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bookworm-router — bash
$ bookworm route --trace
▶ BWR v6.6.0 Neural Gateway ACTIVATED
Skills: 94 Agents: 18 Hooks: 40 MCP: 22
Route Accuracy: 100%
[BWR:a1b2] intent=complex domain=backend
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ SKILL · 后端构建师 ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
[quality-gate] running 4-dim review...
✓ 规范: PASS
✓ 安全: PASS
✓ 质量: PASS
✓ 架构: PASS
━━━━━━ 善读者,必善造 ━━━━━━
$ _
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v6.6.0-phase1-B · Stable路由准确率 100%

Technology · Bookworm AI Router

Bookworm
AI 智能路由系统

鑫霖自研的 Claude Code 智能路由系统。 94 专业技能 · 18 专业智能体 · 40 自动化钩子 · 22 MCP 服务, 意图识别 → 专家调度 → 质量门控 → 反馈学习四层闭环, 这是鑫霖 AI 工程化能力的最强证明。

基于此底座的 AI-Agent 方案联系技术团队

94

专业技能

Skills

18

专业智能体

Agents

40

自动化钩子

Hooks

22

MCP 服务

Services

100%

路由准确率

Accuracy

v6.6

当前版本

Version

为何自研

我们自己天天用 AI,
所以更懂如何交付 AI 落地

鑫霖不是一家「卖 AI 概念」的公司。从 2023 年开始, 我们每天用 Claude Code 完成真实工程任务——代码审查、架构设计、 文档撰写、运营自动化。在这个过程中我们发现:

通用 LLM 调用一个模型解决所有问题,效率远低于根据任务类型调用专家 AI。

Bookworm 就是这个洞察的工程化产物——一套能精准识别任务意图、 调度最合适的专家 AI 并用质量门控确保输出合格的路由系统。 它不是玩具,是鑫霖团队每天生产环境中运行的工具。

正因为我们自己深度使用 AI,才能帮客户做出真正可落地、 可维护、可迭代的 AI 系统,而不是停在演示的 Demo 上。

为什么不用现成的 AI 编排框架?

LangChain / AutoGPT 等框架功能丰富但对 Claude Code 工作流的适配较差。Bookworm 专为「AI 辅助软件工程」场景设计,每个技能 Prompt 针对真实工程任务迭代了数十次,是鑫霖工程文化的产物,而非现成集成品。

这是对外销售的产品吗?

目前 Bookworm 是鑫霖内部研发效能工具,同时作为 AI-Agent 解决方案的技术底座向客户输出能力。我们相信自己先把 AI 用好,才有资格帮客户落地 AI。

路由准确率 100% 如何保证?

通过 B 阶段 27 个系统测试用例的全覆盖验证,涵盖意图歧义、边界输入、连续多轮对话等场景。质量门控确保错误路由被拦截而非静默通过。

BWR 路由引擎

四层闭环路由架构

不是简单的 if-else,是有意图识别、有候选回退、有质量门控、有记忆学习的工程级路由系统。

◈
Phase 1

意图识别

解析用户输入的语言意图,提取复杂度(simple / medium / complex)、领域标签、关键实体,80 条消歧规则自动应用。

复杂度 complex → 强制 Skill 调用;medium(置信度 ≥ 50%)→ MUST_INVOKE_SKILL;simple → 直接回复。
⬡
Phase 2

专家调度

根据意图匹配最合适的 Skill 或 Agent,优先精确匹配,候选列表提供回退选项,显式 /skill-name 调用优先级最高。

跨 3+ 技能的高层目标自动激活 orchestrator Agent,拆解为子任务并发执行。
◎
Phase 3

质量门控

代码变更后强制执行审查矩阵(规范 / 安全 / 质量 / 架构四维度),安全敏感修改追加红队自审,阻止不合格输出。

交付质量宪章全局生效:NEVER 暴露凭证 / NEVER 动态执行 / ALWAYS 新端点标注认证级别。
⊕
Phase 4

反馈学习

每次交付结果写入 Memory 系统,成功模式强化,失败案例记录 Anti-Pattern,下次遇到同类问题自动规避。

Session-continuity MCP 跨会话持久化记忆,PreCompact Hook 在上下文压缩前自动归档关键决策。

系统架构

意图识别 → 专家调度 → 质量门控 → 反馈学习

用户输入自然语言任务意图识别80 条消歧规则BWR 调度引擎94 Skills · 18 Agents40 Hooks · 22 MCPMUST_INVOKE_SKILL质量门控4 维审查 + 宪法交付输出Memory 归档反馈学习 · Memory 持久化Bookworm 智能路由系统架构

94 专业技能

技能体系全景

每个技能都是经过深度调优的专家 Prompt,覆盖软件工程、AI/ML、架构、安全、业务全领域。

开发工程

18

developer-expert

debugger-expert

typescript-pro

backend-builder

…另 14 个

AI / ML

8

ai-ml-expert

prompt-optimizer

claude-api

ai-philosophy-expert

…另 4 个

架构设计

6

architect-expert

cloud-architect

graphql-architect

api-designer

…另 2 个

DevOps / 安全

10

devops-expert

security-expert

devsecops-expert

sre-expert

…另 6 个

质量保证

8

zero-defect-guardian

qa

review

tester-expert

…另 4 个

前端 / 移动

10

frontend-expert

mobile-expert

nextjs-developer

vue-expert

…另 6 个

业务 / 产品

12

product-manager-expert

business-plan-skill

copywriter-expert

finance-advisor

…另 8 个

自动化 / 工具

22

workflow-automation-expert

browser-automation-expert

git-operation-master

mcp-probe

…另 18 个

22 MCP 服务

Model Context Protocol 工具网络

MCP 是 Anthropic 推出的开放协议,让 AI 能直接操作外部工具。 Bookworm 接入 22 个 MCP 服务,覆盖浏览器、数据库、代码仓库、文档系统等全域工具。

session-continuity(记忆持久化)
browser-mcp(无头浏览器)
playwright(E2E 自动化)
github(代码仓库操作)
google-drive(文档协作)
slack(团队通知)
firecrawl(网页抓取)
context7(文档检索)
sequential-thinking(结构化推理)
desktop-commander(桌面控制)
supabase(数据库)
cloudflare(边缘部署)

40 自动化钩子

生命周期自动化拦截

Hook 在 AI 工具调用的生命周期节点自动触发,实现权限校验、 质量检查、元数据同步等自动化,把人工审查变为系统保障。

PreToolUse

12

工具调用前拦截,权限校验、参数消毒、危险操作二次确认

PostToolUse

15

工具调用后处理,质量检查、测试提醒、元数据漂移修复

PostCompact

3

上下文压缩后重建关键状态,防止长会话信息丢失

Stop

10

任务结束时触发,输出交付质量报告、更新项目记忆

系统标识

Bookworm 会话激活横幅

每次会话激活时渲染的 ASCII 横幅,是系统运行状态的实时快照。

bookworm-session
  ╔══════════════════════════════════════════════════════════╗
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  ║   | __ )  ___   ___ | | ____      _____  _ __ _ __ ___ ║
  ║   |  _ \ / _ \ / _ \| |/ /\ \ /\ / / _ \| '__| '_ ` _ \║
  ║   | |_) | (_) | (_) |   <  \ V  V / (_) | |  | | | | | |║
  ║   |____/ \___/ \___/|_|\_\  \_/\_/ \___/|_|  |_| |_| |_|║
  ║                                                          ║
  ║  Smart Assistant v6.6.0 — Neural Gateway ACTIVATED      ║
  ╠══════════════════════════════════════════════════════════╣
  ║  Skills: 94  Agents: 18  Hooks: 40  MCP: 22             ║
  ║  Route Accuracy: 100%  2026-04-24 · gdxinlintech.com    ║
  ╚══════════════════════════════════════════════════════════╝

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Bookworm 是鑫霖 AI-Agent 解决方案的技术底座, 可定制化部署至客户私有环境,保障数据不出域。

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