https://github.com/shihchengwei-lab/slime-coding
Git hook framework that enforces minimal AI coding — blocks scope creep and undeclared dependencies automatically.
https://github.com/shihchengwei-lab/slime-coding
ai-coding claude-code developer-tools git-hooks prompt-engineering shell
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Git hook framework that enforces minimal AI coding — blocks scope creep and undeclared dependencies automatically.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/shihchengwei-lab/slime-coding
- Owner: shihchengwei-lab
- License: mit
- Created: 2026-06-18T02:23:55.000Z (19 days ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2026-06-28T22:11:00.000Z (8 days ago)
- Last Synced: 2026-06-28T23:18:43.760Z (8 days ago)
- Topics: ai-coding, claude-code, developer-tools, git-hooks, prompt-engineering, shell
- Language: Shell
- Size: 1.84 MB
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-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Changelog: CHANGELOG.md
- License: LICENSE
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README
> [!IMPORTANT]
> **This repository is archived.** Development continues in the
> [coding-agent-guardrails](https://github.com/shihchengwei-lab/coding-agent-guardrails)
> toolkit, where this tool lives at
> [`slime-coding/`](https://github.com/shihchengwei-lab/coding-agent-guardrails/tree/main/slime-coding)
> with its full commit history. Everything here stays available read-only.
# Slime Coding
[](https://github.com/shihchengwei-lab/slime-coding/actions/workflows/ci.yml)
**Slime Coding — 讓最聰明的 AI，跟最沒腦的黏菌學會克制。**
每天用 AI 寫 code 的人都知道：現在的問題通常不是 AI 做不出來，而是它太容易把任務往外延伸。
它會加一層你沒要求的抽象、碰幾個本來不用碰的檔案、引入新套件、改掉既有資料流，甚至引用一個 repo 裡根本不存在的函數。功能最後也許能跑，但 diff 會多出一堆你沒有打算維護的東西。
Slime Coding 管的是這件事：**最小語義位移**。
不是最小 diff，也不是最少行數。它在意的是：只改這次需求必須改的行為，不順手移動既有架構、命名、API、資料流和責任邊界。
## 它做什麼？
Slime Coding 不是再寫一段「請不要過度實作」給 AI 看。那種文字只是提醒，AI 忙起來會忘。
它把幾個容易失控的點接成自動關卡：
- **動手前先框範圍**：AI 要先寫出這次要碰哪些檔案、要完成什麼、哪些事不做。沒框好就不能改專案程式碼。
- **範圍外的修改會被擋**：如果 AI 順手改了不在範圍內的程式碼，收工時會被擋下來。
- **新增套件會被擋**：AI 不能默默多加套件。要嘛說清楚為什麼留，要嘛拿掉。
- **引用不存在的接點會被擋**：可選。你可以接型別檢查或語法檢查，讓 AI 不能靠想像中的 helper / class / API 收工。
- **紅燈不能假裝完成**：如果你設定了測試指令，測試紅燈時 AI 不能直接收工。它要修綠，或把放棄的路記下來，避免下輪重走。
- **commit message 會留下證據**：commit 時自動補上這次範圍、碰了哪些檔案、有沒有走廊外修改、有沒有新套件、怎麼驗證。
簡單說就是：
> 多想一點，少偏離一點。
## 什麼時候有用？
適合：
- 你已經每天用 Claude Code / Codex / 其他 AI coding 工具改 repo。
- 你的 repo 已經有架構、命名、helper、測試和約定。
- 你在意 AI 不要把一個小需求擴成一串旁支。
- 你常遇到「功能有做完，但 diff 看起來很不對」。
不太適合：
- 一次性試作品。
- 你就是想讓 AI 大幅重構。
- 專案沒有測試、沒有型別檢查，也不在意檔案邊界。
## 怎麼用？
每個要套 Slime Coding 的專案，各跑一次。Claude Code 用：
```bash
git clone <這個 repo> ~/slime-coding
cd /你的專案
~/slime-coding/install.sh .
```
Codex on Windows 用：
```powershell
git clone <這個 repo> $HOME\slime-coding
cd \你的專案
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File $HOME\slime-coding\install-codex.ps1 -Project .
```
Claude 安裝會做幾件事：
- 把 Claude 的自動關卡接進 `.claude/settings.json`。
- 裝 `/slime-corridor` 和 `/slime-prune` 指令。
- 建立 `.slime/corridor.md` 和 `.slime/PRUNED.md` 範本。
- 接上 Git commit hook，讓 commit message 自動帶證據。
Codex 安裝會做幾件事：
- 把自動關卡接進 `.codex/hooks.json`。
- 把 `slime-navigate` skill 複製到 `.agents/skills/slime-navigate`。
- 把 Slime Coding 指引插入 `AGENTS.md` 的 managed block。
- 建立 `.slime/corridor.md` 和 `.slime/PRUNED.md` 範本。
- 接上 Git commit hook，讓 commit message 自動帶證據。
需要 `python3` 和 `git`。安裝可以重跑，會備份既有設定。
Claude Code 最後還有手動一步：把 [`templates/CLAUDE.slime.md`](templates/CLAUDE.slime.md) 的內容貼進你專案的 `CLAUDE.md`，讓 AI 知道這套規則怎麼用。
Codex 版會自動更新 `AGENTS.md`；下次啟動 Codex 或開新 run 後生效。若 Codex 提示 project hooks 尚未 trust，進 `/hooks` 檢查後信任。
## Benchmark 怎麼看？
這不是「AI coding 已被解決」的證明，只是一個時間點快照：在同一批任務上，裝 Slime Coding 之後，AI 有沒有更少漂移。
2026-06-29，用 Ponytail-derived task pool 跑 Claude Haiku：
- 19 題
- `baseline` / `ponytail` / `slime-coding` 三組
- 每題每組 4 次
- 共 228 個有效樣本
- 429 額度失敗與跑太久中斷的樣本已重跑
- `slime-coding` 使用目前預設的嚴格版本：範圍外程式碼修改會被擋
| 組別 | 通過率 | touched files | 總 LOC | vs baseline LOC | 平均 cost | 平均 tokens | 平均時間 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| baseline | 69/76 = 90.8% | 115 | 5744 | baseline | $0.0897 | 331k | 49.8s |
| ponytail | 72/76 = 94.7% | 147 | 5055 | -12.0% | $0.1047 | 299k | 55.6s |
| slime-coding | 76/76 = 100.0% | 107 | 4351 | -24.3% | $0.1223 | 478k | 76.6s |
同一批 19 題再用 Codex CLI / `gpt-5.4-mini` 跑 baseline 與 Slime Coding，當成跨廠商 sanity check：
- 2026-07-01
- `baseline` / `slime-coding` 兩組
- 每題每組 4 次
- 共 152 個 clean cells
- Codex CLI 不回報 per-run cost，所以這張表不列 cost
| 組別 | 通過率 | touched files | 總 LOC | vs baseline LOC | 平均 tokens | 平均時間 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| baseline | 76/76 = 100.0% | 122 | 7196 | baseline | 232k | 130.9s |
| slime-coding | 76/76 = 100.0% | 104 | 5543 | -23.0% | 262k | 158.0s |
直覺讀法：
- Claude Haiku 那輪，Slime Coding 通過率最高，也碰最少檔案、產生最少 LOC。
- Codex / `gpt-5.4-mini` 那輪，baseline 已經 100% 通過；Slime Coding 沒提高通過率，但仍少碰 14.8% 檔案、少寫 23.0% LOC。
- 代價是 token、時間、cost 或 CLI runtime 通常更高。
所以它不是省錢工具，也不是加速工具。它比較像一個保守的防護欄：多花一點思考成本，換比較小的改動面。
完整資料在 [`benchmark/`](benchmark/)。
## 限制
- 它不是安全沙盒。真正的安全邊界還是權限、sandbox、CI、測試和人工 review。
- 它不能判斷所有設計好壞，只能擋幾個明確事實：範圍外檔案、新套件、紅燈收工、型別檢查失敗。
- 沒有測試或型別檢查的 repo，效果會打折。
- 它會增加流程成本。benchmark 也顯示它更耗 token、時間和錢。
如果你要的是「便宜、快、能跑就好」，這不是它的方向。
如果你要的是「AI 可以寫，但不要把每個小需求都擴成一輪大改動」，這就是它想解的問題。
## 更多細節
- 概念說明：[`docs/CONCEPT.md`](docs/CONCEPT.md)
- 機制設計：[`docs/DESIGN.md`](docs/DESIGN.md)
- benchmark 原始資料：[`benchmark/`](benchmark/)
- 變更紀錄：[`CHANGELOG.md`](CHANGELOG.md)
## License
MIT — 見 [`LICENSE`](LICENSE)。