Tencent/teamai-cli

TeamAI CLI – AI 助手工具的共享仓库管理器

是什么

• 通过 npm 分发的命令行工具（以 teamai-cli 名称发布），让软件团队能够将多种 AI 编码助手（Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、CodeBuddy、OpenCode、WorkBuddy 等）所使用的 技能、规则、文档、环境设置、钩子、其他资源 在所有成员之间保持同步。
• 资源存储在 共享 Git 仓库（GitHub、GitLab、GitCode、CNB、TGit 或任何私有 Git 服务）中。团队成员推送变更作为合并请求；合并后，teamai pull 会自动将更新注入到每个本地 AI 工具中。

核心概念

层级	目标	CLI 支持
团队执行	让每个代理遵循团队的规范（技能、规则、文档、环境、钩子、MCP 服务器）	init, pull, push, install, hooks, mcp, source
团队上下文	为代理提供共享知识库（学习过的会话、代码库图谱、团队维基）	recall, import, codebase --lint
团队改进	将摩擦密集的会话转化为团队范围的学习成果和仪表板	session save, digest, dashboard, recall promote/maintenance

主要功能

• 分布式技能/钩子仓库 – 将 Claude、Codex、Cursor 等技能文件存储在 ~/.<agent>/skills/ 下，并进行版本控制。
• 角色和标签过滤 – 管理员可定义每个角色或标签应接收哪些技能（teamai roles, teamai tags）。
• 源订阅 – 从其他团队或共享组织仓库中拉取额外的技能仓库（teamai source add …）。
• MCP（模型控制平面）服务器配置 – 一次性声明远程推理端点，并自动写入每个工具的原生配置中。
• 自动会话学习 – 当会话产生“摩擦”（中断、工具重试、修正）时，CLI 可建议总结体验并推送到仓库。
• 团队知识图谱 – teamai import 解析源代码（TS/JS/Python/Go 使用 Tree-Sitter 解析 AST，其他语言使用启发式正则表达式），生成图谱并存储在 teamwiki/ 下。该图谱用于重新排序召回结果。
• 召回子代理 – 可选插件，允许任何支持的 AI 工具在回答任务前查询共享知识库（teamai recall enable）。
• 仪表板与摘要 – 周使用报告、实时会话状态、KB 健康页面帮助团队监控 token 消耗、干预率和知识库覆盖率。
• CI 集成 – teamai ci extract-mr 可自动从合并请求讨论中提取知识并发布评论。

典型工作流

1. 创建共享仓库（或使用 teamai-hub 组织的模板）。
2. 运行 teamai init <repo-url> – 登录，注册用户，注入初始钩子。
3. 本地编辑或添加技能/规则，然后 teamai push → 打开合并请求以供审查。
4. MR 合并后，每位成员的下一次 AI 会话将触发 teamai pull（通过 SessionStart 钩子），将最新资源同步到本地 AI 工具中。
5. 当会话“摩擦密集”时，运行 /teamai-share-learnings（或 teamai session save）以捕获摘要，成为新的知识条目。
6. 定期运行 teamai digest 或打开 teamai dashboard 查看团队级指标和 KB 健康状况。

安装

npm install -g teamai-cli   # 需要 Node.js

安装后，CLI 即可运行 teamai init …。

支持的 AI 代理（截至 README）– Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、CodeBuddy、OpenCode、WorkBuddy、OpenClaw、Hermes、DeepSeek Harness。README 中的表格显示了每个代理当前实现的功能（技能、规则、文档、环境、代理、钩子、MCP）。

许可证

• MIT（参见 LICENSE）。

谁可能使用它

• 严重依赖 AI 编码助手并希望为提示词、插件和策略提供单一真相源的工程团队。
• 需要基于角色分发 AI 生成的代码审查或调试规则的组织。
• 希望捕获并重用 AI 辅助调试会话中的“部落知识”的团队。

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以上所有细节均直接取自仓库的 README；未推断任何额外功能。