Discuss（Human × AI）→ Goal（Agent Loop）→ Learning（Knowledge） 驱动 Agent Loop 向着人类 Attention 不断收敛。
一句话介绍：SuperPmAgent 是一个全栈项目的「超级个体」平台。我们认为，项目的交付不止代码——周会总结、会议纪要、客户需求、文档撰写都是交付物。
PM 用自然语言描述需求 → AI 自动完成澄清 → 方案拆解 → 模块定位 → 代码生成 → 自动化测试 → 提交 PR 全链路闭环。各阶段均可人工介入：追加澄清、修订方案、调整模块边界、修订测试用例。
本质：人类的注意力从「怎么实现」回归到「想清楚要什么」和「判断对不对」。
目标群体：除了 PM，任何一个项目迭代涉及多领域的人都能接管这个平台。从 AI 的角度，我们支持各个 Agent 接入执行，不只是「一个人 + AI」。
平台边界：平台负责支持多人协作完成全栈项目交付，通过持续的知识迭代，形成独有的知识壁垒。
- 工作流 > 单点能力：当前的核心价值不在让 AI 更强，而在为 AI 建立正确的工作流——澄清、拆解、定位、生成、测试、提交，每一步都可观测、可介入。
- 知识复利有冷启动：知识注入不是即时生效的——前几次有开销，但累积 3 次以上后产生显著正向收益，越用越省。
- 上下文必须自适应：简单任务全量注入是「负优化」，会稀释关键信息。注入量必须按任务复杂度动态调节。
- 评测即信号源：持续的评测不只是验证手段，更是 Skill 优化的反馈回路——对大型仓库、企业级软件迭代有重大意义。
好的 AI Coding 能力会不断被基础模型吞掉——模型越强，裸 agent 越好用。但有两样东西不会被吞掉：
- 团队知识库——组织独有的、随使用增长的资产，沉淀的是「我们怎么做事」。
- 工作流编排——把分散的 Skill 串成一条可复用的交付链。
因此 SuperPmAgent 的护城河不在某个 Skill 写得多巧妙，而在团队持续使用中沉淀的知识复利：用得越久，每次交付越省、越稳。
│ 自然语言 / URL / Issue / 截图
│
┌─ Discuss ──────────────────────────────────────────────────┐
│ Topic（话题分组） → 多轮对话 + 交互卡片（radio/checkbox） │
│ AI Tool Use：query_goals / query_learnings / propose_goal │
│ 产出：Goal Proposal 卡片 → 人确认 → 创建 Goal │
└────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌─ Goal ──────────────────▼──────────────────────────────────┐
│ Kanban 看板：Scheduled → Todo → Doing → Review → Done │
│ 状态管理：Pause / Resume / Retry / Cancel │
│ 定时 Goal + Recipes（团队最佳实践共享） │
│ 执行引擎：Claude Agent SDK + Plugin Skill Chain │
│ 观测：WebSocket 实时推送 + Token 监控 │
└────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌─ Learning ──────────────▼──────────────────────────────────┐
│ 自动蒸馏：execution logs → learnings（importance/decay） │
│ 记忆曲线：score = importance × e^(-λt) + 0.5×ln(1+access) │
│ 双循环：快循环 learnings/ ↔ 慢循环 domain/ │
│ 回馈：下一次 Discuss/Goal 自动加载历史知识 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Discuss │ │ Goal │ │ Learning │ │ Settings │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └─────┬──────┘ │
│ ┌────┴─────────────┴─────────────┴──────────────┴──────┐ │
│ │ EventBus │ Goal Executor │ AI Chat │ Knowledge Distiller│ │
│ └────────┬─────────────┬────────────────────────────────┘ │
└───────────┼─────────────┼────────────────────────────────────┘
┌────────┴──────┐ │ ┌───────────────┐
│ 本地 Agent │ └─────▶ │ 远程 Agent │
└───────────────┘ └───────────────┘
┌────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ SuperPmAgent- │ │ SuperPmAgent- │
│ plugins │ │ knowledge │
│ ├ SuperPmAgent- │ │ ├ profiles/ │
│ │ core │ │ ├ domain/ │
│ ├ SuperPmAgent- │ │ ├ learnings/ │
│ │ coding │ │ ├ extensions/ │
│ ├ SuperPmAgent- │ │ └ .logs/ │
│ │ business │ └─────────────────────┘
│ ├ SuperPmAgent- │
│ │ io │
│ └ SuperPmAgent- │
│ learning │
└────────────────────┘
| 仓库 | 说明 |
|---|---|
| SuperPmAgent-web | 全栈 Web 应用（FastAPI 后端 + React 前端） |
| SuperPmAgent-plugins | 插件市场：core / coding / business / io / learning |
| SuperPmAgent-knowledge | 共享知识库：profiles / domain / learnings / extensions |
| 层 | 技术 |
|---|---|
| Frontend | React 18 + Vite 5 + Tailwind CSS v4 + TanStack Query + Zustand + TypeScript |
| Backend | Python 3.12 + FastAPI + SQLModel + uvicorn |
| Agent | Claude Agent SDK (claude-agent-sdk) |
| Data | SQLite (aiosqlite) + JSONL 文件存储 (KnowledgeStore) |
| Knowledge Sync | Git（SuperPmAgent-knowledge 仓库）— JSONL 即数据库，Git 即同步层 |
| CI/CD | GitHub Actions（ruff + pytest + vitest + tsc + build） |
- Python 3.12+ (uv)
- Node.js 22+ (pnpm)
- Git
cd SuperPmAgent-web/backend
uv sync
cp .env.example .env # 填入 API key 等配置
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 8000cd SuperPmAgent-web/frontend
pnpm install
pnpm dev# SuperPmAgent-knowledge 和 SuperPmAgent-plugins 作为独立仓库同步
# Web 启动后在 Settings 中配置仓库地址围绕以下方向持续迭代：
- 知识库进化 — 更智能的记忆曲线与蒸馏策略
- 动态上下文策略 — 按任务复杂度自适应注入
更新日期：2026-06-14