OXOYO

我浅薄了

@matafu 不是，IDE 里的 sub Agent

@loading 看需求大小了，改 BUG 也就两三分钟，从 0 开始开发可以一直跑,现在因为人在回路中,AI 执行过程中会找你提问，比如是否按 PRD 开始开发，是否流转 test 等等，所以准备往回路上演进,前期需要把产品经理的产品文档整理好当前也是用 AI ，很适合新项目或新模块，token 消耗肯定不小（因为 AI 排名靠前）,用的也是公司的 token

我现在用的 Agent 体系：

本体系由 **9 个专职 Agent + 1 个路由 Agent** 组成，覆盖从市场研究到产品交付的全生命周期：

- **router** — 任务路由专家（ v2.0 ）：分析用户意图、决定目标 Agent 、25 条链式流转识别（主链路 14+前置检查 5+辅助 Agent 6 ）、歧义消歧、混合意图识别、8 场景链路表（通过 `/router` 命令触发，不执行实际任务）
- **product-strategist** — 产品战略与市场研究专家：市场研究、需求发现与评估、目标人群定位、产品价值提炼、产品规划指导、价值复盘
- **product-designer** — 产品设计专家：需求挖掘、PRD 撰写、用户体验分析、产品验收
- **developer** — 全栈开发专家：架构设计、编码实现、Bug 修复、代码重构、构建排查
- **ui-designer** — UI/UX 设计与前端实现专家：页面设计、视觉优化、UI 组件开发
- **test-runner** — 跨技术栈自动化测试专家：单元/集成/E2E 测试、Lint 检查、构建测试
- **code-reviewer** — 代码审查专家：代码质量、安全性、性能、业务逻辑审查
- **ai-help** — 个人知识管理与学习助手：学习计划、知识复习、学习进度跟踪
- **project-manager** — 多项目知识管理专家：项目入驻、跨项目查询、依赖关系管理
- **agent-optimizer** — Agent 配置优化专家：执行日志分析、配置优化建议、周报生成

#### 正向主链路

```
product-strategist （市场研究/需求评估/产品战略）
|
|--[市场研究完成]--> product-designer （ PRD/需求）
|--[价值评估完成]--> product-designer （ PRD/需求）
v
product-designer （ PRD/需求）
|
|--[无战略文档]--> product-strategist （先做市场研究，再回到 product-designer ）
|
|--[UI 需求]--> ui-designer （设计+前端实现）--|
| |
|--[业务需求]------------------------------->|
v v
developer （编码实现）<---[设计文档]--- ui-designer
| |--[重大架构变更]--> code-reviewer （架构预审，可选）
v
test-runner （自动化测试） ← 先测试
|
|--[审查前无测试报告]--> code-reviewer 会要求先跑 test-runner
v
code-reviewer （代码审查，含架构合规性检查） ← 再审查
|
v
product-designer （产品验收，含测试状态前置检查）
|
|--[验收通过]--> product-strategist （价值复盘）
```

#### 反馈回路（ 4 条回传路径）

```
code-reviewer --[发现问题]--> developer --[修复后]--> test-runner （重新测试）--[通过]--> code-reviewer （再次审查）

code-reviewer --[审查前无测试]--> test-runner （先跑测试）--[通过]--> code-reviewer （继续审查）

test-runner --[测试失败]--> developer --[修复后]--> test-runner （重新测试）

product-designer （验收不通过）--[业务逻辑/性能]--> developer --|
--[UI 还原度]------> ui-designer --|--> test-runner （验证）--|--> product-designer （再次验收）
```

#### 知识进化闭环（ v2 新增）

```
执行层 Agent 产出文档（ dev-issue-retro-*、cr-review-*、ui-review-*、pd-retro-*、ps-retro-*、test-report-*）
| |
v v
ai-help （周一 10:30 ） agent-optimizer （周一 11:00 ）
扫描知识点→更新 knowledge-map 分析问题→生成优化建议→更新 Agent 配置
^ |
|--[优化结果作为学习素材]--------<|
```

#### 跨项目引用链路

```
developer/ui-designer/product-strategist 需要参考 --> project-manager --> ~/.comate/projects/{name}/ --> 知识返回
```

#### 辅助 Agent 关系

```
router --[路由决策（ v2.0：歧义消歧+混合意图+25 条链式流转）]--------> 主 LLM delegate_subtask 到目标 Agent （/router 触发）
project-manager <--[查询其他项目]-- developer / ui-designer / product-designer / product-strategist
ai-help <--[知识沉淀索引]-- developer / code-reviewer / ui-designer / product-designer / product-strategist / test-runner
ai-help --[动手技能实践]--> developer
ai-help --[项目知识查询]--> project-manager
agent-optimizer --[分析所有 Agent 输出]--> 生成优化建议 --> 更新 Agent 配置
agent-optimizer --[优化结果通知]----> ai-help （学习素材） / project-manager （知识沉淀）
agent-optimizer --[学习类优化建议]--> ai-help （跟进处理）
agent-optimizer --[跨项目知识沉淀]--> project-manager （更新知识库）
project-manager --[找到复用方案]--> developer （参考开发）
project-manager --[技术对比完成]--> product-designer （产品方案设计）
```


但是现在还是人在回路中，正在往人在回路上演进

所有的本质是能源/能量以不同的形式表现，人类文明的发展永远是围绕着能源的发展，所有的岗位/社会分工都是围绕着能源发展而配套的，程序员只是发展过程中的一个表现，所以不要焦虑，未来会有其他形式的岗位/分工出现，我们要做的是追随社会发展持续学习寻找适合自身的位置

这是 AI 考虑的问题，你非要我回答的话让我先问问 AI

试试 https://stitch.withgoogle.com/

刚看到这个项目 https://github.com/z58362026/amazing 感觉挺有意思，相当于脚手架的脚手架，正在测试

刚看到一个新模式 Harness Engineering ，感觉可以解决这个问题