Tencent/teamai-cli

TeamAI CLI – AI 助手工具的共享倉庫管理器

是什麼

• 透過 npm 分發的命令列工具（以 teamai-cli 名稱發布），讓軟體團隊能夠將多種 AI 編碼助手（Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、CodeBuddy、OpenCode、WorkBuddy 等）所使用的 技能、規則、文件、環境設定、鈎子、其他資源 在所有成員之間保持同步。
• 資源儲存在 共享 Git 倉庫（GitHub、GitLab、GitCode、CNB、TGit 或任何私有 Git 服務）中。團隊成員推送變更作為合併請求；合併後，teamai pull 會自動將更新注入到每個本地 AI 工具中。

核心概念

層級	目標	CLI 支援
團隊執行	讓每個代理遵循團隊的規範（技能、規則、文件、環境、鈎子、MCP 伺服器）	init, pull, push, install, hooks, mcp, source
團隊上下文	為代理提供共享知識庫（學習過的會話、程式碼庫圖譜、團隊維基）	recall, import, codebase --lint
團隊改進	將摩擦密集的會話轉化為團隊範圍的學習成果和儀表板	session save, digest, dashboard, recall promote/maintenance

主要功能

• 分散式技能/鈎子倉庫 – 將 Claude、Codex、Cursor 等技能檔案儲存在 ~/.<agent>/skills/ 下，並進行版本控制。
• 角色和標籤過濾 – 管理員可定義每個角色或標籤應接收哪些技能（teamai roles, teamai tags）。
• 來源訂閱 – 從其他團隊或共享組織倉庫中拉取額外的技能倉庫（teamai source add …）。
• MCP（模型控制平面）伺服器設定 – 一次性宣告遠端推論端點，並自動寫入每個工具的原生設定中。
• 自動會話學習 – 當會話產生「摩擦」（中斷、工具重試、修正）時，CLI 可建議總結經驗並推送到倉庫。
• 團隊知識圖譜 – teamai import 解析原始碼（TS/JS/Python/Go 使用 Tree-Sitter 解析 AST，其他語言使用啟發式正規表示式），生成圖譜並儲存在 teamwiki/ 下。該圖譜用於重新排序召回結果。
• 召回子代理 – 可選插件，允許任何支援的 AI 工具在回答任務前查詢共享知識庫（teamai recall enable）。
• 儀表板與摘要 – 週使用報告、即時會話狀態、KB 健康頁面幫助團隊監控 token 消耗、干預率和知識庫覆蓋率。
• CI 集成 – teamai ci extract-mr 可自動從合併請求討論中提取知識並發布評論。

典型工作流程

1. 建立共享倉庫（或使用 teamai-hub 組織的範本）。
2. 執行 teamai init <repo-url> – 登入，註冊使用者，注入初始鈎子。
3. 本地編輯或新增技能/規則，然後 teamai push → 開啟合併請求以供審查。
4. MR 合併後，每位成員的下一次 AI 會話將觸發 teamai pull（透過 SessionStart 鈎子），將最新資源同步到本地 AI 工具中。
5. 當會話「摩擦密集」時，執行 /teamai-share-learnings（或 teamai session save）以捕獲摘要，成為新的知識條目。
6. 定期執行 teamai digest 或開啟 teamai dashboard 查看團隊級指標和 KB 健康狀態。

安裝

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

安裝後，CLI 即可執行 teamai init …。

支援的 AI 代理（截至 README）– Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、CodeBuddy、OpenCode、WorkBuddy、OpenClaw、Hermes、DeepSeek Harness。README 中的表格顯示了每個代理目前實作的功能（技能、規則、文件、環境、代理、鈎子、MCP）。

授權

• MIT（參見 LICENSE）。

誰可能使用它

• 重度依賴 AI 編碼助手，並希望為提示詞、外掛和政策提供單一真相來源的工程團隊。
• 需要根據角色分發 AI 生成的程式碼審查或除錯規則的組織。
• 希望捕獲並重用 AI 輔助除錯會話中的「部落知識」的團隊。

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以上所有細節均直接取自倉庫的 README；未推斷任何額外功能。