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eve-software-factory-template 是一个开箱即用的 AI 软件工厂模板：部署后，它的调度员Foreman会自动把 GitHub Issue 或 Linear 任务送进四个 AI 工站，最终产出一个经过审查的 draft PR，留给人来合并。这篇文章给你一份从环境变量到新增工站的完整定制清单，帮你快速打造属于自己的 AI 软件工厂。

🏭 什么是 AI 软件工厂？

传统 AI 助手是"一个模型干所有活"，而 AI 软件工厂把开发循环拆成流水线，每个工站由独立 Agent 负责，各司其职：

关键设计：reviewer 独立于 implementer（故意用不同模型厂商），且整条流水线最多允许 2 轮"打回重做"，防止无限循环。详见 ARCHITECTURE.md。

⚙️ 一键安装：Clone 仓库并配置环境变量

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/eve-software-factory-template cd eve-software-factory-template pnpm install

所有可配置项都集中在 .env.example 中，也是定制你的 AI 软件工厂的第一站：

💡FACTORY_REPO缺失会在构建时直接报错（fail fast），实现在 constants.ts 的requireEnv中——配置错误永远不会悄悄发生。

本地跑起来只需三步：

vercel link vercel env pull pnpm dev

在 TUI 里丢一句"用户反馈密码重置邮件会发两遍，修一下"，就能看到四个工站依次开火，最后落到一个 draft PR。

🎛️ 定制清单：6 个步骤打造你自己的 AI 软件工厂

1️⃣ 换模型：一处修改全部生效

所有工站的模型集中在 models.ts 的MODELS映射表中，每个工站的agent.ts都从那里读取：

model: MODELS.implementer

想让写代码的工站换更强模型？改这一行即可。注意保留一个刻意设计：implementer与reviewer保持不同厂商，独立性才有意义。

2️⃣ 改工站行为：编辑 instructions.md

每个工站的行为都由自己目录下的instructions.md定义，比如分诊规则在 classifier/instructions.md，审查顺序（正确性 → 验收标准 → 安全性 → 范围 → 验证 → 质量）在 reviewer 的说明里。改这里比改代码更直接——用自然语言就能调教你的 AI 软件工厂。

3️⃣ 加新工站：只需建一个目录

eve 框架从文件系统发现一切能力，新增工站 = 在agent/subagents/下建目录：

agent/subagents/security-auditor/ agent.ts # defineAgent：description + model + outputSchema instructions.md # 工站的工作规程 sandbox.ts # 可选：独立的代码沙箱 tools/ # 可选：工站专属工具

目录名就是工具名，agent.ts里声明outputSchema后该工站自动进入 task mode（结构化输出、不会中途卡住）。参考 implementer/agent.ts 的完整写法。最后记得在 instructions.ts 的调度规程里把新工站排进流水线顺序。

4️⃣ 加工厂技能：SKILL.md 按需加载

skills/ 目录存放 Markdown 技能（如 triaging-issues），按 frontmatter 里的description自动路由，只有相关任务才加载，不占平时上下文。给工厂加"如何写发布说明"这类规范，就是新建一个<name>/SKILL.md。

5️⃣ 调接入渠道：GitHub / Linear 触发器

intake 逻辑 定义了工厂怎么接收工作：打factory标签自动运行、@mention 交互式运行、工厂 PR 的 CI 变红时自动修复（最多 2 次）。想换触发方式或接入新平台，从 channels/ 和 connections/ 入手。

6️⃣ 验证你的定制：validate + evals

pnpm validate # lint + typecheck + 发现诊断，必须 0 错误 pnpm eval --tag fast # 跑路由与安全行为断言 pnpm eval pipeline/full-pipeline # 跑完整流水线并推送真实分支（建议对沙盒仓库）

evals/ 按routing/、safety/、pipeline/组织成失败分类法，改完行为先跑一遍是最快的护栏。

🛡️ 为什么敢让它自动干活？

这套 AI 软件工厂的边界是结构性的，不靠提示词自觉：

• 无人值守运行默认被拒绝，只放行打标签、进度评论、关/重开 Issue 和 draft PR
• draft 是天花板：工厂只能开草稿 PR，"标记就绪"和"合并"永远留给人
• git 凭据不进沙箱：token 在沙箱防火墙注入，分支名在代码层拒绝main/master
• 工厂大脑防投毒：共享记忆 factory-brain 只允许受信调用者写入

📋 小结

打造你自己的 AI 软件工厂，路径清晰：clone 模板 → 配好FACTORY_REPO等环境变量 → 按需换模型、改工站指令 → 建新目录加工站 → 用pnpm validate和 evals 兜底。人和 AI 的分工始终明确：Foreman 干流水线上的活，你做判断和合并。

完整组件地图见 ARCHITECTURE.md，给 AI 编码代理的协作规范见 AGENTS.md。