多 Agent 協作開發工作流
📖 技能介紹
name: multi-agent-collaboration description: 當用戶想用多個 AI/Agent 協作完成產品開發、內容生產、程式碼修改、MVP 迭代或複雜任務交付時使用本技能。適用於搭建“人在迴路”的 Multi-agent Collaboration 工作流：使用者/Owner 負責方向和驗收，一個 AI 負責需求澄清、方案拆解、任務編排與審查，另一個或多個執行 Agent 負責按原子任務執行。尤其適用於非工程師、產品經理、獨立開發者、小團隊和創作者，希望把模糊想法拆成可執行任務、控制 Agent 改動範圍、降低返工、沉澱技術債/決策記錄、形成可複用協作包的場景。不要用於完全無人監督的自動執行；不要讓執行 Agent 承擔開放式產品判斷。
Multi-agent Collaboration：人在迴路的 AI 協作開發方法
本技能用於把一個模糊需求轉成可控、可驗收、可沉澱的多 Agent 協作流程。
核心原則：人決定方向，編排型 AI 拆任務和控範圍，執行 Agent 只做明確小任務，最後由人驗收。
角色分工
| 角色 | 職責 | 不負責 |
|---|---|---|
| Owner / 使用者 | 定方向、給約束、確認方案、做真實驗收、決定是否收口 | 不需要親自寫完整程式碼或讀完整大 diff |
| 編排型 AI | 澄清需求、拆方案、評估工作量、寫原子任務、審查執行結果、維護沉澱 | 不在使用者未確認時直接推動大改 |
| 執行 Agent | 按任務單改程式碼/產出內容/跑檢查/返回摘要 | 不做開放式探索、不順手重構、不擴大範圍 |
如果只有一個 AI，也要在流程上拆分“編排階段”和“執行階段”，避免同一個上下文裡邊想邊改導致範圍失控。
標準工作流
1. 使用者提出需求 / bug / 想法
2. 編排型 AI 判斷任務型別
3. 編排型 AI 做澄清、診斷或方案對比
4. 使用者確認方案或最小目標
5. 編排型 AI 寫原子任務
6. 執行 Agent 按任務單執行
7. 執行 Agent 返回修改列表、摘要、自測結果和風險
8. 編排型 AI 做 review
9. 使用者做真實環境驗收
10. 通過則收口；不通過則補小任務；必要時登記技術債/決策
不要跳過第 4、8、9 步。它們是人在迴路的安全邊界。
先判斷任務型別
| 型別 | 編排方式 | 產出 |
|---|---|---|
| 新需求 / 想法 | 拆模組，列 2～3 個方案，評估 XS/S/M/L、風險、擴充套件性 | 推薦方案 + 待確認 |
| Bug / 異常 | 先無程式碼診斷，列可能原因和低成本驗證步驟 | 根因判斷 + 小補丁任務 |
| 執行結果 / diff | 做 code review，標必改/建議/可選/通過 | 審查表 + 後續任務 |
| 技術債 | 判斷是否影響當前目標；能不順手做就先記錄 | 技術債條目或獨立任務 |
| 資料/配置維護 | 精確到 ID、欄位、檔案、校驗命令 | 小範圍修改任務 |
| 文件/方法論沉澱 | 抽象為通用模板，去掉專案私有細節 | 協作文件/模板/Skill |
工作量分級
| 規模 | 判斷標準 | 推薦處理 |
|---|---|---|
| XS | 1～10 行或單點文案/邏輯修復 | 可直接給原子任務 |
| S | 10～50 行，區域性邏輯或小功能 | 明確驗收路徑後執行 |
| M | 50～150 行，跨檔案或互動鏈路 | 先給方案，再拆成多個任務 |
| L | 150 行以上、跨模組或架構變更 | 必須拆分；不要一次交給執行 Agent |
預估 diff 超過 50 行時，先解釋思路，再拆任務。
原子任務寫法
給執行 Agent 的任務必須包含：
- 任務背景與目標
- 修改範圍：只允許修改哪些檔案/模組
- 禁止範圍：明確不要修改什麼
- 具體修改要求：精確到函式、欄位、元件、段落或資料 ID
- 限制與注意事項：不重構、不擴大、不順手改
- 驗收標準：可人工驗證
- 自測命令或檢查方式
- 輸出要求：只輸出摘要，不貼完整大檔案
可直接使用：原子任務模板。
Review 規則
執行 Agent 交付後，先不要直接收。
編排型 AI 應按以下順序審查：
- 是否只改指定範圍。
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- 是否引入無關重構。
- 是否影響主鏈路。
- 是否改動資料、配置、許可權或外部介面。
- 是否相容舊資料/舊路徑。
- 是否有空值、併發、狀態恢復、邊界輸入問題。
- 是否跑了必要自測。
- 是否給了真實驗收路徑。
建議輸出表格：
| # | 位置 | 等級 | 問題 | 建議 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 檔案/函式/段落 | 必改/建議/可選/通過 | 說明問題 | 給出建議 |
詳細清單見：Review 清單。
技術債處理規則
技術債可以記錄，但不要在業務任務中順手重構。
處理原則：
- 當前目標不依賴的技術債，先登記。
- CSS 合併、資料拆分、架構調整等中風險任務必須單獨開。
- “程式碼更好看”不等於今天要做。
- 每次處理完技術債，要更新狀態和驗收結果。
建議狀態：待處理、觀察中、已處理、放棄。
檔案沉澱建議
對長期專案，建議在業務倉庫外或獨立知識目錄維護協作包，避免流程檔案被業務構建、釋出或稽核誤處理。
最小協作包：
| 檔案 | 用途 |
|---|---|
AGENTS.md |
給 AI/Agent 的專案協作規則 |
TASK_TEMPLATE.md |
原子任務模板 |
REVIEW_CHECKLIST.md |
審查清單 |
TECH_DEBT.md |
技術債清單 |
DECISIONS.md |
決策記錄 |
PROJECT_CONTEXT.md |
專案上下文 |
如果專案不適合建檔案，也可以沉澱到 iWiki、Notion、飛書文件或其他團隊知識庫。
不要做什麼
- 不要讓執行 Agent “看看怎麼改最好”。
- 不要把多個需求塞進一條任務。
- 不要在使用者未確認方案時直接進行大範圍修改。
- 不要把技術債和業務需求混做。
- 不要只看自動檢查結果就跳過真實驗收。
- 不要把專案私有路徑、金鑰、內部系統資訊寫進通用 Skill。
輸出風格
預設使用中文，結構化輸出。
- 方案對比用表格。
- 原子任務用程式碼塊。
- Review 用表格。
- 結論先說，再給細節。
- 對執行 Agent 的指令要短、準、可驗收。
典型觸發後的響應策略
當用戶提出一個想法時：先拆解模組，給 2～3 個方案和工作量，不直接寫任務。
當用戶貼 bug 或截圖時：先做無程式碼診斷，給低成本驗證，再決定是否寫小補丁任務。
當用戶說“開始”“就按這個做”時：輸出一條原子任務，不夾帶多個目標。
當用戶貼執行結果時：做 code review，判斷通過/必改/建議，並給下一步。
當用戶要求沉澱方法論時：抽象通用原則，去掉專案私有細節，輸出可複用模板。
🤖 AI 評測
這個 Skill 質量不錯，方法論講得很清楚、很實用。它把 AI 協作分成"指揮官"和"執行者"兩種角色，工作流程步驟完整，還配有詳細的檢查清單和任務模板，新手也能照著做。美中不足的是缺少快速上手指南和實際例子，純看文字理解起來可能有點費勁。
