你这个思路，其实和 Trellis 的设计哲学是完全一致的：

• Claude Opus 4.7 → 负责“战略/规划/语义建模”
• Codex GPT-5.5 → 负责“执行/验证/自动化”
• Trellis → 负责“上下文总线 + 状态机 + 任务记忆”

重点是：

Trellis 本身不是 Agent。 它是 Agent Workflow Runtime。

也就是说，它不是 AutoGen 那种“智能体框架”，而是：

• 统一上下文
• 统一任务状态
• 统一技能入口
• 统一记忆层
• 统一 handoff protocol

这一点从源码结构就能看出来。(GitHub)

---

一、Trellis 实际是怎么执行工作流的

官方 README 写得比较“产品化”。

但从源码结构看，本质是：

text
Human
  ↓
Platform Adapter (Claude/Codex/Cursor)
  ↓
AGENTS.md
  ↓
.trellis/workflow.md
  ↓
Skill Router
  ↓
Task Context Loader
  ↓
Agent Runtime
  ↓
Workspace Journal / Spec Promotion

核心结构：

text
.trellis/
├── spec/          # 长期知识
├── tasks/         # 当前任务
├── workspace/     # 会话记忆
├── workflow.md    # 生命周期
└── scripts/       # 自动化入口

(GitHub)

---

二、真正关键的不是 workflow.md

而是：

「上下文分层」

Trellis 最大的东西其实是：

text
spec → task → workspace

这三层。

---

1. spec/

长期稳定知识：

text
架构规范
DDD术语
编码规范
ADR
领域语言

Claude 最擅长维护这个。

因为 Opus 4.7 在：

• domain modeling
• architecture reasoning
• ambiguity reduction
• glossary normalization

上明显更强。(RanketAI)

这和 grill-with-docs 完全契合。

---

2. tasks/

这里才是执行层。

通常结构：

text
.trellis/tasks/feature-auth/

├── PRD.md
├── research.md
├── implementation-plan.md
├── acceptance.md
├── review.md
└── context.jsonl

重点：

Trellis 不把上下文塞进 prompt。

而是：

用 task 文件系统当“外部思维”。

这是它最强的地方。

---

3. workspace/

这是 session memory。

比如：

text
workspace/alice/journal.md
workspace/bob/notes.md

Agent 不是靠大上下文记忆。

而是靠：

text
externalized memory

这也是 Trellis 和普通 CLAUDE.md 最大区别。(GitHub)

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三、Trellis 真正的“执行器”是什么

很多人误会了。

Trellis 没有中央 orchestration engine。

真正执行的是：

text
Claude Code
Codex
Cursor
Pi Agent

Trellis 只是：

text
workflow compiler
+ context injector
+ skill router

README 里已经直接说了：

text
Platform adapters
Generated commands, hooks, skills, prompts, workflows

(GitHub)

所以：

Trellis 本质是：

text
Git-native Agent OS

不是 LangGraph。

不是 CrewAI。

不是 AutoGen。

---

四、grill-with-docs 为什么和 Trellis 天然兼容

因为 Matt Pocock 的 skill 本质是：

「领域建模器」

它会：

• 逼问边界条件
• 对齐术语
• 检查代码与语言是否一致
• 自动维护 CONTEXT.md
• 必要时生成 ADR

源码写得非常明确。(GitHub)

它甚至已经在做：

text
CONTEXT.md
ADR
Glossary

这和 Trellis 的：

text
spec/
tasks/

天然一一对应。

---

五、你要的最佳架构（真正无缝）

你现在的目标：

text
Claude Opus 4.7
    ↓
grill-with-docs
    ↓
PRD + Architecture + ADR
    ↓
Codex GPT-5.5
    ↓
Implementation + Validation + Refactor

这是正确方向。

但要无缝：

不能靠聊天记录交接。

必须：

用 Trellis Task State 做 handoff。

---

六、推荐的 Trellis 工作流（非常重要）

建议你把 workflow 拆成：

text
PLAN
↓
SPEC
↓
EXECUTE
↓
VERIFY
↓
PROMOTE

而不是：

text
chat → code

---

七、真正推荐的目录结构

建议：

text
.trellis/
├── spec/
│   ├── architecture/
│   ├── glossary/
│   ├── coding/
│   └── adr/
│
├── tasks/
│   └── auth-refactor/
│       ├── PRD.md
│       ├── DOMAIN.md
│       ├── ADR.md
│       ├── IMPLEMENTATION_PLAN.md
│       ├── ACCEPTANCE.md
│       ├── REVIEW_NOTES.md
│       └── context.jsonl
│
├── workflow.md
└── scripts/

---

八、Claude 和 Codex 的职责必须硬分离

这是核心。

---

Claude Opus 4.7 负责：

text
需求澄清
领域建模
ADR
边界条件
Glossary
风险分析
任务拆分

因为 Opus 更像：

text
staff engineer

(RanketAI)

---

Codex GPT-5.5 负责：

text
实现
测试
自动修复
terminal loop
lint
integration
multi-file patching

因为 GPT-5.5 更强的是：

text
autonomous execution

(RanketAI)

---

九、最关键的一步：把 grill-with-docs 变成 Trellis Skill

你不要“调用 grill-with-docs”。

你要：

把它注册进 Trellis Skill Router。

---

正确做法

在：

text
.agents/skills/

下面挂：

text
.agents/skills/grill-with-docs/

因为 Trellis 已经支持：

text
.agents/skills/
.codex/agents/

(GitHub)

---

十、然后 workflow.md 里这样定义

例如：

md
# Planning Phase

Primary Agent:
- Claude Opus 4.7

Required Skills:
- grill-with-docs
- to-prd

Outputs:
- PRD.md
- ADR.md
- IMPLEMENTATION_PLAN.md

Exit Criteria:
- Acceptance criteria defined
- Terminology stabilized
- ADR conflicts resolved

然后：

md
# Execution Phase

Primary Agent:
- Codex GPT-5.5

Inputs:
- PRD.md
- IMPLEMENTATION_PLAN.md
- ADR.md

Required Skills:
- tdd
- diagnose

Exit Criteria:
- tests pass
- lint pass
- review.md generated

---

十一、真正的“无缝”在于：

Claude 不直接给 Codex Prompt

而是：

text
Claude → structured artifacts → Trellis → Codex

这是关键中的关键。

否则：

• context drift
• prompt entropy
• hallucinated assumptions

一定会发生。

---

十二、最佳实践：让 Codex 永远只读稳定层

不要让 Codex读：

text
raw chat

只读：

text
PRD
ADR
Acceptance
Implementation Plan

这样 GPT-5.5 会非常稳定。

因为它在：

text
明确任务边界
+ terminal execution
+ autonomous iteration

上非常强。(RanketAI)

---

十三、最重要的升级：任务状态机

你应该给 Trellis 增加：

text
DRAFT
↓
GRILLED
↓
SPEC_LOCKED
↓
READY_FOR_CODEX
↓
IMPLEMENTING
↓
REVIEWING
↓
HUMAN_QA
↓
DONE

因为：

多 Agent 系统最大的敌人不是模型能力。

而是：

text
state ambiguity

---

十四、最终形态（这是最强组合）

你真正想构建的是：

text
Claude Opus
    = Architect

Codex GPT-5.5
    = Senior Implementer

Trellis
    = Shared Operating System

grill-with-docs
    = Requirement Distillation Engine

这其实已经接近：

text
AI-native software organization

而不是：

text
AI coding assistant

了。

---

推荐直接看的源码入口：

• Trellis Repo
• Trellis README_CN.md
• Trellis AGENTS.md
• Matt Pocock Skills Repo
• grill-with-docs Skill
• grill-with-docs SKILL.md