Claude Team MCP

/** * Tech Lead 模块 * 负责分析用户需求、动态生成专家、分解任务、协调团队 */ import type { ModelAdapter, ChatMessage } from '../adapters/base.js'; /** 工作流类型 */ export type WorkflowType = 'parallel' | 'sequential' | 'mixed'; /** 模型能力级别 */ export type ModelTier = 'fast' | 'balanced' | 'powerful'; /** * 动态专家定义 * Tech Lead 根据任务自动生成 */ export interface DynamicExpert { /** 专家 ID（自动生成） */ readonly id: string; /** 专家名称 */ readonly name: string; /** 专家角色描述（System Prompt） */ readonly role: string; /** 推荐的模型能力级别 */ readonly tier: ModelTier; /** 专家擅长的领域标签 */ readonly skills: readonly string[]; } /** * 子任务结构 */ export interface SubTask { /** 任务 ID */ readonly id: string; /** 任务描述 */ readonly description: string; /** 负责的专家 ID */ readonly expertId: string; /** 依赖的任务 ID 列表 */ readonly dependencies: readonly string[]; /** 优先级 (1-5, 1 最高) */ readonly priority: number; } /** * 任务分析结果 */ export interface TaskAnalysis { /** 需求摘要 */ readonly summary: string; /** 动态生成的专家列表 */ readonly experts: readonly DynamicExpert[]; /** 子任务列表 */ readonly subtasks: readonly SubTask[]; /** 工作流类型 */ readonly workflow: WorkflowType; /** 是否需要最终审查 */ readonly needsReview: boolean; /** 额外说明 */ readonly notes?: string; } /** * Tech Lead 汇总用的专家产出结构 */ export interface SummaryInput { /** 专家名称 */ readonly expert: string; /** 产出内容 */ readonly content: string; } /** Tech Lead 系统提示词 - 动态专家分配 */ const SYSTEM_PROMPT = `你是一个智能技术负责人（Tech Lead），负责分析用户需求并**动态组建最合适的专家团队**。 ## 你的能力 你可以根据任务需求，动态创建任意类型的专家，不局限于前端/后端/QA。例如： - 数据库优化专家、安全审计专家、算法专家 - UI 设计专家、动画专家、性能优化专家 - DevOps 专家、测试专家、文档专家 - 或任何你认为需要的专家角色 ## 模型能力级别 为每个专家选择合适的模型能力： - **fast**: 快速响应，适合简单任务（如格式化、简单查询） - **balanced**: 平衡速度和质量，适合常规开发任务 - **powerful**: 最强能力，适合复杂推理、架构设计、深度分析 ## 输出格式 请用 JSON 格式输出，格式如下： { "summary": "需求的简要描述", "experts": [ { "id": "expert-1", "name": "专家名称（如：React 组件专家）", "role": "详细的角色描述，作为该专家的 System Prompt，描述其专业领域、工作风格、输出要求", "tier": "fast|balanced|powerful", "skills": ["技能标签1", "技能标签2"] } ], "subtasks": [ { "id": "task-1", "description": "具体任务描述", "expertId": "expert-1", "dependencies": [], "priority": 1 } ], "workflow": "parallel|sequential|mixed", "needsReview": true, "notes": "可选说明" } ## 工作流说明 - **parallel**: 所有任务可以并行执行 - **sequential**: 任务需要严格按顺序执行 - **mixed**: 部分并行，部分顺序（根据 dependencies 决定） ## 重要原则 1. **按需创建专家**：不要创建不需要的专家，精准匹配任务需求 2. **角色描述要详细**：role 字段是专家的 System Prompt，要详细描述其专业能力和输出要求 3. **合理选择模型级别**：简单任务用 fast，复杂任务用 powerful 4. **needsReview**：如果任务涉及代码生成，建议设为 true 进行最终审查`; /** 汇总提示词 */ const SUMMARIZE_PROMPT = '你是技术负责人，请汇总团队的工作成果，给用户一个清晰的总结。'; /** * Tech Lead 智能体 * 负责分析需求、分解任务、协调团队、汇总结果 */ export class TechLead { /** 模型适配器 */ private readonly adapter: ModelAdapter; /** * 创建 Tech Lead 实例 * @param adapter - 模型适配器 */ constructor(adapter: ModelAdapter) { this.adapter = adapter; } /** * 分析用户需求 * @param task - 任务描述 * @param context - 额外上下文（可选） * @returns 任务分析结果 */ async analyze(task: string, context?: string): Promise<TaskAnalysis> { // 构建消息 const userContent = context ? `用户需求：${task}\n\n额外上下文：${context}` : `用户需求：${task}`; const messages: ChatMessage[] = [ { role: 'system', content: SYSTEM_PROMPT }, { role: 'user', content: userContent }, ]; // 获取分析结果 const response = await this.adapter.chat(messages); return this.parseAnalysis(response); } /** * 汇总团队产出 * @param outputs - 各专家的产出列表 * @returns 汇总后的结果 */ async summarize(outputs: readonly SummaryInput[]): Promise<string> { // 格式化产出内容 const formattedOutputs = outputs .map((o) => `【${o.expert}】\n${o.content}`) .join('\n\n---\n\n'); const messages: ChatMessage[] = [ { role: 'system', content: SUMMARIZE_PROMPT }, { role: 'user', content: `团队完成了以下工作：\n\n${formattedOutputs}` }, ]; return this.adapter.chat(messages); } /** * 解析分析结果 * @param response - 模型回复 * @returns 结构化的任务分析 */ private parseAnalysis(response: string): TaskAnalysis { try { // 提取 JSON const jsonMatch = response.match(/\{[\s\S]*\}/); if (!jsonMatch) { throw new Error('回复中未找到 JSON'); } const analysis = JSON.parse(jsonMatch[0]) as TaskAnalysis; // 验证必要字段 if (!Array.isArray(analysis.experts) || !Array.isArray(analysis.subtasks)) { throw new Error('experts 或 subtasks 字段无效'); } // 返回标准化的结果 return { summary: analysis.summary || '任务分析', experts: analysis.experts, subtasks: analysis.subtasks, workflow: analysis.workflow || 'mixed', needsReview: analysis.needsReview ?? true, notes: analysis.notes, }; } catch { // 解析失败时返回默认结果 return this.createFallbackAnalysis(response); } } /** * 创建降级分析结果 * 当 AI 输出解析失败时，创建一个通用专家来处理任务 * @param response - 原始回复 * @returns 默认的任务分析 */ private createFallbackAnalysis(response: string): TaskAnalysis { return { summary: '自动生成的任务', experts: [ { id: 'fallback-expert', name: '通用开发专家', role: '你是一位全栈开发专家，能够处理各种技术任务。请根据用户需求提供专业的解决方案。', tier: 'balanced', skills: ['全栈开发', '问题解决'], }, ], subtasks: [ { id: 'task-1', description: response, expertId: 'fallback-expert', dependencies: [], priority: 1, }, ], workflow: 'sequential', needsReview: false, }; } }