基于 VS Code 深度定制的 AI 原生集成开发环境，内置智谱 AI GLM 大模型，提供沉浸式的 AI 辅助编程体验。

内置 AI Chat 面板，支持两种工作模式：

• ⚡ Vibe 模式 - 边聊边做，快速迭代

  • 快速响应，直接给出解决方案
  • 适合探索性开发和快速原型
  • 代码优先，解释辅助

• 📋 Spec 模式 - 先规划后执行

  • 需求理解 → 用户故事 → 技术设计 → 任务分解 → 执行
  • 适合复杂功能开发
  • 结构化输出，便于追踪
  • SPECS 面板支持 Requirements / Design / Tasks 标签切换
  • 任务卡片支持 Start / Retry 与执行中状态展示
  • 打开 .specs/<session>/tasks.md 时，任务上方提供 Kiro 风格操作按钮（CodeLens）
    • Start task / Retry / Task completed
    • View changes（自动解析并打开改动文件）
    • View execution（打开任务执行详情文档）

AI 可以直接操作您的工作区：

每次用户提问前，系统会先使用 GLM-5 做任务分析，并自动分配子代理与执行模型：

• 复杂度分级：simple / medium / hard
• 子代理分配：quick_responder / implementation_agent / planning_agent
• 默认文本模型策略（可配置）：
  • simple → glm-4.7-flash（低成本快速响应）
  • medium → glm-4.7（平衡成本与效果）
  • hard → glm-5（质量优先）

当用户附加图片/视频/文档，或提问包含视觉理解意图时，自动路由到 GLM-4.6V 系列：

• simple visual → glm-4.6v-flash
• medium visual → glm-4.6v-flashx
• hard visual → glm-4.6v

支持场景：截图解释、图像信息提取、视频片段理解、PDF/文档内容分析等。

参考 Cursor Agent Skills 规范，系统在聊天时会自动检查项目级 Skills：

• 新项目：根据用户需求、任务目标与架构选择自动生成分层技能
• 旧项目（无项目级 skills）：先进行深度结构扫描，再生成分层技能

默认生成位置：

• 首选 .agents/skills/（更通用，不绑定 Cursor）
• 兼容复用已存在的 .cursor/skills/（历史项目）

按项目名自动生成目录（示例）：

• .agents/skills/my-project-architecture/SKILL.md
• .agents/skills/my-project-coding/SKILL.md
• .agents/skills/my-project-testing/SKILL.md
• （旧项目）.agents/skills/my-project-architecture/references/PROJECT_SCAN.md

系统已支持项目级子代理编排，默认目录为：

• 首选 .agents/agents/
• 兼容 .cursor/agents/

当项目无子代理定义时，会自动初始化 3 个默认子代理：

• quick-responder（简单问题快速响应）
• implementation-agent（实现/修复类任务）
• planning-agent（架构与规划类任务）

支持能力：

• 自动委派：GLM-5 路由后，按复杂度自动选择子代理
• 并行执行：Autopilot 任务执行支持并行子代理 worker（默认 3，可配置 1-3，受 GLM 并发限制）
• 显式调用：输入 /quick-responder ...、/implementation-agent ...
• 恢复会话：输入 resume agent <agentId> ... 或 /resume <agentId> ...
• 任务即时回写：任务状态变化会第一时间同步到 .specs/<session>/tasks.md

• 启动容器安全降级：若启动阶段暂未拿到内置 Chat 容器（workbench.panel.chat），系统会自动回退到 AI Core 面板容器，避免应用因视图注册失败崩溃。
• 旧任务文件兼容：即使历史 tasks.md 没有 task-id 锚点，也可按任务标题回退匹配并显示任务操作按钮。
• 执行详情可追溯：每个任务的执行结果会写入 .specs/<session>/.runs/<taskId>.md，便于复盘与审查。

基于智谱 AI GLM-5 的深度思考能力：

• 复杂问题的多步推理
• 思考过程可视化展示
• 更准确的代码理解和生成

自动判断是否需要搜索最新信息：

• 时效性信息自动联网
• 搜索结果智能整合
• 代码问题默认离线处理

通过配置文件定义项目级 AI 规则：

{
  "version": "1.0",
  "rules": [
    {
      "id": "code-style",
      "content": "使用 TypeScript 严格模式，遵循 ESLint 规范",
      "enabled": true
    }
  ],
  "fileRules": {
    "**/*.tsx": [
      {
        "id": "react-rules",
        "content": "使用函数组件和 Hooks，避免 class 组件"
      }
    ]
  }
}

• Node.js 22+（推荐，避免 TypeScript ESM 运行问题）
• Python 3.8+ (可选，用于部分扩展)
• Git

# 克隆仓库
git clone https://github.com/wangshanbo/NormCode.git
cd NormCode

# 安装依赖
npm install

# 编译
npm run compile

# 启动开发模式
npm run watch

# 推荐：本地开发启动（跳过内置扩展同步）
./scripts/code.sh --skip-builtin

src/vs/workbench/
├── contrib/aiCore/              # AI 功能贡献点
│   ├── browser/
│   │   ├── chatWebview/         # React Chat UI
│   │   │   ├── media/           # React 组件
│   │   │   │   ├── components/  # UI 组件
│   │   │   │   ├── useChat.ts   # 状态管理
│   │   │   │   └── types.ts     # 类型定义
│   │   │   ├── chatWebviewPane.ts
│   │   │   └── protocol.ts      # 消息协议
│   │   ├── specEditor/          # Spec 编辑器
│   │   └── specsPane.ts         # Specs 面板
│   └── chatWebview.contribution.ts
│
└── services/aiCore/             # AI 核心服务
    ├── browser/
    │   ├── glmChatService.ts    # GLM 聊天服务（含 GLM-5 路由与 4.6V 视觉路由）
    │   ├── subagentOrchestratorService.ts # 子代理编排（自动委派/显式调用/恢复）
    │   ├── agentToolService.ts  # Agent 工具服务
    │   ├── chatModeService.ts   # 模式管理服务
    │   ├── specModeService.ts   # Spec 生命周期与任务状态管理
    │   ├── codeIndexService.ts  # 代码索引服务
    │   └── contextProvidersService.ts
    └── common/
        ├── aiCoreService.ts     # AI 核心服务
        ├── specService.ts       # 规范服务
        ├── embeddingService.ts  # 向量嵌入服务
        ├── codeChunker.ts       # 代码分块器
        └── llmService.ts        # LLM 服务

在 VS Code 设置中配置 AI 功能：

{
  // GLM API 配置
  "aiCore.glmApiKey": "your-api-key",
  "aiCore.glmModel": "glm-4.7",

  // 自动模型路由（新增）
  "aiCore.enableAutoModelRouting": true,
  "aiCore.routingModelSimple": "glm-4.7-flash",
  "aiCore.routingModelMedium": "glm-4.7",
  "aiCore.routingModelHard": "glm-5",

  // 视觉路由（新增）
  "aiCore.enableVisionRouting": true,
  "aiCore.routingVisionModelSimple": "glm-4.6v-flash",
  "aiCore.routingVisionModelMedium": "glm-4.6v-flashx",
  "aiCore.routingVisionModelHard": "glm-4.6v",

  // 功能开关
  "aiCore.enableThinking": true,
  "aiCore.enableWebSearch": true,
  "aiCore.agentMode": true,

  // 默认模式
  "aiCore.defaultChatMode": "vibe",

  // 搜索引擎
  "aiCore.searchEngine": "search_pro"
}

Chat UI 使用 React 构建，支持热更新：

# 单独构建 Chat Webview
npm run compile-chat-webview

# Watch 模式（集成在主 watch 中）
npm run watch

ChatApp
├── ChatHeader        # 头部（模式切换）
├── MessageList       # 消息列表
│   └── Message       # 单条消息
│       ├── ThinkingIndicator  # 思考动画
│       ├── ToolCallCard       # 工具调用卡片
│       ├── MarkdownContent    # Markdown 渲染
│       └── CodeBlock          # 代码块
└── ChatInput         # 输入框

AI Code IDE 完全兼容 VS Code 扩展生态，同时提供额外的 AI 能力 API：

// 访问 AI 核心服务
import { IAICoreService } from 'vs/workbench/services/aiCore/common/aiCoreService';

// 发送 AI 请求
const response = await aiCoreService.sendRequest({
  sessionId: 'my-session',
  message: '帮我优化这段代码',
  mode: 'agent'
});

欢迎贡献代码！请遵循以下流程：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建 Pull Request

• 使用 TypeScript 严格模式
• 遵循 ESLint 规则
• 编写单元测试
• 保持代码注释完整

本项目基于 MIT 许可证 开源。

• Visual Studio Code - 基础 IDE 框架
• 智谱 AI - GLM 大语言模型
• 所有贡献者和社区成员

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