Meta-Dev 是一个基于 Python 构建的全自动多智能体（Multi-Agent）软件工场。它通过编排大语言模型（LLM），在本地实现从“一句话需求”到“多文件代码生成、自动化测试、本地沙盒自愈、Git 自动部署”的全链路闭环。
本项目证明了：如何用极简的原生 Python 代码，实现极其硬核的 Agent 本地操作系统级交互与持续集成（CI）流水线。
- 🧠 多智能体辩论与决策引擎
- 内置 PM（产品）、DEV（开发）、QA（测试）三大角色 Agent。
- 基于严密的系统提示词工程，实现需求澄清、方案设计、代码编写与代码审查的自主轮转。
- 📂 智能多文件提取与落地
- 突破单文件限制，系统能够自动解析大模型输出，精准提取并在本地工作区构建多文件项目结构。
- 🛡️ 工业级本地沙盒与 Error-Reflection (错误反思)
- 代码自动在本地 Sandbox 中无干预运行。
- AST 静态分析：自动判定并拦截阻塞型交互逻辑（精准区分
input()与业务同名函数）。 - 进程隔离：标准输入（stdin）重定向至
DEVNULL，配合严格的超时打断机制，完美防止死循环与卡死。 - 捕获的真实报错（stderr）将自动喂给 QA Agent，触发“错误反思”机制进行闭环自愈。
- 🧪 动态智能测试路由
- 系统具备环境感知能力。生成产物后，智能探测并优先执行测试文件。
- 自动识别并调度
pytest或unittest discover，在无测试文件时平滑回退至主脚本执行。
- 🛑 强干预质量门禁与自动化 Git 存档
- 引入严格的质量护栏（Quality Gates），拒绝失败/超时状态下的强制通过（Pass）。
- 代码验证通过后，系统自动呼叫 PM Agent 生成规范的 Commit Message，并调用
subprocess完成本地 Git 仓库的自动提交与存档。
- 输入需求：人类 Boss 输入自然语言需求（如：“写一个带难度选择的猜数字游戏”）。
- 产品定义：PM Agent 输出详细的开发文档与验收标准。
- 代码生成：DEV Agent 编写代码，系统自动剥离并保存为本地实体文件（单文件或多文件）。
- 沙盒质检：系统自动调用
pytest/unittest或直接执行脚本，捕获运行状态与异常日志。 - AI 审查与自愈：QA Agent 结合生成的代码与真实运行日志，进行逻辑审查并指出 Bug；流程回转至 DEV 进行修改，直至测试通过。
- 自动存档：人工最终确认放行后，系统自动生成摘要并完成
git commit。
1. 克隆项目 git clone https://github.com/YourUsername/Meta-Dev-Agent.git cd Meta-Dev-Agent
2. 安装依赖 pip3 install openai pytest
3. 配置环境变量 export OPENAI_API_KEY="sk-你的真实密钥" export OPENAI_BASE_URL="如果你使用中转站，请配置此项"
4. 启动软件工场 python3 meta_dev_core.py