安裝
https://github.com/Gentleman-Programming/gentle-ai/blob/main/docs/quickstart.md適合誰
你已經在用某個 AI 編碼代理，卻反覆遇到同一件事：它寫完程式碼就把上下文清空，下一輪又從零開始；它對專案沒有穩定判斷；做完之後，除了讓你自己逐行讀，沒辦法證明它到底改了什麼。
Gentle-AI 面向的正是這種日常。它不替換你的代理，而是往你現有的代理上疊一層確定性的工程環境，官方概括為 "The deterministic engineering environment"，落點只有三件事：記憶、工作流程、證據。
適合的人包括：手上有真實儲存庫、想讓代理長期記住專案慣例的開發者；希望代理按固定流程推進、而不是每次自由發揮的團隊負責人；以及需要為每項改動留下可核對紀錄、方便協作與交接的場景。
反過來說，它不解決換個更好用的編輯器或模型這類需求：它管的是你現有代理的工作方式，而不是你用什麼工具。如果只是一次性小腳本、也不需要可追溯的紀錄，先想清楚是否值得多引一層設定。
3 分鐘完成第一次嘗試
只走一條官方路徑：開啟 Quickstart。
https://github.com/Gentleman-Programming/gentle-ai/blob/main/docs/quickstart.md
前置條件：已裝好一個受支援的代理（例如 Claude Code），並允許它讀寫專案目錄。Gentle-AI 本身不提供代理，只負責把設定寫進你已有的那個代理，官方標稱涵蓋 17 種整合，逐個代理的差異記錄在 docs/agents.md 裡，那張對照表也告訴你某個代理能拿到哪些能力。
開始之前花一分鐘讀那張對照表，確認你日常用的那個代理在列。不在列就換一個代理再談設定，繞過去只會得到一個裝不上、也說不清效果的環境。
安裝位置以 Quickstart 裡你所選代理那一節寫明的目標目錄為準。首頁只說它做的是原生設定，沒有逐一列出各代理的落盤路徑，所以別憑印象猜目錄，也別照搬別的代理的路徑。
裝好後不要立刻讓它大改。先給一個唯讀的活：讀一遍專案結構，說清它打算怎麼理解這個儲存庫，並要求先出計畫再動手。這一步不寫檔案、不跑指令，風險最低。涉及寫檔案、執行 shell 或發起外部請求時，讓它先把要改的檔案和要執行的動作逐條列出，你確認後再放行。
可觀察的成功訊號有兩條：換一個工作階段，代理仍能說出你專案裡既有的慣例，說明記憶落了盤；同一次工作階段裡，它按固定流程先給計畫、再動手、再留下可核對的紀錄，而不是只丟回一段答案。官方對完整路徑的描述是：一次提示推進到帶複核結果的提交。
使用案例
案例一：一次提示，從想法走到帶複核結果的提交。儲存庫首頁那一節示範的正是這條線：記憶取回專案背景，工作流程約束步驟，證據講清改動。證據到此為止——首頁展示了這條鏈路，但沒有逐步的介面細節，真實順序與產物要以 Quickstart 和 docs/intended-usage.md 為準。
案例二：給代理補上記憶、工作流程與可核對的證據。做法是按 Quickstart 為選定代理寫入設定，官方列出的可選項包括持久記憶、精選 skills、MCP 伺服器與 personas。需留意的是，首頁只給了這些設定項的名稱，沒說每個代理各自對應哪些檔案、衝突時以誰為準，這部分要回到 docs/agents.md 和各代理自己的說明文件核對。
兩個案例的共同點是：你不用換掉手頭的代理，多出來的只是記住和說得清兩件事。首頁沒有給出效率或品質提升的量化數據，所以別指望它替你證明收益。
使用邊界
它是一層設定，不是新的代理或 IDE：必須先有一個受支援的代理，設定才有落點。官方標稱 17 種整合，首頁點名的只是其中一部分；某個編輯器或命令列工具是否在列，請查 docs/agents.md 那張對照表，別預設都能用。
首頁只把第二道校驗描述為選用的、範圍受限的，沒有給出判定門檻與適用場景，別把它當成品質閘門，重要改動仍然要自己看。
安裝位置、設定項落點這些細節分散在各代理的說明文件裡，首頁只給入口，所以照抄路徑時要看清是哪個代理的章節。
說明文件、官網與 wiki 目前都是英文內容，指令與路徑請照抄原樣，注意大小寫。儲存庫首頁還掛著官網和 wiki 兩個入口，遇到具體代理的設定問題可以先在那兩處查現成答案。