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團隊智能體協調

透過工作項目、所有權、智能體看板、合併閘門與控制面板交接,執行以團隊為基礎的智能體小隊協調。適合在協調智能體小隊時使用,支援工作項目、所有權、看板與合併閘門。

團隊智能體協調 是什麼?

此技能專為需要以團隊形式管理多個AI智能體的場景而設計,而非單純的單一助手模式。其核心目標是讓團隊協調變得可靠,透過明確的工作項目、清晰的負責人、智能體看板狀態、分支隔離、控制面板可視化以及合併閘門等機制,確保多智能體協作產出的品質與可合併性。該技能支援包括Claude Code、Codex、Devin在內的多種平台與工具,可與Zellij、tmux等終端多工器及桌面協調器搭配使用。協作流程從建立看板、指派負責人與範圍開始,經過獨立運作、依序審查(測試、差異審查、安全檢查),最後由整合者合併程式碼並更新控制面板。特別強調避免「智能體混亂」(無人負責)、「看不見的工作」(產出僅存在於對話記錄中)以及「重疊寫入」(多個智能體同時修改相同檔案)等常見失敗模式。

相容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/team-agent-orchestration

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說明文件

團隊智能體協調 是做什麼的?

當智能體以團隊而非單一助手的方式管理時,使用此技能。目標是讓團隊協調變得可靠:清晰的工作項目、明確的所有權、智能體看板狀態、分支隔離、控制面板可視化以及合併閘門。

啟動時機

  • 任務跨越多個智能體、工具、擴充套件、分支或工作樹。
  • 使用者提及團隊協調、智能體看板、小隊、指揮者、控制面板、管理者、桌面應用程式、Zellij、tmux、Hermes、Devin、Codex、Claude Code 或多智能體工作。
  • 專案需要在人員與智能體之間共享工作流程狀態。
  • 現有的智能體分流產生輸出,但無法產出可合併的成品。

運作模式

將每個智能體視為具有狹義合約的團隊成員:

  • 負責人:對工作項目負責的人員或智能體。
  • 範圍:檔案、分支、工具表面以及禁止區域。
  • 狀態:待辦、就緒、執行中、審查中、受阻、已合併或已封存。
  • 證據:測試、螢幕截圖、日誌、審查筆記或評估報告。
  • 合併閘門:允許整合的確切條件。

智能體看板

當工作需要跨階段可視化時,使用智能體看板。

欄位意義退出標準
待辦候選工作項目,尚未成形驗收標準已撰寫
就緒已成形且可指派已指派負責人與分支/工作樹
執行中智能體正在積極工作交接工件與已變更的檔案存在
審查中工作已完成但尚未合併測試、差異審查與風險檢查通過
受阻需要外部輸入或閘門失敗阻塞原因有負責人與下一步行動
已合併已整合進入主線PR 已合併或本地 main 已更新
已封存不再相關已記錄原因

每張卡片應符合此結構:

{
  "id": "agent-card-001",
  "title": "建立動態工作流程技能",
  "owner": "codex",
  "state": "running",
  "branch": "product/dynamic-workflow-team-orchestration",
  "worktree": ".",
  "acceptance": [
    "技能存在",
    "測試涵蓋所需概念",
    "內容工件包含影片與文章觀點"
  ],
  "merge_gate": "lint、聚焦測試與目錄檢查通過",
  "handoff": "path/to/handoff.md"
}

團隊協調流程

  1. 形塑看板:將模糊的願景轉化為具有負責人與合併閘門的工作項目。
  2. 選擇執行模式:單一智能體、動態工作流程模式、dmux/tmux、工作樹分流或外部桌面協調器。
  3. 指派邊界:每張卡片一個負責人、明確的檔案範圍,且若無整合者則不重疊寫入。
  4. 執行智能體:每個智能體記錄證據與交接筆記,不僅僅是程式碼。
  5. 依序審查:先測試,再差異審查,然後安全/風險檢查,最後內容/產品打磨。
  6. 審慎合併:一位整合者解決衝突,並更新控制面板或狀態工件。
  7. 提取可重複使用的技能:若卡片模式重複出現,將其提升至 skills/。

控制面板需求

一個實用的團隊協調控制面板應顯示:

  • 活躍的工作項目及其智能體看板狀態。
  • 負責人、擴充套件、分支、工作樹與最後心跳。
  • 交接工件、測試、螢幕截圖與 PR 的連結。
  • 按負責人與解除阻塞行動分組的阻塞項目。
  • 按閘門(而不是感覺)顯示的合併就緒狀態。
  • 應成為共享技能的可重複使用工作流程候選。

在操作者能夠回答以下問題之前,不要增加更多自動化:誰擁有這個、什麼改變了、哪個閘門失敗了、什麼可以安全合併?

動態工作流程相容性

當卡片需要動態工作流程模式時:

  • 將任務區域性的擴充套件置於卡片負責人之下。
  • 將輸入與輸出儲存在卡片上。
  • 在從執行中移至審查中之前,需要進行評估。
  • 僅在重複使用後,才將擴充套件提升為共享技能。

需留意的失敗模式

  • 智能體混亂:多個智能體同時執行,沒有負責人或合併閘門。
  • 看不見的工作:有用的輸出僅存在於聊天記錄中。
  • 看板表面功夫:看板存在,但卡片沒有驗收標準。
  • 重疊寫入:並行智能體未使用工作樹就編輯相同檔案。
  • 無產品工件:流程產出文件,但沒有可執行或可發佈的表面。

輸出標準

每次協調結束時應產出:

  • 看板/卡片變更。
  • 已合併或待處理的分支。
  • 測試與評估證據。
  • 帶有負責人與下一步行動的阻塞項目。
  • 新的共享技能候選。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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