Skip to content

README_zh.md

Latest commit

 

History

History
332 lines (247 loc) · 13.2 KB

README_zh.md

File metadata and controls

332 lines (247 loc) · 13.2 KB

AI Team Logo

AI Team

初始化并运行 AI 智能体团队，协同完成 Vibe Coding

English

AI Team 为 Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 提供统一的 skill，通过 /ai-team init|run|update 帮助你初始化、运行和更新多智能体团队。每个智能体拥有独立的角色、系统提示词和能力档案，并通过共享的项目文档与 Issue 目录协作，像真实开发团队一样完成项目。

生成的提示词和文档是 Claude Code 与 OpenAI Codex CLI 两个受支持工作流共享的资产。这两个平台都支持交互式 /ai-team run，可以直接分派当前阶段所需的智能体。

强制 Superpowers 集成

每个团队成员在产出工作成果前，必须调用其指定的 Superpowers skill。这在角色执行流程中是强制的。

角色 必须调用的 Skill 时机
PM /brainstorming 产出需求文档前
Architect /plan 产出设计或任务拆解前
开发角色（rd、fe、be） /tdd 编写实现代码前
开发角色（bug/回归） /systematic-debugging 然后 /tdd 先调试，再 TDD 修复
QA /verify 完成测试报告前
Designer /brainstorming 产出设计规范前
Data Engineer /tdd 编写管道代码前

特性

  • 引导式生命周期命令 — 交互式 /ai-team init、/ai-team run、/ai-team update，按阶段逐步推进
  • 可复用的提示词与文档 — 生成的 Markdown 资产可在受支持的 Claude Code 与 OpenAI Codex CLI 工作流中共享
  • 强制 Superpowers 集成 — 每个角色必须在产出前调用指定的 skill（brainstorming、planning、TDD、debugging、verification）
  • 角色专属提示词 — 每个智能体清楚自己的身份、职责和协作方式
  • 自我学习 — 每个智能体在每轮工作后自动更新能力档案，记录新技能和成长
  • 结构化协作 — 基于文件的沟通、Issue 跟踪、决策记录
  • 审批门控式任务流 — 按阶段规划、实现、审查与验收
  • 安全团队维护 — 归档被移除角色、刷新 active prompts/profiles，并保留历史 Issue
  • 多会话支持 — 在一个会话中运行多个智能体，或在多个终端中分别运行

安装

Claude Code

方式 A：项目级 skill（推荐，便于团队共享）

将 skill 复制到项目的 .claude/skills/ 目录：

# 在你的项目根目录下
git clone https://github.com/ruanwenjun/ai-team.git /tmp/ai-team
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/ai-team/skills/claude-code/ai-team .claude/skills/ai-team

Claude Code 会自动发现 .claude/skills/ 中的 skills，无需额外配置。 项目级 skills 只在当前项目目录（或其子目录）中生效。

方式 B：个人级 skill（所有项目通用）

# 复制到个人 skills 目录
git clone https://github.com/ruanwenjun/ai-team.git /tmp/ai-team
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/ai-team/skills/claude-code/ai-team ~/.claude/skills/ai-team

方式 C：软链接（通过 git pull 轻松更新）

# 克隆一次
git clone https://github.com/ruanwenjun/ai-team.git ~/ai-team

# 软链接到个人 skills
mkdir -p ~/.claude/skills
ln -s ~/ai-team/skills/claude-code/ai-team ~/.claude/skills/ai-team

安装后验证：

  1. 如果你是在 Claude Code 会话进行中才安装的，先退出并重新进入 Claude Code
  2. 确保你当前就在包含 .claude/skills/ 的项目根目录中
  3. 再执行：
/ai-team init

如果仍然提示 Unrecognized command '/ai-team'，通常是因为：

  • Claude Code 不是从当前项目根目录启动的
  • skill 是在当前会话启动后才复制进去的，尚未重新加载

OpenAI Codex CLI

将 skill 安装到 Codex 的个人 skills 目录 ~/.codex/skills/：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ruanwenjun/ai-team.git /tmp/ai-team

# 创建 Codex skills 目录
mkdir -p ~/.codex/skills

# 安装 skill
cp -r /tmp/ai-team/skills/codex/ai-team ~/.codex/skills/ai-team

可选：使用软链接，便于后续通过 git pull 更新

# 克隆一次
git clone https://github.com/ruanwenjun/ai-team.git ~/ai-team

# 软链接到 Codex skills
mkdir -p ~/.codex/skills
ln -s ~/ai-team/skills/codex/ai-team ~/.codex/skills/ai-team

安装后请重启 Codex，使新 skill 生效。

快速开始

所有子命令都是交互式的，并按阶段门控推进：

/ai-team init
/ai-team run
/ai-team update
  • /ai-team init 会询问语言、模板或自定义组合、项目名，以及是否自定义角色描述。
  • /ai-team run 会询问是新任务还是继续已有 Issue，然后只提供当前合法的下一步阶段动作。
  • /ai-team update 会通过 add/remove/review 循环维护团队，并在最终确认后才真正落盘。

旧的命令形式（/init-team、/run-team、/update-team）已废弃，请使用新的 /ai-team <子命令> 形式。

/ai-team init 会在你的项目中创建 .ai-team/ 目录：

.ai-team/
├── team.md                 # 团队总览
├── collaboration.md        # 协作规范
├── project/
│   ├── README.md           # 项目目标和技术栈
│   ├── issues/             # 任务跟踪
│   ├── requirements/       # 需求文档
│   ├── decisions/          # 架构决策记录 (ADR)
│   └── changelog.md
├── profiles/               # 每个智能体的能力和成长
│   ├── pm.md
│   ├── architect.md
│   ├── rd-1.md
│   └── ...
└── prompts/                # 供受支持平台使用的系统提示词
    ├── pm.md
    ├── architect.md
    ├── rd-1.md
    └── ...

.ai-team/archive/roles/{id}/ 会在后续运行 /ai-team update 且有角色被移除时才创建，不属于初始脚手架。

每个 Issue 是 project/issues/ 下的一个目录，包含 Issue 文件和所有角色的工作日志：

project/issues/001-user-login/
├── issue.md
├── pm-stage-1-requirement-intake.md
├── architect-stage-2-planning.md
├── rd-1-stage-3-implementation.md
├── qa-stage-4-review.md
└── architect-stage-5-final-review.md

演示

示例 1：标准 Web 项目

# 第一步：初始化 Web 团队
/ai-team init

选择 web-standard，把项目名设为 my-web-app，选择语言并确认预览。这样会创建一个包含 1 个 PM、1 个架构师、2 个开发（rd-1, rd-2）和 1 个 QA 的团队：

已生成 .ai-team/，关键文件包括：
  team.md, collaboration.md
  profiles/pm.md, profiles/architect.md, profiles/rd-1.md, profiles/rd-2.md, profiles/qa.md
  prompts/pm.md, prompts/architect.md, prompts/rd-1.md, prompts/rd-2.md, prompts/qa.md
  project/README.md, project/changelog.md
  project/issues/

# 第二步：启动新任务
/ai-team run

在引导流程里选择语言，选择 start a new task，并输入 实现 JWT 用户登录功能。

Skill 会按门控阶段自动执行：

  1. 创建 Issue 目录 001-implement-user-login/ 及 issue.md
  2. 启动 PM，强制调用 /brainstorming 接收并澄清需求
  3. 在进入架构规划前暂停，等待你的确认
  4. 启动架构师，强制调用 /plan 拆分工作并分配给 rd-1 和 QA
  5. 在进入实现阶段前暂停，等待你的确认
## 阶段 1 汇总 - Issue #001
- pm：已澄清登录需求

等待你确认后再进入架构规划。

# 第三步：确认进入架构规划阶段
> proceed

你确认后，流程会继续进入架构规划、实现（强制 /tdd）、QA 审查（强制 /verify）、架构师最终技术审查，以及 PM 最终验收。每个角色在产出前都会强制调用其指定的 Superpowers skill。

# 第四步：最终验收
> 可以了

Issue 标记为完成。

示例 2：更新已有团队

/ai-team update

通过 action loop 添加成员、移除成员，并在真正应用前查看预览：

  • 被移除角色会归档到 .ai-team/archive/roles/{id}/
  • 确认后会重新生成所有 active 角色的 prompts 和 profiles
  • 角色 ID 不复用，例如删掉 rd-2 后再次新增开发会得到 rd-3
  • 如果未完成的 Issue 仍依赖某个角色，移除会被阻止

示例 3：多会话模式

终端 1：

/ai-team run

在这个终端里选择 continue an existing issue，打开同一个 implementation 阶段的 Issue；如果当前角色状态显示 rd-1: pending、rd-2: pending，就认领 rd-1。

终端 2：

/ai-team run

选择同一个 Issue。第二个 CLI 会重新读取 issue 里的角色状态表，在 rd-1 已经 in-progress 或 done 的情况下认领 rd-2。只有当 implementation 阶段所有被分配角色都变成 done 且用户批准后，才会进入 QA。

预设模板

模板 组成 适用场景
web-standard 1 PM + 1 架构师 + 2 RD + 1 QA 标准 Web 项目
mobile-app 1 PM + 1 架构师 + 2 RD + 1 QA + 1 Designer 移动端应用
data-pipeline 1 PM + 1 架构师 + 2 RD + 1 DE 数据工程项目
fullstack 1 PM + 1 架构师 + 1 FE + 1 BE + 1 QA 前后端分离项目
minimal 1 PM + 1 架构师 + 1 RD + 1 QA 快速验证

内置角色

缩写 角色 职责方向
pm 项目经理 需求接收、业务澄清、最终验收
architect 架构师 需求拆解、任务分配、QA 分配、README/变更日志维护、争议审查、最终技术审查
rd 开发工程师 代码实现、代码审查
qa 测试工程师 测试设计、缺陷跟踪、质量保证
fe 前端工程师 UI 实现、性能优化、无障碍
be 后端工程师 API 设计、数据库、服务端逻辑
de 数据工程师 数据管道、ETL、数据质量
designer 设计师 UI/UX 设计、交互规范、视觉稿

未在列表中的缩写会被视为自定义角色 — AI 会自动生成合适的内容。

命令模型

命令 引导流程内容
/ai-team init 选择语言、团队构成、项目名和角色自定义设置
/ai-team run 选择语言、新任务或已有 Issue，再选择当前合法的阶段或角色动作
/ai-team update 选择语言，通过 add/remove/review 循环调整团队，并最终确认

所有子命令都是交互式的。旧的命令形式（/init-team、/run-team、/update-team）已废弃。 整个流程按阶段门控推进，因此 /ai-team run 只会根据当前 Issue 状态展示下一步合法的阶段或角色动作。

工作原理

/ai-team init 生成结构化的 Markdown 文件来定义你的团队。每个智能体获得：

  • 系统提示词 — 包含身份、职责、行为准则和协作指南
  • 能力档案 — 记录技能、成长方向和学习日志
  • 对共享 Issue 目录 的访问方式 — Issue 目录中包含 issue 文件和所有角色的工作日志

/ai-team init 总是先询问语言，再进入模板或自定义组合、项目命名、可选角色自定义和最终确认。

在 Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 中，/ai-team run 会读取这些文件，并根据运行模式在当前会话执行或通过平台的 agent/subagent 机制启动当前阶段：

  1. 读取相关智能体的提示词、档案和协作规范
  2. 通过引导流程为新任务创建 Issue，或继续已有 Issue
  3. 在当前 stage 内按角色跟踪 pending、in-progress、done 三种状态
  4. 只认领这次要运行的角色，并把它们的工作日志写入 Issue 目录，同时更新对应角色自己的能力档案（新技能、成长方向、学习记录）
  5. 在当前 stage 的所有分配角色都变成 done 之前，流程不会离开这个 stage
  6. 只有整个 stage 完成后才进入 stage gate，并等待你明确确认后再进入下一阶段
  7. 按照 PM 需求接收、架构师规划与分配、实现、QA 审查、架构师最终技术审查、PM 最终验收的顺序继续推进

如果 active team 不包含至少一个 PM、至少一个架构师、至少一个开发角色和至少一个 QA 角色，/ai-team run 会直接阻止执行，并提示你先运行 /ai-team update。

/ai-team update 用来安全地调整已有团队，而不会重写 Issue 历史：

  • 把被移除角色归档到 .ai-team/archive/roles/{id}/
  • 确认后重新生成所有 active 角色的 prompts 和 profiles
  • 在 .ai-team/project/changelog.md 里追加 team update 记录
  • 因为角色 ID 不复用，历史 Issue 和归档引用可以长期保持清晰

智能体之间通过文件进行沟通 — Issue、工作日志，以及文档中的 @{角色编号} 提及。

自我学习： 每轮工作结束后，每个智能体会反思自己学到了什么，并更新 profiles/{id}.md。随着时间推移，每个智能体的档案会成为丰富的技能和经验记录，让后续的任务分配更加精准。

许可证

Apache License 2.0 — 详见 LICENSE。