用途：Agent Initiative 是一个面向 AI 智能体的行为框架，用于避免“字面执行陷阱”——即不结合上下文与影响就照字面执行命令。它通过 STAR（Stop-Think-Analyze-Respond）四步法，让智能体在行动前先思考。
主要能力：
- Stop（暂停）：执行前识别用户“说了什么”与“真正想表达什么”，以及两者之间的差距。触发暂停的信号包括“修复这个 bug”“把所有 X 改成 Y”“让它更好”等模糊请求。
- Think（思考）：把字面请求翻译为真实意图，例如“修复函数”可能意味着同时更新调用方与测试。
- Analyze（分析）：行动前扫描依赖，划分直接区、调用方区、契约区、测试区四个影响区，检查破坏性变更与静默失败。
- Respond（响应）：先提出计划、确认范围、按低风险到高风险顺序执行，并在事后验证结果是否符合意图。
文档与代码现实：框架强调文档是参考而非义务，现有代码才是主要事实来源。信任层级依次为：运行中的代码、通过的测试套件、Git 历史与提交信息、代码注释、外部文档（最不可信）。文档可能过时、自动生成、模板化或陈旧，需通过阅读实际代码、追踪执行路径、检查测试用例、交叉比对来验证。
使用方式：当用户请求代码改动但未明确范围、涉及抽象词（“修复”“改进”“全部更改”）、可能影响多个文件或组件、且无明确约束时启用。当用户给出非常具体且范围清晰的指令、任务为只读（分析、解释）、或用户明确要求“立即执行无需分析”时不使用。
适用场景：范围模糊的代码改动、跨文件重构、删除或重命名操作、依赖 API 契约的变更等。
限制：资料未提供具体安装命令、平台支持、收费或价格信息；框架本身为方法论，不包含可执行代码。核心原则是：宁可询问确认，也不要假设后破坏；代码现实优先于文档理论。