项目页：https://doramagic.ai/zh/projects/coding-ethos/；手册：https://doramagic.ai/zh/projects/coding-ethos/manual/；coding-ethos 把项目约束拆成 policy、agent、hooks 和 code-intel 四个可追踪部分：coding_ethos.yml 管机制，CODING_ETH

边界很明确：Doramagic 能力包提供的是 quick start、manual、context pack、pitfall log 和 eval 路线，不是本机已经安装或运行成功的证明。的 autoRecall 有已报告的关键 bug，语义队列可能因坏记忆条目中断，多个微信用户的记忆隔离也需要单独确认。OpenViking 的价值不在于又多了一个“记忆组件”，而在于它试图把 Agent 需要的

LlamaIndex 不应只用 RAG demo 判断，而要先验证 reader、nodes、retriever、metadata、agent memory/context 和 instrumentation 这条上下文合同。

基于 Doramagic 项目页、上游仓库、包元数据和本地 Python 3.9/3.12 烟测，拆解 OpenAI Agents SDK 落地前必须写清楚的运行契约。

标签：DSPy、LLM、RAG、prompt-optimization、agent-engineering、evaluation、Python、open-source、AI-engineering、observability、retrieval、GEPA。第一轮应该只做一个很小的合同：输入文本、检索上下文、答案、引用、置信度，或者产品真实需要的几个字段。DSPy 更适合已经有重复 LM 任务的团队

GPT Researcher 更像研究流水线而不是搜索框。先验证 retriever、source URLs、context、citation、本地文档和 MCP 边界，再信任生成报告。

Puppeteer 是非常适合 AI coding agent 使用的工具。它用 Node.js API 控制 Chrome 或 Firefox，可以做浏览器自动化、截图、网页抓取、页面检查、网络请求观察和重复性 Web 任务。但这也是风险来源。一旦 Agent 能打开浏览器，它就可能接触真实网页、登录状态、页面内容、下载文件、截图、表单提交和本地缓存。第一个问题不应该是“能不能让 Agent 用

Gemini CLI 不是简单的终端聊天框。第一次使用前，先验证认证方式、文件读写、Shell 命令、MCP 扩展、日志与回滚路径。

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