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SDD-RIPER-ONE 简单使用感受
介绍帖
简单用了一段时间 主要产出了一个 快捷指令: GitHub Uploader
▎标准流程create_codemap(生成代码索引地图) ->build_context_bundle(整理需求上下文) ->sdd_bootstrap这里如图说需求开始
下面是自动的
->Research-> (Innovate, 可选) ->Plan->Execute->Review
手动archive归档沉淀
首次执行计划 和review_execute之后修改了计划, 都需要手动Plan Approved确认执行
▎感受
官方没有跟 Compound Engineering 一样的 Codex Prompts, 也没把 skills 拆出来. 当然你也可以自己生成 或者用任何快捷输入工具方便你每次调用...
review 的时候没有ce:review开好多个 subagent 从不同角度 review 来得爽
自带的只有review_spec和review_execute, 其实感觉好像不如ce:review全面
有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况
生成的文档信息里可能包含隐私, 公开仓库感觉不太适合带着一起上传...
▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践
https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper/issues/4
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SDD-RIPER: 面向 agentic coding 的轻量级 AI Agent Harness
• 以最小 Spec 作为任务真相源,围绕目标、边界、验证和可恢复上下文组织协作流程
• 通过 Checkpoint、Approval、Validation 和 Reverse Sync 建立可观察、可回退、可接手的控制面
• 内置 sdd-riper-one-light 与标准协议入口,适合日常开发、复杂重构、团队治理与交接场景
https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper
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oh-my-codex: 为 OpenAI Codex CLI 提供更强工作流编排与运行时增强的效率层
Superpowers -> Compound Engineering -> oh-my-codex (OMX)
我整个人都 Harness 了
不是很习惯这种方式 目前我又退回 Compound Engineering 了
• 在保留 Codex 作为执行引擎的前提下,补齐从需求澄清、方案规划到执行落地的一致化工作流
• 通过 $deep-interview、$ralplan、$ralph、$team 等内置能力,把复杂任务拆解为可复用的技能、角色与并行执行模式
• 使用 .omx 持久化保存项目指导、计划、日志与运行状态,适合需要长期上下文管理和多阶段协作的开发场景
https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-codex
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#AI #Codex #开发工具 #工作流编排 #CLI #GitHub #工程效率 #Agent #协作- ❤️3
codex-cli-best-practice: 面向 Codex CLI 用户的实战最佳实践与工作流参考仓库
• 系统整理了 Commands、Subagents、Skills、MCP、Hooks、AGENTS.md 等核心能力,适合快速建立对 Codex CLI 生态的完整认知
• 提供从 Research → Plan → Execute → Review → Ship 的开发工作流示例,并汇总多种社区方案,便于对比不同 Agent 编排思路
• 包含大量可直接借鉴的配置、提示词与落地技巧,覆盖规划、调试、代码评审、并行协作与日常使用习惯
https://github.com/shanraisshan/codex-cli-best-practice
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Compound Engineering: 面向 AI 编程工作流的复利式工程插件市场
如图 AI 总结的, 但是我感觉它的 brainstorm 比 Superpowers 的舒服多了...Superpowers 问的好多字好多 我都不想回答
• 提供从 brainstorm、plan、work、review 到 compound 的完整工程闭环,把需求澄清、实施规划、代码审查和经验沉淀串成可复用流程
• 支持 Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot、Gemini、Windsurf、Qwen 等多种 AI 编码工具,内置跨平台插件转换与安装能力
• 强调“让每一次工程工作都让下一次更容易”,通过多 Agent 协作、知识固化和高质量 review 持续降低后续开发成本
https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin
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#AI #编程 #工程效率 #开发工作流 #代码审查 #Agent #Claude #Code #Codex #GitHub #插件生态 #CE #CompoundEngineering- ❤️4
NoPUA: 用信任驱动 AI agent 的反 PUA 调试与协作技能
• 面向 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等多种 AI agent 环境,提供可直接安装的 Skill / Rule,帮助模型在失败、卡住或反复无效尝试时自动切换到更稳健的工作模式
• 保留“穷尽方案、先验证、主动排查、结构化升级”等工程方法论,同时避免用威胁式提示诱导模型隐瞒不确定性、跳过验证或过早宣称完成
• 基于真实调试基准测试,重点提升隐藏问题发现能力与主动排查深度,适合用于代码调试、流水线排障、API 集成、运维与 AI 工作流优化
https://github.com/wuji-labs/nopua
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Edict: 用 三省六部 机制重构 AI Multi-Agent 协作与治理
• 以 中书省 规划、门下省 审核、尚书省 派发为核心流程,把制度化审查嵌入 Multi-Agent 执行链路,提升复杂任务的可靠性与可控性
• 内置实时看板,支持任务流转追踪、状态审计、叫停与恢复、Agent 健康监控,解决传统框架黑盒协作难观测的问题
• 支持每个 Agent 独立配置模型与 Skills,结合 Docker 一键体验和低依赖后端,适合快速搭建可演示、可扩展的协作系统
https://github.com/cft0808/edict
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