企业官网建设流程全解析

1. 为什么你的 AI 编码助手总是“失忆”

如果你用过 Cline、Claude Code 或者 CC Switch 这类 AI 编码工具，大概率遇到过这种场景：昨天刚跟它讲清楚项目的错误码规范，今天新开一个会话，它又开始用throw new Error("something wrong")糊弄你。你不得不把项目背景、命名约定、测试策略重新粘贴一遍，像在给一个每天失忆的同事做入职培训。

问题的根子不在模型能力，而在于项目里缺少一份 AI 能稳定读取的“上下文骨架”。模型每次会话都是冷启动，它不知道你的docs/里躺着架构文档，也不知道specs/里已经实现了哪些能力，更不知道你希望它遵循什么开发规范。OpenSpec 这套规范要解决的就是这件事：把“知识在哪里、怎么用、为什么这样做”写成 AI 可理解的文件结构，让每次任务开始前，AI 都能按固定路径把上下文读全。

这篇内容聚焦一个具体落地场景：openspec init初始化之后，怎么组织AGENTS.md、project.md和openspec proposal三者的协作关系，同时把 TaoToken 作为统一的 Key/API 通道接进 CC Switch 和 Cline，让规范骨架和模型调用走同一条链路。适合已经在用 AI 写代码、但被上下文丢失折磨过的开发者，也适合想把团队规范沉淀成文件、而不是靠口口相传的工程团队。

我试过把AGENTS.md当成“大脑指令”、project.md当成“长期记忆”来用，实测下来这套分层确实能让 AI 在长任务里少跑偏。下面从初始化开始，一步步搭出可复制的配置骨架。

2. OpenSpec 初始化后的目录骨架与职责划分

2.1 openspec init 生成的标准结构

先装 CLI 再初始化，命令很直接：

npm install -g @fission-ai/openspec@latest mkdir my-project && cd my-project openspec init

执行完你会得到这样一棵树：

openspec/ ├── AGENTS.md # 大脑指令：开发规范、测试策略、错误码设计 ├── project.md # 长期记忆：项目目标、核心术语、文档索引 ├── specs/ # 技能树：已实现能力的规范 ├── changes/ # 短期记忆：待处理的变更提案 └── docs/ # 知识库：详细文档，解释“为什么这样做”

这里的关键是索引层和明细层分离。AGENTS.md和project.md属于索引层，只提供项目地图，不塞大段细节；docs/属于明细层，放架构设计、复杂需求、业务逻辑说明。AI 接到任务后的读取顺序是固定的：先读AGENTS.md拿规范，再读project.md拿业务背景，然后根据project.md里的索引定位到docs/下具体文档，理解完上下文再动手。

2.2 AGENTS.md 写什么、不写什么

AGENTS.md是给 AI 的硬约束，写法上要短、要可执行。我一般放这几类内容：命名约定（文件、变量、接口路径）、错误码分段规则、测试策略（单测覆盖哪些层、mock 边界在哪）、提交信息格式。不要在这里写业务背景，那是project.md的活。

一个可用的AGENTS.md片段：

# AGENTS.md ## 命名规范 - 接口路径统一小写下划线：/user_profile/get_by_id - 错误码格式：{模块码}{场景码}，如 1001 表示用户模块参数错误 ## 测试策略 - service 层必须有单测，controller 层用集成测试 - 外部 HTTP 调用一律 mock，禁止在单测里打真实网络 ## 提交规范 - feat: / fix: / docs: 前缀，正文说明变更动机

2.3 project.md 作为长期记忆的索引写法

project.md的核心作用是“指路”。它要写清楚项目目标、核心术语表，以及docs/下每份文档的位置和用途。AI 读完它就知道遇到“订单状态机”该去翻哪份文档。

# project.md ## 项目目标 为中小团队提供轻量订单履约系统，支持多仓库拆单。 ## 核心术语 - 履约单：一次下单后生成的执行单元 - 拆单：按仓库库存把一个订单拆成多个履约单 ## 文档索引 - 订单状态机：docs/order_state_machine.md - 拆单算法：docs/split_algorithm.md - 错误码总表：docs/error_codes.md

2.4 proposal 与 changes 的协作闭环

openspec proposal是驱动知识迭代的入口。当你发起一个提案，比如：

openspec proposal "添加记住我功能，支持30天会话"

它会在changes/下生成变更提案，AI 会基于当前AGENTS.md和project.md的上下文来梳理实现方案。完成后用openspec archive {change-id}归档，已实现的能力沉淀进specs/。这样specs/记录“做了什么”，changes/记录“要做什么”，形成闭环。

注意：后续在docs/下维护新知识后，要引导 AI 基于更新后的知识库重新总结生成新的project.md，否则索引会过期。可以定义一份《文档管理指南》作为准则，保证每次迭代都遵循。

3. 用 TaoToken 统一 Key/API 通道的前置准备

3.1 为什么要把 Key 收口到一处

CC Switch 和 Cline 各自有独立的模型配置入口，如果每个工具都单独填 Key，换模型、换通道时就要改多处，还容易把 Key 散落在不同配置文件里。把 TaoToken 作为统一通道，好处是：一个 Key 覆盖多个工具，模型切换只改一处，接入文档和 API Keys 管理都在同一个控制台。

TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api，控制台里可以创建和管理 API Keys。模型对话、Coding Plan、接入文档分别对应不同的 deep link，后面 CTA 会分流。

3.2 拿到 Key 之后先确认通道可用

在正式写配置文件之前，先用一条 curl 确认 Key 和通道是通的，避免后面排查时把配置问题和网络问题混在一起：

curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-20250514", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}], "max_tokens": 16 }'

返回里有choices字段就说明通道正常。这一步别跳过，我踩过的坑就是配置文件写对了但 Key 没生效，白白折腾半小时。

4. 可复制的 settings.json 与 config.toml 配置骨架

4.1 CC Switch 的 settings.json 骨架

CC Switch 走 JSON 配置，把 TaoToken 作为 provider 写进去，重点是baseURL指向https://taotoken.net/api，apiKey从环境变量读，不要硬编码：

{ "providers": { "taotoken": { "type": "openai-compatible", "baseURL": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "${TAOTOKEN_API_KEY}", "models": { "default": "claude-sonnet-4-20250514", "fast": "claude-haiku-4-20250514" } } }, "defaultProvider": "taotoken" }

把TAOTOKEN_API_KEY写进 shell 的 profile 文件，或者用工具自带的环境变量管理。这样换 Key 只改环境变量，配置文件不用动。

4.2 Cline 的 config.toml 骨架

Cline 用 TOML，结构类似，注意字段名和 JSON 版本不同：

[provider.taotoken] type = "openai-compatible" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "${TAOTOKEN_API_KEY}" [provider.taotoken.models] default = "claude-sonnet-4-20250514" fast = "claude-haiku-4-20250514" [default] provider = "taotoken"

两个配置的共性是把base_url统一指向 TaoToken 的 API 入口，模型名按需替换。如果你在 Coding Plan 里选了特定模型组合，把default换成对应模型即可。

4.3 让 AGENTS.md 约束 AI 的配置行为

配置骨架写好后，可以在AGENTS.md里加一条约束，让 AI 在生成代码时不要擅自改这些配置文件：

## 配置约束 - 禁止修改 settings.json / config.toml 中的 provider 配置 - 新增模型调用一律走 taotoken provider，不得直连其他端点

这条约束能防止 AI 在重构时“顺手”把 baseURL 改掉，导致通道失效。

5. 验证配置生效的完整动作

5.1 用 openspec proposal 触发一次真实任务

配置写完后，别只看文件，跑一次真实提案来验证整条链路：

openspec proposal "为订单模块添加超时取消，超时时间可配置"

观察 AI 的行为：它应该先读AGENTS.md拿到错误码规范，再读project.md定位到docs/order_state_machine.md，然后基于这些上下文生成变更提案。如果它直接开始写代码而没引用规范，说明AGENTS.md没被正确读取。

5.2 检查请求是否真的走了 TaoToken

在 TaoToken 控制台的用量记录里，应该能看到刚才这次提案产生的模型调用。如果记录为空，说明配置没生效，回到第 4 步检查baseURL和 Key。

5.3 确认 specs 与 changes 的归档闭环

提案完成后执行：

openspec changes openspec archive {change-id} openspec specs

changes里能看到待处理提案，归档后specs里应该出现新能力。这一步验证的是 OpenSpec 规范本身在运转，和模型通道是两条独立的验证线，都要过。

6. 本篇常见错排查

6.1 baseURL 写成首页导致 404

最常见的错误是把baseURL写成https://taotoken.net而不是https://taotoken.net/api。前者是官网首页，后者才是 API 入口。表现是请求返回 404 或 HTML 内容，解析 JSON 时报错。改回/api即可。

6.2 环境变量没被读取

${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法依赖工具支持环境变量插值。如果工具不支持，会直接把字符串当 Key 发出去，返回 401。排查方法是看请求头里的 Authorization 是不是字面量。不支持插值的工具就改用工具自带的密钥管理界面填写。

6.3 AGENTS.md 被 AI 忽略

如果 AI 没按AGENTS.md的规范生成代码，先确认文件在openspec/根目录下，且文件名大小写正确。有些工具对文件名敏感，agents.md和AGENTS.md在 Linux 下是两个文件。另外检查project.md的文档索引路径是否写对，路径错了 AI 定位不到docs/下的明细。

6.4 proposal 后 project.md 没更新

openspec proposal不会自动重写project.md。当docs/下新增了知识，需要手动引导 AI 重新总结生成project.md。可以在AGENTS.md里加一条：每次docs/变更后，重新生成project.md索引。否则索引会逐渐过期，AI 读到的地图和实际知识库对不上。

7. 把规范骨架和通道收口成一套可复用流程

走到这里，你手里应该有两样东西：一套 OpenSpec 目录骨架，让 AI 每次任务都能按固定路径读全上下文；一套 TaoToken 统一通道配置，让 CC Switch 和 Cline 共用同一个 Key 和 API 入口。两者结合的价值在于，规范骨架解决“AI 知不知道项目怎么运转”，通道收口解决“AI 能不能稳定调到模型”，缺一个都会在长任务里出问题。

如果你还在排障阶段，建议先去 TaoToken 控制台确认 API Keys 状态，再对照接入文档检查baseURL和模型名。想先验证模型对话是否正常，可以直接在模型对话里发一条测试消息。如果是长期编码或 Agent 场景，Coding Plan 里可以按任务类型选模型组合，把default和fast分别指向不同模型，日常补全走快模型，复杂重构走强模型。

最后留一个实用习惯：每次openspec archive之后，顺手看一眼project.md的索引有没有过期。索引一旦漂移，AI 的上下文质量会肉眼可见地下降，而这个问题往往要等到某次任务跑偏了才被发现。