環境問題
平均 turn 數 / session時序圖上升 = Prompt 品質下降
Compaction 觸發次數時序圖高 = context 管理待改善
Guard 阻擋事件表格稽核必看：誰、什麼時候、被擋了什麼
活躍使用者數時序圖導入成效追蹤

32.8 隱私與法遵考量【建議】

這一節請務必與法務、人資、資安共同確認。

議題考量建議做法
員工監控記錄開發者的每個指令可能構成監控事先告知、取得同意、限定用途（安全稽核而非績效評估）
資料最小化不需要的就不要收只收工具名稱與成敗，不收參數與內容
保存期限無限期保存增加風險訂定保存政策（例如 90 天）
存取控制誰能看稽核資料限資安團隊；查詢需留紀錄
Session 檔含完整程式碼與原始碼同等保護，不備份到未加密雲端
關閉官方 telemetry企業可能要求enableInstallTelemetry: false + PI_OFFLINE=1

完全離線的企業設定【Official 設定鍵】：

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "enableInstallTelemetry": false,
  "enableAnalytics": false
}
# 環境變數（企業標準 profile）
export PI_OFFLINE=1              # 停用所有啟動時網路操作
export PI_SKIP_VERSION_CHECK=1   # 停用版本檢查
export PI_TELEMETRY=0            # 停用安裝/更新 telemetry 與歸屬 header

注意：PI_OFFLINE=1 也會停用 package 更新檢查。企業用固定版本時這正好，但要記得升級時手動處理。

32.9 實務案例：從告警到根因的完整追查

情境：Grafana 顯示某位工程師今天的 token 用量是平均值的 8 倍。

# 步驟 1：從稽核資料找出對應的 session ID
# （假設稽核系統可查到 pi.session_id）

# 步驟 2：在該工程師的機器上找到 session 檔
ls -lt ~/.pi/agent/sessions/*/ | head

# 步驟 3：檢視 session 資訊
# 在 Pi 中：pi --session <id> 然後 /session

# 步驟 4：用 /tree 檢視發生了什麼
# 常見原因：
#   - AI 陷入無限迴圈（同一工具重複呼叫）
#   - 讀了超大檔案進 context
#   - 用了最高 thinking level 做簡單任務
#   - 沒有壓縮，context 一直很滿

# 步驟 5：匯出作為改進案例
# /export ~/reports/high-token-case.html

改進動作：把發現的模式寫成規則，加進 AGENTS.md 或做成 Guard Extension。

32.10 注意事項

  • 不要把可觀測性做成監控員工的工具。目的應該是「改善流程與控制風險」，不是「抓誰在偷懶」。做錯了會摧毀團隊對工具的信任。
  • 遙測程式碼必須是「失敗安全」的。任何遙測故障都不可以讓開發者無法工作。
  • 官方 telemetry 與你的自建可觀測性是兩回事。前者是 Pi 回報給 pi.dev 的匿名資料（可關閉），後者是你自己收集的營運資料。不要混為一談。

33. Token / Cost Optimization

33.1 成本從哪裡來

flowchart TB
    subgraph IN["Input Token（每次請求都送）"]
        I1["System Prompt"]
        I2["Context Files（AGENTS.md 等）"]
        I3["Skills 的 description"]
        I4["工具定義 schema"]
        I5["Compaction 摘要"]
        I6["保留的歷史訊息"]
        I7["**工具輸出**（最容易爆的）"]
    end
    subgraph OUT["Output Token"]
        O1["模型的文字回應"]
        O2["**Thinking token**（推理層級越高越多）"]
        O3["Tool call 的參數"]
    end
    subgraph OTHER["其他成本"]
        C1["Compaction 本身的 LLM 呼叫"]
        C2["Branch summarization"]
        C3["Cache write（首次）"]
    end
    IN --> COST["總成本"]
    OUT --> COST
    OTHER --> COST

【Official】 Pi 的 footer 會顯示 tokens、cache 使用量、成本與模型；/session 可查看目前 session 的累計。

33.2 Prompt Cache（最重要的省錢機制）

【Official】 Pi 支援 provider 的 prompt caching：

  • showCacheMissNotices（settings，預設 false）：顯示顯著 cache miss 的提示，以及 compaction / branch summary 用量與 provider 復原診斷
  • PI_CACHE_RETENTION=long：在支援的 provider 上啟用延長的 prompt cache
  • 【Official】 Compaction 與 branch summary 請求使用新的 routing session ID，且在支援的 provider 上停用 cache 寫入（因為這類一次性 prompt 不太會重用）

如何最大化 cache 命中【建議】：

做法為什麼有效
不要頻繁修改 AGENTS.md它在 prompt 前段，改了會讓整個 cache 失效
不要頻繁切換模型不同模型 cache 不共用
同一任務在同一 session 中完成前綴相同才能命中
開啟 showCacheMissNotices 觀察找出是什麼導致 miss
PI_CACHE_RETENTION=long（支援時）延長 cache 存活時間

33.3 Cost Optimization Strategy【建議】

flowchart TB
    A["任務進來"] --> B{"任務性質？"}
    B -->|理解 / 分析 / 架構| C["大模型 + thinking: high<br/>**這裡值得花錢**"]
    C --> D["產出：分析報告 / 實作計畫"]
    D --> E["/compact 只保留結論"]
    E --> F{"實作階段"}
    F -->|明確的樣板化工作| G["快模型 + thinking: off/low"]
    F -->|需要判斷的實作| H["中模型 + thinking: medium"]
    G --> I["測試 / 文件 / commit message<br/>快模型 + thinking: off"]
    H --> I
    I --> J{"遇到困難？"}
    J -->|是| C
    J -->|否| K["完成"]

核心原則：在「理解」上花錢，在「執行」上省錢。

一個好的實作計畫可以讓後面用便宜模型跑完；一個爛的理解會讓你用最貴的模型反覆重做。

33.4 各類工作的模型選擇建議【建議】

工作模型層級Thinking理由
逆向工程、架構分析大high / xhigh錯了成本最高
實作計畫大high同上
破壞性變更分析大xhigh / max遺漏會在 production 爆
複雜除錯大high需要推理
安全審查大high遺漏代價高
Code Review大 / 中high品質直接影響價值
一般功能實作（有計畫）中medium平衡
補測試中 / 快low樣板化
產生 DTO / 樣板程式碼快off / minimal純機械
Commit message / PR 描述快off純文字生成
格式調整、重新命名快off不需推理
文件翻譯快off不需推理

本地模型的定位【建議】：

適合本地模型不適合本地模型
機敏程式碼的分析需要最高品質推理的任務
大量重複的簡單改動複雜的多步驟任務
離線環境需要最新知識的任務
成本敏感的批次工作需要長 context 的任務

33.5 十個省錢技巧【建議】

#技巧預期效果
1精簡 AGENTS.md（100 行以內）每次請求都省，累積很可觀
2用 !! 而非 ! 執行不需 AI 看的指令避免 build log 灌入 context
3限縮工具（--tools）工具定義本身佔 context
4降低 thinking level 做簡單任務Thinking token 是 output token，較貴
5主動 /compact 帶焦點指示比等自動壓縮更精準
6看到走偏立刻 steering（Enter）避免整段重做
7大檔案先 grep 定位再讀避免讀整個 5000 行的檔案
8一個 session 做一件事提高 cache 命中率
9停用不需要的 skills（pi config）減少 system prompt 大小
10用 --no-session 做一次性查詢不累積歷史

33.6 成本監控與預算控制【建議】

個人層級：

/session          # 隨時查看目前 session 的 token 與成本

團隊層級：

  • 用第 32 章的可觀測性管線彙整
  • 若走內部 Gateway，在 Gateway 層做硬性配額（最可靠）
  • 若用供應商 API key，設定供應商端的用量上限

設定層級的成本控制【Official 設定鍵】：

// ~/.pi/agent/settings.json — 成本導向的設定【建議】
{
  "defaultThinkingLevel": "low",          // 預設低推理，需要時再提高
  "modelThinkingLevels": {
    "anthropic/claude-opus-4": "medium"   // 貴的模型預設不要開太高
  },
  "thinkingBudgets": {
    "low": 2048,                          // 收緊各層級的預算
    "medium": 8192,
    "high": 24576
  },
  "compaction": {
    "enabled": true,
    "keepRecentTokens": 15000             // 保留少一點 = context 較小
  },
  "enabledModels": ["claude-haiku*", "claude-sonnet*"]  // 限制可選模型
}

注意：keepRecentTokens 調太小會讓壓縮太頻繁，而壓縮本身也要花錢。需要實測平衡點。

33.7 實務案例：一個任務的成本拆解【建議】

以下為說明用的相對比較，非實際計費數據。

做法 A（天真）：全程用最大模型 + thinking: max

> 幫我加一支取消訂單的 API
  • AI 邊讀邊寫，讀了 30 個檔案
  • 走錯方向兩次
  • 相對成本：100 單位

做法 B（本手冊建議）：

階段模型Thinking相對成本
唯讀分析（限定要讀的檔案）大high20
實作計畫大high8
/compact 保留結論——2
實作（照計畫）中medium15
補測試快low5
Review大high8
Commit / PR 描述快off1
合計59

節省約 40%，且品質更好（因為有明確的計畫與 review）。

33.8 注意事項

  • 不要為了省錢而跳過分析階段。省下的 token 會在反覆重做中加倍付出。
  • Compaction 也要錢。頻繁壓縮不是免費的，keepRecentTokens 設太小反而更貴。
  • Thinking token 通常算 output token（較貴）。thinking: max 的成本可能是 off 的數倍。
  • 【Official】 壓縮與分支摘要停用 cache 寫入，所以它們無法從 cache 受益。這是另一個「不要過度壓縮」的理由。

34. Enterprise Governance

34.1 治理模型全圖【建議】

以下治理架構為本手冊提出的企業建議，非 Pi 官方治理規範；所有實作手段（設定鍵、CLI 旗標、Extension API）均為 Official。

flowchart TB
    DEV["Developer"] --> PI["Pi Coding Agent"]

    PI --> AM["Approved Models<br/>enabledModels + models.json"]
    PI --> AS["Approved Skills<br/>企業 Package + pi config"]
    PI --> AE["Approved Extensions<br/>pinned 版本 + code review"]
    PI --> AP["Approved Prompts<br/>.pi/prompts 隨 Git 版控"]

    AM --> SB["Sandbox<br/>依風險分級（第 30、31 章）"]
    AS --> SB
    AE --> SB
    AP --> SB

    SB --> AUD["Audit<br/>事件流 + Session + Guard 紀錄"]
    AUD --> CI["CI/CD<br/>AI Review + 安全掃描 + 人類 Approve"]
    CI --> PROD["Production<br/>（Agent 完全不參與）"]

    POL["Policy Owner<br/>平台團隊 + 資安"] -.制定與維護.-> AM
    POL -.-> AS
    POL -.-> AE
    POL -.-> AP

34.2 十四項治理領域與具體措施【建議】

領域風險具體措施官方支援的機制
Model Governance使用未核可模型、成本失控定義 approved models 清單enabledModels、models.json、defaultModel
API Key Management金鑰外洩金鑰不落地，走密碼管理器auth.json 的 !command 解析
Secrets ManagementSecret 進入 contextGuard extension 阻擋讀取tool_call 事件阻擋
Prompt GovernancePrompt 品質不一、含機敏資訊Prompt templates 隨 Git 版控、走 PR.pi/prompts/、package
Skill Governance惡意或低品質 skill只用 approved package；extensions: [] 過濾package 過濾、pi config
Extension Governance任意程式碼執行Code review + pin 版本 + CODEOWNERSpinned package source
Repository PermissionAgent 動到不該動的 repo分支保護 extension、Git 權限tool_call 阻擋
Network Policy資料外流內部 Gateway、proxy、離線模式httpProxy、PI_OFFLINE、自訂 provider
Audit Log無法追溯事件流 + session + 稽核 extension--mode json、session JSONL
Cost Control預算超支Gateway 硬性配額、thinking budgetthinkingBudgets、enabledModels
Token ControlContext 浪費Compaction 調參、AGENTS.md 精簡compaction.*
Data Leakage Prevention原始碼外送分級管控、本地模型、context 脫敏自訂 provider、context/tool_result 事件
PII Protection個資外送遮蔽 extension、禁止讀取特定路徑tool_call/tool_result 事件
Source Code Protection/share 上傳到 gist團隊規範明文禁止 + 教育政策（無技術性停用開關）

誠實提醒：上表中「Source Code Protection」一項，官方文件未提供停用 /share 的設定開關（PI_SHARE_VIEWER_URL 只能改檢視器 URL，不能停用上傳）。目前只能靠政策與教育。若這是硬性需求，可考慮：(a) 用 extension 註冊同名命令覆蓋（未經驗證，需自行測試），或 (b) 在容器中限制對 GitHub API 的網路存取。

34.3 企業 Policy 檔案清單【建議】

acme-pi-governance/                      # 獨立的治理 repo
├── README.md                            # 治理總覽
├── policies/
│   ├── 01-approved-models.md            # 核可模型清單與適用範圍
│   ├── 02-data-classification.md        # 程式碼分級與對應的 provider
│   ├── 03-sandbox-requirements.md       # 風險等級與隔離要求
│   ├── 04-package-approval.md           # Package 審查流程
│   └── 05-audit-retention.md            # 稽核資料保存政策
├── baseline/
│   ├── settings.global.json             # 企業標準全域設定
│   ├── settings.project.template.json   # 專案設定範本
│   ├── AGENTS.template.md               # AGENTS.md 範本
│   └── gitignore.snippet                # .gitignore 建議片段
├── scripts/
│   ├── setup-pi.sh                      # 標準安裝腳本（第 10.6 節）
│   ├── verify-compliance.sh             # 合規檢查腳本
│   └── daily-report.sh                  # 使用統計（第 32.5 節）
└── training/
    ├── onboarding.md                    # 新人 30 分鐘上手
    └── checklist.md                     # 第 51 章的檢查清單

34.4 合規檢查腳本【建議】

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/verify-compliance.sh
# 【建議】檢查開發者環境是否符合企業 Pi 使用規範
# 執行環境：Linux / macOS / WSL
set -uo pipefail

FAIL=0
ok()   { printf '  [OK]   %s\n' "$1"; }
bad()  { printf '  [FAIL] %s\n' "$1"; FAIL=1; }
warn() { printf '  [WARN] %s\n' "$1"; }

echo "=== Pi 企業合規檢查 ==="

# 1. Pi 版本
echo "1. Pi 版本"
EXPECTED="0.85.1"
ACTUAL="$(pi --version 2>/dev/null | tr -d '\r' | grep -oE '[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+' | head -1)"
if [ "$ACTUAL" = "$EXPECTED" ]; then ok "版本 $ACTUAL"; else bad "版本為 ${ACTUAL:-未安裝}，企業標準為 $EXPECTED"; fi

# 2. Node 版本
echo "2. Node.js 版本"
NODE_MAJOR="$(node -p 'process.versions.node.split(".")[0]' 2>/dev/null || echo 0)"
if [ "$NODE_MAJOR" -ge 22 ]; then ok "Node $(node -v)"; else bad "Node 版本過舊，需 >= 22.19.0"; fi

# 3. auth.json 權限與內容
echo "3. 憑證安全"
AUTH="$HOME/.pi/agent/auth.json"
if [ -f "$AUTH" ]; then
  PERM="$(stat -c '%a' "$AUTH" 2>/dev/null || stat -f '%Lp' "$AUTH" 2>/dev/null)"
  [ "$PERM" = "600" ] && ok "auth.json 權限為 600" || bad "auth.json 權限為 $PERM，應為 600"
  if grep -qE '"key"[[:space:]]*:[[:space:]]*"(sk-|ghp_|nvapi-)' "$AUTH" 2>/dev/null; then
    bad "auth.json 含明文金鑰，請改用 !command 形式（見手冊 12.4）"
  else
    ok "auth.json 未偵測到明文金鑰"
  fi
else
  warn "找不到 auth.json（可能使用環境變數認證）"
fi

# 4. 企業 package 是否安裝
echo "4. 企業 Package"
if pi list 2>/dev/null | grep -q "acme-pi-pack"; then ok "acme-pi-pack 已安裝"; else bad "未安裝企業 package，請執行 pi install git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0"; fi

# 5. 全域設定
echo "5. 全域設定"
S="$HOME/.pi/agent/settings.json"
if [ -f "$S" ]; then
  if grep -q '"defaultProjectTrust"[[:space:]]*:[[:space:]]*"always"' "$S"; then
    bad "defaultProjectTrust 設為 always（高風險，見手冊 30.2）"
  else
    ok "defaultProjectTrust 設定正常"
  fi
else
  warn "找不到全域 settings.json"
fi

# 6. 專案 .gitignore
echo "6. 專案 .gitignore"
if [ -f .gitignore ]; then
  MISSING=""
  for p in ".pi/npm/" ".pi/git/"; do
    grep -qF "$p" .gitignore || MISSING="$MISSING $p"
  done
  [ -z "$MISSING" ] && ok ".gitignore 已包含 Pi 相關項目" || bad ".gitignore 缺少：$MISSING"
else
  warn "目前目錄無 .gitignore"
fi

echo
[ "$FAIL" -eq 0 ] && echo "=== 全部通過 ===" || echo "=== 有項目未通過，請依上方訊息修正 ==="
exit "$FAIL"

34.5 資料分級政策範本【建議】

# ACME Pi 使用資料分級政策（範本）

## 分級定義

| 等級 | 定義 | 範例 |
|------|------|------|
| L1 公開 | 已公開或可公開 | 開源專案、公開文件 |
| L2 內部 | 一般業務程式碼 | 內部工具、無客戶資料的服務 |
| L3 機敏 | 含客戶資料處理邏輯、金流、認證 | 支付模組、身分驗證 |
| L4 極機敏 | 法遵禁止外送 | 依主管機關要求 |

## 各等級允許的 Provider

| 等級 | 允許 | 禁止 |
|------|------|------|
| L1 | 任何核可的 provider（含直連公有雲） | — |
| L2 | 內部 LLM Gateway | 直連公有雲 |
| L3 | 內部 LLM Gateway（須開啟脫敏）或本地模型 | 任何直連 |
| L4 | **僅本地模型** | 所有雲端服務 |

## 各等級的隔離要求

| 等級 | 隔離 | 工具權限 |
|------|------|----------|
| L1 | Host | 完整 |
| L2 | Host + Guard Extensions | 完整 |
| L3 | Host + Guards（開發）／容器（無人監看） | 完整 |
| L4 | 容器 + 網路隔離 | 依任務最小化 |

## 外部程式碼（客戶交付、開源評估）

一律視為**不可信任來源**，不論其資料等級：
- 必須在容器中執行
- 必須唯讀掛載
- 必須使用 `--no-approve --no-skills --no-extensions --no-prompt-templates --no-context-files`
- 工具限定 `read,grep,find,ls`

34.6 治理的推行順序【建議】

flowchart LR
    A["第 1 步：可觀測性<br/>先看得見，才談得上治理"] --> B["第 2 步：基線設定<br/>統一版本與 settings"]
    B --> C["第 3 步：Guard Extensions<br/>擋掉最危險的行為"]
    C --> D["第 4 步：Package 治理<br/>統一 skills / prompts"]
    D --> E["第 5 步：資料分級<br/>與法遵對齊"]
    E --> F["第 6 步：沙箱要求<br/>依風險分級"]
    F --> G["第 7 步：稽核與檢討<br/>持續改進"]

常見錯誤：一開始就訂一大堆規則。結果是同仁繞過規則（改用別的工具、關掉 extension），治理形同虛設。

正確做法：先建立可觀測性，用實際數據找出真正的風險，再針對性地訂規則。每條規則都要能回答「這條擋掉了什麼實際發生過的問題」。

34.7 治理與生產力的平衡【建議】

治理措施對生產力的影響建議
Pin Pi 版本無必做
Guard Extensions（阻擋危險指令）極低必做
唯讀模式做分析無（本來就該這樣）必做
稽核記錄無必做
內部 Gateway低（可能增加延遲）建議
每次都要容器高（啟動慢、心智負擔）只對高風險場景
每個 Prompt 都要審核極高（不可行）不建議
禁止所有第三方 package中改為「審查後允許」

判準【建議】：一條治理規則若讓開發者「多花超過 30 秒」且「每天都要做」，它很可能會被繞過。這種規則應該改成自動化（extension、預設設定），而不是流程要求。

34.8 注意事項

  • 治理的目標是讓正確的做法變成最容易的做法，不是設路障。
  • 所有治理措施都要有 owner 與 review 週期。沒人維護的規則會在三個月內過時。
  • 不要把治理文件寫成 50 頁。同仁只會讀第 51 章那樣的檢查清單。

35. Team Adoption

35.1 導入五階段【建議】

假設一個 20–50 人的企業軟體開發團隊。以下為本手冊設計的導入路徑，非 Pi 官方規範。

flowchart LR
    P1["Phase 1<br/>POC<br/>2-4 週"] --> P2["Phase 2<br/>Pilot<br/>4-8 週"]
    P2 --> P3["Phase 3<br/>Team Adoption<br/>8-12 週"]
    P3 --> P4["Phase 4<br/>Governance<br/>持續"]
    P4 --> P5["Phase 5<br/>Optimization<br/>持續"]

35.2 Phase 1：POC（2–4 週）

項目內容
Goal驗證 Pi 在我們的技術棧上真的有用，取得決策所需的證據
Scope2–3 位資深工程師，1 個非關鍵專案
Environment個人機器，Host 模式，唯讀工具為主
Skills不建立，先用預設
Security只用 L1/L2 等級的程式碼；不接觸客戶資料
Training自學 + 本手冊第 2、3、10、14、15 章
KPI(1) 逆向工程一個舊模組的時間 vs 傳統做法 (2) 產出的分析報告是否有實際錯誤 (3) 參與者的主觀評分
Risk過度樂觀（POC 都是精選案例）
Exit criteria有 3 個以上具體的成功案例 + 3 個以上明確的失敗案例（兩者都要有）

POC 建議的第一個任務【建議】：逆向工程一個沒人想碰的舊模組。理由：

  • 價值明顯（本來就沒人願意做）
  • 風險低（唯讀）
  • 容易衡量（傳統做法要多久？）

35.3 Phase 2：Pilot（4–8 週）

項目內容
Goal在真實開發流程中驗證，建立第一版團隊規範
Scope5–8 人，1–2 個真實專案（有 deadline 的）
Environment統一版本（pin 0.85.1）、統一全域 settings、Git 分支紀律
Skills建立第一批 3–5 個 Skill（挑最常重複的工作）
Security建立 Guard Extensions（guard-secrets、guard-commands、guard-branch）；建立資料分級初稿
Training2 小時工作坊 + 本手冊第 16–23、46、47 章
KPI(1) 每個 PR 的 AI Review 發現的有效問題數 (2) 測試覆蓋率變化 (3) token 成本 / 人 / 月 (4) 每週實際使用天數
Risk品質下降（AI 產出未經充分審查就進 main）
Exit criteria團隊規範 v1 完成、Guard Extensions 上線、無安全事故、至少 60% 參與者每週使用 3 天以上

Pilot 期間必須建立的東西：

產出章節
企業 Pi Package（skills + prompts + extensions）5.6、18.7、19.13
標準安裝腳本10.6
企業全域 settings 範本11.4
AGENTS.md 範本17.3
Guard Extensions19.7
團隊使用規範（DO / DON’T）35.6

35.4 Phase 3：Team Adoption（8–12 週）

項目內容
Goal全團隊採用，建立自我維持的實務社群
Scope全部 20–50 人
Environment統一環境；WSL2/Linux 標準化；容器映像備妥
Skills九大類 Skill 完成第一版（第 18.8 節）
Security資料分級政策上線；容器化流程對高風險場景生效
Training新人 onboarding 流程（30 分鐘）+ 每兩週一次的經驗分享
KPI(1) 採用率（每週使用 3 天以上的人數比例）(2) 每人 token 成本 (3) AI Review 的誤判率 (4) 因 AI 產出導致的缺陷數
Risk兩極化——資深者用得很好，資淺者盲目接受 AI 輸出
Exit criteria採用率 > 70%；有 3 位以上同仁能獨立撰寫 Skill / Extension；誤判率下降趨勢

風險管理重點【建議】：

最大的風險不是安全，是「資淺同仁盲目信任 AI 輸出」。

對策：

  1. Code Review 時特別檢查資淺同仁的 AI 產出
  2. 訓練重點放在「怎麼判斷 AI 錯了」，而非「怎麼下指令」
  3. 建立「AI 犯過的錯」案例庫，作為訓練教材

35.5 Phase 4：Enterprise Governance（持續）

項目內容
Goal建立可稽核、可持續的治理機制
Scope跨團隊；納入資安、法務、稽核
Environment可觀測性管線上線；內部 LLM Gateway（若適用）
SkillsSkill 有 owner、有版本、有回歸測試
Security完整的第 34 章治理措施；定期滲透測試涵蓋 AI 工作流
Training納入新人 onboarding 正式課程
KPI(1) 合規檢查通過率 (2) 稽核發現的違規數 (3) 成本 vs 預算
Risk治理過度導致同仁繞過
Exit criteria通過內部稽核；治理措施有 owner 與 review 週期

35.6 Phase 5：Optimization（持續）

項目內容
Goal從「能用」到「用得好」
Scope全組織
重點(1) 成本優化（第 33 章）(2) Prompt/Skill 品質持續改進 (3) 探索 Agent Team（第 39 章）(4) 平台化（第 38 章）
KPI單位工作的成本下降；AI Review 誤判率下降；Skill 重用率上升

35.7 Pi Agent Harness Team Usage Guideline【建議】

以下為本手冊提供的團隊使用規範範本，可直接改寫為貴團隊的內部規範。

DO — 應該做的

#規範為什麼
1先分析再修改：任何任務都從唯讀模式開始理解錯了，後面全錯
2使用 Git branch：絕不在 main 上讓 AI 動手安全網
3頻繁 commit 作為 checkpoint回退成本降到 10 秒
4讓 AI 解釋它的修改：「說明為什麼這樣改」你要能判斷對錯
5執行測試並看實際輸出AI 會宣稱通過而未執行
6Review 每一行 diff你的名字在 commit 上
7保留並命名 Session（/name）日後可追溯決策過程
8使用團隊 Approved Skills / Prompts一致性與品質
9高風險場景使用 Sandbox見第 30.8 節的分級
10看到 AI 走偏立刻 steering（Enter）省時間也省錢
11把重複犯的錯寫進 AGENTS.md讓團隊的知識累積
12不確定時要求 AI 標明「不確定」降低幻覺

DON’T — 不可以做的

#規範後果
1不要讓 Agent 操作 Production不可逆的災難
2不要把 Secret 放進 Prompt會進 session 檔並送給 LLM
3不要把 API Key 寫進 repository洩漏
4不要無限制執行 Shell（未經 Guard 的環境）任意程式碼執行
5不要未 Review 就 Merge缺陷進 production
6不要完全相信 AI 產生的程式碼它會很有自信地寫錯
7不要對外部 repo 使用預設設定Prompt injection
8不要用 /share 分享公司程式碼上傳到 GitHub gist
9不要安裝未經審查的第三方 package任意程式碼執行
10不要為了讓測試通過而刪測試隱藏問題到 production
11不要在 Docker Sandboxes 內執行 /login破壞憑證隔離（官方警告）
12不要把 defaultProjectTrust 設成 always自動載入任何目錄的 extension

35.8 新人 30 分鐘 Onboarding【建議】

# Pi 新人上手（30 分鐘）

## 0-5 分鐘：安裝
執行 `scripts/setup-pi.sh`（會安裝 pi 0.85.1 + 企業 package）
執行 `pi --version` 確認

## 5-10 分鐘：認證
執行 `pi`，輸入 `/login`，選擇 <公司指定的 provider>
執行 `pi --list-models` 確認有模型清單

## 10-20 分鐘：第一次使用（唯讀）
cd 到任一專案，執行：
    pi --tools read,grep,find,ls --name "第一次使用"

試著問：
- 「這個專案是做什麼的？請標明你是從哪些檔案得到答案的。」
- 「@README.md 這份文件有哪些地方跟程式碼不一致？」
- 「/repo-analysis」

## 20-25 分鐘：第一次修改
    git checkout -b test/my-first-ai-change
    pi -c
輸入：「/plan 在 README 加一段安裝說明」
審查計畫 → 說「好，實作」→ 執行 `!!git diff` 看變更

## 25-30 分鐘：規範
讀 docs/pi-guideline.md 的 DO / DON'T（第 35.7 節）
讀第 51 章的檢查清單

## 完成標準
- [ ] 能啟動 Pi 並看到模型清單
- [ ] 完成一次唯讀分析
- [ ] 完成一次「計畫 → 審查 → 實作 → 看 diff」的循環
- [ ] 知道 DO / DON'T 的前 5 條
- [ ] 知道遇到問題要看第 43 章

35.9 導入的常見失敗模式【建議】

失敗模式徵兆對策
工具發下去就沒了三個月後只有 2 個人在用需要 Phase 2 的 Pilot 與實務社群
規範訂太早太多同仁抱怨綁手綁腳、私下用別的工具先可觀測性，用數據訂規則
只教「怎麼用」不教「怎麼判斷」資淺同仁的 PR 品質下降訓練重點放在批判性審查
沒有 ownerSkill 過時、Extension 壞掉沒人修明確指定平台團隊或輪值
成本失控第一個月帳單嚇到主管Phase 1 就要有成本監控
安全事故憑證外洩、程式碼外送Phase 2 就要有 Guard Extensions 與資料分級
只有資深者受益生產力差距擴大把資深者的 Prompt 變成團隊 Skill

35.10 注意事項

  • 導入速度由「信任」決定，不是由「技術」決定。一次安全事故會讓導入倒退六個月。
  • Phase 1 的失敗案例與成功案例一樣重要。只報喜的 POC 會讓 Phase 2 撞牆。
  • 最有效的推廣是「同儕展示」，不是主管命令。安排資深同仁做 15 分鐘的實際操作分享。

36. Pi vs Other AI Coding Agents

36.1 比較的前提與限制（請務必先讀）

比較基準日：2026-09-06。

  • Pi 欄位：全部依 2026-09-06 查證的官方 Repo 與官方 docs，可追溯到出處。
  • 其他工具欄位：依各自公開資訊整理。這些工具更新頻繁，本手冊無法保證與其最新版本同步。
  • 凡本手冊無法確認的項目，一律標示 「未查證」，不以推測填空。
  • 本比較不做優劣排序。不同工具的設計取捨不同，適用場景也不同。

36.2 能力比較表

CapabilityPiClaude CodeGitHub Copilot CLICodex CLIGemini CLIAider
Architecture分層 monorepo（ai / agent-core / coding-agent / tui），各層可獨立使用未查證（非開源核心）未查證未查證未查證Python 單體 CLI
Agent Looppi-agent-core，事件型別公開（AgentEvent）內建，細節未公開未查證未查證未查證公開（開源）
LLM Provider30+ provider，含本地模型與自訂 provider以 Anthropic 為主以 GitHub/OpenAI 為主以 OpenAI 為主以 Google 為主多 provider
Skills有，遵循 Agent Skills 標準，可直接讀 ~/.claude/skills有（Agent Skills）未查證未查證未查證無對應概念
Extensions有，TypeScript，可註冊工具/命令/UI/攔截事件有 Plugins / Hooks未查證未查證未查證無對應概念
MCP官方文件未說明內建支援有未查證未查證未查證未查證
Hooks無「hooks」一詞，但事件系統功能等價且更廣有 Hooks未查證未查證未查證無
Session樹狀 JSONL，可 /tree 就地分支有（線性 + resume）未查證未查證未查證有（chat history）
Context 管理自動 compaction（結構化摘要）+ branch summary有 compaction未查證未查證未查證repo map
Sandbox無內建（官方明文），提供 4 種容器化模式未查證未查證未查證未查證無內建
CLI完整（含 install/update/config 子命令）完整完整完整完整完整
TUI自有 TUI 函式庫（差分渲染），可被 extension 擴充有有有有較簡單
Customization四大機制（Skills / Extensions / Prompts / Themes）+ PackagesSkills / Commands / Agents / Hooks / Plugins未查證未查證未查證設定檔為主
Enterprise Governance靠自建（設定 + Extensions + 容器）；無內建管理主控台未查證未查證（GitHub 生態有企業管理）未查證未查證無
Open SourceMIT，完整開源未查證（核心非開源）否未查證未查證Apache-2.0，開源
Extensibility極高（可覆寫內建工具、註冊 provider、換 UI）高未查證未查證未查證中
SDK / 嵌入有（Node SDK + RPC + JSON 三種整合方式）有 Agent SDK未查證未查證未查證Python 可 import

36.3 Pi 的真實差異點（客觀分析）

Pi 明確較強的地方：

特點說明對誰有價值
Provider 廣度30+ provider，含 Azure / Bedrock / Vertex / 本地 / 自訂 gateway有多雲或內部 Gateway 需求的企業
樹狀 Session就地分支 + 分支摘要，在同一檔案中比較多方案做架構決策、升級評估、多方案探索
擴充深度可覆寫內建工具（Gondolin 即為此實作）、可註冊 provider、可換整個編輯器需要深度客製的平台團隊
完整開源（MIT）可 fork、可稽核、可內部維護對供應鏈有嚴格要求的組織
分層可獨立使用只用 pi-ai 當 LLM SDK 也可以想漸進導入的組織
跨 harness skill 相容官方支援直接讀 ~/.claude/skills、~/.codex/skills已投資其他工具的團隊
五種整合模式interactive / print / json / rpc / SDK要把 Agent 嵌入內部平台

Pi 明確較弱或需要額外投入的地方：

弱點說明影響
沒有內建沙箱官方明文承認，需自行加容器層企業必須額外投入（第 30、31 章）
沒有開箱即用的工作流刻意「擴充性優先於預設功能」需要自建 Skills / Prompts（本手冊第 41、42 章就是在補這塊）
MCP 支援未在官方文件說明若團隊已投資 MCP 生態需自行以 Extension 橋接
沒有企業管理主控台無集中派發政策的官方機制治理靠 Git + 設定檔 + 自建腳本
Node.js >= 22.19.0較高的執行環境需求舊環境需升級或用 legacy-node20（v0.74.2）
更新頻繁v0.85.1 於 2026-09-05 發布企業必須 pin 版本並建立升級流程
中文社群資源少相對 Copilot / Claude Code需要內部文件（如本手冊）

36.4 選型建議【建議】

你的情況建議
已深度使用 GitHub 生態、要最低導入摩擦GitHub Copilot 系列
主要用 Anthropic、要開箱即用的完整體驗Claude Code
需要多 provider、深度客製、要嵌入內部平台、要完整開源可稽核Pi
要極簡、Python 生態、直接對 Git 操作Aider
企業實務通常是「並存」而非「二選一」——見第 37 章

重要立場：本手冊不主張 Pi 取代其他工具。多數企業的最佳解是讓不同工具負責不同場景（第 34 章的 Multi-Agent Development Environment）。

36.5 注意事項

  • 本表的「未查證」不代表該工具沒有該能力，只代表本手冊未在官方來源確認。若貴團隊要做正式選型，請自行查證各工具的最新官方文件。
  • 不要只看功能表選型。實際做一個 2 週的 POC（第 35.2 節），用你們自己的技術棧與真實任務評估。

37. Pi + Claude Code + GitHub Copilot

37.1 概念映射總表

三個工具的擴充概念對照（Pi 欄位為 Official；其他兩者依公開資訊整理）：

flowchart TB
    subgraph PI["Pi"]
        PI1["Skills"]
        PI2["Extensions"]
        PI3["Prompt Templates"]
        PI4["Themes"]
        PI5["Packages"]
        PI6["AGENTS.md / CLAUDE.md"]
        PI7["Agent Runtime（pi-agent-core）"]
    end

    subgraph CC["Claude Code"]
        CC1["Skills"]
        CC2["Hooks + Plugins"]
        CC3["Commands"]
        CC4["Agents（subagent）"]
        CC5["Plugins"]
        CC6["CLAUDE.md"]
    end

    subgraph GH["GitHub Copilot"]
        GH1["Skills"]
        GH2["Hooks + Plugins"]
        GH3["Prompts"]
        GH4["Agents"]
        GH5["Instructions"]
        GH6["AGENTS.md"]
    end

    PI1 <-->|概念相同| CC1
    PI1 <-->|概念相同| GH1
    PI3 <-->|概念相同| CC3
    PI3 <-->|概念相同| GH3
    PI6 <-->|**格式相容**| CC6
    PI6 <-->|**格式相容**| GH6
    PI2 -.功能重疊但實作不同.-> CC2
    PI2 -.功能重疊但實作不同.-> GH2

37.2 四類概念的精確分類

(A) 概念相同、可直接移植

概念PiClaude CodeCopilot移植性
SkillsSKILL.md + frontmatter，遵循 Agent Skills 標準Agent SkillsSkills可直接移植——【Official】 Pi 官方支援直接讀 ~/.claude/skills、~/.codex/skills
Context FilesAGENTS.md / CLAUDE.md / AGENTS.override.mdCLAUDE.mdAGENTS.md可直接移植——【Official】 Pi 兩種檔名都讀

實作方式【Official】：

// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "skills": ["~/.claude/skills", "~/.codex/skills"]
}
// .pi/settings.json（專案層級的 Claude Code skills）
{
  "skills": ["../.claude/skills"]
}

這是三個工具間相容性最高的一塊。企業應該優先把知識沉澱在 Skills 與 AGENTS.md，因為它們可攜。

(B) 只是名稱不同、概念相同

PiClaude Code / Copilot說明
Prompt Templates（.pi/prompts/*.md，/name 觸發）Commands / Prompts都是「人類主動觸發的 Markdown 片段」
Themes（.pi/themes/*.json）主題設定純顯示
Packages（npm/git 打包散布）Plugins（部分功能）都是散布容器

移植性：內容可移植，但語法要改。Pi 的參數語法是 $1、$@、${1:-default}（【Official】），與其他工具的模板語法不同。改寫成本低（通常幾分鐘一個）。

(C) 功能重疊但實作根本不同

概念Pi 的做法其他工具的做法可移植性
行為攔截Extensions（TypeScript 事件系統，pi.on("tool_call") 可 block）Hooks（多為 shell 腳本或設定式）不可直接移植，需重寫
子代理Extension 範例 subagent/（registerTool + exec）內建 Agents / subagent不可直接移植，概念可對應
Plan ModeExtension 範例 plan-mode/內建功能不可直接移植
自訂工具pi.registerTool()（TypeScript + TypeBox schema）MCP server 或內建機制不可直接移植

關鍵洞察：Pi 把「別家內建的功能」做成擴充範例。這帶來兩個結果：

  • 好處：你可以完全客製它的行為（例如改造 plan-mode 成你們公司的流程）
  • 成本：你必須先把它裝起來、維護它

(D) 真正只有 Pi 有的

特點說明
樹狀 Session + /tree 就地分支其他工具多為線性 session + fork 成新檔
分支摘要（Branch Summarization）切換分支時把離開的分支摘要帶過去
可覆寫內建工具註冊同名工具即取代（Gondolin 沙箱的實作基礎）
pi.registerProvider()執行期動態註冊 LLM provider
分層 npm 套件可獨立使用只用 pi-ai 或 pi-tui
RPC 模式（stdin/stdout JSONL）語言中立的程序整合

37.3 遷移對照：從 Claude Code 到 Pi【建議】

你有的怎麼搬成本
CLAUDE.md不用搬——【Official】 Pi 直接讀零
~/.claude/skills/不用搬——加進 settings.json 的 skills 陣列零
Slash Commands改寫成 .pi/prompts/*.md，調整參數語法低（每個幾分鐘）
Hooks重寫成 Extension 的 pi.on(...) handler中（每個 0.5–2 小時）
Subagents參考官方 subagent/ 範例重建中高
MCP servers官方文件未說明 Pi 的 MCP 支援；需以 Extension 橋接或用 bash 呼叫高
Plugins依內容拆解成 Pi 的 Skills / Extensions / Prompts中

37.4 三工具並存的實務架構【建議】

多數企業不會只用一個工具。以下為本手冊建議的分工。

flowchart TB
    subgraph IDE["IDE 內（即時輔助）"]
        CP["GitHub Copilot<br/>行內補全、快速問答"]
    end

    subgraph TERM["終端（任務型工作）"]
        PI["Pi<br/>逆向工程、升級、深度重構、<br/>需要多 provider 或客製的場景"]
        CC["Claude Code<br/>日常開發、需要 MCP 生態的場景"]
    end

    subgraph CI["CI/CD（自動化）"]
        PICI["pi -p / --mode json<br/>唯讀審查、批次分析"]
    end

    subgraph SHARED["共享的知識資產（關鍵）"]
        AG["AGENTS.md / CLAUDE.md"]
        SK["Skills（Agent Skills 標準）"]
    end

    SHARED -.被所有工具讀取.-> IDE
    SHARED -.-> TERM
    SHARED -.-> CI

核心策略【建議】：

把知識放在「可攜」的層（Skills + AGENTS.md），把工具當成「可替換」的執行器。

這樣即使兩年後換工具，你的知識資產仍然有效。反之，若把所有邏輯寫進某個工具專屬的 Hook 或 Plugin，換工具就要全部重來。

可攜性排序【建議】：

資產可攜性建議投入
AGENTS.md / CLAUDE.md極高重度投入
Skills（Agent Skills 標準）高重度投入
Prompt Templates中（需改語法）中度投入
Extensions / Hooks / Plugins低只在必要時（安全 guard、企業整合）

37.5 何時該用哪個工具【建議】

任務建議工具理由
寫一行程式的補全IDE 內的 Copilot延遲最低
快速問「這個函式在做什麼」IDE 內的任一工具不需要離開編輯器
逆向工程一個舊模組Pi（唯讀模式 + 樹狀 session）多階段分析、需要保留決策軌跡
框架升級評估Pi（/tree 比較多條路徑）樹狀 session 是關鍵優勢
日常功能開發任一（依團隊習慣）差異不大
需要接內部 LLM GatewayPiprovider 抽象最完整
需要嵌入內部平台Pi（RPC / SDK）語言中立的整合方式
需要豐富 MCP 生態Claude Code 或有 MCP 支援的工具Pi 的 MCP 支援官方未說明
CI 中的自動審查Pi（-p + --tools 硬性限縮）工具 allowlist 明確

37.6 注意事項

  • 不要為了統一而強制只用一個工具。不同任務有不同的最佳解，強制統一會降低生產力。
  • 要統一的是「知識資產」（Skills、AGENTS.md、程式碼規範），不是工具。
  • 本章對 Claude Code 與 Copilot 的描述基於公開資訊，這兩個產品更新頻繁，實際能力請以其官方文件為準。

38. Enterprise AI Agent Platform

38.1 從「工具」到「平台」的躍遷

前面 37 章講的是如何用好 Pi。這一章講的是如何把 Pi 變成企業的 AI 開發平台基礎設施。

兩者的差異：

工具階段平台階段
誰安裝每個開發者自己平台團隊統一提供
設定各人自己調中央定義的 baseline
Skills各人自己寫中央維護 + 版本化
認證各人自己的 API key內部 Gateway 統一
稽核無集中收集
執行位置開發者機器開發者機器 + 遠端沙箱 + CI
整合無與 Jira / GitLab / Jenkins / SonarQube 整合

38.2 Enterprise Pi Agent Platform Architecture【建議】

以下為本手冊提出的企業平台架構，非 Pi 官方架構。所有元件的 Pi 側實作方式均為 Official 機制。

flowchart TB
    subgraph USERS["使用端"]
        D1["開發者（互動模式）"]
        D2["CI/CD Pipeline（-p / --mode json）"]
        D3["內部平台（--mode rpc / SDK）"]
    end

    subgraph PLATFORM["Pi Platform Layer【建議】"]
        BASE["Baseline 設定<br/>版本 pin + settings.json"]
        PKG["企業 Pi Package Registry<br/>Skills / Extensions / Prompts / Themes"]
        GUARD["Guard Extensions<br/>secrets / commands / branch / audit"]
    end

    subgraph CORE["Pi Runtime"]
        CA["pi-coding-agent"]
        AC["pi-agent-core"]
        AI["pi-ai"]
    end

    subgraph LLM["LLM Layer"]
        GW["內部 LLM Gateway<br/>審計 / 限流 / 脫敏 / 配額"]
        LOCAL["本地模型<br/>Ollama / vLLM"]
        CLOUD["公有雲<br/>Anthropic / OpenAI / Google / Azure / Bedrock"]
    end

    subgraph SANDBOX["Isolation Layer"]
        HOST["Host（低風險）"]
        DOCK["Docker / Docker Sandboxes"]
        OS["OpenShell（政策沙箱）"]
    end

    subgraph OBS["Observability & Governance"]
        OTEL["OTel Collector"]
        PROM["Prometheus / Grafana"]
        LOG["Loki / ELK"]
        AUDIT["稽核資料庫"]
    end

    subgraph ENT["Enterprise Systems"]
        GIT["GitLab / GitHub"]
        CI2["Jenkins / GitHub Actions"]
        JIRA["Jira"]
        SONAR["SonarQube"]
        K8S["Kubernetes"]
    end

    USERS --> PLATFORM --> CORE
    CORE --> AI --> GW
    GW --> CLOUD
    AI --> LOCAL
    CORE --> SANDBOX
    SANDBOX --> ENT
    CORE -.事件.-> OBS
    GUARD -.阻擋紀錄.-> AUDIT
    PKG -.版本化.-> GIT

38.3 平台的七個面向【建議】

(1) Architecture

元件技術選擇Pi 的官方支援機制
設定派發Git repo + 安裝腳本~/.pi/agent/settings.json
能力散布企業 Pi Package（git 或內部 npm registry）pi install git:...@v1.2.0
執行環境Host / Docker / OpenShell 分級四種容器化模式
平台整合RPC 模式pi --mode rpc
事件收集JSON 模式 + Extensionpi --mode json、pi.on(...)

(2) Security

見第 30、31 章。平台層額外要做的：

  • 統一的容器映像（含企業 CA、內部 registry 設定、固定 Pi 版本）
  • 強制的 Guard Extensions（透過企業 package 派發）
  • 憑證完全不落開發者機器（走內部 Gateway）

(3) Governance

見第 34 章。平台層的關鍵：

# 平台團隊定期執行的合規掃描【建議】
# 收集各開發者機器的 verify-compliance.sh 結果
# （需事先取得同意，並限定用途）

(4) Monitoring

見第 32 章。平台層需要：

  • 集中的 OTel Collector
  • 跨團隊的成本 Dashboard
  • 異常告警（成本突增、Guard 阻擋頻繁、工具失敗率上升）

(5) Cost

機制實作
硬性配額在內部 Gateway 實作（最可靠）
軟性引導enabledModels、thinkingBudgets
可見性每人 / 每團隊的月度報表
分攤依 team 標籤把成本分攤到各部門預算

(6) Developer Experience

平台成功的關鍵指標是「開發者願不願意用」。

做對的事做錯的事
一行指令完成安裝與設定要看 20 頁文件才能開始
預設就是安全的（Guard 內建）要求開發者自己記得加旗標
高風險場景才需要容器所有場景都強制容器
Skills 讓常見任務變成一句話每次都要寫長 Prompt
問題有明確的排除指南（第 43 章）卡住只能問平台團隊

(7) Scalability

維度考量
人數成長Package 散布靠 git，天然可擴展
專案數成長專案 .pi/settings.json 隨 repo 走，無中央瓶頸
LLM 用量成長內部 Gateway 是瓶頸，需要水平擴展與限流
沙箱需求成長OpenShell 遠端 gateway（K8s）可水平擴展
稽核資料成長只收 metadata 不收內容；訂保存期限

38.4 平台建置的優先順序【建議】

flowchart LR
    A["MVP：<br/>安裝腳本 + baseline settings<br/>+ 企業 package（3 個 skill）"] --> B["第 2 階段：<br/>Guard Extensions<br/>+ 稽核 extension"]
    B --> C["第 3 階段：<br/>可觀測性管線<br/>+ 成本 Dashboard"]
    C --> D["第 4 階段：<br/>內部 LLM Gateway<br/>+ 容器映像"]
    D --> E["第 5 階段：<br/>RPC 整合內部平台<br/>+ 遠端沙箱"]

每個階段的完成標準：

階段完成標準預估投入
MVP新人 30 分鐘內可上手且符合規範1 人 × 2 週
第 2 階段危險指令 100% 被擋、所有工具執行有紀錄1 人 × 3 週
第 3 階段可回答「上個月花了多少、誰花的、花在什麼上」1 人 × 4 週
第 4 階段開發者機器上不需要任何 provider 憑證2 人 × 6 週
第 5 階段內部平台可透過 API 觸發 Agent 任務2 人 × 8 週

重要【建議】：不要跳階段。沒有第 3 階段的可觀測性，你無法證明第 4、5 階段的投資是值得的。

38.5 與企業既有工具的整合【建議】

既有工具Pi 如何共存 / 整合實作方式
GitHub CopilotIDE 內補全 vs 終端任務型，互補共用 AGENTS.md
Claude Code並存；共用 skills【Official】 skills: ["~/.claude/skills"]
Codex並存；共用 skills【Official】 skills: ["~/.codex/skills"]
Gemini作為 provider 使用GEMINI_API_KEY
MCP官方文件未說明內建支援；可用 Extension 橋接pi.registerTool() 包裝 MCP client
GitHub / GitLabPi 產出 → 人類 push → PR/MRgh / glab CLI（由人類執行）
JenkinsPipeline 中呼叫 pi -pShell step
KubernetesAgent 不直接操作（Guard 阻擋 kubectl）僅分析 manifest / log
Docker / Podman沙箱執行環境第 31 章
SonarQubePi 讀 Sonar 報告並提出修復建議bash 呼叫 Sonar API 或讀報告檔
JUnitPi 產生與執行測試mvn test
PlaywrightPi 產生 E2E 腳本第 27.4 節
OpenTelemetryPi 事件 → OTel Collector第 32.6 節

SonarQube 整合範例【建議】：

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/pi-fix-sonar.sh
# 【建議】把 SonarQube 的問題交給 Pi 分析與修復
set -euo pipefail

SONAR_URL="${SONAR_URL:?請設定 SONAR_URL}"
PROJECT_KEY="${1:?用法: pi-fix-sonar.sh <project-key>}"

# 1. 取得 BLOCKER 與 CRITICAL 的問題
curl -sf -u "${SONAR_TOKEN}:" \
  "${SONAR_URL}/api/issues/search?componentKeys=${PROJECT_KEY}&severities=BLOCKER,CRITICAL&statuses=OPEN&ps=50" \
  | jq -r '.issues[] | "[\(.severity)] \(.component):\(.line // 0) - \(.rule) - \(.message)"' \
  > /tmp/sonar-issues.txt

echo "找到 $(wc -l < /tmp/sonar-issues.txt) 個問題"

# 2. 交給 Pi 分析（唯讀）
pi -p --tools read,grep,find,ls --no-session --thinking high \
  "read /tmp/sonar-issues.txt。
   這是 SonarQube 回報的 BLOCKER / CRITICAL 問題。
   請：
   1. 按根本原因分組（不是按檔案）
   2. 每組說明：為什麼會有這個問題、修復方向、風險
   3. 依「修復成本 vs 風險降低」排序，建議先修哪些
   不要修改任何檔案。" \
  | tee /tmp/sonar-analysis.md

38.6 平台團隊的職責【建議】

職責具體工作頻率
版本管理評估 Pi 新版本、測試、決定升級時機每月
Package 維護Skills / Extensions 的 review 與發布持續
可觀測性Dashboard 維護、異常調查持續
成本管理月報、異常追查、優化建議每月
安全Guard 規則更新、事故回應持續
支援疑難排解、教育訓練持續
文件本手冊的更新維護每季

38.7 注意事項

  • 平台不是一次做完的。從 MVP 開始，用實際需求驅動下一階段。
  • 平台團隊最容易犯的錯是「做太多」。每增加一個抽象層，就多一個故障點與學習成本。
  • 開發者體驗是平台的第一指標。若同仁覺得「用平台比自己裝麻煩」，平台就失敗了。

39. AI Agent Team

39.1 Concept：Agent Team 是分工，不是分身

先講清楚一件事：【Official】 Pi 沒有內建的 multi-agent 編排機制。官方提供的是 examples/extensions/subagent/ 範例（registerTool + exec），這是「用擴充做出來的能力」，不是核心功能。

因此本章的 Agent Team 有兩種實作路徑：

路徑做法官方支援
路徑 A：角色化 Session（推薦起點）用不同的 Skill / Prompt Template / 工具權限，讓同一個人在不同 session 扮演不同角色【Official】 全部用官方機制
路徑 B：真正的 Subagent用 Extension 註冊工具，內部以 pi -p 或 SDK 派生子 agent官方範例支援，需自建

【建議】 90% 的團隊應該從路徑 A 開始。路徑 B 的複雜度與成本遠高於多數人的預期。

39.2 Agent Team 架構【建議】

flowchart TB
    ARCH["Architect Agent<br/>架構師"]
    ARCH --> AN["Analyst Agent<br/>需求與現況分析"]
    ARCH --> FE["Frontend Agent"]
    ARCH --> BE["Backend Agent"]
    ARCH --> DB["Database Agent"]
    ARCH --> TE["Test Agent"]
    ARCH --> SE["Security Agent"]
    ARCH --> RE["Review Agent"]
    ARCH --> DO["DevOps Agent"]

    AN -.產出.-> D1["現況分析報告"]
    ARCH -.產出.-> D2["架構決策 + 實作計畫"]
    FE -.產出.-> D3["前端程式碼 + 測試"]
    BE -.產出.-> D4["後端程式碼 + 測試"]
    DB -.產出.-> D5["Migration + 資料模型"]
    TE -.產出.-> D6["測試 + 執行結果"]
    SE -.產出.-> D7["安全審查報告"]
    RE -.產出.-> D8["Code Review 報告"]
    DO -.產出.-> D9["CI 設定 + 部署文件（不執行部署）"]

    HUMAN["人類工程師<br/>**所有決策點的最終裁決者**"]
    HUMAN -.-> ARCH
    D8 -.-> HUMAN
    D7 -.-> HUMAN

    style HUMAN fill:#5c2d16,color:#fff

39.3 九個 Agent 角色的完整定義【建議】

每個角色的完整規格如下。實作方式：一個 Skill + 一組工具權限 + 一個 Prompt Template。

Agent 1：Architect Agent（架構師）

項目內容
Responsibility理解需求、決定架構方向、拆解任務、定義各 Agent 的輸入輸出
Skillarchitecture/hexagonal-review（第 18.8 節）
Toolsread、grep、find、ls（唯讀）
Model大模型 + thinking: high
Input需求描述、現況分析報告
Output架構決策（ADR）+ 實作計畫（含各步驟的負責角色）
Validation人類審查計畫的可行性與完整性

Prompt：

你是架構師。目標：$@

**你不寫程式碼，只做決策與規劃。**

1. 讀懂現有架構（用 read / grep，標明檔案:行號）
2. 提出 2-3 個可行方案，各自的優缺點與成本
3. 給出建議方案與理由
4. 把建議方案拆解成可獨立執行、可獨立驗證的步驟
5. 每個步驟標明：負責角色（Frontend/Backend/Database/Test）、輸入、預期產出、驗收標準

輸出格式見 .pi/prompts/plan.md。
不要修改任何檔案。

Agent 2：Analyst Agent（分析師）

項目內容
Responsibility現況分析、需求釐清、找出模糊處與風險
Skillreverse-engineering/legacy-analysis
Tools唯讀
Model大模型 + thinking: high
Input需求描述、repository
Output現況分析報告 + 未解問題清單
Validation所有結論有檔案:行號證據；推測有標示

Agent 3：Frontend Agent

項目內容
ResponsibilityVue 3 元件、Pinia store、API client、前端測試
Skillfrontend/vue3-component
Tools完整（限定在 frontend/ 目錄——由 Guard Extension 強制）
Model中模型 + thinking: medium
Input架構師的步驟定義 + API 契約
Output元件 + store + 測試 + npm run test 的實際輸出
Validationtype-check 通過、lint 通過、測試通過

Agent 4：Backend Agent

項目內容
ResponsibilitySpring Boot 的 domain / application / adapter 各層
Skillbackend/springboot-api
Tools完整（限定在 backend/ 目錄）
Model中模型 + thinking: medium
Input架構師的步驟定義
Output程式碼 + 測試 + mvn -q test 的實際輸出
Validation編譯通過、測試通過、domain 層無框架依賴

Agent 5：Database Agent

項目內容
ResponsibilityMigration、資料模型、查詢效能
Skilldatabase/flyway-migration
Tools完整（禁止修改既有 migration——Guard 強制）
Model中模型 + thinking: medium
Input資料需求
OutputMigration 檔 + 回滾說明
Validation可在有資料的 DB 上執行；向前相容

Agent 6：Test Agent

項目內容
Responsibility產生測試、執行、分析失敗
Skilltesting/test-generation
Tools完整（限定 **/test/** 與 **/*.spec.ts）
Model中/快模型 + thinking: low
Input待測程式碼
Output測試 + 實際執行結果
Validation人類確認測試有實質意義（不是為了覆蓋率）

Agent 7：Security Agent

項目內容
ResponsibilityOWASP 審查、機敏資料檢查、依賴弱點
Skillsecurity/owasp-review
Tools唯讀
Model大模型 + thinking: high
Inputdiff 或整個模組
Output安全報告（分級 + 攻擊情境 + 修補建議）
Validation每個發現有具體攻擊情境；無 PoC 攻擊碼

Agent 8：Review Agent

項目內容
Responsibility正確性、效能、可維護性審查
Skillcode-review/pr-review
Tools唯讀
Model大模型 + thinking: high
Inputgit diff
Output分級的審查報告
Validation每個問題有具體失敗情境

重要【建議】：Review Agent 必須用獨立 session，不能與寫程式的 Agent 共用。否則它會為自己的程式碼辯護。

Agent 9：DevOps Agent

項目內容
ResponsibilityCI 設定、Dockerfile、部署文件
Skill（企業自建）
Tools完整（但 kubectl / terraform apply / mvn deploy 被 Guard 硬性阻擋）
Model中模型 + thinking: medium
Input部署需求
OutputCI YAML、Dockerfile、部署 SOP 文件
Validation人類執行實際部署，Agent 只產出設定

39.4 路徑 A：角色化 Session 的實作【Official 機制】

做法：為每個角色建立一個 shell 函式或 alias。

# 加到 ~/.bashrc 或團隊的 shell profile【建議】
# 每個角色 = 特定的 skill + 工具權限 + 模型設定

pi-architect() {
  pi --name "Architect: $*" \
     --tools read,grep,find,ls \
     --thinking high \
     --skill ~/.pi/agent/skills/architecture/hexagonal-review \
     "$@"
}

pi-analyst() {
  pi --name "Analyst: $*" \
     --tools read,grep,find,ls \
     --thinking high \
     --skill ~/.pi/agent/skills/reverse-engineering/legacy-analysis \
     "$@"
}

pi-backend() {
  pi --name "Backend: $*" \
     --thinking medium \
     --skill ~/.pi/agent/skills/backend/springboot-api \
     "$@"
}

pi-frontend() {
  pi --name "Frontend: $*" \
     --thinking medium \
     --skill ~/.pi/agent/skills/frontend/vue3-component \
     "$@"
}

pi-test() {
  pi --name "Test: $*" \
     --thinking low \
     --skill ~/.pi/agent/skills/testing/test-generation \
     "$@"
}

pi-security() {
  pi --name "Security: $*" \
     --tools read,grep,find,ls \
     --thinking high \
     --skill ~/.pi/agent/skills/security/owasp-review \
     "$@"
}

pi-review() {
  pi --name "Review: $*" \
     --tools read,grep,find,ls \
     --thinking high \
     --no-session \
     --skill ~/.pi/agent/skills/code-review/pr-review \
     "$@"
}

使用方式：

# 1. 分析
pi-analyst        # 互動式，做現況分析

# 2. 規劃
pi-architect      # 產出計畫

# 3. 實作（後端）
pi-backend        # 照計畫實作

# 4. 測試
pi-test

# 5. 安全審查（獨立 session）
pi-security -p "審查 git diff origin/main...HEAD"

# 6. Code Review（獨立 session）
pi-review -p "/review origin/main"

【Official】 這裡用到的機制全部是官方的：--name、--tools、--thinking、--skill（additive）、--no-session。

39.5 路徑 B：Subagent Extension【Official 範例 + 建議】

【Official】 官方有 examples/extensions/subagent/ 範例（關鍵 API：registerTool、exec）。

概念實作【建議】（實際請以官方範例為準）：

// 檔名：acme-pi-pack/extensions/subagent/index.ts
// 【建議】概念示範。官方 examples/extensions/subagent/ 是更可靠的起點。
// 用途：讓主 Agent 可以派生專職子 Agent 處理特定領域的任務
import type { ExtensionAPI } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
import { Type } from "typebox";
import { StringEnum } from "@earendil-works/pi-ai";

const ROLES = {
  security: {
    skill: "~/.pi/agent/skills/security/owasp-review",
    tools: "read,grep,find,ls",
    thinking: "high",
  },
  test: {
    skill: "~/.pi/agent/skills/testing/test-generation",
    tools: "read,grep,find,ls,edit,write,bash",
    thinking: "low",
  },
  review: {
    skill: "~/.pi/agent/skills/code-review/pr-review",
    tools: "read,grep,find,ls",
    thinking: "high",
  },
} as const;

export default function (pi: ExtensionAPI) {
  pi.registerTool({
    name: "delegate_to_agent",
    label: "Delegate",
    description:
      "把一個界定清楚的子任務委派給專職 agent（security / test / review）。" +
      "子 agent 在獨立的 context 中執行，回傳它的報告。",
    promptSnippet: "把子任務委派給專職 agent",
    promptGuidelines: [
      "Use delegate_to_agent when a subtask clearly belongs to security review, test generation, or code review, and can be described completely in one instruction.",
      "Do not use delegate_to_agent for tasks that need the current conversation's context.",
    ],
    parameters: Type.Object({
      role: StringEnum(["security", "test", "review"] as const),
      instruction: Type.String({
        description: "給子 agent 的完整指示。它看不到目前的對話，所以要自足。",
      }),
    }),
    async execute(_toolCallId, params, signal, onUpdate, _ctx) {
      const cfg = ROLES[params.role];
      onUpdate?.({ content: [{ type: "text", text: `委派給 ${params.role} agent…` }] });

      const out = await pi.exec(
        "pi",
        [
          "-p",
          "--no-session",
          "--no-skills",
          "--skill", cfg.skill,
          "--tools", cfg.tools,
          "--thinking", cfg.thinking,
          params.instruction,
        ],
        { signal },
      );

      return {
        content: [{ type: "text", text: String(out) }],
        details: { role: params.role },
      };
    },
  });
}

路徑 B 的成本與風險【建議】：

項目說明
成本每次委派都是完整的新 session，沒有 prompt cache 可用，成本較高
Context 傳遞子 agent 看不到主對話，指示必須自足——這是最難的部分
除錯困難子 agent 的 session 若用 --no-session 就沒有紀錄可查
失控風險主 agent 可能無節制地委派，需要限制次數
【Official】 工具權限子 agent 的 --tools 是硬性 allowlist，這是重要的安全屬性

【建議】 路徑 B 只在以下情況才划算：

  1. 子任務真的獨立（不需要主對話的 context）
  2. 子任務會重複很多次（例如批次審查 50 個檔案）
  3. 你已經有可靠的路徑 A 流程，且明確知道瓶頸在哪

39.6 Agent Team 的協作模式【建議】

sequenceDiagram
    participant H as 人類
    participant AN as Analyst
    participant AR as Architect
    participant BE as Backend
    participant TE as Test
    participant SE as Security
    participant RE as Review

    H->>AN: 需求
    AN-->>H: 現況分析報告
    H->>H: **驗證分析**
    H->>AR: 需求 + 分析報告
    AR-->>H: 架構決策 + 實作計畫
    H->>H: **審查計畫（關鍵）**
    H->>BE: 計畫的步驟 1-3
    BE-->>H: 程式碼 + 測試結果
    H->>H: **Review diff**
    H->>TE: 為新程式碼補測試
    TE-->>H: 測試 + 執行結果
    H->>SE: 審查 diff（獨立 session）
    SE-->>H: 安全報告
    H->>RE: 審查 diff（獨立 session）
    RE-->>H: 審查報告
    H->>H: **綜合判斷 + 人工修正**
    H->>H: push + 開 PR

注意每個 H->>H：這些是人類的判斷點，不可省略。Agent Team 不是「人類按一個鈕然後 AI 全做完」，而是「人類在每個決策點做決策，AI 做執行與檢查」。

39.7 實務案例：Agent Team 處理一個中型功能

情境：新增「訂單匯出 Excel」功能。

# 1. 分析（30 分鐘）
pi-analyst
# > 目前系統有沒有既有的檔案匯出功能？用什麼函式庫？
#   有沒有大量資料匯出的既有模式（串流？分批？）？
#   標明檔案:行號。

# 2. 架構（20 分鐘，含人類審查）
pi-architect
# > 新增訂單匯出 Excel 功能。依剛才的分析，
#   考慮：資料量可能到 10 萬筆、需要非同步、需要下載連結。
#   給我 2-3 個方案與建議。

# （人類審查計畫，選定方案）

# 3. 資料層（若需要）
pi-backend
# > 照計畫實作步驟 1：新增匯出任務的資料表與 Repository。

# 4. 後端（分 2-3 個 session，每個 commit）
pi-backend
# > 照計畫實作步驟 2-4：ExportOrderUseCase、非同步處理、檔案產生。

# 5. 前端
pi-frontend
# > 照計畫實作步驟 5-6：匯出按鈕、進度顯示、下載。

# 6. 測試
pi-test
# > 為 ExportOrderService 產生測試，特別涵蓋：
#   空結果、單筆、大量資料（用 mock 模擬 10 萬筆）、匯出失敗。

# 7. 安全（獨立 session）
pi-security -p "審查 git diff origin/main...HEAD。
                特別注意：匯出的資料是否含個資、下載連結是否有授權檢查、
                是否有路徑穿越風險、暫存檔是否會被清理。"

# 8. Review（獨立 session）
pi-review -p "/review origin/main"

39.8 注意事項

  • 【Official】 Pi 沒有內建 multi-agent 編排。本章的一切都是用官方擴充機制組裝出來的。
  • 不要一開始就做路徑 B。角色化 session（路徑 A）已能取得 80% 的價值，且成本與複雜度低得多。
  • Review Agent 與 Security Agent 必須用獨立 session。這是最重要的一條——讓寫程式的 AI 審查自己的程式碼，等於沒有審查。
  • 人類是 Agent Team 的 orchestrator，不是旁觀者。每個角色轉換點都是人類的決策點。

40. Closed Loop Engineering

40.1 Concept：從 AI Chat Tool 到 Software Engineering Agent

這是本手冊的收束章節。它要回答一個問題：

如何讓 Pi 從「AI Chat Tool」變成「Software Engineering Agent」？

答案是：建立閉環（Closed Loop）。

AI Chat ToolSoftware Engineering Agent
互動問一句答一句多回合、有目標、會自我修正
驗證人類看著判斷自動化的驗證訊號（測試、編譯、lint）
記憶只有當次對話Session + Compaction + AGENTS.md
修正人類再問一次依驗證結果自我修正
終止人類覺得夠了明確的驗收標準
知識不累積沉澱成 Skill 與規範

40.2 完整的閉環模型【建議】

flowchart TB
    R["Requirement<br/>需求"] --> P["Plan<br/>計畫"]
    P --> GATE1{"人類審查計畫"}
    GATE1 -->|退回| P
    GATE1 -->|通過| I["Implement<br/>實作"]
    I --> T["Test<br/>測試"]
    T --> V{"驗證訊號"}
    V -->|失敗| A["Analyze<br/>分析失敗根因"]
    A --> C["Correct<br/>修正"]
    C --> T
    V -->|通過| O["Observe<br/>觀察：lint / 靜態分析 / 安全掃描"]
    O --> RV["Review<br/>AI + 人類審查"]
    RV --> GATE2{"人類批准"}
    GATE2 -->|退回| C
    GATE2 -->|通過| REL["Release"]
    REL --> MON["Monitor<br/>生產監控"]
    MON -.回饋.-> LEARN["Learn<br/>把教訓寫進 AGENTS.md / Skill"]
    LEARN -.-> R

    style GATE1 fill:#5c2d16,color:#fff
    style GATE2 fill:#5c2d16,color:#fff
    style LEARN fill:#2d5016,color:#fff

40.3 閉環的五個必要條件【建議】

一個 Loop 要能收斂，必須同時具備：

#條件在 Pi 中怎麼實作缺了會怎樣
1明確的目標計畫中的驗收標準AI 不知道什麼叫「做完了」
2自動化的驗證訊號mvn test、npm run type-check、lintAI 只能猜自己對不對
3快速的回饋測試要在 1–2 分鐘內跑完Loop 太慢，token 燒在等待上
4修正的能力edit / write 工具 + 錯誤訊息夠清楚知道錯了但不知道怎麼改
5終止條件「連續兩次同樣失敗就停」無限迴圈，燒光預算

最常缺的是第 2 與第 5 條。 沒有測試的專案，AI 只能靠人類目測；沒有終止條件，AI 會在同一個坑裡跳 20 次。

40.4 三個層次的閉環【建議】

flowchart TB
    subgraph L1["Loop 1：Turn 層（秒級）"]
        A1["模型呼叫工具"] --> A2["工具回傳結果"] --> A3["模型依結果調整"] --> A1
    end
    subgraph L2["Loop 2：Task 層（分鐘級）"]
        B1["實作"] --> B2["跑測試"] --> B3["分析失敗"] --> B4["修正"] --> B2
    end
    subgraph L3["Loop 3：Process 層（週級）"]
        C1["發現 AI 重複犯的錯"] --> C2["寫進 AGENTS.md 或 Skill"] --> C3["下次不再犯"] --> C1
    end
    L1 --> L2 --> L3
Loop誰控制改進槓桿
Loop 1（Turn）模型 + 工具回饋品質讓工具訊息更有用（阻擋時給好的 reason）
Loop 2（Task）Prompt + 測試明確的驗收標準與終止條件
Loop 3（Process）人類與團隊這是長期複利的來源

關鍵洞察【建議】：多數團隊只優化 Loop 1（換更好的模型），忽略 Loop 3（把教訓制度化）。但Loop 3 才是複利——一條寫進 AGENTS.md 的規則，會在未來每一次對話中生效。

40.5 Loop 3 的具體實踐：知識沉澱機制【建議】

flowchart LR
    A["AI 犯錯 / 走冤枉路"] --> B{"這是第幾次？"}
    B -->|第 1 次| C["當場修正，記在心裡"]
    B -->|第 2 次| D["**寫進 AGENTS.md**"]
    D --> E{"這條規則跨專案通用？"}
    E -->|是| F["提升到企業 Skill<br/>走 PR 進 acme-pi-pack"]
    E -->|否| G["留在專案 AGENTS.md"]
    C --> B

實例：

AI 犯的錯沉澱成什麼
一直想改自動產生的檔案AGENTS.md：「不得修改 **/generated/**」+ Guard Extension
測試失敗時直接加 @DisabledAGENTS.md：「不得為了通過而停用測試」
domain 層加了 Spring 註解Skill backend/springboot-api 加入分層規則表
每次都要重新解釋專案的分層Skill + AGENTS.md
讀整個 5000 行的檔案AGENTS.md：「檔案超過 500 行先用 grep 定位」
宣稱測試通過但沒執行AGENTS.md：「回報測試結果必須貼上實際輸出」

40.6 閉環的度量【建議】

指標怎麼量健康值惡化代表什麼
平均 turn 數 / task事件流的 turn_start 計數穩定或下降Prompt 或 context 品質下降
測試失敗修復輪數Loop 2 的迭代次數< 3錯誤訊息不夠清楚
同類錯誤重複率人工觀察 + 案例庫下降Loop 3 沒有運作
AI Review 誤判率Review 結果的人工標註< 20%Review 模板需改進
人類修正 AI 產出的比例PR 中人工 commit 的比例穩定上升代表 Prompt/Skill 需更新
AGENTS.md 更新頻率Git 歷史每月至少 1 次沒更新 = Loop 3 停擺

40.7 從開環到閉環的改造步驟【建議】

情境：一個沒有測試、沒有 CI 的舊專案，想導入閉環。

flowchart LR
    S0["現況：開環<br/>AI 改完人類目測"] --> S1["第 1 步：建立編譯訊號<br/>確保 mvn compile / npm run build 可用"]
    S1 --> S2["第 2 步：建立最小測試訊號<br/>就算只有 5 個測試也好"]
    S2 --> S3["第 3 步：把驗證指令寫進 AGENTS.md<br/>AI 才知道要跑什麼"]
    S3 --> S4["第 4 步：Prompt 中加入終止條件"]
    S4 --> S5["第 5 步：用行為鎖定測試擴大覆蓋<br/>（第 26.4 節 Prompt 4）"]
    S5 --> S6["第 6 步：CI 自動化"]
    S6 --> S7["閉環運作"]

第 3 步的具體內容（最容易被忽略但最重要）：

<!-- AGENTS.md 中必須有的段落 -->
## 驗證指令（每次修改後必須執行）

- 後端編譯：`cd backend && mvn -q clean compile`
- 後端測試：`cd backend && mvn -q test`
- 前端型別檢查：`cd frontend && npm run type-check`
- 前端測試：`cd frontend && npm run test`
- 格式：`cd backend && mvn -q spotless:apply`

**回報結果時必須貼上實際輸出，不得只說「通過」。**

沒有這一段，AI 每次都要猜測試指令是什麼，或者根本不執行。

40.8 完整閉環的一天【建議】

# 早上 09:00 — 接到需求
pi --name "PROJ-3001 匯出功能" --tools read,grep,find,ls --thinking high
# > /plan 新增訂單匯出 Excel 功能
# （人類審查計畫，30 分鐘）

# 10:00 — 開始實作
git checkout -b feature/PROJ-3001-export
pi -c   # 開放寫入
# > 照計畫實作步驟 1-2。每步完成後執行 mvn -q test 並貼上實際輸出。
#   連續兩次同樣失敗就停下來問我。

# 11:30 — 第一個 checkpoint
# !!git add -A && git commit -m "wip: export use case"

# 13:30 — 繼續
# > 照計畫實作步驟 3-5。

# 15:00 — 測試補強
pi-test
# > 為 ExportOrderService 補測試，涵蓋大量資料與失敗情境。

# 16:00 — 審查（獨立 session）
pi-security -p "審查 git diff origin/main...HEAD"
pi-review -p "/review origin/main"

# 16:30 — 人工修正 AI 遺漏的部分
# （這是人類的核心價值）

# 17:00 — 沉澱（Loop 3，**最容易被跳過但最重要的一步**）
# 今天 AI 犯了什麼錯第二次？
#   → 它又想改 generated 目錄 → 加進 AGENTS.md
#   → 它產的測試沒有涵蓋 null 情境 → 更新 testing skill
pi -p "把以下規則加進 AGENTS.md 的『禁止事項』：不得修改 **/generated/** 下的檔案"

# 17:15 — 交付
git push -u origin feature/PROJ-3001-export
pi -p --no-session "/pr origin/main" > /tmp/pr.md
gh pr create --body-file /tmp/pr.md

40.9 注意事項

  • 閉環的價值不在於「AI 自己做完」，而在於「錯誤能被快速發現與修正」。
  • 沒有測試就沒有閉環。若專案沒有測試，第一件事是建立最小的測試訊號，不是叫 AI 寫更多程式碼。
  • Loop 3 是唯一有複利效果的環。每天花 15 分鐘沉澱，三個月後團隊的 AI 使用效率會有數量級的差異。
  • 人類的角色從「寫程式」轉為「定義目標、審查、沉澱知識」。這不是降級，這是槓桿。

41. Prompt Library

本章提供 20 支可直接複製使用的 Prompt。格式為 Official（.pi/prompts/*.md 的 frontmatter 與參數語法），內容為【建議】。

存放位置：專案專屬放 .pi/prompts/，跨專案通用放 ~/.pi/agent/prompts/ 或企業 package 的 prompts/。

41.1 使用方式

# 1. 建立目錄
mkdir -p .pi/prompts

# 2. 把下方的模板存成對應檔名

# 3. 在 Pi 中使用（需先信任專案）
#    /review
#    /repo-analysis
#    /plan 新增訂單取消功能

索引（部分模板已在前面章節完整給出，此處標明章節避免重複）：

#模板檔名位置
1Repository Analysisrepo-analysis.md第 20.6 節
2Architecture Analysisarch-analysis.md本章 41.2
3Reverse Engineeringreverse-engineer.md第 25.4 節（8 支）
4Database Analysisdb-analysis.md第 25.4 節 (6)
5API Analysisapi-analysis.md第 25.4 節 (5)
6Frontend Developmentfrontend.md本章 41.3
7Backend Developmentbackend.md本章 41.4
8Testingtdd.md第 27.3 節
9Security Reviewreview-security.md第 28.6 節
10Code Reviewreview.md第 20.6 節
11Framework Upgradeupgrade-*.md第 26.4 節（6 支）
12Legacy Modernizationmodernize.md本章 41.5
13Refactoringrefactor.md本章 41.6
14Performance Optimizationperf.md本章 41.7
15Documentationdocs.md本章 41.8
16Incident Analysisincident.md本章 41.9
17Bug Fixbugfix.md本章 41.10
18PR Reviewpr-review.md本章 41.11
19Architecture Decision Recordadr.md第 20.6 節
20Release Preparationrelease.md本章 41.12

41.2 Architecture Analysis Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/arch-analysis.md -->
---
description: 分析專案架構、依賴方向與分層違規
argument-hint: "[模組名，預設全專案]"
---
分析 ${1:-整個專案} 的架構。**不要修改任何檔案。**

## 1. 實際的分層結構
從目錄與套件命名推導出實際的分層，用 Mermaid flowchart 表示。
標明每層的職責與代表性檔案。

## 2. 宣稱的架構 vs 實際的架構
若專案文件或 AGENTS.md 宣稱使用某種架構（Clean / Hexagonal / MVC / 分層），
比對實際程式碼是否符合。列出所有偏離。

## 3. 依賴方向違規
檢查依賴是否只往內流。列出所有違規：
| 違規檔案:行號 | 違規的 import | 為什麼是違規 | 建議做法 |

檢查指令參考：
```bash
grep -rn "^import org.springframework" --include="*.java" src/main/java/**/domain/
grep -rn "^import jakarta.persistence" --include="*.java" src/main/java/**/domain/
grep -rn "adapter.out" --include="*.java" src/main/java/**/adapter/in/
```

## 4. 循環依賴
找出模組之間的循環依賴。

## 5. 職責偏移
找出「放錯層」的邏輯，例如：
- Controller 內含業務判斷
- Entity 內含 HTTP 相關邏輯
- Service 直接操作 HttpServletRequest
- domain 層有資料庫查詢

## 6. 重構建議
依「風險 × 效益」排序，給出前 5 項建議。每項說明：
- 現況問題
- 建議做法
- 預估影響範圍（幾個檔案）
- 風險

所有結論都要附檔案:行號。推測請標明「（推測）」。

41.3 Frontend Development Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/frontend.md -->
---
description: 依團隊規範開發前端功能
argument-hint: "<功能描述>"
---
前端需求：$@

**第一階段：規劃（不寫程式碼）**

1. 讀懂現有的相關元件與 store，說明既有慣例（標明檔案:行號）
2. 列出要新增/修改的檔案與各自職責：
   | 檔案 | 動作 | 職責 |
3. 說明資料流：使用者操作 → 元件 → composable → store → api → 後端
4. 列出需要的後端 API（若後端尚未提供，明確指出）

**等我確認後才進入第二階段。**

---

**第二階段：實作（確認後執行）**

技術規範（依 AGENTS.md）：
- `<script setup lang="ts">`，不用 Options API
- Props 用 `defineProps<T>()`，Emits 用 `defineEmits<T>()`
- 樣式用 Tailwind utility class
- UI 元件優先用 PrimeVue
- API 呼叫只放在 `api/`，狀態只放在 `stores/`，元件只負責呈現與事件

每完成一個檔案就說明它做了什麼。
全部完成後執行並回報**實際輸出**：
```bash
npm run type-check
npm run lint
npm run test
```

**第三階段：測試**
為新元件寫 Vitest 測試，涵蓋：正常互動、驗證失敗、API 錯誤、載入狀態。

41.4 Backend Development Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/backend.md -->
---
description: 依 Hexagonal Architecture 開發後端功能
argument-hint: "<功能描述>"
---
後端需求：$@

**第一階段：規劃（不寫程式碼）**

1. 現有的相關 domain 模型、UseCase、Port 是什麼？（標明檔案:行號）
2. 這個需求涉及哪些業務規則？規則應該放在哪一層？
3. 列出要新增/修改的檔案：
   | 層 | 檔案 | 動作 | 職責 |
4. 是否需要資料庫變更？若是，說明 migration 策略。
5. 是否有交易邊界的考量？

**等我確認後才進入第二階段。**

---

**第二階段：實作**

分層規則（**不可違反**）：
| 層 | 可以依賴 | 不可以依賴 |
| domain | 無（純 Java） | Spring、JPA、Web |
| application | domain | adapter |
| adapter.in | application、domain | adapter.out |
| adapter.out | application 的 port、domain | adapter.in |

實作順序：domain → port → service → adapter。
每完成一層就停下來讓我確認。

每步完成後執行並回報**實際輸出**：
```bash
mvn -q clean compile
mvn -q test
```

**禁止**：
- domain 層出現任何 `org.springframework` 或 `jakarta.persistence` 的 import
- 把 JPA Entity 直接當 API Response
- 修改既有的 Flyway migration 檔
- 在交易中呼叫外部 HTTP 服務

41.5 Legacy Modernization Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/modernize.md -->
---
description: 為 legacy 模組規劃現代化路徑
argument-hint: "<模組名>"
---
針對模組「$@」規劃現代化路徑。**不要修改任何檔案。**

## 1. 現況評估
- 這個模組目前用什麼技術？（檔案:行號佐證）
- 程式碼規模（檔案數、行數）
- 測試覆蓋率（若有報告）
- 最近一年的變更頻率（git log 統計）
- 誰在維護（git shortlog）

## 2. 現代化的必要性
這個模組**真的需要**現代化嗎？回答：
- 它目前有實際的問題嗎？（效能、安全、維護困難）
- 還是只是「技術比較舊」？
- **若沒有實際問題，明確建議「不要動」並說明理由。**

## 3. 可行的路徑（至少 3 個）

### 路徑 A：原地重構（不換技術）
### 路徑 B：Strangler Fig（新舊並存，逐步搬移）
### 路徑 C：重寫

每個路徑說明：
- 做法概述
- 預估工作量（人天）
- 風險（技術風險、業務中斷風險）
- 何時可以看到第一個成果
- 失敗時的退路

## 4. 建議
給出建議路徑與理由。
**若建議「維持現狀」，也要明確說出來**——這常常是正確答案。

## 5. 若要進行，第一步做什麼
給出一個**兩週內可完成、可獨立驗證**的第一步。
（通常是：補測試、加監控、或抽出一個最小的介面）

41.6 Refactoring Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/refactor.md -->
---
description: 安全地重構指定範圍的程式碼
argument-hint: "<檔案或類別名>"
---
重構目標：$@

**前置檢查（先做這個）**

1. 這段程式碼目前有測試嗎？覆蓋率如何？
   - **若沒有測試 → 停下來，先建議補測試，不要開始重構**
2. 它被哪些地方使用？（grep 統計呼叫點）
3. 它有沒有對外的 public API？（改了會影響誰）

**重構原則（嚴格遵守）**

- **行為不變**：重構不改變外部可觀察的行為
- **小步前進**：一次一個重構動作，每次都跑測試
- **可回退**：每個成功的小步驟都建議 commit

**執行**

1. 列出你打算做的重構動作清單（依序）
   例如：提取方法 → 提取類別 → 引入參數物件 → 以多型取代條件式
2. 等我確認清單
3. 逐項執行，每項完成後：
   - 執行 `mvn -q test`（或對應指令）
   - 回報實際輸出
   - 建議 commit 訊息
   - **停下來等我確認再做下一項**

**禁止**
- 在重構中順便修 bug 或加功能（分開做）
- 一次改超過一個重構動作
- 修改測試來配合重構後的實作（測試應該完全不用改）

41.7 Performance Optimization Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/perf.md -->
---
description: 效能問題分析與優化建議
argument-hint: "<問題描述或端點>"
---
效能問題：$@

**第一階段：測量（不要優化）**

**規則：沒有數據就不要優化。**

1. 目前有沒有效能數據？（APM、log、壓測報告）
   - 若沒有，**先建議如何取得數據**，不要開始猜
2. 問題的具體表現是什麼？
   - 回應時間？吞吐量？記憶體？CPU？
   - 在什麼負載下發生？
3. 瓶頸在哪一層？（前端 / 網路 / 應用 / 資料庫 / 外部服務）

**第二階段：靜態分析**

在程式碼中找出可能的問題（標明檔案:行號）：
- N+1 查詢（`@OneToMany` 無 fetch 策略、迴圈中的 repository 呼叫）
- 迴圈內的 IO（HTTP 呼叫、檔案讀寫、資料庫查詢）
- 缺少分頁的清單查詢
- 沒有快取的重複計算
- 同步呼叫可以改非同步的地方
- 不必要的物件建立（迴圈內 new）
- 缺少索引的查詢條件

## 輸出格式
| 位置 | 問題 | 預估影響 | 修復難度 | 建議 |

**第三階段：建議**

依「影響 × 1/難度」排序，給出前 3 項。
每項說明：
- 具體改法
- **預期改善多少**（若無法估計，明說「需要實測」）
- 風險（會不會影響正確性）
- 如何驗證改善

**禁止**
- 在沒有數據的情況下宣稱「這樣會快很多」
- 建議過早優化（微優化、不成熟的快取）
- 為了效能犧牲正確性而未明說

41.8 Documentation Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/docs.md -->
---
description: 為指定範圍產生技術文件
argument-hint: "<模組或檔案> [文件類型：api|arch|readme|runbook]"
---
為「$1」產生 ${2:-技術} 文件。

**規則**
- 只寫你在程式碼中**實際看到的**，不要用「一般來說」補完
- 每個技術陳述都要能對應到檔案:行號
- 推測的內容標明「（推測，待確認）」
- 不要輸出任何金鑰、密碼、連線字串的實際值
- 使用繁體中文

**依文件類型輸出**

### api：API 文件
| 方法 | 路徑 | 請求 | 回應 | 錯誤碼 | 授權要求 |
每個 endpoint 附一個 curl 範例。

### arch：架構文件
1. 系統定位（一句話）
2. 主要元件與職責（Mermaid flowchart）
3. 關鍵資料流（Mermaid sequenceDiagram）
4. 資料模型（Mermaid erDiagram）
5. 外部相依
6. 設計決策與取捨（若能從程式碼或註解推斷）

### readme：README
1. 這是什麼（3 句以內）
2. 快速開始（可直接複製執行的指令）
3. 環境需求
4. 設定說明（環境變數表格，不含實際值）
5. 開發指令（build / test / lint / run）
6. 專案結構
7. 常見問題

### runbook：維運手冊
1. 服務概述與依賴
2. 部署方式
3. 健康檢查端點
4. 常見告警與處理步驟
5. 日誌位置與查詢方式
6. 回退步驟
7. 緊急聯絡（留空給人填）

41.9 Incident Analysis Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/incident.md -->
---
description: 分析生產事故，找出根因
argument-hint: "<事故描述或日誌檔路徑>"
---
事故：$@

**規則：只根據提供的證據推論，不要臆測。不要修改任何檔案。**

## 1. 事實整理
從提供的日誌/描述中，整理出**確定的事實**：
- 何時開始？
- 影響範圍（哪些功能、多少使用者）？
- 錯誤訊息的原文是什麼？
- 有沒有相關的部署或設定變更？

**把「事實」與「推論」嚴格分開。**

## 2. 錯誤追蹤
在程式碼中定位錯誤的觸發點（檔案:行號）。
往上追出完整的呼叫路徑。

## 3. 根本原因分析
用「5 Why」逐層追問：
- Why 1：為什麼會出現這個錯誤訊息？
- Why 2：為什麼會進入那個狀態？
- ...直到找到可以修正的根因

若證據不足以支撐某一層的推論，**明說「證據不足」**並列出需要什麼資訊。

## 4. 為什麼沒被攔到
- 有對應的測試嗎？為什麼沒測到？
- 有監控嗎？為什麼沒告警？
- Code Review 為什麼沒發現？

## 5. 修復建議
### 立即止血（最小改動，最快恢復）
### 根本修復
### 預防措施（測試、監控、流程）

## 6. 未解問題
你無法從現有證據確定的部分。

41.10 Bug Fix Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/bugfix.md -->
---
description: 以測試驅動的方式修復 bug
argument-hint: "<bug 描述或 issue 編號>"
---
Bug：$@

**執行順序不可跳過**

## 步驟 1：重現（不要修程式）
1. 讀懂 bug 描述，說明你理解的**預期行為**與**實際行為**
2. 在程式碼中定位可能的位置（檔案:行號）
3. **寫一個會失敗的測試**來重現這個 bug
4. 執行測試，確認它**確實失敗**，並貼上實際輸出

**若無法重現，停下來說明你需要什麼額外資訊。**

## 步驟 2：根因分析（不要修程式）
說明：
- 為什麼會發生？（不是「哪裡寫錯」，是「為什麼會寫成這樣」）
- 這個 bug 還可能在哪些地方以類似形式存在？（grep 找相似模式）

## 步驟 3：修復
1. 說明你打算怎麼修，以及為什麼選這個做法
2. 等我確認
3. 修改程式碼
4. 執行步驟 1 的測試，確認**現在通過**
5. 執行**完整測試套件**，確認沒有破壞其他東西
6. 貼上實際輸出

## 步驟 4：防止再發
- 這個 bug 是否顯示某個規則應該寫進 AGENTS.md？
- 是否需要加 lint 規則或靜態分析？

**禁止**
- 跳過步驟 1 直接修
- 修改既有測試來讓它通過
- 「順便」修其他不相關的問題

41.11 PR Review Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/pr-review.md -->
---
description: 完整審查一個 PR
argument-hint: "[base-branch，預設 origin/main]"
---
審查 PR：`git diff ${1:-origin/main}...HEAD`

先執行以下指令了解全貌：
```bash
git log ${1:-origin/main}..HEAD --oneline
git diff ${1:-origin/main}...HEAD --stat
```

## 1. PR 的意圖
從 commit 訊息與變更內容，說明這個 PR 想達成什麼。
**若意圖不明確，這本身就是一個問題**，請指出。

## 2. 範圍檢查
- 這個 PR 是否只做一件事？
- 有沒有「順便改的」不相關變更？
- 變更規模是否適合 review？（超過 500 行建議拆分）

## 3. 必須修正（Blocking）
只列出你能指出**具體失敗情境**的問題：
- [檔案:行號] 問題
  失敗情境：<具體輸入 → 錯誤結果>
  建議：<具體修改>

檢查重點依序：正確性 → 安全 → 資料完整性 → 效能

## 4. 建議修正（Non-blocking）
可維護性、命名、重複程式碼。

## 5. 測試檢查
- 新增/修改的邏輯有對應測試嗎？
- **有沒有測試被刪除、@Disabled 或斷言被弱化？**（**紅旗**）
- 測試有實質斷言嗎？

## 6. 文件檢查
- 對外 API 變更有更新文件嗎？
- 需要更新 README / runbook 嗎？

## 7. 值得肯定
具體指出做得好的地方。

## 8. 結論
**建議：批准 / 修正後批准 / 需要討論**，並說明理由。

**不要修改任何檔案。不要回報格式問題（linter 的工作）。**

41.12 Release Preparation Prompt

<!-- 檔名：.pi/prompts/release.md -->
---
description: 發版前的準備與檢查
argument-hint: "<版本號> [上一版本 tag]"
---
準備發版 $1（上一版：${2:-最近一個 tag}）。**不要執行任何發布動作。**

## 1. 變更盤點
```bash
git log ${2:-$(git describe --tags --abbrev=0)}..HEAD --oneline
git diff ${2:-$(git describe --tags --abbrev=0)}...HEAD --stat
```

依 Conventional Commits 分類：
- Features
- Bug Fixes
- Performance
- Refactoring
- **Breaking Changes**（**最重要**）

## 2. Breaking Change 檢查
逐項確認是否有：
- API 端點的移除或路徑變更
- 請求/回應欄位的移除或型別變更
- 設定項的移除或預設值變更
- 資料庫 schema 的不相容變更
- 環境變數的新增（必填）或移除

每項附檔案:行號，並說明**呼叫方需要做什麼**。

## 3. 資料庫檢查
- 這一版有幾個新 migration？
- 是否可在**舊版應用仍在運行時**執行？（滾動部署）
- 有回滾方案嗎？

## 4. 設定變更
- 有沒有新增的必要環境變數？
- 部署前需要先設定什麼？

## 5. 相依服務
這一版是否需要其他服務先升級？部署順序是什麼？

## 6. 產生 CHANGELOG
依上述分類產生 CHANGELOG 段落（繁體中文）。

## 7. 發版檢查清單
- [ ] 所有測試通過（貼上實際輸出）
- [ ] 無新增的高風險 CVE
- [ ] Breaking change 已通知呼叫方
- [ ] Migration 已在測試環境驗證
- [ ] 回滾步驟已確認
- [ ] 監控告警已就緒
- [ ] 相關文件已更新

**不要執行 git tag、git push、gh release create 等發布動作。**

42. Workflow Templates

五個可直接使用的 Workflow。每個都提供 Objective / Input / Agent Prompt / Expected Output / Validation / Failure handling。

【建議】 這些 Workflow 為本手冊設計，使用的全部是 Pi 的官方機制。

42.1 Workflow A：Analyze → Plan → Implement → Test → Review

flowchart LR
    A["Analyze<br/>唯讀"] --> B["Plan<br/>唯讀"] --> G1{"人類審查"}
    G1 --> C["Implement<br/>完整工具"] --> D["Test"] --> E["Review<br/>獨立 session"] --> G2{"人類批准"}
    G1 -.退回.-> B
    G2 -.退回.-> C
項目內容
Objective標準的功能開發流程
Input需求描述
Expected Output通過測試的程式碼 + 測試 + 審查報告
適用新增功能、修改既有功能

執行腳本：

# Step 1: Analyze（唯讀）
cd /path/to/project
pi --name "PROJ-XXXX <功能名>" --tools read,grep,find,ls --thinking high
# > @<相關檔案> 我要做 <需求>。先分析現況：
#   1. 相關的既有實作在哪裡？2. 有哪些既有慣例要遵守？
#   3. 會影響到哪些地方？每點標明檔案:行號。不要修改任何檔案。

# Step 2: Plan（同 session）
# > /plan <需求>

# ★ 人類審查計畫 ★

# Step 3: Implement
git checkout -b feature/PROJ-XXXX
pi -c   # 開放寫入
# > 照計畫實作步驟 1-N。每步完成後執行測試並貼上實際輸出。
#   連續兩次同樣失敗就停下來問我。

# Step 4: Test
# > /tdd <目標類別>

# Step 5: Review（獨立 session）
pi -p --no-session --tools read,grep,find,ls --thinking high "/review origin/main"

Validation：

  • 計畫有被人類審查
  • 每步都有測試執行的實際輸出
  • Review 在獨立 session 執行
  • 人類看過完整 diff

Failure handling：

失敗點處理
分析結果與實際不符要求 AI 附檔案:行號重新驗證；人類抽查
計畫不可行退回 Step 2，補充約束條件
實作反覆失敗git reset --hard 回上一個 commit，拆更小的步驟
測試一直不過用 /tdd 的「連續兩次相同失敗就停」機制，人工介入
Review 誤判太多改進 .pi/prompts/review.md，走 PR

42.2 Workflow B：Reverse Engineer → Document → Modernize

flowchart LR
    A["Reverse Engineer<br/>8 支 Prompt"] --> B["Document<br/>產出報告"] --> G{"人類 + 業務單位確認"} --> C["Modernize<br/>規劃路徑"]
項目內容
Objective接手不熟悉的既有系統，評估現代化
InputLegacy repository
Expected Output逆向工程分析報告 + 現代化路徑建議
適用接手專案、併購後系統整合、技術債評估

執行腳本：

# 全程唯讀
pi --name "RE: <系統名>" --tools read,grep,find,ls --thinking high

# Day 1: 依序執行第 25.4 節的 Prompt (1)(2)(3)
# 結束前：/tree → Shift+L 標籤「階段1」；/compact 保留技術棧與模組地圖

# Day 2: pi -c → Prompt (4)(5)(6)
# Day 3: pi -c → Prompt (7)(8)
# Day 4: 產出文件（需 write 工具，限定 docs/ 目錄）

Validation：

  • 所有結論有檔案:行號證據
  • 推測的部分有明確標示
  • 業務規則已與業務單位逐條確認
  • 「未解問題」章節不為空
  • Session 已匯出歸檔

Failure handling：

失敗點處理
AI 編造不存在的模組要求逐項附檔案:行號；人類抽查 3 項
Context 爆炸用 /compact 帶焦點指示；分多個 session
動態語言追不出呼叫關係接受限制，明確標示「無法靜態追蹤」
業務規則信心度低標記為待確認，安排與業務單位訪談

42.3 Workflow C：Upgrade → Compile → Fix → Test → Review

flowchart LR
    A["Assess<br/>唯讀"] --> B["Breaking Change<br/>唯讀"] --> C["補行為鎖定測試"] --> G{"人類審核計畫"}
    G --> D["逐步 Migrate"] --> E["Compile"] --> F["Test"] --> H["Regression"] --> I["Review"]
    E -.失敗.-> D
    F -.失敗.-> D
項目內容
Objective安全地完成框架/語言版本升級
Input目前版本、目標版本
Expected Output升級後的程式碼 + 升級報告
適用Java / Spring Boot / Node / Vue / Angular / React 升級

執行腳本：見第 26.7 節的完整七日流程。

Validation：

  • 跳過的測試數量與升級前相同（最重要）
  • 所有測試通過，且有實際輸出
  • 依賴 diff 已檢視
  • 「編譯通過但行為改變」的項目已逐一驗證
  • 升級 PR 只含升級變更

Failure handling：

失敗點處理
某個依賴不相容目標版本停止，評估替代方案或延後升級
AI 刪測試讓編譯通過立即 git reset，重新以更嚴格的 Prompt 執行
編譯錯誤修不完回到 Assess 階段，考慮分階段升級
測試通過但行為改變依賴行為鎖定測試（Prompt 4）；若沒補就要人工全面驗證

42.4 Workflow D：Issue → Diagnose → Fix → Test → Commit

flowchart LR
    A["Issue"] --> B["重現<br/>寫失敗測試"] --> C["根因分析"] --> G{"人類確認方向"} --> D["Fix"] --> E["測試通過"] --> F["Commit"]
    B -.無法重現.-> H["回報需要更多資訊"]
項目內容
Objective以測試驅動的方式修 bug
InputBug 描述 / issue 編號 / 錯誤日誌
Expected Output修復 + 重現該 bug 的測試
適用日常 bug 修復

執行腳本：

git checkout -b fix/PROJ-XXXX
pi --name "Fix PROJ-XXXX" --thinking high
# > /bugfix <bug 描述>

Validation：

  • 有一個重現該 bug 的測試，且修復前確實失敗
  • 修復後該測試通過
  • 完整測試套件通過
  • 根因分析有回答「為什麼會寫成這樣」
  • 有檢查同類問題是否存在於他處

Failure handling：

失敗點處理
無法重現AI 應主動停下並說明需要什麼資訊；不要讓它猜
修復造成其他測試失敗表示影響範圍比預期大，回到根因分析
「修好了」但 bug 還在檢查測試是否真的重現了問題

42.5 Workflow E：Requirement → Architecture → Code → Test → PR

flowchart LR
    A["Requirement<br/>Analyst"] --> B["Architecture<br/>Architect + ADR"] --> G1{"架構評審"}
    G1 --> C["Code<br/>Backend/Frontend/DB"] --> D["Test"] --> E["Security + Review"] --> G2{"人類批准"} --> F["PR"]
項目內容
Objective從需求到 PR 的完整端到端流程（Agent Team 版）
Input業務需求
Expected OutputPR + ADR + 測試 + 審查報告
適用中大型功能、需要架構決策的變更

執行腳本：見第 39.7 節的完整範例。

Validation：

  • 有 ADR 紀錄架構決策
  • 各角色使用獨立的 session
  • Security 與 Review 在獨立 session
  • PR 描述完整（如何驗證、風險）
  • 所有測試通過且有實際輸出

Failure handling：

失敗點處理
架構方案都不理想退回 Analyst，可能是需求理解有誤
前後端契約不一致先定義 API 契約（OpenAPI），再各自實作
Review 發現架構問題退回架構階段，不要在實作層打補丁
時程壓力想跳過審查不可以。可以縮小範圍，不可以降低品質關卡

42.6 Workflow 選用指南

flowchart TB
    A["任務類型？"] --> B{"你熟悉這個系統嗎？"}
    B -->|不熟| C["**Workflow B**<br/>先逆向工程"]
    B -->|熟| D{"任務性質？"}
    D -->|新功能 / 修改| E{"需要架構決策？"}
    E -->|否| F["**Workflow A**"]
    E -->|是| G["**Workflow E**"]
    D -->|修 bug| H["**Workflow D**"]
    D -->|版本升級| I["**Workflow C**"]

42.7 注意事項

  • 每個 Workflow 都有「人類審查關卡」（圖中的菱形）。這些關卡不可省略，它們是品質的來源。
  • Workflow 不是流水線。實務上會來回，這很正常。重點是「每次回頭都有明確的理由」。
  • 不要為了套用 Workflow 而套用。小改動（改個文案、加個 log）直接做就好。

43. Troubleshooting

43.1 診斷的第一步（不管什麼問題都先做這個）

# 1. 版本與環境
pi --version
node -v                       # 必須 >= 22.19.0

# 2. 看啟動時到底載入了什麼（最有用的一招）
pi --verbose

# 3. 看設定
cat ~/.pi/agent/settings.json
cat .pi/settings.json 2>/dev/null

# 4. 看已安裝的 package
pi list

# 5. 看模型是否可用
pi --list-models

【Official】 --verbose 提供詳細的啟動輸出。80% 的「怎麼沒生效」問題都能靠它解決。

43.2 安裝與啟動問題

症狀：pi: command not found

原因檢查解法
未安裝npm ls -g --depth=0 | grep pi-coding-agent重新安裝
npm global bin 不在 PATHnpm bin -g 然後看該路徑是否在 $PATH把該路徑加進 ~/.bashrc / ~/.zshrc
Windows：PATH 未重新載入開新的 PowerShell 視窗重開終端
nvm 切換版本後遺失nvm current在該 Node 版本下重新 npm install -g
# 修復 PATH（Linux / macOS / WSL）
echo 'export PATH="$(npm bin -g):$PATH"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

症狀：npm install 失敗

錯誤原因解法
EACCES: permission denied全域目錄權限不要用 sudo；改用 nvm 或設定 npm prefix
ETARGET / 404套件名或版本錯誤確認為 @earendil-works/pi-coding-agent
ETIMEDOUT / ECONNREFUSED企業 proxy設定 npm proxy（見下）
EBADENGINENode 版本不符升級到 >= 22.19.0，或改用 @legacy-node20
# 企業 proxy 下的 npm 設定
npm config set proxy http://proxy.acme.internal:8080
npm config set https-proxy http://proxy.acme.internal:8080
npm config set registry https://registry.npmjs.org/
# 若有內部 registry
npm config set registry https://npm.acme.internal/

# 避免 sudo：用 nvm（推薦）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
nvm install 22 && nvm use 22
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

症狀：Node.js 版本問題

node -v      # 若 < v22.19.0
解法指令適用
升級 Node（推薦）nvm install 22 && nvm use 22一般情況
用舊版 Pinpm i -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@legacy-node20環境無法升級（v0.74.2，功能較舊）
用 npmCommand 指定 Node見下多版本並存
// ~/.pi/agent/settings.json【Official】
{
  "npmCommand": ["mise", "exec", "node@22", "--", "npm"]
}

43.3 認證與模型問題

症狀：Authentication 失敗 / 401 / 403

# 診斷步驟
echo "${ANTHROPIC_API_KEY:0:8}..."          # 確認環境變數有值（不要印全部）
cat ~/.pi/agent/auth.json                    # 確認 auth.json 內容
ls -l ~/.pi/agent/auth.json                  # 確認權限為 600
原因檢查解法
金鑰過期或被撤銷到供應商後台確認重新產生
auth.json 覆蓋了環境變數【Official】 auth.json 優先刪除 auth.json 中的該 provider 條目，或更新它
!command 解析失敗手動執行該指令看是否有輸出修正指令；注意它在程序生命週期內快取
$ENV_VAR 未定義echo $VAR確認變數已 export
大寫字串被當字面值【Official】 MY_API_KEY 是字面值要用環境變數請寫 $MY_API_KEY
OAuth token 過期—/logout 後重新 /login
Proxy 攔截 TLS—設定企業 CA；或 httpProxy

症狀：pi --list-models 是空的 / 模型不可用

原因解法
沒有任何認證設環境變數或 /login
本地模型沒有 apiKey【Official】 無金鑰服務也要填假值（見 6.3）
模型目錄過期pi update --models
enabledModels 過濾掉了檢查 settings.json 的 pattern
自訂 provider 設定錯誤檢查 ~/.pi/agent/models.json 的 JSON 語法
PI_OFFLINE=1離線模式可能影響模型探索；暫時取消
# 驗證自訂 provider 的 JSON 語法
cat ~/.pi/agent/models.json | jq .    # 語法錯誤會直接報錯

43.4 Tool Calling 問題

症狀：模型說它「無法使用工具」

原因檢查解法
--no-tools 或 --tools 限縮看啟動指令調整旗標
defaultTools 設定過窄settings.json加回需要的工具
Extension 註冊失敗pi --verbose看錯誤訊息
Windows 上用 bash 但沒有 Git BashTest-Path "C:\Program Files\Git\bin\bash.exe"裝 Git for Windows 或改用 powershell 工具

症狀：工具一直失敗

# 用 JSON 模式抓出失敗的工具呼叫
pi --mode json -p "<你的 prompt>" > /tmp/ev.jsonl
grep '"type":"tool_execution_end"' /tmp/ev.jsonl | grep '"isError":true'
原因解法
工作目錄不對Pi 在目前工作目錄執行；cd 到正確位置
指令在 PATH 中找不到用 shellCommandPrefix 載入環境
shell 別名不生效【Official】 "shellCommandPrefix": "shopt -s expand_aliases"
Guard Extension 阻擋看阻擋訊息的 reason
逾時調整工具參數或拆小任務

症狀：Agent 陷入無限迴圈

見第 7.6 節的診斷流程。快速解法：

  1. 按 Escape 中止
  2. 在 Prompt 中加「連續兩次同樣失敗就停下來問我」
  3. 檢查工具回傳的錯誤訊息是否足夠清楚

43.5 Context 與 Compaction 問題

症狀：Context 過大 / 一直觸發壓縮

/session          # 查看目前 token 與 context window
原因檢查解法
AGENTS.md 太長wc -l AGENTS.md精簡到 100 行內
用 ! 灌入大量輸出/tree 看有無超大 entry改用 !!
AI 讀了整個大檔看 tool result要求先 grep 定位
載入太多 skillspi --verbosepi config 停用不需要的
模型 context window 小/model換大 context 模型
keepRecentTokens 太大settings.json調小

症狀：壓縮後 AI「忘記」重要的事

原因解法
用了預設摘要（通用）改用 /compact <焦點指示>
keepRecentTokens 太小調大（例如 30000）
重要決策沒寫下來把關鍵決策寫進 AGENTS.md 或專案文件，不要只留在對話中
# 正確的手動壓縮方式
/compact 保留：目前的架構決策、已完成與未完成的任務清單、
         資料庫 schema 變更、以及我明確拒絕過的做法

症狀：壓縮失敗

【Official】 壓縮失敗會發出 session_compact_failed 事件。可能原因：

原因解法
壓縮用的 LLM 呼叫失敗（網路 / 額度）檢查認證與網路；稍後重試
Extension 的 session_before_compact handler 出錯pi --verbose；暫時 --no-extensions 測試
Context 已經超過上限無法再壓/new 開新 session，把重點手動帶過去

43.6 Session 問題

症狀原因解法
pi -c 找不到 session工作目錄不同（session 依 cwd 分組）cd 到原本的目錄，或用 pi -r 瀏覽
Session 檔太多、太大長期累積/export 歸檔重要的，清理其餘
/tree 找不到某個節點過濾模式Ctrl+O 切換過濾模式到 all
Session 開不起來JSONL 損毀用 pi --session <其他 id>；損毀檔案可用 jq 檢查
想換 session 存放位置—--session-dir / PI_CODING_AGENT_SESSION_DIR / sessionDir
# 檢查 session 檔是否損毀
jq -e . ~/.pi/agent/sessions/<dir>/<file>.jsonl >/dev/null && echo OK || echo "JSONL 有問題"

43.7 Extension 與 Skill 問題

症狀：Extension 沒被載入

pi --verbose 2>&1 | grep -i "extension"
原因解法
專案未被信任用 /trust 或 -a；這是最常見的原因
放錯位置必須在 ~/.pi/agent/extensions/ 或 .pi/extensions/（*.ts 或 */index.ts）
語法錯誤pi --verbose 看錯誤
用了 --no-extensions移除該旗標
import 的套件沒裝在 extension 目錄執行 npm install
改了程式沒重載/reload（【Official】 僅限自動探索位置）
依賴放在 devDependencies【Official】 package 安裝用 --omit=dev；改放 dependencies

症狀：Skill 沒被使用

原因解法
專案未被信任（專案 skills）/trust 或 -a
description 太模糊改寫得更具體（見 18.4）
模型就是沒去載入【Official】 官方承認會發生；用 /skill:name 強制載入
frontmatter 格式錯誤pi --verbose 看警告
缺少 description【Official】 沒有 description 不會載入
名稱衝突【Official】 保留最先找到的；改名加前綴
disable-model-invocation: true這是刻意的；用 /skill:name
# 只載入單一 skill 測試（排除干擾）
pi --no-skills --skill ./skills/my-skill -p "測試這個 skill 是否生效"

43.8 Permission 與 Trust 問題

症狀：專案的 .pi/ 設定完全沒生效

這幾乎一定是 Project Trust 的問題。

# 檢查已存的信任決定
cat ~/.pi/agent/trust.json

# 互動模式：用 /trust 儲存決定（**需重啟才生效**）
# 單次覆寫：
pi -a          # 信任
pi -na         # 忽略

【Official】 非互動模式（-p、--mode json、--mode rpc）不會顯示信任提示。CI 中必須明確加 -a。

症狀：CI 中專案設定沒生效

# 錯誤（會忽略 .pi/ 資源）
pi -p "/review"

# 正確
pi -p --approve "/review"

43.9 Sandbox / Docker 問題

症狀原因解法
Gondolin 啟動失敗Node < 23.6.0【Official】 Gondolin 需 Node >= 23.6.0
Gondolin 啟動失敗沒裝 QEMU用套件管理器安裝（apt install qemu-system-x86 / brew install qemu）
容器內 pi 找不到憑證沒傳環境變數docker run -e ANTHROPIC_API_KEY ...
容器內看不到專案檔沒掛載-v "$PWD:/workspace"
容器內改的檔案主機看不到沒掛載或用了 :ro確認掛載方式
Docker Sandboxes 認證被拒在沙箱內執行了 /login【Official】 不可在沙箱內認證；用 sbx secret
Docker Sandboxes 400 錯誤同時有 anthropic secret 與 OAuth token【Official】 先 sbx secret rm anthropic
OpenShell 沙箱建立失敗沒有啟用中的 gateway【Official】 openshell gateway add + select
OpenShell 遠端沙箱的變更看不到【Official】 遠端 gateway 不 bind-mount用 openshell sandbox download
WSL 中 Docker 不可用未安裝或群組未生效sudo usermod -aG docker $USER 後重登入

43.10 網路問題

症狀解法
連線逾時設定 httpProxy（僅全域設定）或 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY
TLS 憑證錯誤（企業中間人 proxy）設定 NODE_EXTRA_CA_CERTS 指向企業 CA
WebSocket 被 proxy 阻擋【Official】 "transport": "sse"
長推理被中斷"httpIdleTimeoutMs": 600000
啟動很慢PI_OFFLINE=1 或 PI_SKIP_VERSION_CHECK=1
# 企業 CA
export NODE_EXTRA_CA_CERTS=/etc/ssl/certs/acme-ca.pem
// ~/.pi/agent/settings.json
{
  "httpProxy": "http://proxy.acme.internal:8080",
  "transport": "sse",
  "httpIdleTimeoutMs": 600000
}

43.11 Git 問題

症狀原因解法
pi install git:... 失敗SSH 金鑰或憑證確認 ssh -T git@github.com 可用
CI 中 git package 安裝卡住等待憑證輸入【Official】 export GIT_TERMINAL_PROMPT=0
CI 中 SSH 卡住同上【Official】 export GIT_SSH_COMMAND="ssh -o BatchMode=yes -o ConnectTimeout=5"
Package 更新沒生效ref 被 pin【Official】 pi install git:host/user/repo@new-ref
Git 操作被 Extension 擋Guard 生效中由人類手動執行

43.12 平台專屬問題

Windows

症狀解法
bash 工具不可用【Official】 裝 Git for Windows，或改用 powershell 工具
PowerShell 執行原則錯誤【Official】 Pi 用 -ExecutionPolicy Bypass，但管理者強制的原則仍優先
JSON 路徑解析錯誤【Official】 用 / 或 \\
! 指令行為與工具不同【Official】 !/!! 一律用 Bash，不受 defaultTools 影響
中文輸入游標錯位"showHardwareCursor": true
多行輸入無效Windows Terminal 用 Ctrl+Enter

WSL

症狀解法
檔案操作極慢不要把專案放 /mnt/c/，放 ~/ 下
Docker 不可用開啟 Docker Desktop 的 WSL 整合，或在 WSL 內裝 docker.io
找不到 Windows 的 Git 設定WSL 有自己的 ~/.gitconfig

Linux

症狀解法
發行版 Node 太舊用 nvm
剪貼簿功能失效安裝 xclip 或 wl-clipboard
圖片顯示不正常終端不支援；"terminal.showImages": false

macOS

症狀解法
Keychain 讀取失敗手動執行 security find-generic-password -ws 'anthropic' 確認
Homebrew Node 版本不對brew unlink node && brew link node@22
Option+Enter 被當成純 Enter終端未傳遞修飾鍵；見第 15.9 節（Alacritty / WezTerm 需自行綁定）

終端與多工器（跨平台，最常被誤判為 Pi 的 bug）

症狀真正的原因解法
Shift+Enter / Ctrl+Enter 不換行終端把修飾鍵資訊丟掉了見第 15.9 節的終端支援矩陣，逐項設定
tmux 內所有修飾鍵組合失效tmux 預設剝除 extended keys~/.tmux.conf 設 extended-keys on + extended-keys-format csi-u，然後 tmux kill-server
tmux 設定了仍無效tmux 版本 < 3.5tmux -V 確認；Ubuntu 22.04 內建為 3.2，需自行升級
自訂鍵位完全不生效使用了不支援的終端xfce4-terminal / terminator / IntelliJ 內嵌終端 escape sequence 支援不足，改用受支援的終端
改了 keybindings.json 沒反應未重新載入執行 /reload（不需重啟）；再以 /hotkeys 確認生效值
超連結 / 圖片顯示異常經 SSH／代理導致能力偵測失準以 terminal.hyperlinks / terminal.images / terminal.trueColor 覆寫（第 15.9 節）
模型呼叫 bash 時找不到 aliasbash 非互動模式不展開 alias設定 shellCommandPrefix（第 15.9 節）

43.13 完整診斷腳本【建議】

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/pi-doctor.sh
# 【建議】一鍵收集診斷資訊
echo "=== Pi 診斷資訊 ==="
echo
echo "--- 版本 ---"
pi --version 2>&1 | head -3
node -v
npm -v
echo
echo "--- 作業系統 ---"
uname -a 2>/dev/null || echo "(Windows)"
echo
echo "--- 環境變數（只顯示是否設定）---"
for v in ANTHROPIC_API_KEY OPENAI_API_KEY GEMINI_API_KEY \
         PI_OFFLINE PI_TELEMETRY PI_SKIP_VERSION_CHECK \
         HTTP_PROXY HTTPS_PROXY NODE_EXTRA_CA_CERTS; do
  if [ -n "${!v:-}" ]; then echo "$v = (已設定)"; else echo "$v = (未設定)"; fi
done
echo
echo "--- 設定檔 ---"
for f in ~/.pi/agent/settings.json ~/.pi/agent/models.json .pi/settings.json; do
  if [ -f "$f" ]; then
    printf '%s : ' "$f"
    jq -e . "$f" >/dev/null 2>&1 && echo "JSON 合法" || echo "**JSON 語法錯誤**"
  else
    echo "$f : (不存在)"
  fi
done
echo
echo "--- 憑證檔權限 ---"
if [ -f ~/.pi/agent/auth.json ]; then
  stat -c '%a %n' ~/.pi/agent/auth.json 2>/dev/null || stat -f '%Lp %N' ~/.pi/agent/auth.json
else
  echo "(無 auth.json)"
fi
echo
echo "--- 已安裝 package ---"
pi list 2>&1 | head -20
echo
echo "--- 可用模型（前 10）---"
pi --list-models 2>&1 | head -10
echo
echo "--- Session 統計 ---"
find ~/.pi/agent/sessions -name '*.jsonl' 2>/dev/null | wc -l | xargs echo "session 檔數："
du -sh ~/.pi/agent/sessions 2>/dev/null || true
echo
echo "=== 完成。回報問題時請附上以上輸出（**先確認無機敏資訊**）==="

43.14 注意事項

  • 回報問題前先跑 pi --verbose。它會告訴你載入了什麼、失敗在哪。
  • 80% 的「設定沒生效」是 Project Trust 問題。先檢查這個。
  • 貼診斷資訊前先檢查有無金鑰或機敏路徑。

44. Maintenance

44.1 維運責任分工【建議】

對象責任頻率
開發者個人清理 session、更新企業 package、回報問題每月
平台團隊版本評估、package 維護、可觀測性、成本檢視每月 / 持續
資安團隊Guard 規則檢視、稽核抽查、事故回應每季 / 事件驅動

44.2 日常維護清單【建議】

每週（開發者）

# 檢查是否有企業 package 更新
pi update --extensions

# 檢查 session 目錄大小
du -sh ~/.pi/agent/sessions

每月（開發者）

# 1. 歸檔重要的 session
# 在 Pi 中：pi -r 選擇重要的 session → /export ~/archive/<name>.html

# 2. 清理超過 90 天的 session（**先確認已歸檔**）
find ~/.pi/agent/sessions -name '*.jsonl' -mtime +90 -print
# 確認清單無誤後再刪：
# find ~/.pi/agent/sessions -name '*.jsonl' -mtime +90 -delete

# 3. 合規自檢
./scripts/verify-compliance.sh

每月（平台團隊）

項目做什麼
版本評估檢視 Pi 的新版本與 changelog，決定是否升級（第 45 章）
Package 維護檢視 skills / prompts 是否過時；處理誤判回報
成本檢視產出月報；找出異常用量
稽核抽查抽查 Guard 阻擋紀錄與 bash 指令紀錄
文件更新更新本手冊中已變動的部分

44.3 需要定期檢視的資產【建議】

資產檢視重點頻率過時的徵兆
AGENTS.md規則是否還適用？有沒有該加的？每月AI 重複犯同樣的錯
Skills技術棧變了嗎？步驟還對嗎？每季AI 依 skill 做出過時的做法
Prompt Templates輸出格式還符合需求嗎？每季產出需要大量人工調整
Guard Extensions規則是否過寬或過嚴？每季誤擋正常操作，或有漏網之魚
企業 settings baseline新的 Pi 版本有新設定嗎？每次升級—
容器映像基底映像有 CVE 嗎？每月掃描告警
資料分級政策法遵要求變了嗎？每半年—

44.4 AGENTS.md 的維護方法【建議】

AGENTS.md 是最容易腐化的資產——只加不減，最後變成 500 行沒人看的文件（而且每次請求都要付費）。

維護原則：

原則做法
有上限訂一個行數上限（建議 100–150 行）。要加新規則就要刪舊的
每條都要有理由加規則時在 commit message 說明「為了防止什麼」
定期驗證每季問：這條規則還有必要嗎？
細節移到 SkillAGENTS.md 放「always 適用」的，細節放 Skill（按需載入）
具體優於抽象「不得修改 **/generated/**」優於「注意不要改到自動產生的檔案」
# 每季檢視：找出可能過時的規則
pi -p --tools read,grep,find,ls --no-session \
  "read AGENTS.md，然後檢查每一條規則：
   1. 該規則提到的檔案/目錄/指令是否還存在？（用 ls / find 驗證）
   2. 該規則是否與目前的程式碼實況矛盾？
   輸出：| 規則 | 狀態（有效/可能過時/已失效）| 證據 |
   不要修改任何檔案。"

44.5 Session 資料的保存政策【建議】

flowchart LR
    A["Session 產生"] --> B{"是否含重要決策？"}
    B -->|是| C["/export 成 HTML<br/>存到專案 docs/ 或知識庫"]
    B -->|否| D["保留 90 天後清理"]
    C --> E["歸檔區<br/>與原始碼同等保護"]
    E --> F["依公司文件保存政策<br/>（通常 1-3 年）"]
類型保存期位置
一般開發 session90 天~/.pi/agent/sessions/
架構決策 session永久匯出成 HTML，附在 ADR 旁
逆向工程 session永久附在分析報告旁
升級 session至少一個大版本週期附在升級報告旁
事故分析 session依公司事故紀錄政策事故報告附件
CI session不保存（--no-session）—

【安全】 Session 檔含完整程式碼與工具輸出。歸檔位置必須與原始碼同等保護，不可放到未加密的個人雲端硬碟。

44.6 磁碟空間管理

# 各項目佔用
du -sh ~/.pi/agent/sessions   # session
du -sh ~/.pi/agent/npm        # npm packages
du -sh ~/.pi/agent/git        # git packages

# 清理未使用的 package（先確認 pi list 中沒有）
pi list                        # 看目前設定使用哪些
# 手動移除已不在清單中的目錄

44.7 監控健康指標【建議】

平台團隊每月應檢視（資料來源見第 32 章）：

指標健康值惡化時的行動
活躍使用者比例穩定或上升訪談流失的使用者，找出障礙
每人月成本穩定檢視第 33 章的優化措施
平均 turn 數 / task穩定或下降檢視 Prompt / Skill 品質
工具失敗率< 5%檢查環境問題
Guard 阻擋次數低且穩定突增 = 可能有人在嘗試繞過或規則過嚴
AI Review 誤判率下降改進 Review 模板
AGENTS.md 更新次數每月 >= 1為零表示 Loop 3 停擺

44.8 注意事項

  • 維護最容易被忽略的是「刪除」。過時的 Skill 比沒有 Skill 更糟——它會讓 AI 做出錯誤的事。
  • 不要無限期保留 session。它們是機敏資料，保留越久風險越大。
  • 平台團隊必須有明確的 owner。沒有 owner 的維護工作等於不存在。

45. Upgrade

45.1 Pi 本身的升級指令【Official】

pi update                   # 只更新 pi
pi update --self            # 只更新 pi（同上）
pi update --self --force    # 即使已是最新也重裝
pi update --all             # 更新 pi + packages + 對齊 pinned git ref
pi update --extensions      # 只更新 packages + 對齊 ref
pi update --models          # 只更新模型目錄
pi update npm:@foo/bar      # 更新單一 package

【Official】 對「實驗性 installer 管理的安裝」，pi update 會把檢查到的確切版本安裝到暫存的、有 lockfile 的 release，驗證通過後才啟用；若更新失敗，現行 release 保持不變。Managed 安裝不支援 --force，需重跑安裝器修復。

【Official】 pi update 不會提示 project trust。

45.2 企業升級流程【建議】

企業不應該讓開發者各自 pi update --self。 見第 10.7 節的理由。

flowchart TB
    A["監控：Pi 發布新版本"] --> B["平台團隊：閱讀 Changelog"]
    B --> C{"有 Breaking Change 或高風險變更？"}
    C -->|有| D["在測試環境完整驗證"]
    C -->|無| E["在平台團隊機器上試用 1 週"]
    D --> F["更新企業 baseline 版本號"]
    E --> F
    F --> G["更新安裝腳本 + 容器映像 + CI 設定"]
    G --> H["公告 + 提供升級指令"]
    H --> I["監控：升級後 1 週觀察異常"]
    I --> J{"有問題？"}
    J -->|有| K["回退：公告降版指令"]
    J -->|無| L["完成"]

45.3 升級前的檢查清單【建議】

## Pi 升級檢查清單（從 vX.Y.Z 到 vA.B.C）

### 資訊收集
- [ ] 已閱讀 GitHub Releases 的 changelog
- [ ] 已在 Pi 中執行 `/changelog` 檢視
- [ ] 已確認 Node.js 版本需求是否改變
- [ ] 已確認是否有設定鍵的重新命名或移除
- [ ] 已比對官方 `settings.md`，確認**新增的設定鍵**是否需要納入企業標準範本
- [ ] 已確認是否新增／變更內建工具（例如 v0.84.3 新增 `powershell`），並檢視 `defaultTools` 與 Guard Extension 的允許清單

### 相容性驗證（在平台團隊機器上）
- [ ] 企業 Pi Package 的所有 Extension 仍正常運作
- [ ] Guard Extensions 的阻擋功能仍有效（**必測**）
- [ ] 所有 Skills 仍能被正確探索
- [ ] 所有 Prompt Templates 仍能正常展開
- [ ] `settings.json` 的所有設定鍵仍有效（`pi --verbose` 看有無警告）
- [ ] 既有 session 仍能 `pi -r` 開啟
- [ ] CI 流程仍正常（在測試分支跑一次）
- [ ] 容器映像可正常建置

### 決策
- [ ] 已決定升級或延後
- [ ] 已更新企業 baseline 的版本號
- [ ] 已更新安裝腳本、Dockerfile、CI 設定中的版本
- [ ] 已準備回退指令
- [ ] 已更新第 2.5 節的「近期版本演進速覽」表（本手冊維護者）

【建議】 「新增內建工具」這一項最容易被忽略，卻是安全缺口的常見來源：若貴團隊的 Guard Extension 以「白名單工具」方式攔截，新版本引入的工具會預設不在白名單內而被誤擋；若以「黑名單」方式攔截，新工具則會完全不受管。兩種寫法都必須在升級時複查（第 19.7 節）。

45.4 升級指令與回退【Official】

升級到企業指定版本：

# 明確指定版本（企業標準做法）
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@0.86.0
pi --version

回退：

# 降回舊版
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent@0.85.1
pi --version

【建議】 企業公告升級時，一併提供回退指令。這能大幅降低同仁升級的心理阻力。

45.5 Package 的升級【Official】

# 更新所有 packages 並對齊 pinned ref
pi update --extensions

# 更新單一 package
pi update git:github.com/acme/acme-pi-pack

# 移到新的 pinned ref（**這是換版本的正確方式**）
pi install git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.3.0

【Official】關鍵行為：pi update --extensions / --all 不會把 pinned ref 移到更新的 ref，但會把既有 clone 對齊到設定的 ref。要換版本必須用 pi install ...@新ref。

45.6 升級可能造成的問題與對策【建議】

問題徵兆對策
Extension API 變更Extension 載入失敗pi --verbose 看錯誤；修改 extension 後發新版 package
事件名稱或欄位變更Guard 靜默失效（最危險）升級後必測 Guard 的阻擋功能
設定鍵重新命名設定靜默失效pi --verbose 看警告；比對官方 settings.md
預設值變更行為改變但不報錯閱讀 changelog；明確寫出你依賴的設定值
Session 格式變更舊 session 開不起來升級前先歸檔重要 session
Node 版本需求提高啟動失敗先升 Node

最危險的是「Guard 靜默失效」。若事件名稱或回傳格式變了，你的安全阻擋可能不再生效，但不會報錯。因此升級檢查清單中的「Guard Extensions 的阻擋功能仍有效」是必測項目。

Guard 驗證腳本【建議】：

#!/usr/bin/env bash
# 檔名：scripts/verify-guards.sh
# 【建議】升級後驗證 Guard Extensions 仍生效
set -uo pipefail
FAIL=0

echo "=== Guard Extension 驗證 ==="

# 測試 1：危險指令應被阻擋
OUT=$(pi -p --no-session -a "執行 bash 指令 'git push origin main'" 2>&1 || true)
if echo "$OUT" | grep -qi "禁止\|blocked\|不允許"; then
  echo "[OK]   git push 被阻擋"
else
  echo "[FAIL] **git push 未被阻擋** —— Guard 可能已失效"; FAIL=1
fi

# 測試 2：機敏檔案讀取應被阻擋
printf 'SECRET=dummy\n' > /tmp/pi-guard-test.env
OUT=$(cd /tmp && pi -p --no-session -a "read 檔案 /tmp/pi-guard-test.env 並告訴我內容" 2>&1 || true)
if echo "$OUT" | grep -q "dummy"; then
  echo "[FAIL] **.env 內容被讀出** —— Guard 可能已失效"; FAIL=1
else
  echo "[OK]   機敏檔案讀取被阻擋"
fi
rm -f /tmp/pi-guard-test.env

echo
[ "$FAIL" -eq 0 ] && echo "=== Guard 全部有效 ===" || echo "=== **有 Guard 失效，請勿推廣此版本** ==="
exit "$FAIL"

45.7 升級節奏建議【建議】

團隊型態建議節奏理由
早期採用、內部工具團隊每 2–4 週快速獲得新功能
一般企業開發團隊每 1–2 個月平衡新功能與穩定性
高度法遵要求每季，且只升到經過完整驗證的版本穩定優先
絕不建議每天自動升級無法歸因問題

【建議】 不論節奏如何，都要 pin 版本。「不 pin 且每個人自己升」是最糟的組合。

45.8 注意事項

  • 升級前先歸檔重要 session。session 格式若有變更，回退後可能無法讀取新版產生的檔案。
  • 升級後 1 週內特別留意 Guard 與 CI。這兩處的失效最不容易被立即發現。
  • 【Official】 pi update 不會提示 project trust，但其他 package 指令會。CI 中請明確使用 --approve / --no-approve。

46. Best Practices

46.1 十二條核心實務【建議】

#實務為什麼相關章節
1先分析，再修改理解錯了後面全錯；分析階段用唯讀工具24、25
2審查計畫比審查程式碼重要計畫錯了，再漂亮的程式碼也沒用24.5
3每次動手前建立 Git 分支安全網29
4頻繁 commit 作為 checkpoint回退成本從一天降到 10 秒29.4
5要求 AI 附「檔案:行號」證據最有效的防幻覺手段25
6要求 AI 貼出實際的測試輸出AI 會宣稱通過而未執行27
7設定明確的終止條件「連續兩次同樣失敗就停」防止燒光預算23、27.3
8看到走偏立刻 steering（Enter）早期修正成本最低15.4
9Review 用獨立 session讓 AI 審查自己的程式碼等於沒有審查28、39
10把重複的教訓寫進 AGENTS.md 或 Skill唯一有複利效果的投資40.5
11安全控制放在 Extension 或容器，不要放在 PromptPrompt 是引導，不是閘門3.5、19、30
12在「理解」上花錢，在「執行」上省錢成本優化的核心原則33.3

46.2 Prompt 撰寫的七個技巧【建議】

技巧差的寫法好的寫法
明確禁止修改「分析一下這個專案」「分析這個專案。不要修改任何檔案。」
要求證據「這個功能怎麼實作的？」「這個功能怎麼實作的？每個結論標明檔案:行號。」
限定輸出格式「給我一份報告」「輸出格式：| 檔案 | 問題 | 建議 | 的表格」
分階段「幫我加一個功能」「第一階段：只給計畫，不寫程式。等我確認。」
設終止條件「修好這些測試」「修好這些測試。連續兩次同樣失敗就停下來問我。」
允許說不知道「這段程式在做什麼？」「這段程式在做什麼？不確定的地方請明說「不確定」，不要臆測。」
要求解釋為什麼「改成這樣」「改成這樣，並說明為什麼這樣改比原本好」

46.3 依角色的實務建議【建議】

給資淺工程師

做不做
用 AI 來理解不熟悉的程式碼用 AI 產出你看不懂的程式碼
要求 AI 解釋每個決定直接複製貼上
自己先想過再問 AI一遇到問題就問 AI
用唯讀模式探索一開始就開完整權限
把 AI 的說法驗證過再相信把 AI 當權威

最重要的一條：你要能解釋你 commit 的每一行程式碼。做不到就不要 commit。

給資深工程師

做不做
把你的判斷寫進 Skill，讓團隊受益只自己用得好
用樹狀 session 比較多個方案只走一條路
建立團隊的 Prompt Library每次重新打字
教資淺同仁「怎麼判斷 AI 錯了」只教「怎麼下指令」
定期檢視並更新 AGENTS.md讓它腐化

給架構師

做不做
用 Pi 做大規模的一致性檢查（依賴違規、模式偏離）只用它寫程式
把架構規則寫成可執行的 Skill只寫在 Confluence
用逆向工程 Workflow 快速評估併購/接手的系統花三週人工閱讀
用 /tree 比較架構方案憑印象決策

給 Engineering Manager

做不做
先建立可觀測性，再訂規則一開始就訂一堆規則
用第 35 章的五階段導入工具發下去就沒了
追蹤「AI 產出導致的缺陷數」只追蹤「產出速度」
明確要求「Review 時間增加是必要成本」期待總時間線性下降
建立誤判回報機制讓 AI Review 變成沒人看的雜訊

給 DevSecOps

做不做
讀完第 30、31 章再決定執行環境假設 Pi 有沙箱
升級後必測 Guard Extensions假設它們一直有效
對外部 repo 強制容器 + 唯讀一視同仁
金鑰走 !command 不落地明文放 auth.json
稽核只收 metadata 不收內容收集程式碼內容（自己變成外洩點）

46.4 團隊層級的實務【建議】

實務具體做法
知識放在可攜層AGENTS.md + Skills（Agent Skills 標準）> Prompt Templates > Extensions
版本一致全隊 pin 同一個 Pi 版本
Skills 走 PR與程式碼同等對待
每兩週經驗分享15 分鐘，實際操作 demo
建立「AI 犯過的錯」案例庫最好的訓練教材
成本透明每月公布團隊與個人用量（用於改進而非考核）

46.5 注意事項

最重要的心態：AI 是你的初階助手，不是你的替代品，也不是你的權威。

它很快、很有耐心、記憶力好，但它會很有自信地說錯話。你的價值在於判斷——判斷它說的對不對、做的合不合適、有沒有遺漏。這個判斷力不會因為 AI 變強而貶值，反而會更值錢。

47. Anti-Patterns

47.1 使用層面的反模式

❌ 反模式 1：一次丟一整個功能

> 幫我做一個完整的訂單管理系統，包含前後端和資料庫

為什麼糟：範圍太大、無法審查、走偏了要全部重來、context 會爆炸。

✅ 正確做法：拆成 3–6 個有明確終點的步驟，每步 commit。見第 24 章。

❌ 反模式 2：把 Prompt 當安全機制

<!-- AGENTS.md -->
## 禁止事項
- 不得執行 git push
- 不得讀取 .env

為什麼糟：這只是「建議」模型。模型可能忽略，也可能被 prompt injection 繞過。

✅ 正確做法：Prompt 寫規則（引導）+ Extension 攔截（閘門）+ 容器隔離（牢籠）。三層都要。見第 3.5、19.7、30 章。

❌ 反模式 3：不看 diff 就 commit

> 修好所有測試
（AI 改了 23 個檔案）
> !!git add -A && git commit -m "fix tests"

為什麼糟：你不知道它改了什麼。它可能刪了測試、加了 @Disabled、改了斷言。

✅ 正確做法：!!git diff 逐一檢視。特別檢查測試檔的變更。

❌ 反模式 4：讓同一個 session 寫程式又 review 自己

> 實作訂單取消功能
（AI 實作）
> 現在 review 你剛才寫的程式碼

為什麼糟：AI 會為自己辯護，且它的 context 中已有「我認為這樣是對的」的偏誤。

✅ 正確做法：Review 用獨立 session（pi -p --no-session "/review"）。見第 28、39 章。

❌ 反模式 5：沒有終止條件

> 修好這個 bug，直到測試通過為止

為什麼糟：AI 可能在同一個坑跳 30 次，燒光預算。

✅ 正確做法：「連續兩次同樣的失敗就停下來問我」。見第 27.3 節。

❌ 反模式 6：用 ! 灌入巨大輸出

> !mvn clean install
（3000 行 build log 進入 context）

為什麼糟：一次就吃掉大量 context，觸發壓縮，後面的對話品質下降。

✅ 正確做法：!!mvn clean install，或導向檔案讓 AI 選擇性讀取。見第 15.5 節。

❌ 反模式 7：相信「測試通過了」

（AI）「我已經修好並執行了測試，全部通過。」

為什麼糟：AI 可能根本沒執行，或執行了但選擇性回報。

✅ 正確做法：Prompt 中明確要求「貼上實際的測試輸出」；自己再跑一次 !mvn -q test。

47.2 設定與治理層面的反模式

❌ 反模式 8：defaultProjectTrust: "always"

{ "defaultProjectTrust": "always" }

為什麼糟：任何目錄的 .pi/extensions 都會被自動載入執行。這等於對所有 repo 開放任意程式碼執行。

✅ 正確做法：保持預設 "ask"。單次需要時用 -a。

❌ 反模式 9：不 pin 版本

{ "packages": ["git:github.com/acme/acme-pi-pack"] }

為什麼糟：任何人推 commit 就改變全公司 Agent 行為，且無變更紀錄。

✅ 正確做法："git:github.com/acme/acme-pi-pack@v1.2.0"。Pi 版本也要 pin。

❌ 反模式 10：auth.json 放明文金鑰

{ "anthropic": { "type": "api_key", "key": "sk-ant-api03-xxxxx" } }

為什麼糟：磁碟上的明文金鑰，備份、共享螢幕、誤傳都會外洩。

✅ 正確做法："key": "!op read 'op://vault/anthropic/credential'"。見第 12.4 節。

❌ 反模式 11：500 行的 AGENTS.md

為什麼糟：(a) 每次請求都要付這 500 行的費用 (b) 模型的注意力被稀釋 (c) 沒人會維護它。

✅ 正確做法：AGENTS.md 控制在 100–150 行，只放「always 適用」的；細節放 Skill（按需載入）。見第 44.4 節。

❌ 反模式 12：在 CI 中不加 --approve 卻依賴專案設定

- run: pi -p "/review"     # .pi/prompts/review.md 不會被載入！

為什麼糟：【Official】 非互動模式不提示信任，預設會忽略專案資源。你的 /review 模板不存在，AI 會用一般理解去做。

✅ 正確做法：pi -p --approve "/review"。見第 8.7 節。

❌ 反模式 13：對所有場景都強制容器

為什麼糟：啟動慢、掛載麻煩、心智負擔重。結果是同仁找方法繞過，治理形同虛設。

✅ 正確做法：依第 30.8 節的風險分級。自家程式碼 + 全程監看用 Host + Guards；外部程式碼才強制容器。

❌ 反模式 14：AI Review 設成阻擋 merge

為什麼糟：誤判會癱瘓開發流程，然後大家會要求關掉它。

✅ 正確做法：AI Review 貼成 PR comment，由人類判斷。見第 28.4 節。

47.3 組織層面的反模式

❌ 反模式 15：工具發下去就沒了

徵兆：三個月後只有 2 個人在用。

✅ 正確做法：第 35 章的五階段導入，含 Pilot 與實務社群。

❌ 反模式 16：只教「怎麼用」不教「怎麼判斷」

徵兆：資淺同仁的 PR 品質下降，且他們無法解釋自己的程式碼。

✅ 正確做法：訓練重點放在批判性審查；建立「AI 犯過的錯」案例庫。

❌ 反模式 17：期待總時間線性下降

徵兆：主管問「用了 AI 為什麼交付時間沒有減半」。

為什麼糟：AI 節省的是「理解」與「樣板化」的時間，但增加了審查時間。淨效益通常是 30–50%，不是 80%。

✅ 正確做法：用第 24.12 節的階段拆解設定合理期待。

❌ 反模式 18：用成本或用量做績效考核

為什麼糟：同仁會為了數字好看而不用工具，或改用個人帳號規避統計。

✅ 正確做法：成本資料只用於優化與預算規劃，明確承諾不用於績效評估。

❌ 反模式 19：先訂一大堆規則

徵兆：規範文件 50 頁，但沒人讀，也沒人遵守。

✅ 正確做法：先建立可觀測性 → 用實際數據找風險 → 針對性訂規則。每條規則都要能回答「這擋掉了什麼實際發生過的問題」。見第 34.6 節。

❌ 反模式 20：把知識放在工具專屬的層

徵兆：所有邏輯寫在 Extension 或某工具的 Hook 中，換工具就要全部重寫。

✅ 正確做法：知識放可攜層（AGENTS.md + Agent Skills 標準的 Skills），工具專屬的 Extension 只用於安全 guard 與企業整合。見第 37.4 節。

47.4 反模式速查表

#反模式一句話對策
1一次丟整個功能拆成 3–6 步，每步 commit
2Prompt 當安全機制Prompt + Extension + 容器，三層都要
3不看 diff 就 commit!!git diff，特別看測試檔
4自己 review 自己Review 用獨立 session
5沒有終止條件「連續兩次同樣失敗就停」
6! 灌入大量輸出改用 !!
7相信「測試通過了」要求貼實際輸出，自己再跑一次
8defaultProjectTrust: always保持 ask
9不 pin 版本Pi 與 package 都 pin
10明文金鑰用 !command
11500 行 AGENTS.md控制在 150 行內
12CI 缺 --approve明確加 -a
13全面強制容器依風險分級
14AI Review 阻擋 merge貼 comment 就好
15工具發了就沒了五階段導入
16只教怎麼用教怎麼判斷
17期待時間減半設定 30–50% 的合理期待
18用量當考核只用於優化
19先訂一堆規則先可觀測性，再訂規則
20知識放工具專屬層放 AGENTS.md + Skills

48. FAQ

48.1 基礎問題

Q1：Pi 和 Claude Code / Copilot 有什麼不同？我該用哪個？ A：見第 36、37 章。簡短答案：Pi 的優勢在多 provider、樹狀 session、深度可擴充、完整開源；弱勢在沒有內建沙箱、沒有開箱即用的工作流。多數企業是並存而非二選一。

Q2：Pi 是免費的嗎？ A：Pi 本身是 MIT 授權的開源軟體，免費。 但你需要付 LLM 供應商的費用（或使用訂閱制帳號）。見第 12、33 章。

Q3：我需要多好的網路？可以離線用嗎？ A：呼叫雲端 LLM 需要網路。【Official】 用 PI_OFFLINE=1 可停用啟動時的網路操作，但模型呼叫仍需網路。完全離線需搭配本地模型（Ollama / llama.cpp）。見第 13.4 節。

Q4：Pi 會把我的程式碼傳到哪裡？ A：傳到你設定的 LLM Provider。這是使用雲端 LLM 的必然結果。 企業應依第 34.5 節做資料分級，機敏程式碼用內部 Gateway 或本地模型。另外 【Official】 預設會有匿名的安裝/更新 ping（可用 enableInstallTelemetry: false 關閉）。

Q5：Windows 可以用嗎？ A：可以。【Official】 Pi 在 Windows 預設用 Git Bash，需安裝 Git for Windows。也可改用 powershell 工具。【建議】 企業建議用 WSL2 以獲得最佳體驗與效能。見第 10.4 節。

48.2 安全問題

Q6：Pi 安全嗎？ A：【Official】 官方明文：Pi 沒有內建沙箱，它以啟動它的使用者權限執行所有工具。安全性取決於你怎麼部署它。企業導入前必讀第 30、31 章。

Q7：AI 會不會刪掉我的檔案？ A：技術上可以。 防護措施依序為：(1) Git 分支 + 頻繁 commit (2) Guard Extension 攔截危險指令 (3) 容器隔離 + 唯讀掛載。見第 19.7、29、30 章。

Q8：分析外部或客戶的 repo 安全嗎？ A：預設不安全（prompt injection 風險，官方明文承認）。必須：容器 + 唯讀掛載 + --no-approve --no-skills --no-extensions --no-prompt-templates --no-context-files --tools read,grep,find,ls。見第 30.9、30.12 節。

Q9：API Key 怎麼保護？ A：【Official】 auth.json 的 key 支援 !command 執行外部密碼管理器。不要放明文。 進階做法：內部 LLM Gateway（開發者機器完全不持有金鑰）或 Docker Sandboxes（憑證留主機）。見第 12.4、12.7 節。

Q10：AGENTS.md 裡寫「不准 push」有用嗎？ A：只是引導，不是保證。 真正的阻擋要靠 Extension 攔截 tool_call 或容器隔離。見第 3.5 節。

48.3 使用問題

Q11：為什麼我的 .pi/settings.json 沒生效？ A：99% 是 Project Trust 沒批准。 用 /trust（需重啟）或 -a。CI 中必須明確加 --approve。見第 30.2、43.8 節。

Q12：為什麼 AI 沒有使用我寫的 Skill？ A：可能原因：(a) 專案未信任 (b) description 太模糊 (c) 【Official】 模型不一定會主動載入。解法：改寫 description 更具體，或用 /skill:name 強制載入。見第 18.4、43.7 節。

Q13：Context 一直爆掉怎麼辦？ A：檢查：AGENTS.md 長度、有沒有用 ! 灌大量輸出、AI 有沒有讀整個大檔、載入多少 skills。見第 17.10、43.5 節。

Q14：怎麼讓 AI 不要一直重複同樣的錯誤？ A：把教訓寫進 AGENTS.md 或 Skill。 這是第 40 章 Loop 3 的核心。原則：同樣的錯犯第二次就寫下來。

Q15：/tree、/fork、/clone 差在哪？ A：【Official】 /tree = 同一個檔案內分支（可帶分支摘要）；/fork = 從某個使用者訊息建新檔；/clone = 複製目前分支成新檔。見第 16.4 節。

Q16：Session 檔可以刪嗎？ A：可以，但刪了就無法回溯決策過程。建議先 /export 歸檔重要的。見第 44.5 節。

Q17：怎麼降低成本？ A：十個技巧見第 33.5 節。最有效的三個：(1) 精簡 AGENTS.md (2) 用 !! 而非 ! (3) 簡單任務降低 thinking level。

48.4 進階問題

Q18：Pi 支援 MCP 嗎？ A：官方文件未說明內建 MCP 支援（截至 2026-09-06 查證的 docs 目錄）。【建議】 可用 Extension 的 pi.registerTool() 橋接，或以 bash 呼叫 MCP CLI。見第 3.4 節。

Q19：Pi 有 subagent 嗎？ A：沒有內建機制，但**【Official】** 官方 examples/extensions/ 提供 subagent/ 範例（registerTool + exec）。見第 39.5 節。

Q20：Pi 有 plan mode 嗎？ A：同樣不是核心功能，但**【Official】** 官方提供 plan-mode/ 範例 extension。【建議】 也可用第 22.6 節的 staged-tools 做法（預設唯讀 + /unlock）。

Q21：可以把 Pi 嵌進我們的內部平台嗎？ A：可以，三種方式：【Official】 SDK（Node.js import）、RPC 模式（--mode rpc，語言中立）、JSON 模式（--mode json）。見第 8.3–8.5 節。

Q22：可以用自己的 LLM Gateway 嗎？ A：可以。【Official】 在 ~/.pi/agent/models.json 定義自訂 provider（OpenAI 相容或 Anthropic 相容）。見第 6.4 節。

Q23：Extension 可以覆寫內建工具嗎？ A：【Official】 可以，註冊同名工具即取代。這正是 Gondolin 沙箱的實作方式。見第 19.9 節。

Q24：Skills 可以跟 Claude Code 共用嗎？ A：【Official】 可以，官方直接支援：{"skills": ["~/.claude/skills", "~/.codex/skills"]}。見第 11.6、37.2 節。

48.5 企業問題

Q25：20–50 人的團隊要怎麼導入？ A：第 35 章的五階段：POC（2–4 週）→ Pilot（4–8 週）→ Team Adoption（8–12 週）→ Governance → Optimization。

Q26：要投入多少人力建平台？ A：【建議】 第 38.4 節的估計：MVP 約 1 人 × 2 週；到「有可觀測性」約累計 1 人 × 9 週；完整平台（含內部 Gateway 與遠端沙箱）約 2 人 × 半年。

Q27：怎麼衡量導入成效？ A：見第 35 章各階段的 KPI 與第 32.3 節的指標。不要只看「產出速度」，要同時看「AI 產出導致的缺陷數」與「Review 時間」。

Q28：升級 Pi 會不會出問題？ A：可能。最危險的是 Guard Extension 靜默失效。 升級檢查清單與 Guard 驗證腳本見第 45.3、45.6 節。

Q29：可以完全禁用 /share 嗎？ A：官方文件未提供停用開關（PI_SHARE_VIEWER_URL 只能改檢視器 URL，不能停用上傳）。目前只能靠政策與教育；技術上可考慮容器內限制對 GitHub API 的網路存取。見第 34.2 節。

Q30：這份手冊多久更新一次？ A：【建議】 每季檢視一次，或在 Pi 有重大版本變更時更新。Pi 更新頻繁（v0.85.1 於 2026-09-05 發布），使用前請先確認本手冊的「研究日期」與你的 Pi 版本是否相符。

49. Learning Roadmap

49.1 九個學習等級

flowchart TB
    L1["Level 1：Pi 基礎<br/>安裝、啟動、基本對話"] --> L2["Level 2：Coding Agent<br/>工具、Session、Context"]
    L2 --> L3["Level 3：Skills / Extensions<br/>客製化能力"]
    L3 --> L4["Level 4：Agent Architecture<br/>理解 Agent Loop 與分層"]
    L4 --> L5["Level 5：Reverse Engineering<br/>逆向工程實戰"]
    L5 --> L6["Level 6：Framework Upgrade<br/>升級實戰"]
    L6 --> L7["Level 7：Enterprise Security<br/>沙箱與治理"]
    L7 --> L8["Level 8：Agent Platform<br/>平台化"]
    L8 --> L9["Level 9：Multi-Agent Engineering<br/>Agent Team 與閉環工程"]

Level 1：Pi 基礎（半天）

項目內容
Learning objective能安裝、啟動 Pi，並用它做基本的程式碼問答
Topics安裝、認證、CLI 基本旗標、TUI 操作、slash 命令
章節2、10、12、14、15
Practice在一個熟悉的專案用唯讀模式問 10 個問題
Project用 Pi 為一個既有模組產生 README
Completion criteria(1) pi --list-models 有輸出 (2) 能說出 4 個預設工具 (3) 能用 @ 引用檔案 (4) 知道 ! 與 !! 的差別

Level 2：Coding Agent（1–2 天）

項目內容
Learning objective能安全地用 Pi 修改程式碼並管理 Session 與 Context
Topics工具權限、Session 樹、/tree//fork//clone、Compaction、Git 紀律
章節8、16、17、29
Practice用「唯讀分析 → 計畫 → 實作 → 測試」流程完成一個小功能
Project為既有模組補 10 個有意義的測試
Completion criteria(1) 能用 /tree 分支並回到先前節點 (2) 能寫出有效的 /compact 焦點指示 (3) 每次修改前都在 feature branch (4) 能說出 /tree//fork//clone 的差別

Level 3：Skills / Extensions（3–5 天）

項目內容
Learning objective能把團隊的知識與規範編碼成 Skill、Prompt Template 與 Extension
TopicsSkills 格式與探索、Prompt Templates 參數、Extension API、Packages
章節18、19、20、21
Practice寫一個 Skill、一個 Prompt Template、一個簡單 Extension
Project建立團隊的第一個 Pi Package（含 2 個 Skill + 3 個 Prompt）
Completion criteria(1) Skill 能被模型正確載入 (2) Prompt Template 支援參數與預設值 (3) Extension 能攔截 tool_call (4) Package 能用 pi install git:... 安裝

Level 4：Agent Architecture（2–3 天）

項目內容
Learning objective理解 Pi 的分層架構與 Agent Loop，能診斷行為異常
Topics四層架構、11 個 package、Agent Loop 與事件、Tool Calling 全流程
章節3、4、5、6、7、22、23
Practice用 --mode json 分析一次 session 的完整事件流
Project寫一份「Agent 為什麼陷入迴圈」的診斷報告
Completion criteria(1) 能畫出四層架構與各層職責 (2) 能說出 tool_call 與 tool_execution_start 的差別 (3) 能從 JSON 事件流統計工具呼叫 (4) 能解釋 Compaction 的五個步驟

Level 5：Reverse Engineering（1 週）

項目內容
Learning objective能系統化分析陌生系統並產出可信的分析報告
Topics逆向工程 Workflow、8 支 Prompt、業務規則萃取、防幻覺技巧
章節25、41、42.2
Practice對一個你不熟悉的開源專案執行完整 Workflow B
Project對公司的一個 legacy 模組產出完整分析報告（含未解問題章節）
Completion criteria(1) 所有結論有檔案:行號 (2) 推測有明確標示 (3) 業務規則有信心度分級 (4) 「未解問題」不為空

Level 6：Framework Upgrade（1 週）

項目內容
Learning objective能安全地執行框架升級，並產出可稽核的升級報告
Topics升級 Workflow、破壞性變更分析、行為鎖定測試、回歸分析
章節26、42.3
Practice在測試專案上升級一個 minor 版本
Project完成一次真實的 major 版本升級
Completion criteria(1) 有升級評估報告 (2) 有行為鎖定測試 (3) 跳過的測試數量與升級前相同 (4) 有完整的升級報告與回退計畫

Level 7：Enterprise Security（1 週）

項目內容
Learning objective能為團隊設計並實作安全的 Pi 執行環境
Topics威脅模型、Project Trust、四種容器化模式、Guard Extensions、治理
章節30、31、34
Practice建立企業容器映像；寫三個 Guard Extension
Project為團隊產出「Pi 安全使用規範」並實作 Guard Package
Completion criteria(1) 能說明「Pi 沒有內建沙箱」的意義 (2) 能比較四種容器化模式 (3) Guard Extension 能實際阻擋危險指令 (4) 有可執行的合規檢查腳本

Level 8：Agent Platform（2–4 週）

項目內容
Learning objective能把 Pi 建成企業內部的 AI 開發平台
Topics平台架構、可觀測性、成本管理、RPC/SDK 整合、既有工具整合
章節32、33、38
Practice建立 JSON 事件流的收集管線與 Grafana Dashboard
Project完成平台 MVP + 第 2、3 階段（Guard + 可觀測性）
Completion criteria(1) 新人 30 分鐘可上手且符合規範 (2) 能回答「上個月花了多少、誰花的」 (3) 危險指令 100% 被擋且有紀錄 (4) 有明確的升級與回退流程

Level 9：Multi-Agent Engineering（持續）

項目內容
Learning objective能設計並營運 Agent Team 與閉環工程流程
TopicsAgent 角色設計、角色化 Session、Subagent Extension、閉環工程、知識沉澱
章節39、40、42
Practice建立九個角色的 shell 函式與對應 Skill
Project用 Agent Team 完成一個中型功能，並產出流程改進報告
Completion criteria(1) 各角色有明確的職責、工具權限與驗收標準 (2) Review 與 Security 使用獨立 session (3) 有可度量的閉環指標 (4) AGENTS.md 每月至少更新一次（Loop 3 在運作）

49.2 依角色的建議路徑

角色必修選修預估時間
一般開發者Level 1–2Level 32–3 天
資深開發者Level 1–4Level 5–61–2 週
架構師Level 1–6Level 93–4 週
平台工程師Level 1–4、7–8Level 94–6 週
DevSecOpsLevel 1–2、7Level 4、82 週
Engineering ManagerLevel 1、7（概念）、第 35 章—1–2 天

49.3 學習資源

類型資源
官方（第一手）GitHub Repo、官方 docs、pi.dev
官方範例（極重要）packages/coding-agent/examples/extensions/、examples/sdk/
標準Agent Skills 規範
社群Package Gallery、Pi Skills、Anthropic Skills
內部本手冊、團隊的 AGENTS.md、企業 Pi Package、「AI 犯過的錯」案例庫

最有效的學習方式：讀官方 examples/extensions/ 的原始碼。 它們是官方維護的、可執行的、涵蓋幾乎所有 API 的範例。

50. Reference

50.1 官方資源

#資源URL
[1]Pi GitHub Repositoryhttps://github.com/earendil-works/pi
[2]Pi 官方網站https://pi.dev
[3]Pi Package Galleryhttps://pi.dev/packages
[4]Pi Releaseshttps://github.com/earendil-works/pi/releases
[5]Pi 官方文件索引https://github.com/earendil-works/pi/blob/main/packages/coding-agent/docs/index.md
[6]Coding Agent READMEhttps://github.com/earendil-works/pi/blob/main/packages/coding-agent/README.md
[7]npm: pi-coding-agenthttps://www.npmjs.com/package/@earendil-works/pi-coding-agent
[8]Gondolin（micro-VM）https://github.com/earendil-works/gondolin
[9]Security Policyhttps://github.com/earendil-works/pi/blob/main/SECURITY.md

50.2 官方文件頁（本手冊主要依據）

所有路徑相對於 https://github.com/earendil-works/pi/blob/main/packages/coding-agent/docs/：

文件內容本手冊對應章節
quickstart.md安裝、認證、第一個 session10、12
usage.md互動模式、slash 命令、CLI 參考14、15
providers.md訂閱與 API-key provider 設定12、13
settings.md全域與專案設定11
keybindings.md快捷鍵與自訂（~/.pi/agent/keybindings.json）11.4、15.3
sessions.mdSession 管理、分支、樹狀導覽16
compaction.mdContext 壓縮與分支摘要17
llama-cpp.md本地 router 與模型管理13
security.md專案信任、沙箱、弱點揭露30
containerization.md沙箱部署選項31
extensions.mdTypeScript 工具、命令、事件、UI19、22
skills.md可重用的 agent 能力18
prompt-templates.md可展開的 slash 命令20
themes.md終端主題與 53 個 color token9.5、11.5
packages.mdExtension/skill/prompt/theme 打包21
models.mdProvider API 模型設定6、13
custom-provider.md自訂 API 與 OAuth13
sdk.mdNode.js 嵌入8
rpc.mdstdin/stdout JSONL 整合8
json.md結構化事件輸出8、32
tui.md終端 UI 建構9
environment-variables.md環境變數11、32
session-format.mdSession JSONL 格式與 SessionManager API16
windows.mdWindows 設定10、43
terminal-setup.md終端機支援矩陣與能力覆寫15.9
tmux.mdtmux extended-keys / CSI-u 設定15.9
shell-aliases.mdshellCommandPrefix 與別名展開15.9、11.3
termux.mdAndroid / Termux 設定10、43.12
development.md開發者指南5

50.3 官方 npm 套件（v0.85.1）

套件說明
@earendil-works/pi-coding-agentCoding agent CLI（主套件）
@earendil-works/pi-agent-core通用 agent runtime
@earendil-works/pi-ai統一 LLM API
@earendil-works/pi-tui終端 UI 函式庫
@earendil-works/pi-telemetryTelemetry 契約
@earendil-works/pi-protocolCBOR 遠端協定
@earendil-works/pi-client遠端 session client
@earendil-works/pi-serverServer 套件（Experimental）
@earendil-works/chord應用組合執行期
@earendil-works/pi-evals評測（private）

50.4 外部參考

資源URL用途
Agent Skills 規範https://agentskills.io/specificationSkill 格式標準
Agent Skills 整合指南https://agentskills.io/integrate-skillsSkill 在 system prompt 的呈現
NVIDIA OpenShellhttps://docs.nvidia.com/openshell/about/overview政策控管沙箱
Docker Sandboxeshttps://docs.docker.com/ai/sandboxes/受管沙箱
Docker sbx pi kithttps://github.com/docker/sbx-kits-contrib/tree/main/piPi 的 sbx kit 文件
Anthropic Skillshttps://github.com/anthropics/skills官方推薦的 skill 集
Pi Skillshttps://github.com/badlogic/pi-skills官方推薦的 skill 集
jitihttps://github.com/unjs/jitiExtension 的 TypeScript 載入器

50.5 本手冊使用的關鍵事實速查

項目值驗證日期
Pi 版本v0.85.1（2026-09-05 發布）2026-09-06
Node.js 需求>= 22.19.02026-09-06
Node 20 相容版dist-tag legacy-node20 = v0.74.22026-09-06
授權MIT2026-09-06
Monorepo package 數112026-09-06
內建工具read、bash、powershell、edit、write、grep、find、ls（預設啟用 4 個）2026-09-06
執行模式interactive / print / json / rpc（+ SDK 嵌入）2026-09-06
compaction.reserveTokens 預設163842026-09-06
compaction.keepRecentTokens 預設200002026-09-06
defaultProjectTrust 預設"ask"2026-09-06
retry.maxRetries 預設32026-09-06
retry.provider.maxRetries 預設02026-09-06
Gondolin 需求Node >= 23.6.0 + QEMU2026-09-06
Thinking levelsoff / minimal / low / medium / high / xhigh / max2026-09-06

50.6 相關的內部文件

文件位置
Pi Code Agent 教學手冊（v0.80.2，工具使用取向）.github/教學/AI開發/Pi Code Agent 教學手冊.md
Claude Code 教學手冊（資深同仁版）.github/教學/AI開發/claude code教學手冊(資深同仁版).md
Agent Skills 教學手冊.github/教學/AI開發/Agent Skills教學手冊.md
Spring Boot 4.x 升版教學.github/教學/framework/Spring boot 4.x升版教學.md
Java 25 升版教學.github/教學/程式語言/Java25升版教學.md
Hexagonal Architecture 設計教學.github/教學/分析與設計/Hexagonal Architecture設計教學.md
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51. 檢查清單（Checklist）

本章供新進成員與各角色快速自我檢核。建議列印或加入書籤。

51.1 新進成員上手檢查清單

□ 環境
  □ Node.js >= 22.19.0（node -v）
  □ Git 已安裝（Windows 需 Git for Windows）
  □ pi --version 顯示企業指定版本（0.85.1）
  □ pi --list-models 有模型清單
  □ 終端為受支援清單內（Windows Terminal / iTerm2 / Ghostty / Kitty / WezTerm）
  □ 若使用 tmux：tmux -V >= 3.5 且已設 extended-keys csi-u（第 15.9 節）

□ 設定
  □ 已執行企業安裝腳本 scripts/setup-pi.sh
  □ 已安裝企業 Pi Package（pi list 可看到）
  □ auth.json 權限為 600 且未存明文金鑰
  □ 已執行 scripts/verify-compliance.sh 且全部通過

□ 基本操作（能不看文件完成）
  □ 用 @ 引用檔案
  □ 用 / 呼叫 prompt template
  □ 用 ! 與 !! 執行 shell（知道差別）
  □ 用 /model 與 Shift+Tab 切換模型與推理層級
  □ 用 /session 查看 token 與成本
  □ 用 /compact 帶焦點指示壓縮
  □ 用 /tree 回到先前的節點
  □ 用 /hotkeys 查快捷鍵，且實測 Shift+Enter 換行有效

□ 安全認知
  □ 知道 Pi 沒有內建沙箱
  □ 知道 AGENTS.md 只是引導，不是安全機制
  □ 知道分析外部 repo 要用哪些旗標
  □ 知道不可用 /share 分享公司程式碼
  □ 讀過 DO / DON'T 清單（第 35.7 節）

□ 第一次實作
  □ 在 feature branch 上完成
  □ 先分析、再計畫、再實作
  □ 每步都看過 diff
  □ 有測試且看過實際輸出
  □ 用獨立 session 做過 /review

51.2 每次任務執行前檢查清單

□ 開始前
  □ 我在 feature branch 上（不是 main）
  □ 工作區乾淨（git status）
  □ 我知道這個任務的驗收標準是什麼
  □ 我知道這個專案的測試指令是什麼

□ 分析階段
  □ 用唯讀工具（--tools read,grep,find,ls）
  □ 要求 AI 附檔案:行號
  □ 我已驗證至少 3 個 AI 的結論

□ 計畫階段
  □ 我已完整讀過計畫
  □ 計畫的每一步都可獨立驗證
  □ 我認同計畫的技術方向

□ 實作階段
  □ Prompt 中有終止條件（連續兩次失敗就停）
  □ 每完成一步就看 diff
  □ 每完成一步就 commit
  □ 走偏時立刻 steering（Enter）

□ 驗證階段
  □ 測試有實際執行（看到輸出）
  □ 沒有測試被刪除或 @Disabled
  □ 用獨立 session 做過 /review
  □ 高風險變更做過 /skill:owasp-review

□ 交付前
  □ 我能解釋每一行變更
  □ diff 中沒有 debug 程式碼、註解掉的區塊
  □ 沒有 secret 或個資
  □ commit 歷史已整理
  □ PR 描述含「如何驗證」的具體步驟

51.3 安全檢查清單（DevSecOps）

□ 環境隔離
  □ 已依風險分級決定隔離等級（第 30.8 節）
  □ 外部 / 未信任 repo 一律容器 + 唯讀掛載
  □ 容器未掛載主機的 ~/.pi/agent
  □ 容器以非 root 使用者執行

□ 憑證
  □ auth.json 未存明文金鑰（用 !command）
  □ auth.json 權限為 600
  □ CI 中的金鑰使用 secret 機制
  □ 未在 Docker Sandboxes 內執行 /login
  □ 開發者機器上沒有 production 憑證

□ 存取控制
  □ defaultProjectTrust 為 ask（非 always）
  □ Guard Extensions 已安裝且已驗證有效
  □ 危險指令（push / kubectl / deploy）已被硬性阻擋
  □ 機敏路徑（.env / secrets / 金鑰）讀取已被阻擋
  □ main / master / develop 分支的寫入已被阻擋

□ 資料保護
  □ 已建立資料分級政策
  □ L3/L4 程式碼未使用公有雲 LLM
  □ Session 檔的保存與存取有政策
  □ 稽核資料只收 metadata，不收程式碼內容

□ 供應鏈
  □ Pi 版本已 pin
  □ 所有 package 已 pin 版本
  □ 第三方 package 已 code review
  □ 第三方 package 的 extensions 已用 [] 過濾（若只需 skills）

□ 稽核
  □ 工具執行有紀錄
  □ Guard 阻擋事件有紀錄
  □ 可回答「AI 在我們機器上執行過什麼指令」
  □ 稽核資料的存取有控管與紀錄

□ 升級後（每次升級必做）
  □ 已執行 scripts/verify-guards.sh
  □ Guard 阻擋功能確認仍有效
  □ 所有 Extension 仍正常載入
  □ CI 流程仍正常

51.4 治理檢查清單（平台團隊 / EM）

□ 基礎建設
  □ 有標準安裝腳本
  □ 有企業 Pi Package 且版本化
  □ 有企業 settings baseline
  □ 有 AGENTS.md 範本
  □ 有容器映像（若需要）

□ 可觀測性
  □ 能回答：上個月花了多少錢
  □ 能回答：誰花的、花在什麼模型上
  □ 能回答：AI 執行過哪些 bash 指令
  □ 能回答：Guard 擋下過什麼
  □ 有異常告警（成本突增、失敗率上升）

□ 政策
  □ 有資料分級政策且與法務確認過
  □ 有沙箱要求（依風險分級）
  □ 有 Package 審查流程
  □ 有稽核資料保存政策
  □ 有 DO / DON'T 清單且同仁讀過

□ 維護
  □ 每個資產都有 owner
  □ AGENTS.md 每月至少檢視一次
  □ Skills 每季檢視一次
  □ Guard 規則每季檢視一次
  □ 有誤判回報機制且有人處理

□ 導入成效
  □ 採用率有追蹤（每週使用 3 天以上的比例）
  □ 有追蹤「AI 產出導致的缺陷數」（不只看速度）
  □ 有「AI 犯過的錯」案例庫
  □ 有定期的經驗分享機制

□ 升級
  □ 有版本評估流程
  □ 有升級檢查清單
  □ 有回退指令且已公告
  □ 升級後有 1 週觀察期

51.5 文件交付檢查清單（本手冊自我審查）

對應 Master Prompt 第四十九條的驗證要求。

□ 內容完整性
  ☑ 所有重要 Pi 元件都有說明（11 個 package、4 大擴充機制、5 種模式）
  ☑ 官方資訊經過查證（2026-09-06，對照官方 repo 與 25 份官方 docs）
  ☑ CLI 指令沒有亂寫（全部可對到 usage.md / packages.md）
  ☑ API 沒有捏造（ExtensionAPI、SDK 匯出、AgentEvent 均取自官方文件）
  ☑ Skills 說明正確（Agent Skills 標準、探索規則、frontmatter）
  ☑ Extensions 說明正確（事件生命週期、registerTool、State Management）
  ☑ Session 說明正確（樹狀 JSONL、/tree /fork /clone 差異）
  ☑ Context Compaction 說明正確（觸發條件、五步驟、切點規則、split turn）
  ☑ Sandbox 說明正確（官方明文「無內建沙箱」）
  ☑ Docker 說明正確（官方 Dockerfile.pi 與執行指令）
  ☑ Gondolin 說明正確（Node >= 23.6.0 + QEMU、覆寫 7 個工具）
  ☑ OpenShell 說明正確（gateway、遠端不 bind-mount、inference routing）
  ☑ Security Risk 有說明（第 30 章威脅模型）
  ☑ Enterprise Architecture 有說明（第 38 章）
  ☑ Reverse Engineering 有說明（第 25 章 + 8 支 Prompt）
  ☑ Framework Upgrade 有說明（第 26 章 + 6 支 Prompt）
  ☑ Web Development 有完整案例（第 24 章，Vue3 + Spring Boot 4）
  ☑ Testing 有完整流程（第 27 章，8 種測試類型 + 閉環）
  ☑ Git Workflow 有完整流程（第 29 章）
  ☑ Prompt Library 完整（第 41 章，20 支）
  ☑ Workflow Template 完整（第 42 章，5 個 A–E）
  ☑ Troubleshooting 完整（第 43 章，涵蓋 20 類情境）
  ☑ Maintenance 完整（第 44 章）
  ☑ Upgrade 完整（第 45 章）
  ☑ Reference 完整（第 50 章）

□ 正確性與誠實性
  ☑ 所有內容位於同一 Markdown 檔案
  ☑ 沒有把企業建議冒充官方功能（全篇使用【Official】/【建議】/【Experimental】/【Community】標示）
  ☑ 沒有未驗證的版本資訊（版本一律 v0.85.1、Node >= 22.19.0）
  ☑ 沒有虛構 URL（所有連結指向真實存在的官方或標準頁面）
  ☑ 沒有虛構 CLI 指令（全部可對到官方 usage.md / packages.md）
  ☑ 沒有虛構 API（Extension API 與 SDK 匯出均取自官方文件）
  ☑ 不確定處明確標示「官方文件未說明」（MCP、subagent 內建機制、
     pi-telemetry 的 OTLP 支援、session-backends、停用 /share 的開關）

51.6 最後提醒

這份手冊會過時。

Pi 更新頻繁（v0.85.1 於 2026-09-05 發布，本手冊研究日期為 2026-09-06）。使用前請：

  1. 確認你的 Pi 版本（pi --version）
  2. 對照本手冊開頭的「研究日期」
  3. 版本差距大時，以官方文件為準，並回報給平台團隊更新本手冊

官方文件永遠優先於本手冊。 本手冊的價值在於「企業如何使用」的部分，而非官方能力的鏡像。

文件結束

本手冊為企業內部培訓教材。所有標示【Official】的內容均可在 earendil-works/pi 的官方文件中找到出處；標示【建議】的內容為本手冊依企業工程實務提出的設計，非 Pi 官方規範。

回饋與更新建議請提交至平台團隊。