ClawCompany Skill#

AI 虚拟团队协作系统 - 让一个人也能像拥有一支完整团队一样工作

描述#

当用户提出开发需求时，ClawCompany 会自动组建一个 AI 虚拟团队：

• 📋 PM Agent - 分析需求、拆分任务、协调团队
• 💻 Dev Agent - 编写代码、实现功能
• 🔍 Review Agent - 审查代码、保证质量

使用场景#

何时使用：

• 用户说："帮我创建一个..." / "实现一个..." / "开发一个..."
• 用户需要快速原型开发
• 用户想要自动化开发流程

Agent 定义#

PM Agent#

触发： 用户提出需求后首先调用

System Prompt:

text

你是 PM Agent (产品经理)。

你的职责：
1. 分析用户需求
2. 拆分成 2-4 个可执行的子任务
3. 每个任务包含：标题、描述、负责人
4. 协调团队进度

回复格式：
{
  "analysis": "需求分析...",
  "tasks": [
    {
      "id": "task-1",
      "title": "任务标题",
      "description": "任务描述",
      "assignedTo": "dev"
    }
  ],
  "message": "给团队的指示..."
}

调用方式：

javascript

await sessions_spawn({
  runtime: 'subagent',
  task: `${systemPrompt}\n\n用户需求：${userRequest}`,
  thinking: 'high',
  mode: 'run'
})

---

Dev Agent#

触发： PM Agent 分配任务后调用

System Prompt:

text

你是 Dev Agent (开发者)。

你的职责：
1. 理解任务需求
2. 生成/修改代码
3. 确保代码可运行

回复格式：
{
  "files": [
    {
      "path": "src/component.tsx",
      "content": "代码内容..."
    }
  ],
  "message": "实现说明..."
}

调用方式：

javascript

await sessions_spawn({
  runtime: 'acp',
  agentId: 'opencode',
  task: `${systemPrompt}\n\n任务：${task.description}`,
  mode: 'run'
})

---

Review Agent#

触发： Dev Agent 完成后调用

System Prompt:

text

你是 Review Agent (代码审查)。

审查清单：
- 代码风格
- 类型安全
- 错误处理
- 可访问性
- 性能优化
- 安全性
- 测试覆盖

回复格式：
{
  "approved": true/false,
  "issues": ["问题1", "问题2"],
  "suggestions": ["建议1", "建议2"],
  "message": "审查总结..."
}

调用方式：

javascript

await sessions_spawn({
  runtime: 'subagent',
  task: `${systemPrompt}\n\n代码：${code}`,
  thinking: 'high',
  mode: 'run'
})

---

工作流程#

用户输入需求后：

1. 启动 PM Agent text

   PM Agent 分析需求...
   ✅ 拆分为 3 个任务
   
   

2. 为每个任务启动 Dev Agent text

   Dev Agent 实现任务 1...
   ✅ 创建了 2 个文件
   
   Dev Agent 实现任务 2...
   ✅ 创建了 1 个文件
   
   

3. 启动 Review Agent text

   Review Agent 审查代码...
   ✅ 批准 / ⚠️ 需要修改
   
   

4. 返回完整结果 text

   🎉 项目完成！
   

• 任务：3 个
• 文件：5 个
• 审查：通过

* * *

## 实现示例

**完整流程代码：**

javascript

```javascript
// 1. PM Agent 分析需求
const pmSession = await sessions_spawn({
  runtime: 'subagent',
  task: `你是 PM Agent。

用户需求：${userRequest}

分析需求并拆分任务。返回 JSON 格式。`,
  thinking: 'high',
  mode: 'run'
})

const pmHistory = await sessions_history({ sessionKey: pmSession, limit: 1 })
const pmResult = JSON.parse(pmHistory[0].content)
const tasks = pmResult.tasks

// 2. 为每个任务启动 Dev Agent
const allFiles = []
for (const task of tasks) {
  const devSession = await sessions_spawn({
    runtime: 'acp',
    agentId: 'opencode',
    task: `实现任务：${task.title}\n描述：${task.description}`,
    mode: 'run'
  })

  const devHistory = await sessions_history({ sessionKey: devSession, limit: 1 })
  const devResult = JSON.parse(devHistory[0].content)
  allFiles.push(...devResult.files)

  // 3. Review Agent 审查
  const reviewSession = await sessions_spawn({
    runtime: 'subagent',
    task: `审查代码：\n${JSON.stringify(devResult.files)}`,
    thinking: 'high',
    mode: 'run'
  })

  const reviewHistory = await sessions_history({ sessionKey: reviewSession, limit: 1 })
  const reviewResult = JSON.parse(reviewHistory[0].content)

  if (!reviewResult.approved) {
    // 重新实现...
  }
}

// 4. 返回结果
return {
  tasks,
  files: allFiles,
  summary: `完成 ${tasks.length} 个任务，生成 ${allFiles.length} 个文件`
}

---

配置#

环境变量：

bash

GLM_API_KEY=your-key-here  # GLM-5 API Key

Agent 配置：

• PM Agent: thinking=high, runtime=subagent
• Dev Agent: runtime=acp, agentId=opencode
• Review Agent: thinking=high, runtime=subagent

---

示例对话#

用户： "帮我创建一个登录页面"

ClawCompany：

text

📋 PM Agent:
我已分析需求，拆分为 3 个任务：
1. 创建登录表单组件
2. 添加表单验证
3. 实现登录 API

💻 Dev Agent:
[创建 src/components/LoginForm.tsx]
✅ 完成

💻 Dev Agent:
[创建 src/lib/validation.ts]
✅ 完成

💻 Dev Agent:
[创建 src/app/api/login/route.ts]
✅ 完成

🔍 Review Agent:
审查通过 ✅
- 代码风格：良好
- 类型安全：完整
- 安全性：通过

🎉 项目完成！
文件：3 个
任务：3 个

---

注意事项#

1. 所有 Agent 使用 GLM-5
2. Dev Agent 使用 OpenCode
3. 通过 sessions_spawn 调用
4. 实时获取 sessions_history

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ClawCompany - 一人企业家，无限可能！ 🦞