OpenLogos 定义标准， RunLogos 让标准落地。
OpenLogos 是一套免费的开源 AI 工程方法论。它将 40 余年经过验证的实践——BDD、TDD、DDD、Stage-Gate——编码为可与任何 AI 编程工具配合使用的 AI 可执行 Skills。RunLogos 是让方法论产出的每个产物都能落地的专业桌面应用。
一套编码为 Markdown Skills 的结构化 AI 工程方法论。可与任何 AI 编程工具独立使用——Claude Code、Cursor、OpenCode、GitHub Copilot 等。
OpenLogos 的最佳实践实现。可视化、编辑、编排和调试方法论产出的每个产物——全部集成在一个原生桌面应用中。
OpenLogos 将 Why → What → How 进阶流程编码为 AI 可执行的 Skills。每一层都从前一层派生——从需求到通过测试，产生完全可追溯的链条。
OpenLogos 和 RunLogos 形成闭环。方法论驱动构建什么；桌面应用让它产出的一切可见、可编辑、可测试。
在 Claude Code、Cursor 或任何 AI 编程工具中使用 OpenLogos Skills，执行完整的需求 → 设计 → 代码工作流。AI 读取 AGENTS.md，精确知道当前处于哪个阶段以及需要加载哪个 Skill。
所有 AI 生成的文档——PRD Markdown、HTML 原型、时序图、OpenAPI 规格、数据库 Schema、测试用例、变更提案——都在 RunLogos 中以可视化方式渲染，并支持完整编辑。
直接在 RunLogos 内运行 AI 编写的 API 编排测试场景。详细检查每个请求和响应。场景运行器根据 OpenLogos 规格链验证你的业务流程——无需外部测试框架。
在 RunLogos 文档中高亮任意文本，留下内联注释，然后从这些注释生成结构化 AI 提示词。将模糊的审查意见转化为精确指令——大幅提升你与 AI 编程工具的沟通效率。
运行 CLI 验证命令，生成三层可追溯性报告：通过率、设计时覆盖率（每个定义的测试用例都已执行）和 AC 可追溯性（需求 → 测试用例 → 结果）。带着证明发布，而不是希望。
每个项目经历三个层次。需求先于设计；设计先于代码。当上下文完全定义时，AI 永远不会猜测。
单个场景 ID 贯穿所有阶段。测试用例在代码生成之前设计。openlogos verify 生成三层可追溯性报告。
每个决策都存在于 Markdown 文件中。相同的文档 → 相同的上下文 → 一致的 AI 输出。可审查、可复现，并在整个团队中累积。
AGENTS.md 自动检测当前阶段，加载正确的 Skill，并执行"没有设计文档就不写代码"等规则。AI 承担繁重工作；你保持控制。
OpenLogos 不是从零发明的新框架——它将成熟的软件工程方法论映射到 AI 原生执行上。
第 1 阶段 GIVEN/WHEN/THEN 验收标准
第 3 阶段步骤 3 测试优先设计，openlogos verify
架构、场景建模、统一语言
三层进阶门控，Gate 3.5
文档即上下文，logos/ 目录结构
AI Skills（SKILL.md），AGENTS.md 自动检测
OpenLogos 免费，今天就可以与任何 AI 编程工具配合使用。RunLogos 添加了可视化层，让方法论产出的每个产物更易于审查、编辑和执行。