Fagan 是一个 MCP 原生的自主 SDLC（软件开发生命周期）流水线，核心理念是「把代币花在判断上，而不是打字上」。前沿模型按 token 计费且擅长判断，本地模型免费运行且足以完成打字工作，因此该流水线将软件工程沿这条线拆分：前沿模型负责分解工作、制定计划、审查差异并裁决任何有风险的事项，本地模型则以零边际成本编写实现。
该设计借鉴 Michael Fagan 1976 年在 IBM 的研究：正式检查发现了已发布产品中 82% 的缺陷（每千行代码 38 个，而单元测试为每千行代码 8 个）。质量存在于关卡中，而非作者手中。因此项目把预算花在关卡上：实现前强制 TDD、独立审查轮次、验收预言机评分、风险分级的 overlord（对任何不可逆操作停下来等待人类），以及合并闸门——在 rebase 后的分支上重新运行测试套件，之后才允许合并。目标明确而具体：在每月 20 美元的预算上实现企业级工程纪律——分解、TDD、代码审查、按依赖排序的交付。
用途与定位：这是一个自主编码流水线，通过 MCP 服务器与 Claude Code 等工具集成，将目标分解为史诗/故事，逐个派遣实现、审查、合并。它适合希望以低成本获得工程纪律的开发者或团队，但项目明确警告这是具有真实且已记录失败模式的自主编码流水线，尚不是「描述一个功能，得到一个 PR」的完全放手工具，使用前应阅读可靠性与限制部分。
主要能力：前沿模型规划与审查；本地模型实现；TDD 强制；独立审查；验收预言机评分；风险分级 overlord 在不可逆操作时暂停等待人类；合并闸门在 rebase 分支上重跑测试；仪表盘看板；调度器无人值守推进；独立运行模式（仪表盘+调度器，无需 MCP 服务器）；伴随 MCP 服务器（仅 overlord 与 acceptance-oracle）。提供 9 个角色的提供者选择，支持按计划配置角色、注册表 roles 块、环境变量和调用方回退，优先级依次递减。注册表刻意不预置 roles 路由，操作者需自行选择。
使用方式：支持一键安装（克隆到 ~/.fagan 并运行 scripts/install.sh），安装脚本创建 .venv、安装依赖并检查 git、gh、claude CLI 等工具，可安全重复运行。需注册 MCP 服务器并复制 personas，重启 Claude Code。从 Claude Code 会话中：让 product-analyst 子代理将目标转为史诗/故事，或按 schema 手写计划；用 mcp__pipeline__save_plan 保存计划，repo_root 指向目标项目；用 mcp__pipeline__list_ready_stories 查看未阻塞故事，用 mcp__pipeline__dispatch_story 领取并启动。用仪表盘查看进度（scripts/dashboard.sh start，打开 http://localhost:8000）。无人值守可运行调度器 .venv/bin/python3 -m pipeline.scheduler_daemon。建议从 PIPELINE_AUTONOMY=dry-run 开始（仅计划与日志，不派遣不合并），信任关卡后再切换。也可运行 .venv/bin/python scripts/smoke_getting_started.py 做冒烟测试，提供者中立，退出码 0 表示通过，1 表示 claude 后端且 CLI 缺失，2 表示配置的提供者为空或无法识别，3 表示有界轮询超时，4 表示故事失败。
提供者选择与授权：这是必需步骤。注册表 model_registry.json 声明各提供者的模型但不含 roles 路由。选择顺序：计划角色配置 > 注册表 roles 块 > PIPELINE_BACKEND_<ROLE> 环境变量 > 调用方回退。可运行 .venv/bin/python scripts/choose_providers.py 交互式选择九个角色，逐个显示当前提供者/模型及来源，按数字切换，写入前会验证。支持 PIPELINE_MODEL_REGISTRY_PATH 指向任意注册表 JSON，或用 gitignored 的 model_registry.local.json。选择提供者即选择需要的凭据，install_checks.py 会探测并报告未授权。Ollama :cloud 标签通过本地 ollama 守护进程经 https://ollama.com 代理，使用其自身凭据；纯本地标签只需守护进程运行。
独立运行：仪表盘暴露与 MCP 工具相同的操作（保存/摄取计划、分解目标、派遣故事、推进、审查、批准合并），可通过 HTTP API 脚本化。支持一条命令 up 启动仪表盘和调度器，provision 临时数据目录（默认 ~/pipeline-standalone），写入共享 operator env 文件，健康检查通过才报告成功；down 停止进程保留数据；status 打印路径与状态。两个进程都先读 .pipeline.env，再读 .dashboard.env，后者覆盖前者。
平台支持：日常在 macOS 开发运行。核心（MCP 服务器、仪表盘、Claude 后端派遣/审查、完整测试套件）为纯 Python，CI 在 Ubuntu 上测试 Python 3.12–3.14。launchd/*.plist 和 MLX（PIPELINE_LOCAL_PROVIDER=mlx）为 macOS 专属；Linux 可用 scripts/generate_systemd_units.sh 生成 systemd 单元，或直接前台运行；本地派遣在 Linux 上可通过 Ollama 或 LM Studio。Windows 未测试。
限制与注意事项：项目明确说明这是自主编码流水线，具有真实且已记录的失败模式，不是完全放手的工具。首次运行无需本地模型，dispatch 和 review 回退到 claude 后端，但这是起步配置而非预期配置，只有刻意将实现角色路由到本地模型才能实现成本拆分。使用 claude 路径也需要两个凭据：gh auth login 和 Claude Code CLI 自身登录。PIPELINE_AUTONOMY 默认 gated，风险低且通过审查的故事可无人值守合并。详细参考见 REFERENCE.md。
具体功能、收费、价格、平台效果等未在资料中提供的，暂未提供。
