# 你的全栈朋友们

**Repository Path**: gengens/agent-workstation

## Basic Information

- **Project Name**: 你的全栈朋友们
- **Description**: 让你的全栈工程师们和你一起开发吧
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-11
- **Last Updated**: 2026-07-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI WorkStation

> 让多个 AI Agent 像人类团队一样协作的开发工作台。

## 概述

AI WorkStation 是一个轻量级的 AI Agent 协作框架。每个 Agent 拥有独立的家目录，在自己的 `workspace/` 中工作，通过 Git 分支协作，通过共享任务板认领和完成任务——就像人类开发团队一样。

## 架构

```
├── AGENTS.md              ← 管理员 AI 手册
├── Role.md                ← Agent 角色定义
├── tasks/                 ← 任务板
│   ├── pending.md         ← 待认领
│   ├── active.md          ← 进行中
│   ├── completed.md       ← 已完成
│   └── failed.md          ← 失败/阻塞
├── homes/                 ← Agent 家目录
│   └── agent<N>/
│       ├── AGENTS.md      ← Agent 工作指引
│       ├── workspace/     ← 代码工作区（独立 git 仓库）
│       └── logs/          ← 任务日志
├── shared/                ← 共享资源
│   ├── references/        ← 参考指南
│   ├── scripts/           ← 公共脚本（邮件等）
│   └── specs/             ← 需求规范
└── templates/              ← 新增 Agent 模板
    └── agent/
        └── AGENTS.md      ← Agent 指引模板
```

## 工作流

整个协作分**两条独立流程**，均由**人类**主导启动：

### 流程一：派发任务（人类 → 管理员 AI）

```mermaid
flowchart LR
    H[人类] -->|下达指令| AI[管理员 AI]
    AI -->|写入任务| P[tasks/pending.md]
```

1. 人类向管理员 AI 下达任务指令
2. 管理员 AI 分析合理性、补齐验收标准后，用任务工具创建待认领任务

### 流程二：执行任务（人类 → Agent）

```mermaid
flowchart LR
    H2[人类] -->|启动会话| AG[Agent]
    AG -->|读取认领| P2[tasks/pending.md]
    P2 --> AG
    AG -->|工作中| A[tasks/active.md]
    AG -->|✅ 完成| C[tasks/completed.md]
    AG -->|❌ 阻塞| F[tasks/failed.md]
    C -->|邮件报告| H2
    F -->|邮件通知| H2
```

1. **人类启动 Agent** — 为 Agent 启动独立 AI 会话（如 `cd homes/agent1 && atomcode`）
2. **Agent 认领任务** — Agent 启动后读取 `pending.md`，通过任务工具原子认领并进入 `active.md`
3. **执行任务** — 在自己的 `workspace/` 中开发，通过 Git 分支协作
4. **提交结果** — 完成后通过任务工具结案到 `completed.md`，邮件报告人类
5. **失败处理** — 遇阻塞通过任务工具转入 `failed.md`，邮件通知人类

> **关键**：管理员 AI 无法直接唤醒 Agent，两者是独立会话。人类在两端分别启动，任务板是唯一的异步交接点。

## 协作方式

- **家目录隔离** — 每个 Agent 只写自己的 `homes/<id>/`，互不干扰
- **Git 分支** — Agent 在自己编号命名的分支上工作（如 `agent1`）
- **任务板驱动** — 通过 markdown 文件传递任务，无需额外基础设施
- **邮件报告** — Agent 完成任务或遇阻塞时自动发送邮件
- **安全远程** — 新项目优先使用 SSH/HTTPS Git 地址；HTTP 地址仅在管理员明确确认时使用

## 快速开始

### 1. 克隆仓库

```bash
git clone https://github.com/yourname/ai-workstation.git
cd ai-workstation
```

### 2. 添加 Agent

编辑 `AGENTS.md` 的 Agent 清单，然后：

```powershell
New-Item -ItemType Directory -Force homes/agent<N>/workspace, homes/agent<N>/logs
Copy-Item templates/agent/AGENTS.md homes/agent<N>/AGENTS.md
# 替换文件中的所有占位符：
#   <agent-id> → agent<N>
#   Agent<ID>  → Agent<N>

# 创建空项目清单
@"
# agent<N> 项目清单

| 项目 | Base Branch |
|------|-------------|
"@ | Set-Content -Encoding utf8 homes/agent<N>/projects.md
```

### 3. 配置邮件（可选）

复制 `shared/config.json` 并填写 SMTP 信息。Agent 完成任务后会通过 `shared/scripts/send_email.py` 发送报告。

### 4. 启动 Agent

```powershell
# 为每个 Agent 启动独立的 AtomCode 会话，进入其家目录
cd homes/agent1
atomcode
```

### 5. 派发任务

向管理员 AI 描述任务并确认验收标准；管理员会创建待认领任务。人类随后启动相应 Agent，Agent 再认领并开始工作。

## 设计理念

- **文件即状态** — 所有状态由 markdown 文件承载；状态迁移由本地锁保护，并保留本机审计记录
- **Agent 自治** — 每个 Agent 阅读自己的 AGENTS.md 了解规则，自行驱动
- **人类监督** — 管理员 AI 在人类指令下协调，人类有最终决策权
- **极简基础设施** — 只需要 Git + 文件系统 + 邮件脚本

## License

MIT