AI 业务地图

01 · INFRA PLAN · MVP 启动中

AI 基建

模型网关、用量统计、权限控制，让其他团队更低成本、更稳定地使用 AI。

包含 1 条 PLAN flow · 服务一个团队规模, 不做厂商网关替代
MVP: 模型网关 + 用量统计 (找开源改, 候选 LiteLLM / one-api / Helicone / Langfuse)

后置: Skill / MCP / Plugin 管理后台 (内部仓库分发 + 版本控制)

底层组件: 5 个 MCP server · LLM-Wiki schema · Superpowers 接入 · ~75 个 Skill

02 · INTERNAL TOOLS

内部 AI 工具

知识库问答、通用 workflow 平台、Skill hub、MCP 管理服务。

包含 5 条 flow
❸ 知识沉淀 / ❹ 博客发布 / ❺ 会话生命 / ❻ 任务工时 / ❽ 学习打卡

03 · TEAM ENABLEMENT

团队 AI 提效

了解业务，把团队经验沉淀成 Skill，并帮助它真正进入日常开发。

包含 3 条 flow
❶ bug 修复 / ❷ 新功能开发 / ❼ MR review

② 工作流 · WORKFLOWS / 真实链路 (8 条)

③ 团队 AI 提效· 3 条 · 业务 + 进入日常开发

FLOW · 01 bug 修复闭环团队 AI 提效 SELF · 自用中 USES

飞书任务

trigger

/resume runtime

active bugs + open MRs

/bug start

git_path 命中 + 创 branch

改代码

在 worktree 隔离

/commit

commitlint + AI 署名

/bug resolve

push + MR + 禅道评论

MR review

gitlab MCP

MR merge

closed

brainstormingusing-git-worktrees

systematic-debuggingtest-driven-development

verification-before-completion

verificationrequesting-code-review

finishing-a-dev-branch

FLOW · 02 新功能开发团队 AI 提效 SELF · 自用中 USES

口语需求

"加一个 X"

brainstorm + plan

挖清楚 / 列切片清单

/new-feature

FSD 切片 + plop 生成

写代码

/vue-component + /unit-test

/commit

verify + 推进 prompt

/mr review

AI 审 diff

merge

→ 主分支

brainstormingwriting-plans

dispatching-paralleltest-driven-development

verification

requesting-code-review

FLOW · 07 MR review 双向团队 AI 提效 SELF · 自用中 USES

收 review

reviewer 评论

decide

改 / 讨论 / push back

─ ◆ ─

双向 (收/给)

/mr review

审别人 diff

写评论

findings + 建议

闭环

discussion

receiving-code-review

systematic-debugging

requesting-code-review

② 内部 AI 工具· 5 条 · 知识库 · workflow · Skill hub · MCP 管理

FLOW · 03 知识沉淀 (LLM-Wiki) 内部 AI 工具 SELF · 自用中 USES

Source

对话 / 会议 / MR / URL

/ingest

拆解到 5-15 wiki 页

≥3 同主题积累

触发蒸馏

/distill → Topic

蒸馏成 Pattern / ADR

visibility=team

flag 触发广播

/promote

→ 飞书部门库

writing-plansdispatching-parallel

verification

FLOW · 04 博客发布内部 AI 工具 SELF · 自用中 USES

创意

想写的话题

写草稿

Wiki/Posts/Drafts/

visibility=public

flag 触发发布

/publish

推到 quartz repo

GitHub Pages CI

jekyll/quartz build

已上线

cassandracat.github.io

brainstormingwriting-plans

verification

systematic-debugging

FLOW · 05 会话生命周期内部 AI 工具 SELF · 自用中 USES

/resume

CLAUDE.md + 飞书 + runtime

工作过程

编码 / 调试 / 沉淀

/preserve

technique → CLAUDE.md

/wrap-up

verify · ingest · 明日待办

/compact

压缩上下文

verification-before-completion

FLOW · 06 任务工时回填内部 AI 工具 SELF · 自用中 USES

飞书排期表

任务 trigger

/task-start

worktree 计时

工作

pause / resume / block

/task-end

耗时 + 成本

/workhour-sync

同步工时表

工时统计表

月度对账

FLOW · 08 学习打卡 /study 内部 AI 工具 SELF · 自用中 USES

/study

三线: AI · CG · Algo

今日清单

每线 1 题

完成打卡

进度更新

/ingest 学到的

非琐碎才录

Wiki/Topics/Learning/

知识沉淀

writing-plans

★ META · 横切方法论

Superpowers 方法论层

14 个 skill 横切 所有 8 条业务 flow。Hover sp 看哪条 flow 用它。

using-superpowers元 skill — 教 agent 怎么用 sp 集起新 conversation 时

brainstorming挖到用户真实意图, 不直接动手模糊需求 / 创造性前

writing-plans把多步任务写成可执行 plan≥3 步任务前

using-git-worktreesgit worktree 隔离, 多任务并行不打架执行前 / 需工作区隔离

executing-plans按 plan 顺序执行 + review checkpoint按 plan 照走

subagent-driven-developmentplan 后派子 agent 执行, 主 agent 审查执行变体 (子 agent)

dispatching-parallel-agents派多个子 agent 并行处理独立任务执行变体 (并行 ≥2)

test-driven-development先写测试再写实现写实现代码前

systematic-debugging系统化定位根因, 不瞎改代码bug / 测试挂时

verification-before-completion跑命令拿绿灯证据再宣告完成宣告完成前

requesting-code-review按规范写 MR description / test plan提 MR 时

receiving-code-review技术理性回 review, 不假装同意 / 不盲改收 review 时

finishing-a-dev-branch清本地 branch + worktree, 不留废 branchbranch merge 后

writing-skills创建 / 编辑 / 验证 skill, 含部署元 / 创建 / 改 skill

★ 反哺路径 · FEEDBACK LOOPS / 02 自用 → 03 团队提效桥梁

8 条自用 flow 完成时自动判定是否值得沉淀. 命中 → wiki 标 feedback_type → /promote 推飞书. "没自用过的没资格让别人用" — 反哺让自用经验流向团队. 3 条已 wired up / 1 条 PLAN

FB · A bug 修复 → 团队踩坑录 SELF · wired up /bug resolve Step 2.6 自动判定 6 信号; 命中→沉淀到 Solutions

/bug resolve

Step 2.6 触发

/ingest bug <id>

拆禅道 bug + 截图到 wiki

Wiki/Solutions/<slug>

visibility=team + feedback_type=bug-solution

/promote

lark-cli base +record-create

飞书解决方案库

Bitable · 同事按问题搜

FB · C MR review finding → 团队 review 准则 SELF · wired up /mr review #6 自动判定 5 信号; 复发模式 / P0-P1 finding 命中→沉淀到 Patterns

/mr review #6

review 完触发

/ingest mr

拆 finding (现象/根因/推荐写法)

Wiki/Topics/Patterns/

review-pattern · 含 code snippet

/promote

[Review Pattern] 前缀

飞书解决方案库

Bitable · 团队 review checklist

FB · D 学习产出 → 团队学习库 SELF · wired up /study done Step 7 自动判定 5 信号; 跑通 / 避坑 / 跨概念命中→沉淀

/study done

Step 7 触发

/ingest learning

拆 insight 到 Topics/Learning

Wiki/Topics/Learning/

feedback_type=learning

/promote

wiki dir 路径

飞书部门「技术方案」

wiki dir · 同事可订阅

FB · B IM @ 我 → 团队 FAQ (待实施) PLAN · 未做需 lark-event 监听 @ → 你回答完自动建议 ingest FAQ; 工程量大, 后期做

lark-event 监听 @

未做

自动建议 /ingest faq

未做

Wiki/Topics/Patterns/

未做

/promote

未做

飞书部门 FAQ 库

未做

★ 自我演进机制 · SELF-HEALING / 文件 schema 自动审计 + 修复 (跟反哺机制对偶: 反哺向外推团队, 演进向内修自己)

工具体系建好不等于稳定 — 长期会漂移. 自审 + 自修机制按 5 步循环 (Trigger / Detect / Decide / Apply / Learn) 跑, 6 子系统按各自 detect 难度独立演进. 详见 §漂移和成熟度三段

脚本

集成点

ADR

5/6

子系统 STAGE 2

5 步循环 → TRIGGER ━ DETECT ━ DECIDE ━ APPLY ━ LEARN ↩

↓ 每个子系统按 5 步具体实现 (点击展开看)

LLM-Wiki schema

STAGE 2 / 3

frontmatter / index / 反哺 schema 自动检 + 修 — 22 页补 38%→100%

TRIGGERlint 月度 (≥30 天) · resume Step 6.5.7 (晨间) · ingest Step 8 · wrap-up Phase 5 · 月初 day1 起 baseline

DETECT3 脚本: wiki-fix-frontmatter (5 字段) · wiki-index-coverage (页外漂移) · wiki-feedback-trace (反哺 4 路径连通)

DECIDE单 LLM 严格 verify, 0 误报 (替代双 agent cross-verify)

APPLYfrontmatter --apply 全自动补; index 半自动 (人决归属哪个 section)

LEARN0005 ADR 强制召回 (lint Step 0 必读 0004+0005); 实测后回写量化指标

Skill 引用 (33 个)

STAGE 2 / 3

死链 / deprecated / cross-step 编号错位 — 53 finding 过滤后 0 真问题

TRIGGER跟 lint 同步, 月度跑 cc-stack-coverage.py --only=skill

DETECTcc-stack-coverage.py: 死链 (/X 引但 X 不存) · deprecated 引用 · cross-step (/B step 6 但 B 没) · orphan

DECIDE单 LLM verify; 加 IGNORE list (built-in 命令 / 模板占位符) 后 53→0 真问题

APPLY死链改 link/删; deprecated 替换; step 编号同步; 已修 study Step 3.7-3.8 / bug 加 close confirm

LEARNIGNORE list 累积; 元学习: 脚本 ~95% 误报 vs agent ~30% — 互补

MCP 暴露 / 接入

STAGE 2 / 3

dist-src 同步 + 死工具 surface — zentao 12 工具 5 接入 4 高级

TRIGGER跟 lint 同步; 改 src 后 npm run verify 报 dist-stale

DETECTcc-stack-coverage.py --only=mcp: dist-src 同步 · skill 调的 mcp__X__Y 是否真暴露 · MCP 暴露但没用的 dead tool

DECIDE单 LLM verify; self-written 白名单只检 zentao

APPLYdist-stale npm run build (自动 stamp src mtime); 错引用改 tool 名; 死工具记 README 高级用法

LEARNzentao README 高级用法节累积 (4 INFO → 显式说明); 写 build-stamp.mjs / verify-build.mjs 兜底

Cross-stack (skill→wiki)

STAGE 2 / 3

skill 引用 wiki 页是否真存在 — 1 真死链已修

TRIGGER跟 lint 同步

DETECTcc-stack-coverage.py --only=cross: skill 文档里 [[Topics/X]] [[Solutions/Y]] 引用的 wiki 页存不存在

DECIDELLM verify; 模板占位符 (X/Y/<x>) 加 IGNORE 后只剩真问题

APPLY改 link 到正确页 / 建占位页 / 改成短引用让 obsidian 自动 resolve

LEARN这次修 promote.md → Personal-Workflow → 改指 [[0001 反哺章节]]

Memory 一致性

STAGE 1.5 / 3

死链能扫, 语义矛盾要 LLM — 半人工

TRIGGER跟 lint 同步

DETECTcc-stack-coverage.py --only=memory: 6 memory 文件引用的 ADR / wiki 页 / skill 是否还存在

DECIDEdeterministic 部分 (死链) 自动通过; 语义矛盾要 LLM 判断 + 用户决

APPLY死链自动; 语义矛盾人工修 (改 memory 删过期信息)

LEARN沿用其他子系统的 0005 ADR 召回机制

Workflow 真实使用率

STAGE 0 / 3 · PLAN

需 telemetry, 等 01 MVP — 没数据 → detect 不了 → 演进不了

TRIGGER❌ 没 telemetry 触发不了

DETECT❌ 看不见用户实际怎么跑哪条 flow / 哪步用户老跳 / 哪 skill 错率高

DECIDE❌ N/A (没数据可决)

APPLY❌ N/A

LEARN❌ N/A · 解锁条件: 01 MVP (模型网关 + per-user/per-skill/per-flow 看板) 跑通

关键洞察 · 演进进度不取决于工具好坏, 取决于这一层有没有 telemetry. 文件层静态可扫所以快, workflow 层缺数据所以停在第一段 — 这正是 01 MVP 不可选的根本理由.