AI Team - 多 Agent 协作流水线
自动编排 Claude (Team Lead) + Codex Worker (代码) + Gemini Worker (UI) 的多 Agent 协作流水线。适用于任何项目。
用法
code
/ai-team <复杂任务描述> /team <复杂任务描述>
何时使用
使用 AI Team（需要多 agent 协作）：
- •全栈功能开发（UI + 后端 + 测试）
- •大型重构（多文件、多模块并行）
- •UI 设计 + 逻辑实现的联动任务
- •代码审查 + 修复的流水线
不使用 AI Team（单 agent 即可）：
- •单文件修改 →
/codex - •纯 UI 任务 →
/gemini-agent - •简单 bug 修复 → Claude 自己处理
团队角色
| 角色 | Agent | 职责 |
|---|---|---|
| Team Lead | Claude (你自己) | 任务拆分、分配、审查、整合、质量把控 |
| codex-worker | 自定义 Agent | 代码编写、修复、审查、测试（通过 Codex CLI） |
| gemini-worker | 自定义 Agent | UI 设计、前端组件、样式（通过 Gemini CLI） |
执行流程
Phase 1: 分析与拆分
- •分析用户任务，识别子任务类型：
- •前端/UI → gemini-worker
- •后端/逻辑/测试 → codex-worker
- •全栈 → 两者协作
- •确定依赖关系（独立任务并行，有依赖的串行）
- •识别项目上下文（工作目录、技术栈、测试命令）
Phase 2: 创建团队
code
1. TeamCreate → "ai-team-{timestamp}"
2. TaskCreate → 创建所有子任务（含依赖）
3. Task tool → 启动 worker（subagent_type: "codex-worker" / "gemini-worker"）
4. TaskUpdate → 分配任务
5. SendMessage → 发送项目上下文
Phase 3: 执行与监控
- •Worker 自主执行，完成后通过 SendMessage 汇报
- •Team Lead 审查结果
- •依赖任务解锁后分配给下一个 worker
- •处理 worker 间的上下文传递
Phase 4: 整合与交付
- •所有任务完成 → 最终审查
- •运行测试验证
- •向用户汇报结果
- •shutdown_request 关闭 worker → TeamDelete 清理
启动 Worker 模板
code
Task tool:
subagent_type: "codex-worker"
team_name: "{team_name}"
name: "codex-worker"
prompt: |
你是 AI Team 的 Codex 工作者。
团队: {team_name}
你的名字: codex-worker
项目工作目录: {workdir}
项目信息: {project_context}
请查看 TaskList 获取分配给你的任务，然后开始工作。
完成后用 TaskUpdate 标记 completed，
并通过 SendMessage 向 team-lead 汇报。
上下文传递
当一个 worker 的输出需要传递给另一个 worker 时：
- •文件路径 - 前序 worker 生成的文件已在工作目录中，后续 worker 可直接读取
- •摘要传递 - Team Lead 在 SendMessage 中包含前序输出的关键信息
- •任务描述 - 在后续任务的 description 中包含前序的设计决策和接口定义
错误处理
- •Worker 失败 → 分析原因，修改 prompt 后重新分配
- •CLI 超时 → 拆分为更小的子任务
- •依赖冲突 → Team Lead 手动解决
- •Worker 无响应 → shutdown_request 后重启
流水线模式
模式 A: UI → 实现（串行）
code
gemini-worker 设计 UI → Team Lead 审查 → codex-worker 实现逻辑 → 测试
模式 B: 审查 → 修复（串行）
code
codex-worker 审查代码 → Team Lead 确认 → codex-worker 修复问题 → 测试
模式 C: 多模块并行
code
codex-worker-1 实现模块 A ─┐ codex-worker-2 实现模块 B ─┤→ Team Lead 整合 → 集成测试 gemini-worker 设计 UI ─┘