多智能体协同开发工作流

SKILLAI 工具

原名 super-agent

AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把主智能体、计划、开发、测试四类角色封装成可复用流程,配套角色剧本与消息协议,按需求文档拆任务、逐项开发并自动测试修正。

一句话选型结论

按资料字段整理

多智能体协同开发工作流是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_dd51ca54/super-agent
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_dd51ca54仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量16.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
需求文档拆解分任务逐任务开发与自动测试敏捷智能体循环开发

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
多智能体协同开发工作流当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

16.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Super Agent

把"主智能体 + 计划/开发/测试子智能体"的协同开发流程封装成一个可加载、可复用的 skill。

这个 skill 解决什么问题

一次开发任务如果让单个 agent 从头做到尾,会遇到三个瓶颈:

  1. 上下文窗口爆炸:长对话让注意力分散,模型记不住自己之前为什么这么写。
  2. 修 bug 失忆:修复一个问题时,agent 已经忘了"我之前为什么这么写"、"测试报告里的具体 bug 是什么"。
  3. 测试与开发互相污染:写代码的 agent 自己测自己的代码,缺少独立审查。

super-agent 用三角色 + 修正循环解这三个问题:

  • 主智能体只调度不开发,所有信息以"路径"形式传递,避免上下文污染。
  • 开发智能体和测试智能体角色分离,互相独立审查。
  • 修 bug 时 resume 同一个开发 Agent,重测时 resume 同一个测试 Agent,保留上下文。

核心约束:所有智能体调用必须串行

> 本 skill 的多智能体协同流程中,所有智能体调用必须严格串行执行,包括测试子代理之间。 这是保护修 bug 的 resume 机制与上下文隔离的硬约束,与"主智能体不能直接修改业务代码"是同等地位的核心规则,违反任何一条都视为破坏本 skill。

核心规则(任一违反即为破坏本 skill)

# 行为 规则
1 主智能体不修改业务代码 严格禁止
2 一个任务对应一个 dev Agent 严格禁止复用同 ID dev 处理多个任务
3 下一个任务 必须等当前任务完全完成(含修正循环)才能开始
4 测试子代理之间 必须串行(不能用多个 tester 同时跑)
5 tester FAIL → 修 bug resume 同一 dev Agent(不开新 dev)
6 dev 修完 → 重测 resume 同一 tester Agent(不开新 tester)
7 跨 role 并行(如 backend-dev + frontend-dev 同时跑) 不允许
8 更新 dev-plan.md 只能用 Edit 单行替换,禁止用 Write 覆盖整个文件

主智能体的强制行为清单

  • 每个任务只启动 1 个 dev Agent(新 ID)
  • 每个任务只启动 1 个 tester(新 ID)
  • 修 bug 时必须使用 resume(不是新启动)
  • 下一个任务必须等待当前任务完全完成
  • 主智能体永不修改业务代码
  • 主智能体只运行 grep_judgement.py --strict 提取判定,不读报告全文
  • 更新 dev-plan.md 只能 Edit 单行替换,禁止 Write 覆盖整个文件

核心原则(不可破坏)

原则 含义
文件即记忆 所有产出(计划、代码、报告、经验)必须落盘到当前批次的 .super-agent/runs/<项目名-日期--批次号>/,不依赖对话上下文
隔离即常态 每个子智能体只看到主智能体传过去的内容,假设它不知道任何业务背景
记录即保险 主智能体和子智能体都要写日志;所有时间必须由 scripts/now.py 获取,禁止推算
路径即接口 主智能体只拿文件路径,不读内容;子智能体收到路径后自己读
resume 同 ID 修 bug resume 同开发 Agent;重测 resume 同测试 Agent;新任务开新 Agent
测试只读 测试 Agent 永不修改业务代码,只能写测试报告到当前批次的 test-reports/;一个任务固定一个 {taskN}-{pN}-{module}-test-report.md
五轮上限 同一任务最多执行 5 次 tester 测试,第 5 轮仍 FAIL 标记 ⚠️ 进入下一个任务
依赖风险不中断 依赖用于排序和风险提示;上游未通过时下游仍继续,以确保批次可以跑完,但必须记录风险并加强集成验证

工作流概览

主智能体分 4 个工作阶段(A→B→C→D),C 阶段对每个任务循环一次:

[阶段 A] 项目初始化(一次性)
   主智能体 + init_workspace.py
   提供需求文档:创建新的 `.super-agent/runs/<项目名-日期--批次号>/`
   未提供需求文档:扫描 `runs/*/run.json`,列出未完成批次并询问继续或新建
   |
   v
[阶段 B] 计划生成(planner 仅跑一次)
   主智能体 -> planner(读 dev_doc -> 写完整 dev-plan / dev-spec / 模板;任务划分粒度见 `references/task-decomposition.md`)

   |
   v
[阶段 C] 任务循环(每个任务走一遍)
   ┌────────────────────────────────────────┐
   │  取下一个 ⏳ 任务                          │
   │  -> 启动 dev(新 ID)                     │
   │  -> dev 完成返回路径列表                    │
   │  -> 启动 tester(新 ID)                  │
   │  -> grep ### 判定:PASS/FAIL              │
   │  -> PASS -> 标记 ✅ -> 取下一个任务        │
   │  -> FAIL -> 进入修正循环(最多 5 次测试)    │
   │     -> resume 同 dev 修                   │
   │     -> resume 同 tester 重测              │
   │     -> 全 PASS 或第 5 轮 ⚠️ -> 标记 ✅/⚠️ │
   │  -> 回到"取下一个任务"                     │
   └────────────────────────────────────────┘
   |
   v
[阶段 D] 完成与汇报
   写 final-report.md + 汇总日志 + 向用户发送短进度

> 注:主智能体工作阶段(A/B/C/D)≠ 项目开发阶段(dev-plan 里的 P0/P1/P2)。
> P 阶段由 planner 一次性写完整;主智能体只读取 P 阶段找 task,不重新规划。

详细 IO 协议、状态机、修正循环见 references/workflow-diagram.md。

每个阶段的核心 IO 协议

阶段 主智能体 -> 子智能体传什么 子智能体返回什么
初始化 PROJECT_ROOT、DEV_DOC 路径 主智能体调用 init_workspace.py 创建新批次,取得 RUN_ROOT
planner DEV_DOC 路径 + PROJECT_ROOT + ERROR_PREFIX planner 完成 + 产出文件路径列表
dev(新) 任务描述 + 必读 3~5 个路径 + 失败摘要(如有) developer 完成 + 修改文件绝对路径列表 + 1 行变更摘要
tester(新) 测试范围 + 待测代码路径列表 + dev-server 地址 tester PASS/FAIL + 报告绝对路径
dev(resume) 同上 + 失败摘要 + 测试报告路径 developer 完成 + 修改文件绝对路径列表
tester(resume) 同一报告路径 + 原失败摘要 tester PASS/FAIL + 报告绝对路径(追加段)

关键技术细节速查

细节 规则
时间格式 YYYY-MM-DD HH.MM(北京时间),例如 2026-09-08 20.21
时间来源 每次写日志前运行 python {skill_root}/scripts/now.py,原样使用输出;禁止自行推算或提前填写完成时间
Agent ID 记录 主智能体日志每次带 (ID: {subagent-id}),用于后续 resume
必读文件数量 最多 5 个(控制子智能体上下文)
测试轮数上限 5(第 5 轮仍 FAIL 标记 ⚠️ 强制通过)
子智能体返回格式 极简 5 行内,不含代码(避免主智能体上下文污染)
文件路径 全程绝对路径
运行批次 提供需求文档时创建新批次;没有需求文档时扫描 .super-agent/runs/*/run.json 的 status,列出未完成批次并询问继续或新建
测试报告命名与追加 每个任务固定为 {taskN}-{pN}-{module}-test-report.md;重测时追加新轮次段,不覆盖、不改名、不创建 -2 轮次文件
测试判定协议 主智能体只运行 grep_judgement.py --strict;严格模式只认最新测试段的最终判定,最新段缺判定时返回 UNKNOWN 并触发协议修正,不能沿用旧 PASS
依赖处理 dev-plan.md 记录依赖;上游非 ✅ 时下游继续,但 tester 必须验证集成假设,main-log 和 final-report 记录依赖风险
用户进度格式 taskN 开始/PASS/FAIL | 任务标题 | 当前序号/总任务数;FAIL 时附 第 N/5 轮
最终报告 全部任务结束后填写 {run_root}/final-report.md;聊天只给计数汇总和报告路径
高轮次失败 第 3 轮 FAIL 后,resume developer 时必须先查 Context7;不覆盖时用 Firecrawl 查官方资料,禁止猜测
错误码断言 测试用例必须断言 error_code(不能只验 HTTP 状态码)

目录结构

super-agent/
├── SKILL.md                         本文件(主入口)
├── agents/                          角色剧本
│   ├── orchestrator.md              主智能体(编排者)
│   ├── planner.md                   计划智能体(项目骨架)
│   ├── developer.md                 开发智能体(执行者)
│   ├── tester.md                    测试智能体(只读审查)
│   └── grader.md                    评估智能体(可选回归评估,输出 benchmark.json)
├── references/                      参考规范
│   ├── workflow-diagram.md          完整流程图(泳道图)
│   ├── message-protocol.md          主智能体 ↔ 子智能体的消息协议
│   ├── task-decomposition.md        任务划分策略(粒度/顺序/依赖)
│   ├── logging-format.md            main-log.md 与子日志格式
│   ├── error-codes.md               错误码命名规范模板
│   └── directory-structure.md       项目内 .super-agent/ 目录约定
├── scripts/                         工具脚本(Python)
│   ├── init_workspace.py            创建新的 .super-agent/runs/<项目名-日期--批次号>/ 批次目录
│   ├── now.py                       输出统一北京时间(日志 / run.json)
│   ├── grep_judgement.py            从测试报告 grep 提取 PASS/FAIL
│   ├── register_error_code.py       分配并登记新的项目错误码
│   └── estimate_context.py          估算子智能体 prompt 的 token 数
├── assets/                          模板文件(init 时复制到项目)
│   ├── plan-template.md             dev-plan.md 模板
│   ├── spec-template.md             dev-spec.md 模板
│   ├── log-template.md              main-log.md 模板
│   ├── lessons-template.md          lessons-learned.md 模板
│   ├── context7-record-template.md  context7-record.md 模板
│   └── final-report-template.md     final-report.md 模板
├── evals/
│   └── evals.json                   评测用例

角色一览

角色 文件 职责
主智能体 agents/orchestrator.md 拆任务、调度子智能体、写日志、判 PASS/FAIL
计划智能体 agents/planner.md 生成项目骨架、dev-plan、dev-spec
开发智能体 agents/developer.md 按任务写代码、记录变更、修正 bug
测试智能体 agents/tester.md 只读审查、写测试报告到当前批次的 test-reports/
评估智能体 agents/grader.md 可选回归评估,输出 benchmark.json;不写业务代码或 lessons-learned.md

agents/ 下的角色剧本可以按项目替换,但不得改变主智能体的串行调度、同 ID resume 和上下文隔离规则。

行为规则表

行为 规则
触发条件 测试 Agent 返回 FAIL
修 bug Agent 必须 resume 同一个开发 Agent(同 subagent_type + 同 agentId)
重测 Agent 必须 resume 同一个测试 Agent(同 subagent_type + 同 agentId)
测试轮数上限 5 轮(包含首次测试)
第 5 轮仍 FAIL 标记 ⚠️ 强制通过,进入下一个任务,不阻塞后续
报告文件 一个任务固定一个 {taskN}-{pN}-{module}-test-report.md;每轮重测追加新段,不覆盖、不改名

错误码规范(默认约定,可改)

主智能体提示词不预设错误码,由 references/error-codes.md 提供模板,子智能体使用时按需扩展。推荐格式:{PREFIX}-{MODULE}-{NNNN},如 PN-AUTH-0001。

日志规范

主智能体每次动作追加一行到 {run_root}/logs/main-log.md:

- 2026-09-08 15.30 项目启动,当前阶段 = 阶段 A
- 2026-09-08 15.32 启动 planner (ID: pn-planner-2026-09-08-15.32)
- 2026-09-08 15.40 planner 完成:dev-plan / dev-spec / 骨架已生成
- 2026-09-08 15.42 启动 developer task1 (ID: pn-dev-2026-09-08-15.42)
- 2026-09-08 16.00 developer 完成 task1:history.py / migrations (ID: pn-dev-2026-09-08-15.42)
- 2026-09-08 16.02 启动 tester task1 (ID: pn-tester-2026-09-08-16.02)
- 2026-09-08 16.30 tester PASS (ID: pn-tester-2026-09-08-16.02)
- 2026-09-08 16.31 ── task1 完成 ──

完整规范(含子智能体日志格式)见 references/logging-format.md。

经验库(自动维护)

每次修 bug 后开发 Agent 必须追加一条到 {run_root}/plan/lessons-learned.md:

- 2026-09-08 17.00 [developer] {原则性经验}

三条原则:
1. 原则性 > 数值性:写"为什么错"而非"改了什么值"
2. 模式级 > 页面级:写"哪种模式容易犯这个错"
3. 可迁移 > 可复制:去掉具体数值和文件名后还能指导决策吗?

工具脚本

# 创建新批次;同一天已有批次时自动递增批次号
python {skill_root}/scripts/init_workspace.py {project_root} \
  --project-name {project_name} \
  --error-prefix {error_prefix}

# 获取当前北京时间;每次写日志或更新 run.json 前都必须重新运行
python {skill_root}/scripts/now.py
python {skill_root}/scripts/now.py --iso

# 严格提取测试判定;真实判定必须是独立的 ### 判定:PASS/FAIL 标题行
python {skill_root}/scripts/grep_judgement.py {run_root}/test-reports/{report}.md --strict

# 登记新错误码;脚本自动分配编号并检查重复
python {skill_root}/scripts/register_error_code.py {run_root}/plan/dev-spec.md \
  --prefix {error_prefix} \
  --module AUTH \
  --http 401 \
  --meaning "用户未登录或登录已过期" \
  --location "middleware/auth.py:42"

# 估算 prompt 的 token 数(避免爆窗)
python {skill_root}/scripts/estimate_context.py

评估

测试用例见 evals/evals.json,覆盖:
1. 用户只说"加载这个 skill"时的初始化路径
2. 用户给需求文档后是否能进入任务循环
3. 修正循环是否能正确 resume 同 ID
4. 主智能体是否会越权修改业务代码
5. 错误报告是否带 error_code / stage / request_id

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
多智能体协同开发工作流怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_dd51ca54/super-agent。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

多智能体协同开发工作流支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

多智能体协同开发工作流权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

多智能体协同开发工作流收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

多智能体协同开发工作流用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。