🏝️ Unmanned Island System

🚀 次世代雲原生智能自動化平台

整合 SynergyMesh 核心引擎 + 結構治理系統 + 無人之島自主框架

快速開始 • 系統架構 • 核心功能 • 全局優化 • 重構系統 • 活體知識庫 • Admin Copilot CLI • Web 應用 • 配置總覽 • 虛擬專家 • 智能代理 • 無人機系統 • 自主框架 • 文檔 • English

🌟 系統概述

Unmanned Island System 是一個統一的企業級智能自動化平台，整合三大核心子系統：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🏝️ Unmanned Island System │ │ 統一控制層 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ 🔷 SynergyMesh │ │ ⚖️ Structural │ │ 🚁 Autonomous │ │ │ │ Core Engine │ │ Governance │ │ Framework │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ • AI 決策引擎 │ │ • Schema 命名空間 │ │ • 五骨架架構 │ │ │ │ • 認知處理器 │ │ • 十階段管道 │ │ • 無人機控制 │ │ │ │ • 服務註冊表 │ │ • SLSA 溯源 │ │ • 自駕車整合 │ │ │ │ • 安全機制 │ │ • 策略閘 │ │ • 安全監控 │ │ │ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ │ │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 共用基礎設施層 │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ MCP 伺服器│ │ CI/CD │ │ 監控告警 │ │ K8s 部署 │ │ 測試框架 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🎯 設計理念

原則	說明
統一入口	單一配置檔 `synergymesh.yaml` 作為所有系統的真實來源
模組化設計	三大子系統獨立運作，透過統一接口協作
零信任安全	SLSA L3 溯源 + Sigstore 簽名 + 策略閘驗證
自主運維	AI 驅動的自動修復、智能派工、升級管理

🔷 核心子系統

1️⃣ SynergyMesh Core Engine（核心引擎）

雲原生智能業務自動化和數據編排平台。

# 核心能力capabilities: cognitive_processing: # 四層認知架構 - perception # 感知層 - 遙測收集、異常偵測 - reasoning # 推理層 - 因果圖構建、風險評分 - execution # 執行層 - 多代理協作、同步屏障 - proof # 證明層 - 審計鏈固化、SLSA 證據service_management: # 服務管理 - discovery # 服務發現 - health_monitoring # 健康監控 - dependency_resolution # 依賴解析ai_engines: # AI 引擎 - decision_engine # 決策引擎 - hallucination_detector # 幻覺偵測 - context_understanding # 上下文理解

主要模組：

core/unified_integration/ - 統一整合層（認知處理器、服務註冊表、配置優化器）
core/mind_matrix/ - 心智矩陣（執行長系統、多代理超圖）
core/safety_mechanisms/ - 安全機制（斷路器、緊急停止、回滾系統）
core/slsa_provenance/ - SLSA 溯源（證明管理、簽名驗證）
island-ai/ ⭐ NEW - Island AI Multi-Agent System（智能代理系統，Stage 1 已上線）

🤖 Island AI Multi-Agent System（智能代理系統）

Stage 1 現已推出 - 六個基礎 AI Agent 提供智能診斷與系統洞察：

// 快速使用 Island AI Agentsimport{runStageOne}from'island-ai';constreports=awaitrunStageOne({requestId: 'system-diagnostic',timestamp: newDate(),payload: {deploymentsPerWeek: 15}});// 取得各 Agent 的診斷報告reports.forEach(report=>{console.log(`${report.agent}: ${report.insights.length} insights`);});

可用 Agents：

Agent	職責	關鍵功能
🏗️ Architect	架構設計與優化	系統分析、設計模式建議、性能優化
🔒 Security	安全審計與修補	漏洞掃描、OWASP/CWE 規則檢查
🚀 DevOps	部署與監控	CI/CD 管道、自動擴展、監控告警
✅ QA	測試與驗證	單元/整合/E2E 測試策略
📊 Data Scientist	數據分析與預測	回歸/分類/聚類模型、趨勢分析
📋 Product Manager	產品規劃與優先級	KPI 追蹤、用戶反饋、功能排序

整合狀態：

✅ Stage 1 完成（6 個 Agents，TypeScript 實現）
✅ npm workspace 整合
🔄 與 SynergyMesh 核心引擎整合中
📋 Stage 2-4 規劃中（協作機制、自學習、生產化）

詳見：island-ai/README.md | 完整路線圖

2️⃣ Structural Governance System（結構治理系統）

SuperRoot 風格的 Schema 命名空間與自主治理基礎設施。

🎯 Language Governance Dashboard（語言治理儀表板）

實時語言政策合規性監控與可視化系統

dashboard: route: "/#/language-governance"health_score: "85/100 (Grade B)"visualizations: - layer_model: 六層架構圖 (L0-L5) - sankey_flow: 違規流向圖 (來源→類型→修復) - hotspot_heatmap: 違規強度熱力圖 (0-100 分) - migration_flow: 叢集遷移流模型 (歷史+建議)api_endpoint: /api/v1/language-governanceci_automation: schedule: "每日 00:00 UTC"triggers: ["push", "pull_request"]generators: - tools/generate-sankey-data.py - tools/generate-hotspot-heatmap.py - tools/generate-migration-flow.py

快速開始：

# 存取儀表板cd apps/web && npm run dev # 瀏覽器開啟: http://localhost:8000/#/language-governance# 手動產生治理資料 python3 tools/generate-sankey-data.py python3 tools/generate-hotspot-heatmap.py python3 tools/generate-migration-flow.py

主要功能：

✅ 健康分數監控：85/100 (Grade B)，目標 90+ (Grade A)
✅ 違規追蹤：2 個活躍違規，12% 減少趨勢
✅ 安全掃描：Semgrep 整合，1 個警告
✅ 修復成功率：87%，5% 改善
✅ 熱點識別：4 個熱點，1 個嚴重 (≥70 分)
✅ 遷移建議：9 個流程 (2 歷史 + 7 建議)

📚 完整文檔：

🎯 全局優化推理系統（Global Optimization Reasoning）

讓 AI 與架構師用「全局視野」做決策，而不只是打補丁

Global Optimization Reasoning System 是一套完整的架構治理與優化框架，確保所有重構、語言治理、模組調整都遵循「全局優化優先」原則。

核心原則：Global Optimization First

任何架構/重構/語言治理變更必須提供：

three_layer_structure: layer_1_global_view: - 優化目標: "語言堆疊收斂至 5 種 (TypeScript, Python, Go, C++, Rust)" - 硬約束: ["core 不依賴 apps", "零 forbidden languages", "零 HIGH security findings"]layer_2_local_plan: - 範圍: "僅修改 core/contract_service/ 模組" - 影響分析: - 語言違規: "減少 3 → 0" - 架構合規: "維持 100%" - 測試覆蓋率: "76% → 82% (+6%)"layer_3_self_check: - 架構違規檢查: "✅ 無新增依賴反向" - 問題轉移檢查: "✅ 不將問題推給其他模組" - 骨架規則檢查: "✅ 符合 architecture-stability 骨架"

🏗️ Architecture Reasoner（架構推理代理）

角色定義：Global Layer agent，擁有 VETO 權限，負責全局架構決策。

architecture_reasoner: role: "Global Reasoner"authority: "VETO (可否決違反約束的提案)"responsibilities: primary: - 評估所有重構提案的全局影響 - 執行三層回應結構驗證 - 判定是否違反架構骨架規則secondary: - 監控 6 個目標函數趨勢 - 生成優化差距報告 - 建議架構改進方案phase_integration: phase_0_1_2: "CRITICAL - 高階推理權重大"phase_3_4: "IMPORTANT - 執行期驗證"phase_5: "MONITORING - 持續監控優化指標"decision_flow: input: "Refactor Playbook (YAML) + 當前系統狀態"process: - 檢查 Global Optimization View 完整性 - 驗證 Local Plan 對全局指標影響 - 執行 Self-Check 三項檢查output: decision: "APPROVE | VETO | CONDITIONAL_APPROVE"reasoning: "詳細決策理由 (YAML 格式)"recommendations: "改進建議 (if VETO)"

📚 完整文檔：services/agents/architecture-reasoner/README.md

📊 六個核心目標函數（Objective Functions）

監控與優化系統健康的 6 個關鍵指標：

1. Language Stack Convergence（語言堆疊收斂）

formula: convergence = 1 - (current_count - ideal_count) / ideal_countideal_state: 5 種語言 (TypeScript, Python, Go, C++, Rust)current_state: 8 種語言 (+ Java, Shell, PHP)convergence_score: 0.40 (40% converged)target: ≥ 0.90 (90%)

2. Architecture Compliance（架構合規分數）

formula: compliance = (valid_dependencies / total_dependencies) × 100%checks: - 分層驗證: core → services → apps (單向) - 依賴反向檢查: 0 violations - Skeleton 規則: 5/5 骨架符合current: 92%target: 100%

3. Security Posture Index（安全態勢指數）

formula: security = 100 - (critical×10 + high×5 + medium×2 + low×0.5)current_findings: critical: 0high: 1 (language violation)medium: 3low: 8security_score: 93.5target: 100 (zero HIGH+)

4. Refactor Progress Index（重構進度指數）

formula: progress = (completed_tasks / total_tasks) × 100%tasks: p0_critical: 2/3 (67%)p1_important: 5/8 (63%)p2_nice_to_have: 1/12 (8%)weighted_progress: 58%target: 100%

5. Test Coverage Momentum（測試覆蓋率動量）

formula: momentum = (current_coverage - baseline_coverage) / weeksbaseline: 68% (4 weeks ago)current: 76%momentum: +2% per weektarget: ≥ 75% coverage, ≥ 0% momentum

6. Cyclomatic Complexity Trend（圈複雜度趨勢）

formula: trend = (current_avg - baseline_avg) / baseline_avgbaseline: avg_complexity = 18.2current: avg_complexity = 15.7trend: -13.7% (improving ✅)target: ≤ 15 avg, negative trend

📚 完整規範：docs/ARCHITECTURE_OPTIMIZATION_DASHBOARD.md

🌐 Dashboard & API

存取 Dashboard：

# 啟動 Dashboard（Phase 5 實施後）cd services/dashboard && npm run dev # 瀏覽器開啟: http://localhost:3000/architecture/optimization

API 端點：

api_endpoints: health: GET /api/architecture/healthresponse: overall_score: 85language_convergence: 0.40architecture_compliance: 0.92security_posture: 93.5refactor_progress: 0.58coverage_momentum: 2.0complexity_trend: -0.137gap_report: GET /api/architecture/gap-reportresponse: critical_gaps: - gap_id: "LANG-001"description: "3 個語言未收斂 (Java, Shell, PHP)"impact: "阻擋達成 90% 收斂目標"recommendation: "執行 P0 語言遷移計畫"projected_timeline: "18+ weeks to 100% health"metrics: GET /api/architecture/metrics/{metric-name}# metric-name: language-convergence | architecture-compliance | security | ...decision: POST /api/architecture/decisionbody: playbook_path: "docs/refactor_playbooks/03_refactor/core/..."dry_run: trueresponse: decision: "VETO"reasoning: "Global View 缺少硬約束說明"recommendations: ["補充 architecture_constraints 區塊"]

🚀 快速開始

For AI Agents（立即可用）

# 1. 參考行為合約 Section 9 cat .github/AI-BEHAVIOR-CONTRACT.md # 查看 Global Optimization First 原則# 2. 使用 Playbook 模板 cp docs/refactor_playbooks/03_refactor/templates/REFRACTOR_PLAYBOOK_TEMPLATE.md \ docs/refactor_playbooks/03_refactor/my-cluster/playbook.md # 3. 填寫 Section 3: Language & Structure Refactoring Strategy# 包含：Global View → Local Plan → Self-Check

For Developers（準備實施）

# 1. 查看 Architecture Reasoner 文檔 cat services/agents/architecture-reasoner/README.md # 2. 理解 Dashboard 規範 cat docs/ARCHITECTURE_OPTIMIZATION_DASHBOARD.md # 3. 查看驗證腳本規範（待實施） cat tools/validation/README.md

For Reviewers（立即可用）

# 檢查提案是否符合 Global Optimization 結構# ✅ 必須包含：Global View（優化目標 + 硬約束）# ✅ 必須包含：Local Plan（範圍 + 影響分析）# ✅ 必須包含：Self-Check（三項檢查）# 參考當前系統狀態 cat config/system-module-map.example.yaml

📚 相關文檔

文檔	說明
AI-BEHAVIOR-CONTRACT.md	Section 9: Global Optimization First 原則
AI_PROMPTS.md	Section 1.5: 高階最佳化推理提示詞
REFRACTOR_PLAYBOOK_TEMPLATE.md	Sections 0 & 3: Playbook 模板與優化策略
architecture-reasoner/README.md	Architecture Reasoner 完整規範
ARCHITECTURE_OPTIMIZATION_DASHBOARD.md	Dashboard 規範與 API 文檔
system-module-map.example.yaml	標準模組映射範本
validation/README.md	驗證腳本規範（待實施）
global-optimization/README.md	E2E 測試策略（待實施）

🗺️ Implementation Roadmap

✅ Phase 1-3: Core Documentation (已完成)

AI Behavior Contract Section 9
AI Prompts Section 1.5
Playbook Template Section 3
Architecture Reasoner Specification
Dashboard Specification
System Module Map Example

✅ Phase 4: Integration & Validation (已完成基礎架構)

文檔交叉引用（本 README）
驗證腳本規範與骨架
測試結構與 fixtures

📋 Phase 5: Implementation (預計 3-4 weeks)

PR #1: Dashboard Backend MVP

6 個目標函數計算引擎
FastAPI 端點實現
可驗證成果：curl localhost:8080/api/architecture/health

PR #2: Architecture Reasoner Agent MVP

決策邏輯與 Veto 引擎
CLI 介面
可驗證成果：python agent.py --check playbook.yaml

PR #3: Dashboard Frontend MVP

React 可視化介面
指標卡片與 Gap Report UI
可驗證成果：瀏覽器訪問 Dashboard

📋 Phase 6: Rollout & Training (預計 2-3 weeks)

Quick Start Guide（30 分鐘上手）
Training Workshops（理論 + 實作 + 分析）
Gradual Enablement（Advisory → Soft Veto → Full Enforcement）

總預估時程：5-7 weeks 達成完整可操作系統

# Schema 命名空間$schema: 'https://schema.synergymesh.io/docs-index/v1'# 必要欄位required_fields: - id, path, title, domain, layer, type - tags, owner, status, description# 可選供應鏈欄位optional_fields: - platforms, languages, provenance - sbom, signature, links, meta

十階段治理管道：

階段	名稱	說明
1	Lint	YAML/JSON 語法檢查
2	Format	格式化規則驗證
3	Schema	JSON Schema 驗證
4	Vector Test	測試向量驗證
5	Policy Gate	OPA/Conftest 策略檢查
6	K8s Validation	Kubernetes 清單驗證
7	SBOM	軟體物料清單生成
8	Provenance	SLSA 證據注入
9	Cosign Sign	Sigstore 無密鑰簽名
10	Audit	審計事件記錄

🏗️ 治理工具：

tools/docs/validate_index.py - Schema 驗證器
tools/docs/scan_repo_generate_index.py - 倉庫掃描生成索引
tools/docs/provenance_injector.py - SLSA L3 證據注入、SBOM 生成
tools/generate-refactor-playbook.py ⭐ NEW - AI 重構 Playbook 生成器
- 自動分析語言治理數據、安全掃描、熱點分析
- 為 8 個 clusters 生成結構化重構計畫（P0/P1/P2 優先級）
- 包含檔案與目錄結構交付視圖
- 整合 Auto-Fix Bot 與 Living Knowledge Base
- 詳見：docs/refactor_playbooks/README.md

3️⃣ Autonomous Framework（自主系統框架）

完整的五骨架無人機/自駕車自主系統框架。

五骨架架構 (Five-Skeleton Architecture) ├── 1. 架構穩定性骨架 (Architecture Stability) - C++ + ROS 2 │ └── 即時飛控 (100Hz)、IMU 融合、PID 控制器 ├── 2. API 治理邊界骨架 (API Governance) - Python │ └── 模組責任矩陣、API 合約驗證、依賴鏈檢查 ├── 3. 測試與兼容性骨架 (Testing & Compatibility) - Python + YAML │ └── 自動化測試套件、跨版本兼容測試 ├── 4. 安全性與觀測骨架 (Security & Observability) - Go │ └── 分散式事件日誌、安全監控、追蹤 ID └── 5. 文件與範例骨架 (Documentation & Examples) - YAML + Markdown └── 治理矩陣定義、完整 API 文檔、快速入門指南

4️⃣ 活體知識庫（Living Knowledge Base）

讓系統自己感知變化、重建自身結構、自我檢查，並主動回報狀態。

本模組不是人工智慧助理、命令列工具、Copilot 或聊天機器人。它的唯一目的，是讓程式碼倉庫「知道自己現在長怎樣、哪裡有問題」，並用機器可讀的方式表達出來。

# 知識循環四層次knowledge_cycle: perception: # 感知層 - 偵測變化 - Git 提交紀錄（檔案新增 / 修改 / 刪除） - GitHub Actions 工作流結果 - 定期排程掃描modeling: # 建模層 - 重建結構outputs: - docs/generated-mndoc.yaml # 系統說明書 - docs/knowledge-graph.yaml # 維度關係圖 - docs/superroot-entities.yaml # SuperRoot ontology 編碼self_diagnosis: # 自我診斷層 - 找出問題checks: - 孤兒元件（無關聯的 Component） - 死設定（未使用的 Config） - 重疊工作流 - 斷鏈文件output: docs/knowledge-health-report.yamlaction: # 行動層 - 回報狀態 - 更新 docs/KNOWLEDGE_HEALTH.md 儀表板 - 必要時自動開 GitHub Issue

目錄佈局：

目錄	用途
knowledge/	純知識資料層（YAML/JSON），不放程式碼
runtime/	操作知識的程式碼：載入、建模、診斷、輸出報告
pipelines/	把 runtime 組合成完整活體流程
docs/	給人類看的說明與健康報告

📚 詳見 docs/LIVING_KNOWLEDGE_BASE.md

📁 統一目錄結構

unmanned-island/ │ ├── synergymesh.yaml # 🔑 統一主配置入口 │ ├── core/ # 🏛️ 核心平台服務 │ ├── unified_integration/ # 統一整合層 │ ├── mind_matrix/ # 心智矩陣 │ ├── lifecycle_systems/ # 生命週期系統 │ ├── safety_mechanisms/ # 安全機制 │ ├── slsa_provenance/ # SLSA 溯源 │ ├── contract_service/ # 合約管理服務 (L1) │ └── ... # 其他核心模組 │ ├── automation/ # 🤖 自動化模組 │ ├── intelligent/ # 智能自動化 │ ├── autonomous/ # 五骨架自主系統 │ ├── architect/ # 架構分析修復 │ └── hyperautomation/ # 超自動化策略 │ ├── config/ # ⚙️ 配置中心 │ ├── system-manifest.yaml # 系統宣告 │ ├── unified-config-index.yaml # 統一配置索引 (v3.0.0) │ ├── system-module-map.yaml # 模組映射 │ ├── ai-constitution.yaml # AI 憲法 │ ├── safety-mechanisms.yaml # 安全機制 │ └── ... # 其他配置 │ ├── governance/ # ⚖️ 治理與策略 │ ├── schemas/ # JSON Schema 定義 │ ├── policies/ # OPA/Conftest 策略 │ ├── sbom/ # 軟體物料清單 │ └── audit/ # 審計配置 │ ├── infrastructure/ # 🏗️ 基礎設施 │ ├── kubernetes/ # K8s 部署清單 │ ├── monitoring/ # 監控告警 │ ├── canary/ # 金絲雀部署 │ └── drift/ # 漂移檢測 │ ├── mcp-servers/ # 🔌 MCP 伺服器 ├── tools/ # 🔧 工具腳本 │ └── cli/ # Admin Copilot CLI ├── apps/ # 📱 應用程式 │ └── web/ # 🌐 Web 前端與代碼分析 API ├── services/ # 後端服務與代理 ├── docs/ # 📚 文檔 │ └── refactor_playbooks/ # 🔄 重構 Playbook 系統 │ ├── 01_deconstruction/ # 解構階段 │ ├── 02_integration/ # 集成階段 │ ├── 03_refactor/ # 重構階段 │ └── NEXT_STEPS_PLAN.md # 下一步計劃 ├── tests/ # 🧪 測試套件 └── .github/ # 🔄 GitHub 配置

🔄 Refactor Playbook System

三階段重構系統 - 結構化的語言治理與架構重構控制平面

01_deconstruction → 02_integration → 03_refactor ↓ Proposer generates proposal ↓ Critic validates (architecture + quality) ↓ CI validates (gates) → Human review

主要功能

架構約束: 依賴規則、骨架規則、語言策略（11 個架構骨架）
品質指標: 可量化的前後對比（語言違規、Semgrep、複雜度、測試覆蓋率）
Proposer/Critic AI 工作流: 雙層 AI 驗證（Proposer 生成 → Critic 審查 → 迭代修正）
配置整合: 完全整合到 system-module-map.yaml 和 unified-config-index.yaml

快速入門

查看重構系統文檔：

# 查看重構系統總覽 cat docs/refactor_playbooks/README.md # 查看下一步計劃 cat docs/refactor_playbooks/NEXT_STEPS_PLAN.md # 運行驗證工具 python3 tools/validate-refactor-index.py

詳細文檔: docs/refactor_playbooks/

🚀 快速開始

環境需求

# 必要環境 Node.js >= 18.0.0 Python >= 3.10 npm >= 8.0.0 # 可選環境（自主系統） ROS 2 Humble Go >= 1.20 C++ 17 (GCC 11+)

安裝

git clone https://github.com/SynergyMesh-admin/Unmanned-Island.git cd unmanned-island npm install npm run lint npm run test

核心服務啟動

cd core/contract_service/contracts-L1/contracts npm install && npm run build npm start cd mcp-servers npm install && npm start python tools/docs/validate_index.py --verbose

Docker 部署

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d docker-compose up -d

🖥️ Admin Copilot CLI (Public Preview)

Admin Copilot CLI 將 AI 驅動的程式碼分析與操作能力帶入命令列，使系統可透過自然語言理解自身程式碼，並執行建置、偵錯與維護流程。

詳見 docs/ADMIN_COPILOT_CLI.md 與 tools/cli/README.md。

🌐 Web 前端與代碼分析 API (apps/web)

apps/web 提供企業級代碼分析服務，包括 React 前端與 FastAPI 後端。

前端：npm install、npm run dev / build
後端：pip install -r requirements.txt、pytest

部署與 API 詳見 apps/web/README.md。

🛠️ 核心功能

🤖 智能自動化

功能	說明	入口
自動程式碼審查	PR 自動審查與合併	.github/workflows/
智能派工系統	問題自動分配與負載均衡	core/contract_service/
進階升級系統	五級升級階梯 (L1 Auto → L5 客服)	docs/ADVANCED_ESCALATION_SYSTEM.md
Auto-Fix Bot	自動修復 CI 失敗	config/auto-fix-bot.yml

🔒 安全與合規

功能	說明	入口
SLSA L3 溯源	構建認證與簽名	core/slsa_provenance/
Schema 驗證	JSON Schema 合規檢查	governance/schemas/
策略閘	OPA/Conftest 策略執行	governance/policies/
SBOM 生成	軟體物料清單	governance/sbom/

📊 監控與觀測

功能	說明	入口
動態 CI 助手	每個 CI 都有獨立客服	docs/DYNAMIC_CI_ASSISTANT.md
Prometheus 監控	指標收集與告警	infrastructure/monitoring/
漂移檢測	基礎設施配置漂移	infrastructure/drift/

🎛️ 全局配置總覽

配置檔案	說明
synergymesh.yaml	統一主配置入口
config/system-manifest.yaml	系統宣告清單
config/unified-config-index.yaml	統一配置索引 v3.0.0
config/system-module-map.yaml	模組映射
config/ai-constitution.yaml	AI 最高指導憲章（三層憲法體系）
config/agents/team/virtual-experts.yaml	虛擬專家團隊配置
config/safety-mechanisms.yaml	安全機制配置
config/topology-mind-matrix.yaml	心智矩陣拓撲配置
config/drone-config.yml	無人機編隊與自動化系統配置
config/cloud-agent-delegation.yml	雲端代理程式委派配置

👨‍💼 虛擬專家團隊

內建多位虛擬專家，對應架構、安全、資料庫、DevOps 等領域，詳細映射參考 config/agents/team/virtual-experts.yaml。

🤖 智能代理服務

services/agents/ 提供長生命週期業務代理：

Auto-Repair Agent：自動修復
Code Analyzer Agent：程式碼分析
Dependency Manager：依賴管理
Orchestrator：代理編排
Vulnerability Detector：漏洞檢測

更多細節見 services/agents/README.md。

🚁 無人機系統配置

drone-config.yml 定義無人機編隊與協調策略，並透過 automation/autonomous/ 五骨架框架實作。

🚗 自主系統框架（無人駕駛/無人機）

統一架構骨架系統 ⭐

11 個完整架構骨架，整合架構指南與實現代碼：

入口: automation/architecture-skeletons/README.md
索引: automation/architecture-skeletons/unified-index.yaml
分析報告: docs/ARCHITECTURE_SKELETON_ANALYSIS.md

骨架清單 (11個)

骨架	狀態	用途
architecture-stability	✅ 生產	系統架構設計、服務邊界
security-observability	✅ 生產	安全機制、監控追蹤
api-governance	✅ 生產	API 設計、版本管理
testing-governance	✅ 生產	測試策略、品質保證
docs-governance	✅ 生產	文檔標準、知識管理
identity-tenancy	🟡 設計	認證授權、多租戶
data-governance	🟡 設計	資料分類、隱私合規
performance-reliability	🟡 設計	SLA、災難恢復
cost-management	🟡 設計	成本監控、預算規劃
knowledge-base	🟡 設計	知識組織、AI 上下文
nucleus-orchestrator	🟡 設計	工作流編排、代理協調

詳細說明: automation/autonomous/README.md

📚 文檔導航

完整文檔入口：docs/README.md

架構：docs/architecture/
快速入門：docs/QUICK_START.md
API 文檔：docs/AUTO_ASSIGNMENT_API.md
運維手冊：docs/operations/
語言治理：docs/LANGUAGE_GOVERNANCE_IMPLEMENTATION.md
重構劇本 ⭐：docs/refactor_playbooks/

📋 Refactor Playbooks（重構劇本系統）⭐

三階段結構化重構流程，從解構到執行的完整追溯性：

01_deconstruction → 02_integration → 03_refactor (解構) (集成) (重構)

核心文檔：

README - 系統總覽與使用指南
CONFIG_INTEGRATION_GUIDE - 配置整合指南
PROPOSER_CRITIC_WORKFLOW - 雙層 AI 重構工作流程 ⭐
LEGACY_ANALYSIS_REPORT - 完整架構分析
INTEGRATION_REPORT - 整合報告與使用方式

快速開始：

# 生成重構劇本 python3 tools/generate-refactor-playbook.py --cluster "core/"# 驗證索引一致性 python3 tools/validate-refactor-index.py # 查看當前狀態 cat docs/refactor_playbooks/03_refactor/INDEX.md

關鍵特性：

✅ 三階段重構流程（解構 → 集成 → 重構）
✅ 舊資產管理（實體隔離、知識保留）
✅ 架構約束強制（11 個骨架規則、依賴方向、語言策略）
✅ 品質指標量化（before/after 比對、零容忍閘門）
✅ Proposer/Critic 雙層 AI 工作流程
✅ CI/CD 整合（Auto-Fix Bot、違規映射）
✅ 機器可讀索引（index.yaml）供自動化使用

🔄 CI/CD

主要工作流位於 .github/workflows/，品質閘條件定義在各 CI 配置中（覆蓋率、Lint、Schema、Policy）。

📄 授權與致謝

本專案採用 MIT License 授權，詳見 LICENSE。

致謝 SynergyMesh、Sigstore、OPA、SLSA 等開源專案提供的基礎能力。

🏝️ Unmanned Island System

讓開發更高效，讓程式碼更完美！

GitHub • Issues • Discussions

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 431 Commits
.config/conftest		.config/conftest
.devcontainer		.devcontainer
.github-private		.github-private
.github		.github
.refactor-backups		.refactor-backups
.vscode		.vscode
agent		agent
ai		ai
apps		apps
automation		automation
autonomous		autonomous
bridges		bridges
config		config
contracts		contracts
core		core
deployment		deployment
docker-templates		docker-templates
docs		docs
examples		examples
experiments		experiments
frontend/ui		frontend/ui
governance		governance
infra		infra
infrastructure		infrastructure
island-ai		island-ai
knowledge		knowledge
legacy		legacy
mcp-servers		mcp-servers
ops		ops
reports		reports
runtime		runtime
scripts		scripts
services		services
shared		shared
supply-chain		supply-chain
synergymesh.egg-info		synergymesh.egg-info
templates		templates
tests		tests
tools		tools
unmanned-engineer-ceo		unmanned-engineer-ceo
v1-python-drones		v1-python-drones
v2-multi-islands		v2-multi-islands
.auto-fix-bot.yml		.auto-fix-bot.yml
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.eslintrc.yaml		.eslintrc.yaml
.gitignore		.gitignore
.gitignore.prod		.gitignore.prod
.markdownlint.json		.markdownlint.json
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Island-AI 專案目錄結構圖譜註解.docx		Island-AI 專案目錄結構圖譜註解.docx
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🏝️ Unmanned Island System

🌟 系統概述

🎯 設計理念

🔷 核心子系統

1️⃣ SynergyMesh Core Engine（核心引擎）

🤖 Island AI Multi-Agent System（智能代理系統）

2️⃣ Structural Governance System（結構治理系統）

🎯 Language Governance Dashboard（語言治理儀表板）

🎯 全局優化推理系統（Global Optimization Reasoning）

核心原則：Global Optimization First

🏗️ Architecture Reasoner（架構推理代理）

📊 六個核心目標函數（Objective Functions）

1. Language Stack Convergence（語言堆疊收斂）

2. Architecture Compliance（架構合規分數）

3. Security Posture Index（安全態勢指數）

4. Refactor Progress Index（重構進度指數）

5. Test Coverage Momentum（測試覆蓋率動量）

6. Cyclomatic Complexity Trend（圈複雜度趨勢）

🌐 Dashboard & API

🚀 快速開始

For AI Agents（立即可用）

For Developers（準備實施）

For Reviewers（立即可用）

📚 相關文檔

🗺️ Implementation Roadmap

✅ Phase 1-3: Core Documentation (已完成)

✅ Phase 4: Integration & Validation (已完成基礎架構)

📋 Phase 5: Implementation (預計 3-4 weeks)

📋 Phase 6: Rollout & Training (預計 2-3 weeks)

🏗️ 治理工具：

3️⃣ Autonomous Framework（自主系統框架）

4️⃣ 活體知識庫（Living Knowledge Base）

📁 統一目錄結構

🔄 Refactor Playbook System

主要功能

快速入門

🚀 快速開始

環境需求

安裝

核心服務啟動

Docker 部署

🖥️ Admin Copilot CLI (Public Preview)

🌐 Web 前端與代碼分析 API (apps/web)

🛠️ 核心功能

🤖 智能自動化

🔒 安全與合規

📊 監控與觀測

🎛️ 全局配置總覽

👨‍💼 虛擬專家團隊

🤖 智能代理服務

🚁 無人機系統配置

🚗 自主系統框架（無人駕駛/無人機）

統一架構骨架系統 ⭐

骨架清單 (11個)

📚 文檔導航

📋 Refactor Playbooks（重構劇本系統）⭐

🔄 CI/CD

📄 授權與致謝

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