用途：在 mindfold-ai/trellis 项目中启动一次 AI 开发会话，先建立上下文再决定如何开展任务。
初始化步骤：先读工作流指南 cat .trellis/workflow.md；再执行 python3 ./.trellis/scripts/get_context.py 获取开发者身份、git 状态、当前任务与活跃任务；用 python3 ./.trellis/scripts/get_context.py --mode packages 查看可用包与规范层，再读取相关索引 cat .trellis/spec/<package>/<layer>/index.md 与 cat .trellis/spec/guides/index.md；最后汇报并询问用户想做什么。
任务分类：问题类直接回答；琐碎修改直接编辑；简单任务先快速确认再走任务工作流；复杂或模糊任务先走头脑风暴流程。若无法判断，使用头脑风暴加任务工作流。
任务工作流：包含建立需求、准备实现、执行三个阶段。创建任务目录用 python3 ./.trellis/scripts/task.py create "<title>" --slug <name>；初始化上下文用 python3 ./.trellis/scripts/task.py init-context "$TASK_DIR" <type>，type 为 backend、frontend 或 fullstack；添加规范用 python3 ./.trellis/scripts/task.py add-context "$TASK_DIR" implement|check "<path>" "<reason>"；激活动用 python3 ./.trellis/scripts/task.py start "$TASK_DIR"；完成后提醒用户运行 $finish-work、$record-session。
涉及命令/API 签名、数据库迁移、基础设施集成或跨层数据转换时，需先定义 code-spec 深度。其他脚本包括 finish、archive。
限制：具体收费、平台支持范围、效果数据暂未提供；上下文注入依赖 .trellis 目录与脚本存在。