AI-First 语境下的 Monorepo（单体仓库）
在AI-First工程语境下，Monorepo（单体仓库）被赋予了新的意义——提升系统对AI Agent的"Legibility"（可读性/可见性），让Agent能进行跨服务推理和本地验证。
传统问题
旧架构是多个独立仓库，改动一个特性可能涉及3-4个repo。对人类工程师可控，但对Agent则是"黑箱"：无法看到全貌，无法做跨服务推理，无法本地跑集成测试。
AI-First 下的三大利好
- 上下文完整性：Agent可以遍历整个代码树，进行跨模块依赖分析
- 本地验证闭环：Agent能在本地运行完整的集成测试和E2E测试（Playwright），而非仅靠PR阶段的CI
- 渐进式上下文加载：结合Agent skills + 结构化检索（RAG-like），只加载当前任务相关的子树+相关依赖图
实现方式
- 不是简单的"把代码合并"，而是架构可观测性的极致体现
- Agent必须能像人类高级工程师一样"看到"系统边界、状态机、数据流
- 结合Claude等模型在"progressive context loading"和结构化检索上的进步
核心原理
碎片化代码库对Agent永远是"不透明的"，统一Monorepo则是"可遍历、可推理、可修改"的。这是Harness Engineering中Legibility原则的具体实践。