Show HN: Mycelium – 一款AI代理外掛，引導你從目標到市場

Mycelium是一款為Claude Code設計的開源外掛，旨在解決AI代理過度自信的問題——代理常常快速從想法跳轉到程式碼提交，卻跳過了最關鍵的一步：判斷“為什麼做、為誰做、是否有人需要”。該外掛透過嵌入一個發現層，迫使代理在寫第一行程式碼前先回答四個問題：你試圖解決什麼問題？誰有這個問題？你最冒險的假設是什麼？最小可測試的動作是什麼？整個過程約需十分鐘，最終生成一份書面簡報，並明確指出最可能失敗的前提。

Mycelium的核心理念是“構建廉價，但決策並不廉價”。它並不代替使用者做判斷，而是提供足夠的反饋，讓代理的每一次行動都經過證據驗證。外掛內建了一套“尺度”系統，從L0（目的）到L5（市場），以及“鑽石”決策迴圈（發現、定義、開發、交付）。專案規模不同，所需深度也不同：週末駭客專案可能只需要L0和L3，而團隊產品則需要完整的價值鏈。每個步驟都必須透過證據檢查才能繼續，否則代理會明確指出缺失的資訊並提供補全命令。

Mycelium特別適合那些無法承受錯誤方向浪費資源的建造者（個人開發者和小型團隊）。它不支援純執行加速（如固定的任務佇列）或大型跨角色組織流程（如多人的即時協作）。對於已明確範圍只需快速交付的專案，作者推薦直接使用其他工具，如Paddo或Addy Osmani的agent-skills。但若發現環節缺失，Mycelium可與這些工具互補。

外掛的安裝非常輕量：在Claude Code中執行兩條命令即可，不會修改專案根檔案。所有產品決策以YAML檔案形式存放在git倉庫中，版本化、可追溯。若構建過程中發現不良假設，工作流會回退到上一步並記錄學習成果——這被視為系統正常運作而非失敗。

Mycelium已透過三個小型專案內部測試和外部使用者的實際壓力測試。每個測試都推動框架改進，例如：當一致性不再等同於證據時（框架學會了不信任自身的一致性推理）；當連結檢查器透過但死路徑仍然存在時（增加了第二層守衛）；以及當外部報告（如Faros的加速鞭策、Datadog的AI工程狀態）揭示自身可觀測性短板時（促進了三個子系統改進）。這些學習全部融入當前版本。

若想深入瞭解，專案文件提供了心理模型、哲學基礎、技能列表、理論依據（引用30+框架）以及完整的收據索引（記錄每項機制和貢獻者）。許可證為MIT。