suboss87/FDEOps

什么是 FDEOps？

FDEOps 是一个 Node‑JS 命令行工具包，打包了一系列 “任务技能”，专为 前线部署工程师 设计——这些工程师直接与客户合作，在项目进行中迭代需求、架构和代码。该包本身不包含 AI 模型；相反，它旨在从现有的 AI 编码助手（例如 ChatGPT 风格的代理）中调用，并为代理提供结构化、逐步的常见工程活动指令，例如探索、范围界定、设计选项、构建、调试、审查、发布和交接。

工作原理

安装 – npx skills add suboss87/fdeops --skill <name> 将单个技能（例如 build）或协调器技能 fde 添加到用户的 AI 编码环境中。该工具在 Node 18+ 和 Git 上运行；CLI 本身不会进行网络调用。
客户记录 – 当项目进行中时，FDEOps 会创建一个本地 Markdown 文件夹（~/fde‑engagements/<customer>/.fde/），用于存储决策、证据和后续步骤。协调器（fde）会读取此记录，以在独立的 AI 会话之间保持上下文。
任务技能 – 有 35 个小型、自包含的“技能”（例如 discover、options、build、debug）。每个技能都知道它需要什么输入（会议记录、代码仓库、测试计划等），并返回简洁、可操作的输出，AI 代理可以将其呈现给工程师或直接应用于代码。
协调器（fde） – fde 技能可以根据当前情况自动选择适当的任务技能，编排从策略 → 架构 → 工程的工作流程。
内部无模型 – 所有 AI 调用都委托给用户自己的 LLM 提供商。这保持了数据的本地性，并让受监管的团队可以使用经批准的模型。

谁应该使用它？

前线部署工程师、顾问、交付团队，他们需要一个可重复、有文档的流程，将模糊的客户请求转化为具体、可发布的代码。
已经使用 AI 编码助手并希望获得一个经过验证的提示/步骤库的团队，助手可以调用这些提示/步骤，而工程师无需记住 CLI 命令。
必须将客户数据保留在内部的组织；CLI 从不联系外部服务。

开箱即用的内容

类别	示例技能	功能
策略	`discover`、`who-decides`、`scope`	将简报转化为问题陈述、成功指标，并识别决策者。
架构	`options`、`plan`、`integrate`	调查现有系统，列出设计替代方案，并草拟一个小片段进行测试。
工程	`build`、`debug`、`review`、`ship`、`handoff`	生成实现步骤，执行本地验证，生成审查摘要，并创建交接手册。
协调	`fde`（协调器）、`dashboard`、`debrief`、`switch‑clients`	维护本地客户记录，显示只读的“现场手册”以查看后续行动，并在客户之间切换上下文。

快速入门示例

# 将协调器技能添加到您的 AI 代理
npx skills add suboss87/fdeops --skill fde

# 在与您的 AI 助手的聊天中
@fde this is client01. Their support team reads incoming requests, checks internal docs, then assigns each request to another team. Help me prepare for the first meeting. Here is the brief: …

助手将执行适当的探索和范围界定技能，更新本地记录，并返回一个可直接使用的会议议程。

限制与考量

仅提示库 – FDEOps 本身不执行代码生成；它为外部 LLM 结构化工作。
仅本地数据 – 所有记录都是开发者机器上的纯 Markdown 文件；您必须管理备份和访问控制。
需要 Node 和 Git – CLI 依赖于最新的 Node 运行时和目标代码库的 Git 检出。

了解更多

文档 – docs/README.md、USAGE.md、skills-reference.md
演示 – npx fdeops demo 显示一个虚构的会议转化为现场手册。
示例 – examples/ 包含端到端的逐步讲解。
社区 – GitHub 上的 Issues 和 Discussions，用于功能请求和实际使用案例。

TL;DR

FDEOps 是一个 基于 CLI 的技能目录，帮助 AI 增强的工程师运行一个有纪律、以客户为中心的工作流程——从理解问题到发布代码——同时保持所有项目数据在本地并在团队的控制之下。