产品交付辅助 Skill · 把项目能力转化为可被理解、评估、接受的交付物
BOS-FS 是可集成到任意 AI Agent（Cursor / Trae / OpenHands / Claude Code）的 Submission Engineering Runtime，把项目的"能力"转化为"可被理解、评估、接受的交付物"。
BOS-FS 是产品交付辅助 Skill，适用于所有需要把项目能力转化为可被理解、评估、接受的交付物的场景：
| 场景类别 | 适用角色 | 核心痛点 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 软件产品交付 | 产品经理/技术负责人 | 技术能力→商业价值表达困难 | 50-60% 文档准备时间缩减 |
| 技术文档交付 | 技术文档工程师 | 文档质量参差不齐，评审反复 | 60-70% 审查轮次缩减 |
| 开源项目交付 | 开源维护者 | 缺乏标准化交付物 | 交付物完整性 30%→100% |
| 安全服务交付 | 安全工程师 | 技术发现→客户报告转化困难 | 60-70% 报告撰写时间缩减 |
| 咨询报告交付 | 咨询顾问 | 报告结构化程度低 | 50% 准备时间缩减 |
| 项目评审材料 | 项目经理 | 评审通过率低 | 评审通过率 2x |
| 数据处理脚本交付 | 数据/安全工程师 | 脚本缺乏文档，复用困难 | 脚本→可复用团队资产 |
| 团队知识沉淀 | 团队负责人 | 知识分散，新人上手慢 | 培训周期缩短 50% |
核心原则：BOS-FS 不是"为了 AI 而 AI"，而是解决实际交付中"写报告难、整理数据烦、交付物不标准、评审反复被打回"的真实痛点。安全交付是核心应用场景之一。
1. 准备：你的项目描述或原始 README（1 分钟）
2. 执行：加载 skills/bos-fs-pipeline/SKILL.md，输入项目信息（2 分钟）
3. 查看：output/submission_bundle/ 生成的完整交付包（1 分钟）
4. 对比：用 knowledge/adoption/roi_framework.md 计算你的 ROI（6 分钟）
详细场景说明 → knowledge/adoption/delivery_scenarios.md 完整提效验证框架 → knowledge/adoption/roi_framework.md
基于实际交付场景的量化效果（详见 examples/real-cases/）：
| 场景 | 人工耗时 | BOS-FS 耗时 | 时间缩减 | 质量提升 |
|---|---|---|---|---|
| 软件产品交付 | 3-5 天 | 1-2 天 | 50-60% | 评审通过率 50% → 85% |
| 开源项目交付 | 1-2 周 | 半天 | 75% | 交付物完整性 30% → 100% |
| 渗透测试报告 | 16h | 5h | 69% | 完整性 70% → 95% |
| 代码审计报告 | 24h | 10h | 58% | 误报率 30% → 8% |
| 漏洞台账（月） | 12h | 2h | 83% | 一致性 60% → 98% |
| 咨询报告 | 3-5 天 | 1-2 天 | 50% | 评审轮次 2-3轮 → 0-1轮 |
人员要求降低：初级工程师 + BOS-FS ≈ 高级工程师独立交付质量
评审通过率：首次提交通过率从 ~40% 提升至 ~85%
详细 ROI 计算模板 → knowledge/adoption/roi_framework.md
| Step | Stage | Skill | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Understand | Goal Refiner | 项目描述 | {persona,problem,solution,outcome} |
| 2 | Map | Outcome Mapper | 特性列表 | Feature→Capability→Outcome |
| 3 | Review | Reviewer Simulator | 项目信息 | 通过概率/拒绝理由/建议 |
| 4 | Refactor | README Refactor | 原始 README | What/Why/How/Result/Next |
| 5 | Build | Submission Builder | 项目信息 | 完整提交包 |
| 6 | Analyze | Reject Analyzer | 拒绝原因 | 真实问题/修复建议(按需) |
| Skill | 用途 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Goal Refiner | 提炼项目意图 | 自然语言描述 | persona/problem/solution/outcome |
| Reviewer Simulator | 模拟五类评审 | 项目信息 | 通过概率/拒绝理由/建议 |
| README Refactor | 重构项目文档 | 原始 README | What/Why/How/Result/Next |
| Outcome Mapper | Feature→Value | 功能描述 | Capability→Outcome |
| Submission Builder | 构建交付包 | 项目信息 | 完整 submission_bundle/ |
| Reject Analyzer | 分析被拒原因 | 拒绝说明 | 真实问题/修复建议 |
| Book Knowledge Ingestor | 书籍知识摄取 | txt 书籍文件 | knowledge//.md |
| Pipeline | 完整流水线编排 | 项目描述 | 端到端优化结果 |
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| 完整优化 | 加载 skills/bos-fs-pipeline/SKILL.md |
| 仅提炼意图 | 加载 skills/goal-refiner/SKILL.md |
| 仅价值转换 | 加载 skills/outcome-mapper/SKILL.md |
| 仅重构 README | 加载 skills/readme-refactor/SKILL.md |
| 仅预审 | 加载 skills/reviewer-simulator/SKILL.md |
| Cursor | @skills/bos-fs-pipeline/SKILL.md |
| Trae | /skill bos-fs/pipeline |
| 竞品 | 定位 | BOS-FS 优势 |
|---|---|---|
| README.so | README 生成器 | 理解意图后生成 |
| Mintlify | 代码→文档 | 内置五类评审 |
| SonarQube | 代码质量 | 文档重构引擎 |
| OpenHands | 自动开发 | 完整提交包 |
唯一把 "生成→表达→审核→交付" 串联成统一 Skill Runtime 的系统。
- 基于 DORA 指标体系 设计交付效能评估
- 遵循 SOLID 原则 与 Clean Architecture 架构分层
- 安全设计对齐 OWASP Top 10 基准
- 评审体系参考 ISO/IEC 25010 软件质量模型
- 提交包规范对标 CII Best Practices 开源质量标准
- 信任声明遵循 OpenSSF Scorecard 透明度原则
- HOS 生态: HOS-LS / HOS-M2F 负责"生成"，BOS-FS 负责"让成果被接受"
- 行业分类: AI Agent 技能系统 / Submission Engineering / 开发者工具
本 Skill 的知识系统建立在作者亲自阅读的 10 本核心著作之上，涵盖产品发现、工程效能、架构设计、团队拓扑与 AI 工程等领域。以下书单为 NEED-PACK 完整目录，每本书的核心贡献均已映射至 BOS-FS 的具体能力模块。
| 书名 | 作者 | 出版社 | 核心知识贡献 | 映射 BOS-FS 能力 |
|---|---|---|---|---|
| Continuous Discovery Habits | Teresa Torres | — | 机会解决方案树、持续客户访谈、假设检验框架 | Goal Refiner / Outcome Mapper |
| Product Management in Practice (2nd Ed.) | Matt LeMay | — | 产品运营模式、OKR 对齐、用户故事映射 | Outcome Mapper / Pipeline 编排 |
| Accelerate | Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim | IT Revolution Press | DORA 四指标体系、变革能力评估、技术实践 | Reviewer Simulator / 信任框架 |
| Engineering MLOps | Emmanuel Raj | Packt Publishing | MLOps 成熟度模型、ML 交付流水线、模型版本管理 | Book Knowledge Ingestor / 治理层 |
| Designing Data-Intensive Applications | Martin Kleppmann | O'Reilly Media | 数据系统可维护性、分布式系统模式、数据流架构 | 运行时层 / 架构模式 |
| 书名 | 作者 | 出版社 | 核心知识贡献 | 映射 BOS-FS 能力 |
|---|---|---|---|---|
| Team Topologies | Matthew Skelton & Manuel Pais | IT Revolution Press | 四种团队拓扑、认知负荷管理、Conway 定律应用 | 采用层 / 团队拓扑知识 |
| Project to Product | Mik Kersten | IT Revolution Press | Flow Framework、价值流网络、数字转型路径 | 采用层 / 流指标 |
| AI Engineering | Chip Huyen | — | 基础模型应用工程、LLM 评估、AI 系统设计 | AI 交付框架 / 治理层 |
| Fundamentals of Software Architecture | Mark Richards & Neal Ford | O'Reilly Media | 架构权衡分析、模块化设计、演化式架构 | 运行时层 / 架构模式 |
| Software Architecture Metrics | Christian Ciceri, Dave Farley, Neal Ford | O'Reilly Media | 架构质量度量、耦合/内聚测量、技术债务量化 | 治理层 / 架构质量指标 |
本 Skill 中的方法论来源于作者亲自阅读上述 10 本书籍并提炼的核心要点。所有代码实现、示例和知识重构均为原创。建议读者支持正版，购买原书以获得更完整的论述和案例。
技术 × 用户 × 收益 = 产品描述
| 原始表达 | 转换后 |
|---|---|
| "AI Workflow Engine" | "帮助开发者将需求自动转换为可交付软件资产的平台" |
| "支持多模型" | "减少重复配置与上下文切换" |
| "模型调度" | "降低交付成本" |
BOS-FS/
├── README.md · LICENSE · BOS-FS.json · .cursorrules
├── CHANGELOG.md · SECURITY.md · CONTRIBUTING.md
├── skills/ — 七大 Skill + pipeline 编排器 + 知识摄取引擎
├── .trae/skills/bos-fs/SKILL.md — Trae Skill 入口（五层架构视图）
├── knowledge/ — 五层知识体系
│ ├── intent/ — 意图层（持续发现框架、产品价值框架）
│ ├── runtime/ — 运行时层（架构模式）
│ ├── execution/ — 执行层（templates/）
│ ├── governance/ — 治理层（rubrics/trust_framework/metrics_framework/review_rules/）
│ └── adoption/ — 采用层（differentiation/team_topology/flow_metrics）
├── guides/ — 多平台集成指南 · 快速上手 · 速查表
├── examples/ — 使用示例（含 trust_statement 示例）
├── engine/ — Python 可选引擎（含书籍知识摄取引擎）
├── input/ — 输入目录 (repo/docs/screenshots/notes)
└── output/ — 输出目录
Q: 和普通 README 生成器有什么区别？
A: README 生成器只关注格式，BOS-FS 先理解价值→重构表达→模拟评审→确保通过率。
Q: engine/ 目录是必须的吗？
A: 不是。engine/ 是可选的 Python 后端引擎，仅在需要批量处理时使用。
Q: 如何集成？
A: 参见 guides/integration.md。
| ❌ 不做 | ✅ 做 |
|---|---|
| 伪造成果/用户/数据 | 明确目标/补齐交付 |
| 夸大能力/规避规则 | 重构描述/对齐评审 |
- 定位: Submission Engineering（提交工程）— 让成果被接受，而非仅被生成
- 哲学: 技术需要被权威框架验证，信任需要可查证。BOS-FS 不只优化表达，更建立可验证的信任体系
- HOS 生态: HOS-LS / HOS-M2F 负责"生成"，BOS-FS 负责"让成果被接受"
- 信任体系: 内置权威引用库，支持 OWASP / ISO 25010 / CII Best Practices 等权威标准引用
BOS-FS 的核心功能通过 Skill 提示词文件实现，同时提供可选的 Python 引擎模块用于批量处理和自动化集成。
| 模块 | 路径 | 用途 |
|---|---|---|
| Goal Refiner | engine/core/01_intent_parser/goal_refiner.py |
目标解析引擎 |
| Outcome Mapper | engine/core/02_value_mapper/outcome_mapper.py |
成果映射引擎 |
| README Refactor | engine/core/03_submission_optimizer/readme_refactor.py |
README 重构引擎 |
| Submission Builder | engine/core/04_delivery_builder/submission_builder.py |
提交构建引擎 |
| Reject Analyzer | engine/core/05_artifact_generator/reject_analyzer.py |
拒绝分析引擎 |
| Reviewer Simulator | engine/core/06_review_simulator/reviewer_simulator.py |
评审模拟引擎 |
| Book Ingestor | engine/core/07_knowledge_ingestor/book_ingestor.py |
书籍知识摄取引擎 |
# 运行所有引擎演示
python engine/main.py
# 运行测试
cd engine && pip install -r requirements.txt
python -m pytest tests/ -v| 版本 | 日期 | 变更 |
|---|---|---|
| v0.3.4 | 2026-06-01 | 文档生成Skill(解决纯AI生成内容缺乏人感/无法落地/不能保证正确性问题、新增doc-generator SKILL、三级可信度评级系统、real-world真实案例沉淀目录、现有27个知识文件全部标注可信度、文档生成工作流示例、16新增质量规则测试、完整文档生成使用指南) |
| v0.3.3 | 2026-06-01 | 灵活性增强(所有Skill引入MUST/SHOULD/MAY约束分级、README Refactor五段式改为推荐结构、Submission Builder支持精简/自定义模式、Reviewer Simulator增加轻量评审模式、Pipeline支持按需执行、flexibility_principles.md知识文件、修复2个配置化测试失败、318测试全通过) |
| v0.3.2 | 2026-06-01 | 扩展适用场景(从5类安全交付→8类通用交付、强调产品交付辅助定位、新增软件产品/技术文档/开源项目/咨询报告交付案例、delivery_scenarios.md全面重写为通用场景、README场景表扩展为8类、6个真实案例库、全局版本号升级) |
| v0.3.1 | 2026-06-01 | 全面配置化（所有硬编码提取为可配置项、支持自定义评审规则/提交组件/输出格式、3个预定义场景配置模板、96新增配置测试） |
| v0.3.0 | 2026-06-01 | 真实落地增强(新增5类交付场景定义、ROI提效验证框架、3个完整真实案例库、README适用场景/提效数据章节、guides/delivery_usage.md使用指南、全局版本号升级) |
| v0.2.11 | 2026-05-26 | SKILL结构完整性与引擎演示修复(reject-analyzer Purpose→Role、bos-fs-pipeline新增Output Schema章节、engine/main.py修正reviewer_simulator调用签名、outcome_mapper使用map_features批量方法、pytest 171 passed、全局版本号升级) |
| v0.2.10 | 2026-05-26 | SKILL目录结构与路径一致性优化(README.md全部skill链接从扁平路径→子目录路径、submission-builder Edge Cases增强、outcome-mapper Anti-Patterns增强、全局版本号升级) |
| v0.2.9 | 2026-05-26 | SKILL细节优化(skills-mini/版本标签修正/Context路径修正/Full version格式统一、新增压缩版README使用入口、reviewer-simulator/reject-analyzer压缩版Schema紧凑多行化、全局版本号升级) |
| v0.2.8 | 2026-05-26 | 高压缩Token-Saver版本(skills-mini/独立目录8个压缩SKILL.md、合并重复节/表格化/删除boilerplate、token减少30-60%、保留100%核心规则/约束/输出格式) |
| v0.2.7 | 2026-05-25 | SKILL文档质量优化(reviewersimulator规范统一pass_probability/五层标题/缺陷阈值、book-knowledge-ingestor精简CLI文档、reject-analyzer示例补全、readme-refactor Output章节、outcome-mapper Input格式、submission-builder FAQ数量统一、pipeline InputValidation+ErrorHandling、全局version标签) |
| v0.2.6 | 2026-05-25 | 引擎剩余差距补齐(reject_analyzer 20模式+root_cause_tree、readme_refactor Quick Start+现有方案不足、submission_builder status枚举对齐+meta补充、outcome_mapper空输入提示、engine/main adversarial演示、manifest engine_status标注) |
| v0.2.5 | 2026-05-25 | 引擎与SKILL对齐(新增adversarial评审引擎、反谄媚4层检测引擎化、非线性递减公式实现、弱点放大/kill_factors引擎输出、goal_refiner输入验证补充、测试用例从24→37) |
| v0.2.4 | 2026-05-25 | 一致性优化与结构对齐(四类→五类评审全项目修正、六大→七大Skill修正、BOS-FS.json路径对齐、adversarial评审规则文件新增、版本号全局升级) |
| v0.2.3 | 2026-05-24 | 敌对评审模式(竞争对手/敌对者视角)、弱点放大机制(缺陷→关联缺陷推断链)、预设质疑清单(8个尖锐问题)、kill_factors致命缺陷检测、adversarial评分逻辑(基础分35/封顶75/保底5) |
| v0.2.2 | 2026-05-24 | 反讨好机制深度增强(四层防护:词汇级/结构级/分数级/模式级)、缺陷加权非线性递减、拒绝模式扩展(20种含数据隐私/可扩展性/技术债务等)、根因分析树(3层深度)、排查深度矩阵(4评审×7层)、交叉验证规则、基准对比规则 |
| v0.2.1 | 2026-05-24 | 书籍背书展示(10本NEED-PACK完整书单/贡献映射/BOS-FS能力对应)、学术诚信声明(用户亲自阅读并提炼要点)、各Skill文档方法论来源标注、知识文件来源追溯、README方法论背书章节 |
| v0.2.0 | 2026-05-24 | book_knowledge_ingestor增强(实时摄取管道/增量更新/版本管理)、10本NEED-PACK书籍(3/3+NEED-PACK/4)逐章深度提取v0.2.0(NEED3/NEED4重校准)、知识提取密度控制(≤30行/章)与冗余检测(>80%相似度)、reviewer_simulator反谄媚机制(10分制/缺陷计数/复合惩罚)、Agent Skills开放标准格式(YAML frontmatter/kebab-case目录)、SKILL文件增强(Anti-Patterns/Edge Cases/Quality Gates)、reviewer-simulator与submission-builder新增references/目录 |
| v0.1.9 | 2026-05-24 | 8个SKILL文件增强(Anti-Patterns/Edge Cases/Quality Gates章节)、reviewer-simulator与submission-builder新增references/目录、知识文件引用格式更新(01_xxx.md→skill-name/SKILL.md)、book_ingestor.py增强(密度控制≤30行/章、冗余检测)、Agent Skills开放标准格式(YAML frontmatter) |
| v0.1.8 | 2026-05-24 | Anti-Sycophancy 机制(reviewer_simulator 缺陷计数/复合惩罚/等级上限/谄媚警告)、rubrics.md 新增反谄媚规则、10 本 NEED-PACK 书籍逐章深度提取完成 |
| v0.1.7 | 2026-05-24 | NEED-PACK 综合提炼整合、4 新增知识文件(accelerate_dora/mlops_delivery/data_intensive_patterns/architecture_quality_metrics)、6 增强知识文件(Team Topologies/Project to Product/AI Engineering/Fundamentals/Discovery Habits/PM Practice)、151 tests/0 failed |
| v0.1.6 | 2026-05-24 | 知识摄取引擎增强(batch/summary)、NEED-PACK/3 完整摄取(5本书→238文件)、NEED-PACK/4 完整摄取(5本书→371文件)、测试修复(151 passed/0 failed)、_slugify Windows 兼容性修复 |
| v0.1.5 | 2026-05-24 | 知识体系五层重构、Pipeline 阶段重排序(Review→Refactor)、信任框架合并、交付指标框架、SKILL.md 五层架构、runtime 知识来源标注、书籍知识摄取引擎(07_book_knowledge_ingestor)、NEED-PACK/3+4 知识提炼(6文件) |
| v0.1.4 | 2026-05-23 | 工程收尾与一致性修复、新增5个测试(4引擎+1集成)、manifest同步、引擎演示完整、rubrics对齐、删除orchestrator |
| v0.1.3 | 2026-05-23 | Python引擎补齐(4个)、README Refactor输出Schema、Reviewer示例修复、submission_checklist一致性、评审模拟测试 |
| v0.1.2 | 2026-05-23 | 评审体系完整化、新增产品/开源评审规则、Pipeline职责分离、Skill输出Schema统一、示例输入输出对照 |
| v0.1.1 | 2026-05-23 | SKILL系统增强、新增Skill清单、InputValidation/ErrorHandling、重写SKILL.md |
| v0.1.0 | 2026-05-23 | Python引擎修复、引擎模块文件重对齐、新增engine基础项目结构、新增project_manifest |
| v0.0.9 | 2026-05-23 | 文档与可用性增强、新增快速上手指南和速查表、更新cursorrules、知识库交叉引用 |
| v0.0.8 | 2026-05-23 | 文档与结构一致性优化、新增CHANGELOG/SECURITY/CONTRIBUTING、修复README重复tagline |
| v0.0.7 | 2026-05-22 | 信任背书增强、权威引用库、Submission新增trust_statement、评审新增信任度维度 |
| v0.0.6 | 2026-05-21 | 集成指南合并、评分文件清理、Skill目录精简、模板格式增强 |
| v0.0.5 | 2026-05-21 | Skill文件压缩、Knowledge库合并(竞品分析+差异化)、评分标准统一、模板精简 |
| v0.0.4 | 2026-05-21 | README高密度化、集成指南合并、元数据精简 |
| v0.0.3 | 2026-05-21 | Skill Token优化(~55%压缩)、.trae/目录去重、公共上下文提取 |
| v0.0.2 | 2026-05-21 | 生产级Skill、pipeline编排器、多平台集成、评分标准 |
| v0.0.1 | 2026-05-21 | 初始版本：七大Skill+基础Runtime+知识库 |
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