可编程AI行为引擎的架构解析
RooFlow突破性地引入Footgun定制系统，通过修改.roo/目录下的YAML配置文件和提示词模板，实现AI行为的细粒度控制。核心技术包括：可编辑的system-prompt-[mode]文件支持注入自定义指令；modules/modes.yml允许扩展新模式；memory_bank_strategy.yml定义存储策略。这种开放式架构使开发者能根据项目需求调整AI的编码风格、测试策略等核心行为。
典型案例显示，用户可通过修改system-prompt-code文件强制采用函数式编程范式，或在测试模式中指定BDD风格。系统采用沙箱机制保护核心配置，建议修改前备份.roo文件夹。深度定制需要理解RooFlow的MCP（模型上下文协议）机制，该协议通过SSE连接本地或远程服务器扩展功能。
测试数据表明，经过定制的模式在领域特定任务中表现提升35-60%，但需注意不合理的修改可能导致AI行为异常。系统提供Default模式作为安全回退方案，确保基础功能始终可用。
This answer comes from the articleRooFlow: A Memory Enhancement System Based on Roo Code ExtensionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Footgun功能奠定RooFlow深度定制能力的技术基础
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