用途：把仓库初始化为控制回路驱动的智能体开发系统，或对已有仓库升级。适合需要为自主代码智能体建立显式控制原语、策略门禁、可观测性与审计能力的团队。
主要能力：提供三种配置档。baseline 生成最小 harness 与命令面；governed 在 baseline 上增加 policy/commands/topology、控制回路、指标与 git hooks；autonomous 在 governed 上增加恢复/夜间控制及 Web 与 CLI 端到端原语。向导会生成 AGENTS.md、PLANS.md、METALAYER.md、Makefile.control、scripts/control/、docs/control/ARCHITECTURE.md、docs/control/OBSERVABILITY.md、CI 控制检查，以及 .control/policy.yaml、.control/commands.yaml、.control/topology.yaml、docs/control/CONTROL_LOOP.md、evals/control-metrics.yaml 等。autonomous 档还包含 install_hooks.sh、.githooks/、recover.sh、web_e2e.sh、cli_e2e.sh、web-e2e.yml、cli-e2e.yml、tests/e2e/web/*、playwright.config.ts、tests/e2e/cli/smoke.sh、.control/state.json、control-nightly.yml。
使用方式：先基线化仓库现有工作流与约束，识别规范测试/lint/类型检查/构建命令、需策略门禁的高风险操作、智能体运行所需可观测性 ID。然后运行 python3 scripts/control_wizard.py init <repo-path> --profile baseline，再按需升级为 governed 或 autonomous。用 python3 scripts/control_wizard.py audit <repo-path> 及 --strict 校验，审计失败应视为阻塞直至修正。操作中保持命令名稳定（smoke、check、test、recover；web-e2e、cli-e2e），保持策略与命令目录和实际行为同步，跟踪控制指标并有意调整设定点，清理过时规则/脚本/文档。
限制与适配规则：不得在无明确理由时覆盖现有项目约定；优先使用包装器与策略文件而非临时命令执行；使主要行为可观测可审计；保持人工升级规则显式且易触发。相关技能包括 agent-consciousness 与 knowledge-graph-memory。具体收费、平台与效果资料暂未提供。