开发者构建 /do 全自动编程系统：融合多模型 Agent 编排与 Hooks 机制，效率提升10倍

这篇文章介绍了一种名为 “/do” 的 AI 编程工作流系统，旨在通过自动化提升开发效率。该系统整合了 /dev、/omo 等四套工作流，构建了一个包含发现、探索、澄清、架构等 7 个阶段的完整闭环。其核心亮点在于多 Agent 并行协作（如 code-explorer、code-architect 各司其职）和按任务分配最优模型的多模型后端策略。同时，借鉴 ralph-loop 机制引入 Stop Hook，确保流程不中断。这不仅是一个工具，更是一套将 AI 编程工程化的方法论。