让 GitHub Copilot / Cursor / Cline 不再是单兵作战的实习生，而是一支有规范、有记忆、会仲裁的工程团队。
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你是否经历过以下场景：
- ❌ Copilot 写出的代码 每次风格都不一样，命名混乱、架构跳层
- ❌ Agent 中途丢失上下文，说"继续"它却从头再来
- ❌ 让它修 bug，结果顺手把架构重构了还引入新依赖
- ❌ 多人协作时，每个人的 AI 输出都不像一个项目里的代码
- ❌ 想要约束 AI，写了一堆
copilot-instructions.md，越写越乱越长
AI Team 用一份 Prompt，给你的项目装上一个 结构化的 9 角色 AI 团队：
| 角色 | 职责 | 避免什么 |
|---|---|---|
| 🎯 产品 | 把模糊需求结构化为带验收标准的 PRD | 需求口口相传、没有边界 |
| 🛠 开发 | 强制按"数据 → 业务 → 状态 → UI"分层落地 | UI 层直接 fetch、跨层耦合 |
| 🧪 测试 | 必测场景清单 + 覆盖率门槛 | 写完功能没测试 |
| ✅ 验证 | 交付前的硬性检查清单 | "应该没问题"就 push |
| ⚖ 仲裁 | 规范冲突时分类裁定（A/B/C 型） | 两种方案都对、Agent 自由发挥 |
| 🧠 记忆 | 持久化任务状态、支持「继续/恢复」 | 上下文丢失、重新解释 |
| 📈 提升 | 任务后反思 + 规范版本管理 | 规范一写就僵化 |
| 🚦 路由 | 根据关键词自动加载对应角色 | 一次性灌输全部规则导致幻觉 |
| 📜 协议 | 价值观 + 权威排序 + 全局禁令 | 角色之间互相打架 |
# 1. 进入你的项目（任意语言、任意框架）
cd your-project
# 2. 复制本仓库的入口 prompt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/<your-username>/Agents/main/prompts/generate-ai-team.prompt.md
# 3. 在 Copilot Chat / Cursor 中粘贴 generate-ai-team.prompt.md 全部内容
# （建议 Agent 模式 + Claude Sonnet 4 / GPT-5 / 同级模型）
# 4. 喝口水。Agent 会自动：
# ✓ 扫描 package.json / pubspec.yaml / pom.xml / go.mod ...
# ✓ 推断架构分层、命名规范、数据流
# ✓ 生成 .github/copilot-instructions.md
# ✓ 生成 .github/agents/{product,dev,test,verify,arbitrate,memory,enhance}.md
# ✓ 初始化 .github/memory/{arbitration-log,decisions}.md完成后，你的 .github/ 目录长这样：
.github/
├── copilot-instructions.md ← 协议层：路由、价值观、禁止清单
├── agents/
│ ├── product.md ← 产品角色规范
│ ├── dev.md ← 开发规范（含项目专属架构 / 命名）
│ ├── test.md ← 测试规范
│ ├── verify.md ← 验收检查清单
│ ├── arbitrate.md ← 冲突仲裁
│ ├── memory.md ← 记忆管理
│ └── enhance.md ← 反思与版本管理
└── memory/
├── arbitration-log.md ← 历史裁定（git 追踪）
└── decisions.md ← 架构决策（git 追踪）
之后 Copilot 处理任意任务，都会先按关键词加载对应角色，按规范执行，输出可预期、可审计。
把 prompts/generate-ai-team.prompt.md 复制到：
- Windows:
%APPDATA%\Code\User\prompts\ - macOS:
~/Library/Application Support/Code/User/prompts/ - Linux:
~/.config/Code/User/prompts/
之后在 Copilot Chat 输入 /generate-ai-team 即可一键调用。
| 你想要 | 用这个 | 路径 |
|---|---|---|
| 🚀 30 秒一键生成，零配置 | 一键 Prompt | prompts/generate-ai-team.prompt.md |
| 📦 单文件含协议+生成器，便于复用 | 单文件版模板 | templates/single-file/ |
| 🧱 模块化，团队可分别维护协议/角色/生成器 | 分离式模板 | templates/split/ |
| ✍️ 全程手写，不依赖 Agent 推断 | 手填版模板 | templates/legacy/ |
决策不下？默认走第一种 —— 大多数项目都适用。
测试覆盖（持续扩展中）：
| 类别 | 已验证 | 自动推断依据 |
|---|---|---|
| 移动端 | Flutter | pubspec.yaml |
| 前端 | React、Vue、Next.js、Svelte | package.json |
| 后端 | Node.js、Java(Spring)、Kotlin、Python(FastAPI/Django)、Go、Rust | 对应清单文件 |
| 桌面 | Electron、Tauri、Flutter Desktop | package.json / Cargo.toml |
没列出的框架？大多数情况一样能跑 —— Agent 通过目录结构 + 抽样源码即可推断分层和命名规范。如果跑挂了，提个 issue 我们会优先支持。
传统 copilot-instructions.md 把所有规则混在一起，AI 每次都要"通读 + 自行筛选"，幻觉频发、上下文爆炸。
我们用 路由表 让 Agent 只加载当前任务相关的角色：
"修复登录 bug" → 加载 dev.md + verify.md （略过产品、测试模板）
"设计新需求" → 加载 product.md （不污染开发上下文）
"继续上次任务" → 加载 memory.md（前置）+ 状态文件 （恢复中断点）
当两种方案都"看起来合理"时，Agent 通常会自己拍板。我们引入 三型仲裁：
- A 型：规范有明确规定 → Agent 自动裁定，引用原文
- B 型：规范模糊 → 协商裁定，登记规范改进 TODO
- C 型：架构变更 / 删除功能 / 新依赖 → 强制人工介入，任务暂停
每次「继续」都从零解释？我们让 Agent 把状态写入 .github/memory/agent-system-state.md，恢复时按协议读取，像 IDE 关闭重开一样保留现场。
每个任务结束后，「提升角色」会反思：
- 是否偏离规范？为什么？
- 是否暴露了文档空白？
- 是否产生了新规则需求？
反思结果累积到 enhance.md 的"规范改进待办"，让你的团队规范随项目一起成长。
.
├── README.md ← 你正在看这个
├── README.en.md ← English version
├── LICENSE
├── prompts/
│ ├── README.md
│ └── generate-ai-team.prompt.md ← 🌟 主入口：一键生成
└── templates/
├── README.md ← 三种模板的对比与选型
├── single-file/
│ ├── README.md
│ └── copilot-instructions.template.md
├── split/
│ ├── README.md
│ ├── copilot-instructions.template.md
│ ├── agent-role-templates.md
│ └── agent-generator-prompt.md
└── legacy/
├── README.md
└── ai-team-template.md
Q：和直接写一个 copilot-instructions.md 有什么不同？
A：单文件方案随着规则增多会很快崩溃 —— Agent 要么忽略一半，要么把所有规则都强加到当前任务。我们用「路由 + 角色 + 仲裁」让规范可扩展、可仲裁、可演进。
Q：必须用 Claude / GPT 顶级模型吗？ A：生成阶段建议用顶级模型（Sonnet 4 / GPT-5 级别），保证推断准确。日常使用阶段，中等模型也能 follow 已生成的规范。
Q：会增加 Token 消耗吗？ A：反而会降低。路由机制让每次任务只加载相关角色（通常 1~3 个 MD），而不是把整个项目规范塞满 context。
Q：能用在已有规范的项目里吗？
A：可以。生成器会读取已有 copilot-instructions.md 的内容并合并到第七章。或者你手动把已有规则贴到生成的 agents/dev.md 的"项目特定规范"小节即可。
Q：能不能只用一部分角色？
A：可以。生成完 .github/agents/ 后，删除你不需要的角色 MD 文件，并在 copilot-instructions.md 的"角色路由表"中删掉对应行即可。
- Fork 后定制 templates/：把模板改成你团队的风格，让生成器吐出你团队专属的规范
- 接入 CI：用
verify.md的检查清单作为 PR 模板，让 reviewer 一项项勾选 - 多项目复用：把生成好的
.github/沉淀为"组织级模板"，新项目直接 fork 即用 - 跨 Agent 复用：同一份规范可在 Copilot、Cursor、Cline、Continue、Aider 之间无缝迁移
非常欢迎 Issue / PR：
- 🌐 适配新框架（提供该框架的样例项目和推断规则即可）
- 🎨 优化角色模板（语言更精炼、规则更通用）
- 🐛 报告 Agent 推断失误的真实案例
- 📖 翻译文档到其他语言
提交前请先看 CONTRIBUTING.md（如未提供则参考 GitHub 通用 PR 流程）。
MIT © Contributors
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