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AI 員工總控與執行端協作

用户需要跨 ChatGPT 或 Codex 项目协调 AI 员工、定义总控与执行端角色、编写有边界的任务卡,或在验收前审查执行回执与证据时使用。

AI 員工總控與執行端協作 とは?

此技能专为需要跨多个 ChatGPT 或 Codex 窗口协调 AI 工作流的开发者或高级用户设计。它将多轮、跨窗口的 AI 协作转化为具有追踪、交接和验收机制的结构化任务。技能定义了两个核心角色:**总控**负责维护项目标准、任务编号、验收规则,并读取 AGENTS.md 及其他标准文件;**执行端**专注于授权范围内的单一任务,完成后生成回执,等待验收。工作流程包括恢复现场、定义单一结果、编写任务卡、执行与回执、总控验收等步骤。它强调以项目文件为事实来源,禁止依赖聊天记录作为最新状态,不支持自动代理启动或跨窗口交互,除非用户明确授权并行任务。支持平台包括 ChatGPT 和 Codex(通过 my-codex-skills 集成)。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/FangWeiFeng-creator/my-codex-skills/tree/HEAD/skills/ai-employee-orchestration

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ドキュメント

AI 員工總控與執行端協作 は何をしますか?

用途

把多輪、跨窗口的 AI 工作變成可追蹤、可交接、可驗收的任務。以專案檔案為當前事實來源;聊天記憶只用於找線索,不能覆蓋最新專案指令。

當前用戶的預設協作方式

  • 總控維護已確認標準、任務編號、專案狀態、任務卡和驗收;先讀專案 AGENTS.md 及它指向的指揮台、標準、當前任務和最新回執。
  • 執行端接收一張當前任務卡,只做授權範圍內的工作;關鍵輸入缺失或超範圍時記為阻塞,不猜測、不改標準或任務定義。
  • 用戶通常把總控寫好的完整任務卡複製到獨立執行窗口。除非用戶明確授權,不自動啟動代理,也不聯繫其他窗口。
  • 預設保持一個正在執行的任務。只有用戶明確授權具體並行任務時,才並行;每項使用獨立編號、目錄和回執。
  • 若用戶直接授權總控執行某項具體任務,按該授權完成;不要把「總控只管理」擴大成為對用戶明確授權的拒絕。
  • 當前專案的 AGENTS.md、用戶當輪指令和安全規則優先於這些個人預設。

協作流程

  1. 恢復現場:讀專案入口檔案、當前狀態、有效標準版本、未結束任務卡和最新回執;區分已確認、已驗證、歷史、待確認、未知和阻塞。
  2. 定義單一結果:為需要交接的任務分配唯一編號,列清輸入及版本、允許修改的位置、唯讀/禁止事項、交付路徑、驗收證據、回執位置和停止條件。
  3. 寫任務卡:按任務卡與回執模板寫成可直接複製的完整指令。任務卡應說明執行端的角色和唯一目標,不要求執行端自行規劃未授權工作。
  4. 執行與回執:執行端先讀任務卡引用的檔案和最新回執,只改授權範圍;完成後如實記錄產物、實際檢查、證據、未完成項,然後停止等待。
  5. 總控驗收:總控核對任務編號、實際產物、來源/版本、檢查證據和驗收條件。執行端說「完成」或檔案存在都不等於驗收通過;不滿足時明確退回項,不改寫歷史記錄。

寫提示詞時

把「做什麼、依據什麼、能改什麼、交付什麼、怎樣算完成、之後停在哪裡」寫進同一張卡。路徑、版本、標準和產物位置盡可能具體;把事實、推斷和未知分開。對執行端的卡要詳細且可複製;對用戶的進度說明保持簡潔、先說結論。

邊界

  • 不把舊聊天摘要當作最新狀態;以當前專案檔案回讀確認。
  • 不默默擴大寫入範圍、融合不同專案、覆蓋未結束任務或替換指定標準/技能。
  • 不把生成檔案、靜態自檢或執行端自述升級成用戶驗收;只報告實際取得的證據。
  • 遇到缺輸入、標準衝突、權限不足或超出任務卡範圍,停止依賴該缺口的工作並報告具體阻塞。

Individual skills in this repo

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