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范围：Kilo CLI (packages/opencode/) / VS Code Extension (packages/kilo-vscode/) / Kilo Cloud (后端归因引擎)

本方案解决的核心问题是：精确量化 AI 在最终代码库中的实际贡献比例。现有方案（包括行业通用的"行数计数法"）只能回答"AI 被接受了多少行"，但无法回答"这些被接受的代码有多少存活到了最终提交，以及被人类修改了多少"。

本方案在 Kilo Code 现有架构上，引入 AST-aware MinHash 指纹归因引擎（基于 k-Shingle + LSH），构建一条从 AI 代码生成瞬间到 Git 最终提交的全链路追踪能力。三套代码生成路径（Tab 补全、Chat 对话、Agent 子任务）统一采集代码指纹，服务端在 Git 提交阶段进行归因匹配，最终产出精确到行级的 AI 贡献占比。

• 运行 (Run): bun run --conditions=browser ./src/index.ts
• 测试 (Test): bun test（运行所有测试）或 bun test test/tool/tool.test.ts（运行单个测试）
• 类型检查 (Typecheck): bun run typecheck（运行 tsgo --noEmit）

• @/* 映射到 ./src/*
• @tui/* 映射到 ./src/cli/cmd/tui/*

命名空间模块 (Namespace modules) —— 代码以 TypeScript 命名空间（Namespace）的形式组织，而不是类（Class）。每个模块导出一个包含其 Zod schema、类型和函数的命名空间：

export namespace Session {
  export const Info = z.object({ ... })
  export type Info = z.infer<typeof Info>
  export const create = fn(z.object({ ... }), async (input) => { ... })
}

Instance.state(init, dispose?) —— 针对每个项目的延迟加载单例。许多模块通过这种方式注册状态。

Kilo Code 是一个功能强大的开源 AI 编码助手，基于 OpenCode 框架开发。项目采用 Monorepo 架构，使用 Turborepo 和 Bun Workspaces 管理多个包。

• 多模型支持：支持 500+ AI 模型，包括 Claude、GPT、Gemini、Grok、Codex、GLM 等
• 多客户端：CLI、VS Code 扩展、Web UI 和桌面应用，满足不同场景
• 丰富的工具集：50+ 内置工具，涵盖文件操作、命令执行、代码搜索
• 插件扩展：支持外部插件和 MCP 服务器，动态加载自定义工具
• 会话管理：完整的会话系统，支持父子会话、上下文压缩、会话恢复
• 浏览器自动化：集成 Playwright，AI agent 可操作网页、截图、表单填充

Kilo Code 采用 Turborepo + Bun Workspaces 分层架构，23 个包协同工作。