CarClaw 是一套面向 车辆维修诊断 AI Agent 的开源工作流协议。
它不是“ChatGPT + DTC 故障码解释器”，而是一个 evidence-first vehicle diagnostic agent protocol：把车辆症状、DTC、维修手册证据、诊断推理、下一步检查和维修报告组织成可追溯、可复核的诊断闭环。
车辆症状 / DTC
-> 证据检索
-> 诊断推理
-> 下一步检查
-> 维修记录
-> 可审计报告
车辆诊断 Agent 最危险的不是“不会回答”，而是：
- 没有证据就给最终诊断
- 把 AI 推断写成维修手册事实
- 编造扭矩、油液、电压、针脚或维修步骤
- 在没有授权和安全流程时执行写操作
CarClaw 的目标是先把 协议、边界和报告结构 开源出来，让垂直诊断 Agent 能从第一天起就有证据边界和审计意识。
| 文档 | 中文 | English |
|---|---|---|
| 项目说明 | README.md | README.en.md |
| Agent 协议 | AGENTS.md | AGENTS.en.md |
| 诊断 Skill | SKILL.md | SKILL.en.md |
| Demo 流程 | docs/demo.md | - |
| 架构说明 | docs/architecture.md | - |
| 路线图 | ROADMAP.md | - |
AGENTS.md：车辆诊断 Agent 的公开操作协议，定义证据规则、安全边界、工具契约和输出要求。SKILL.md：只读版车辆诊断 Skill，可适配到 MCP、function calling、本地脚本或其他 agent runtime。README.md：项目定位、开源边界和使用方式。docs/demo.md：从 DTC 到证据优先诊断报告的演示流程。.github/ISSUE_TEMPLATE/：协议问题、证据字段建议和工具适配反馈模板。
公开版刻意保持轻量，适合作为汽车诊断 Agent 的协议样板、教学材料、安全评审材料或 demo 起点。
本公开仓库不包含：
- 原厂或第三方专有维修手册
- 客户维修数据
- 车型专用 ECU 配置
- CAN ID / 响应 ID 数据库
- 真实硬件适配器
- 商业解析规则
- 生产部署代码
- 密钥或私有环境配置
这些内容应保留在私有部署、客户项目或商业版本中。
社区版适合：
- mock 诊断环境
- 只读 DTC 工作流
- 维修手册证据检索
- Agent 指令设计
- 安全边界评审
- 概念验证 demo
社区版不适合直接控制真实车辆。真实车辆诊断需要额外的安全审查、明确用户授权、硬件验证和合规审查。
用户 / 技师
-> 诊断 Agent
-> 诊断 Skill
-> 只读诊断工具
-> 知识库检索工具
-> 证据优先报告
推荐工具能力：
diagnostic_connect：连接 mock 或已授权的诊断数据源。diagnostic_read_dtc：读取 DTC 故障码。knowledge_query_dtc_solution：查询单个 DTC 的证据和维修线索。knowledge_search：按症状、部件或系统检索维修手册证据。case_record_event：可选，记录诊断 Case 的审计事件。
这些逻辑工具可以映射到 MCP tools、function tools、HTTP API、本地脚本或你自己的 agent runtime。
- 维修手册、结构化证据和已验证诊断数据是事实源。
- 明确区分：用户描述、工具结果、手册证据、AI 推断。
- 不编造 DTC 含义、扭矩、油液规格、针脚、电压范围或维修步骤。
- 知识库证据不足时，直接说明“当前知识库证据不足”。
- 社区版默认不包含写操作。
- 不在社区 Skill 中授权清码、写 ECU 配置、动作测试、标定、刷写或自定义 UDS 命令。
这个仓库是公开协议层。
建议的 open core 边界：
- 开源：协议、只读 Skill、mock 工具、demo 数据、报告结构。
- 商业或私有：客户手册、数据清洗、品牌/车型解析规则、真实硬件适配、团队流程、部署、维护和支持。
当前是早期公开协议包。它可以作为 Agent 工作流设计参考，但不是完整车辆诊断产品。
欢迎提交 issue 或 PR，尤其是：
- DTC 证据字段建议
- 诊断报告模板改进
- 只读工具契约改进
- mock case 示例
- 不同 agent runtime 的适配建议
贡献前请阅读 CONTRIBUTING.md。
本社区协议包采用 MIT License 开源。