从 github/spec-kit（120,567⭐，v0.12.14，2026-07-13 推送）出发，深度拆解 GitHub 官方对"如何终结 Vibe Coding"的回答：constitution→specify→plan→tasks→implement 五阶段 SDD 流水线、36 个 AI Coding Agent 适配矩阵、10 类 Step 的可插拔 Workflow 引擎、constitution 模板的 semver 版本治理与 Sync Impact Report 反向传播机制。附 4 段可运行代码 + 与 aden-hive / OpenHarness / oh-my-openagent 的协议级横评。
深度剖析 volcengine/MineContext (⭐5.4k) 的核心架构：基于分层 Capture→Process→Consume 管线的主动式上下文感知系统，7 大 ContextType 七元分类、Vectorize+Merge 去重、Intent→Context→Execute 三段式 Agent 工作流、Smart Tip/Todo/Daily/Weekly 四类主动推送生成器、Electron+FastAPI 前后端分离、双 Provider VLM+Embedding 抽象。重点对比 ChatGPT Pulse 与 Dayflow，给出本地优先 + 跨源信息架构的工程实践指南。
从 code-yeongyu/oh-my-openagent（65k⭐，Anthropic 因它屏蔽 OpenCode）出发，深度拆解 2026 年最野的 Harness 元外壳：22 个独立 package 跨 harness 复用、Hashline 哈希锚点省 token、Team Mode 6 类 member 的进程级隔离。
深度剖析 insforge/insforge (⭐12.2k) 的核心架构 这个 Apache-2.0 开源项目专为 Coding Agent 提供全栈后端服务 涵盖 Auth/Database/Storage/AI Gateway/Edge Functions/Compute 等 7 大原语 同时支持 MCP Server 与 CLI Skills 双通道接入 是 Supabase for Coding Agents 的开山之作。
从 aden-hive/hive（10,674⭐，Y Combinator 投资）出发，深度拆解 Harness 6 件套最完整的开源生产级实现：Pipeline Stage 装饰器注册机制、EventBus 30+ 事件类型、Stall/Doom Loop 双重熔断器、Worker Colony 多 Agent 隔离架构、Skills Registry 社区分发。
深度剖析 gastownhall/beads (⭐25k) 核心架构：用 Dolt 版本化 SQL 数据库 + SHA-256 内容哈希 + dbproxy 进程模型 + Claude Haiku 压缩，为 Coding Agent 提供比 markdown 计划更结构化的长程记忆层。
从 browser-use/browser-use（104,134⭐，2026-07-10 最新提交）出发，深度拆解 Web Agent 领域 Harness 6 件套的最完整开源实现：bubus EventBus + 9 类 Watchdog 事件驱动骨架、DOMTreeSerializer 500× 文本压缩、SKILL.md 一键分发到 7 个 IDE、52 文件 LLM Provider 抽象。
深度剖析 stablyai/orca (⭐15.1k) 的核心架构：100x 建造者 ADE 设计哲学、15 个 Coding Agent 统一钩子、tmux 协议转译、跨平台 E2EE 移动配对、Bracket-Paste 提示注入信任预设、Worktree 并行编排、可恢复的 AI Vault 会话扫描等工程化创新。
从 HKUDS/OpenHarness 14,680⭐（港大数据智能实验室 + ChatGPT 风格 ohmo 个人 Agent）出发，深度拆解 Harness 6 件套在一个 Python 项目里的真实落地：Agent Loop、Skill 多源发现 + 路径优先级、Hook 4 类型执行器、Sensitive Path 硬黑名单、MCP stdio/http 双通道。附 3 段可运行代码 + 与 DeepAgents / Hermes / Claude Code 的协议级差异。
深度剖析 promptfoo/promptfoo (⭐23k) 的核心架构：80+ LLM Provider 抽象层、30+ 红队攻击策略、60+ 评分断言、OpenTelemetry 全链路追踪、Agent Trajectory 评估、CI/CD 集成。这不是又一个「AI eval 框架」，而是把 LLM 质量与安全做成工程化基础设施的工业级方案。