MiMo Code 通过全项目扫描、语义建模和上下文对齐实现业务理解，再以 Plan-Build-Verify 分阶段生成代码，并借助项目记忆、Agent 协同和 /dream 自进化保障长期可用性。
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MiMo Code 不是靠“猜”业务逻辑，而是通过结构化理解 + 分阶段执行来落地复杂需求。
它怎么读懂你的业务？
传统补全工具只看当前文件和几行上下文，MiMo Code 则先做三件事：
- 全项目扫描：启动时自动索引整个代码库（支持百万级 Token 上下文），识别框架类型、路由结构、数据层约定、已有 API 规范；
- 语义建模：把用户指令（比如“给订单模块增加优惠券自动抵扣逻辑”）拆解为实体（Order、Coupon）、动作（apply、validate）、约束（时效性、库存校验）；
- 上下文对齐：主动比对现有代码风格、命名习惯、测试覆盖率、CI/CD 配置，确保生成逻辑与团队工程规范一致。
它如何把逻辑变成可运行代码？
不是一次性输出一堆代码，而是按 Compose 模式分步推进：
- Plan 阶段：输出清晰的改动方案——改哪几个文件、新增哪些函数、是否需要迁移数据库字段、是否要补充单元测试用例；
- Build 阶段：在沙箱环境中逐文件编辑，每处修改都附带 diff 预览，并自动插入 guard check（如空值判断、权限校验）；
- Verify 阶段：调用本地 lint、执行相关测试套件、甚至启动轻量服务模拟真实调用链，验证逻辑闭环。
它怎么避免“写得对但不合用”？
关键在于记忆系统和协同机制：
- 项目记忆固化：每次任务完成后，自动将业务规则（如“优惠券仅限 VIP 用户使用”）存入 SQLite FTS5 索引，后续类似需求直接复用，不重复解释；
- Agent 协同决策：一个 Agent 负责写逻辑，另一个检查安全边界，第三个验证接口兼容性，主 Agent 综合评估后才提交；
- /dream 自进化：每七天自动合并分散会话，剔除过期假设，压缩成精简状态快照，让长期项目越用越懂你。
实际用起来要注意什么？
它强大，但不是黑盒魔法：
- 首次接入建议先跑一次 mimo plan，确认方案是否符合预期再执行；
- 涉及支付、风控等核心路径，务必开启审批模式（--review 参数），人工确认关键节点；
- 语音指令虽方便，但复杂逻辑仍推荐文字输入，避免 ASR 误识导致语义偏移。
