Refactor Chinese documentation for team skills and commands

- Removed outdated table of contents from commands-skills.md
- Updated skills overview in claude-collaboration.md with new skill names and descriptions
- Enhanced clarity and structure of skills details, including roles and pipelines
- Added new team skills: team-arch-opt, team-perf-opt, team-brainstorm, team-frontend, team-uidesign, team-issue, team-iterdev, team-quality-assurance, team-roadmap-dev, team-tech-debt, team-ultra-analyze
- Improved user command section for better usability
- Streamlined best practices for team skills usage
This commit is contained in:
catlog22
2026-03-02 22:49:52 +08:00
parent 99d6438303
commit 1bf9006d65
13 changed files with 1872 additions and 1173 deletions

View File

@@ -2,255 +2,180 @@
## 一句话定位
**高级技巧是提升效率的关键** — CLI 工具链深度使用、多模型协作优化、记忆管理最佳实践
**用自然语言驱动 AI 编排工具链** — 语义化 CLI 调用、多模型协作、智能记忆管理。
---
## 5.1 CLI 工具链使用
## 5.1 语义化工具调度
### 5.1.1 CLI 配置
### 5.1.1 核心理念
CLI 工具配置文件:`~/.claude/cli-tools.json`
CCW 的 CLI 工具是 **AI 自动调用的能力扩展**用户只需用自然语言描述需求AI 会自动选择并调用合适的工具。
::: tip 关键理解
- 用户说:"用 Gemini 分析这段代码"
- AI 自动:调用 Gemini CLI + 应用分析规则 + 返回结果
- 用户无需关心 `ccw cli` 命令细节
:::
### 5.1.2 可用工具与能力
| 工具 | 擅长领域 | 典型触发词 |
| --- | --- | --- |
| **Gemini** | 深度分析、架构设计、Bug 诊断 | "用 Gemini 分析"、"深度理解" |
| **Qwen** | 代码生成、功能实现 | "让 Qwen 实现"、"代码生成" |
| **Codex** | 代码审查、Git 操作 | "用 Codex 审查"、"代码评审" |
| **OpenCode** | 开源多模型 | "用 OpenCode" |
### 5.1.3 语义触发示例
只需在对话中自然表达AI 会自动调用对应工具:
| 目标 | 用户语义描述 | AI 自动执行 |
| :--- | :--- | :--- |
| **安全评估** | "用 Gemini 扫描认证模块的安全漏洞" | Gemini + 安全分析规则 |
| **代码实现** | "让 Qwen 帮我实现一个速率限制中间件" | Qwen + 功能实现规则 |
| **代码审查** | "用 Codex 审查这个 PR 的改动" | Codex + 审查规则 |
| **Bug 诊断** | "用 Gemini 分析这个内存泄漏的根因" | Gemini + 诊断规则 |
### 5.1.4 底层配置(可选了解)
AI 调用工具的配置文件位于 `~/.claude/cli-tools.json`
```json
{
"version": "3.3.0",
"tools": {
"gemini": {
"enabled": true,
"primaryModel": "gemini-2.5-flash",
"secondaryModel": "gemini-2.5-flash",
"tags": ["分析", "Debug"],
"type": "builtin"
"tags": ["分析", "Debug"]
},
"qwen": {
"enabled": true,
"primaryModel": "coder-model",
"secondaryModel": "coder-model",
"tags": [],
"type": "builtin"
},
"codex": {
"enabled": true,
"primaryModel": "gpt-5.2",
"secondaryModel": "gpt-5.2",
"tags": [],
"type": "builtin"
"tags": ["实现"]
}
}
}
```
### 5.1.2 标签路由
根据任务类型自动选择模型:
| 标签 | 适用模型 | 任务类型 |
| --- | --- | --- |
| **分析** | Gemini | 代码分析、架构设计 |
| **Debug** | Gemini | 根因分析、问题诊断 |
| **实现** | Qwen | 功能开发、代码生成 |
| **审查** | Codex | 代码审查、Git 操作 |
### 5.1.3 CLI 命令模板
#### 分析任务
```bash
ccw cli -p "PURPOSE: 识别安全漏洞
TASK: • 扫描 SQL 注入 • 检查 XSS • 验证 CSRF
MODE: analysis
CONTEXT: @src/auth/**/*
EXPECTED: 安全报告,含严重性分级和修复建议
CONSTRAINTS: 聚焦认证模块" --tool gemini --mode analysis --rule analysis-assess-security-risks
```
#### 实现任务
```bash
ccw cli -p "PURPOSE: 实现速率限制
TASK: • 创建中间件 • 配置路由 • Redis 后端
MODE: write
CONTEXT: @src/middleware/**/* @src/config/**/*
EXPECTED: 生产代码 + 单元测试 + 集成测试
CONSTRAINTS: 遵循现有中间件模式" --tool qwen --mode write --rule development-implement-feature
```
### 5.1.4 规则模板
| 规则 | 用途 |
| --- | --- |
| **analysis-diagnose-bug-root-cause** | Bug 根因分析 |
| **analysis-analyze-code-patterns** | 代码模式分析 |
| **analysis-review-architecture** | 架构审查 |
| **analysis-assess-security-risks** | 安全评估 |
| **development-implement-feature** | 功能实现 |
| **development-refactor-codebase** | 代码重构 |
| **development-generate-tests** | 测试生成 |
::: info 说明
标签tags帮助 AI 根据任务类型自动选择最合适的工具。用户通常无需修改此配置。
:::
---
## 5.2 多模型协作
### 5.2.1 模型选择指南
### 5.2.1 协作模式
| 任务 | 推荐模型 | 理由 |
通过语义描述,可以让多个 AI 模型协同工作:
| 模式 | 描述方式 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| **代码分析** | Gemini | 擅长深度代码理解和模式识别 |
| **协作型** | "让 Gemini 和 Codex 共同分析架构问题" | 多角度分析同一问题 |
| **流水线型** | "Gemini 设计方案Qwen 实现Codex 审查" | 分阶段完成复杂任务 |
| **迭代型** | "用 Gemini 诊断问题Codex 修复,迭代直到通过测试" | Bug 修复循环 |
| **并行型** | "让 Gemini 和 Qwen 分别给出优化建议" | 对比不同方案 |
### 5.2.2 语义示例
**协作分析**
```
用户:让 Gemini 和 Codex 共同分析 src/auth 模块的安全性和性能问题
AI[自动调用两个模型,综合分析结果]
```
**流水线开发**
```
用户:我需要实现一个 WebSocket 实时通知功能。
请 Gemini 设计架构Qwen 实现代码,最后用 Codex 审查。
AI[依次调用三个模型,完成设计→实现→审查流程]
```
**迭代修复**
```
用户:测试失败了,用 Gemini 诊断原因,让 Qwen 修复,循环直到测试通过。
AI[自动迭代诊断-修复流程,直到问题解决]
```
### 5.2.3 模型选择建议
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
| --- | --- | --- |
| **架构分析** | Gemini | 擅长深度理解和模式识别 |
| **Bug 诊断** | Gemini | 强大的根因分析能力 |
| **功能开发** | Qwen | 代码生成效率高 |
| **代码审查** | Codex (GPT) | Git 集成好,审查格式标准 |
| **长文本** | Claude | 上下文窗口大 |
### 5.2.2 协作模式
#### 串行协作
```bash
# 步骤 1: Gemini 分析
ccw cli -p "分析代码架构" --tool gemini --mode analysis
# 步骤 2: Qwen 实现
ccw cli -p "基于分析结果实现功能" --tool qwen --mode write
# 步骤 3: Codex 审查
ccw cli -p "审查实现代码" --tool codex --mode review
```
#### 并行协作
使用 `--tool gemini``--tool qwen` 同时分析同一问题:
```bash
# 终端 1
ccw cli -p "从性能角度分析" --tool gemini --mode analysis &
# 终端 2
ccw cli -p "从安全角度分析" --tool codex --mode analysis &
```
### 5.2.3 会话恢复
跨模型会话恢复:
```bash
# 第一次调用
ccw cli -p "分析认证模块" --tool gemini --mode analysis
# 恢复会话继续
ccw cli -p "基于上次分析,设计改进方案" --tool qwen --mode write --resume
```
| **代码生成** | Qwen | 代码生成效率高 |
| **代码审查** | Codex | Git 集成好,审查格式标准 |
| **长文本处理** | Claude | 上下文窗口大 |
---
## 5.3 Memory 管理
## 5.3 智能记忆管理
### 5.3.1 Memory 分类
### 5.3.1 记忆系统概述
| 分类 | 用途 | 示例内容 |
CCW 的记忆系统是 **AI 自主管理** 的知识库,包括:
| 分类 | 用途 | 示例 |
| --- | --- | --- |
| **learnings** | 学习心得 | 新技术使用经验 |
| **decisions** | 架构决策 | 技术选型理由 |
| **conventions** | 编码规范 | 命名约定、模式 |
| **issues** | 已知问题 | Bug、限制、TODO |
| **learnings** | 学习心得 | 新技术使用经验、最佳实践 |
| **decisions** | 架构决策 | 技术选型理由、设计权衡 |
| **conventions** | 编码规范 | 命名约定、代码风格 |
| **issues** | 已知问题 | Bug 记录、限制说明 |
### 5.3.2 Memory 命令
### 5.3.2 记忆的自动使用
| 命令 | 功能 | 示例 |
| --- | --- | --- |
| **list** | 列出所有记忆 | `ccw memory list` |
| **search** | 搜索记忆 | `ccw memory search "认证"` |
| **export** | 导出记忆 | `ccw memory export <id>` |
| **import** | 导入记忆 | `ccw memory import "..."` |
| **embed** | 生成嵌入 | `ccw memory embed <id>` |
AI 在执行任务时会自动检索和应用相关记忆:
### 5.3.3 Memory 最佳实践
::: tip 提示
- **定期整理**: 每周整理一次 Memory删除过时内容
- **结构化**: 使用标准格式,便于搜索和复用
- **上下文**: 记录决策背景,不只是结论
- **链接**: 相关内容互相引用
:::
### 5.3.4 Memory 模板
```markdown
## 标题
### 背景
- **问题**: ...
- **影响**: ...
### 决策
- **方案**: ...
- **理由**: ...
### 结果
- **效果**: ...
- **经验**: ...
### 相关
- [相关记忆 1](memory-id-1)
- [相关文档](link)
```
用户:帮我实现用户认证模块
AI[自动检索记忆中的认证相关 decisions 和 conventions]
根据之前的技术决策,我们使用 JWT + bcrypt 方案...
```
### 5.3.3 用户如何引导记忆
虽然 AI 自动管理记忆,但用户可以主动强化:
**明确要求记住**
```
用户:记住这个命名规范:所有 API 路由使用 kebab-case
AI[将此规范存入 conventions 记忆]
```
**要求回顾决策**
```
用户:我们之前为什么选择 Redis 做缓存?
AI[检索 decisions 记忆并回答]
```
**纠正错误记忆**
```
用户:之前的决定改了,我们现在用 PostgreSQL 代替 MongoDB
AI[更新相关 decision 记忆]
```
### 5.3.4 记忆文件位置
- **全局记忆**: `~/.claude/projects/{project-name}/memory/`
- **项目记忆**: `.claude/memory/``MEMORY.md`
---
## 5.4 CodexLens 高级用法
## 5.4 Hook 自动化
### 5.4.1 混合搜索
### 5.4.1 Hook 概念
结合向量搜索和关键词搜索
```bash
# 纯向量搜索
ccw search --mode vector "用户认证"
# 混合搜索(默认)
ccw search --mode hybrid "用户认证"
# 纯关键词搜索
ccw search --mode keyword "authenticate"
```
### 5.4.2 调用链追踪
追踪函数的完整调用链:
```bash
# 向上追踪(谁调用了我)
ccw search --trace-up "authenticateUser"
# 向下追踪(我调用了谁)
ccw search --trace-down "authenticateUser"
# 完整调用链
ccw search --trace-full "authenticateUser"
```
### 5.4.3 语义搜索技巧
| 技巧 | 示例 | 效果 |
| --- | --- | --- |
| **功能描述** | "处理用户登录" | 找到登录相关代码 |
| **问题描述** | "内存泄漏的地方" | 找到潜在问题 |
| **模式描述** | "单例模式的实现" | 找到设计模式 |
| **技术描述** | "使用 React Hooks" | 找到相关用法 |
---
## 5.5 Hook 自动注入
### 5.5.1 Hook 类型
Hook 是 AI 执行任务前后的自动化流程,用户无需手动触发
| Hook 类型 | 触发时机 | 用途 |
| --- | --- | --- |
| **pre-command** | 命令执行前 | 注入规范、加载上下文 |
| **post-command** | 命令执行后 | 保存 Memory、更新状态 |
| **pre-command** | AI 思考前 | 加载项目规范、检索记忆 |
| **post-command** | AI 完成后 | 保存决策、更新索引 |
| **pre-commit** | Git 提交前 | 代码审查、规范检查 |
| **file-change** | 文件变更时 | 自动格式化、更新索引 |
### 5.5.2 Hook 配置
### 5.4.2 配置示例
`.claude/hooks.json` 中配置:
@@ -258,19 +183,14 @@ ccw search --trace-full "authenticateUser"
{
"pre-command": [
{
"name": "inject-specs",
"description": "注入项目规范",
"name": "load-project-specs",
"description": "加载项目规范",
"command": "cat .workflow/specs/project-constraints.md"
},
{
"name": "load-memory",
"description": "加载相关 Memory",
"command": "ccw memory search \"{query}\""
}
],
"post-command": [
{
"name": "save-memory",
"name": "save-decisions",
"description": "保存重要决策",
"command": "ccw memory import \"{content}\""
}
@@ -280,49 +200,54 @@ ccw search --trace-full "authenticateUser"
---
## 5.6 性能优化
## 5.5 ACE 语义搜索
### 5.6.1 索引优化
### 5.5.1 什么是 ACE
| 优化项 | 说明 |
ACE (Augment Context Engine) 是 AI 的 **代码感知能力**,让 AI 能理解整个代码库的语义。
### 5.5.2 AI 如何使用 ACE
当用户提问时AI 会自动使用 ACE 搜索相关代码:
```
用户:认证流程是怎么实现的?
AI[通过 ACE 语义搜索 auth 相关代码]
根据代码分析,认证流程是...
```
### 5.5.3 配置参考
| 配置方式 | 链接 |
| --- | --- |
| **增量索引** | 只索引变更文件 |
| **并行索引** | 多进程并行处理 |
| **缓存策略** | 向量嵌入缓存 |
### 5.6.2 搜索优化
| 优化项 | 说明 |
| --- | --- |
| **结果缓存** | 相同查询返回缓存 |
| **分页加载** | 大结果集分页返回 |
| **智能去重** | 相似结果自动去重 |
| **官方文档** | [Augment MCP Documentation](https://docs.augmentcode.com/context-services/mcp/overview) |
| **代理工具** | [ace-tool (GitHub)](https://github.com/eastxiaodong/ace-tool) |
---
## 5.7 快速参考
## 5.6 语义提示速查
### CLI 命令速查
### 常用语义模式
| 命令 | 功能 |
| 目标 | 语义描述示例 |
| --- | --- |
| `ccw cli -p "..." --tool gemini --mode analysis` | 分析任务 |
| `ccw cli -p "..." --tool qwen --mode write` | 实现任务 |
| `ccw cli -p "..." --tool codex --mode review` | 审查任务 |
| `ccw memory list` | 列出记忆 |
| `ccw memory search "..."` | 搜索记忆 |
| `ccw search "..."` | 语义搜索 |
| `ccw search --trace "..."` | 调用链追踪 |
| **分析代码** | "用 Gemini 分析 src/auth 的架构设计" |
| **安全审计** | "用 Gemini 扫描安全漏洞,重点关注 OWASP Top 10" |
| **实现功能** | "让 Qwen 实现一个带缓存的用户仓库" |
| **代码审查** | "用 Codex 审查最近的改动" |
| **Bug 诊断** | "用 Gemini 分析这个内存泄漏的根因" |
| **多模型协作** | "Gemini 设计方案Qwen 实现Codex 审查" |
| **记住规范** | "记住:所有 API 使用 RESTful 风格" |
| **回顾决策** | "我们之前为什么选择这个技术栈?" |
### 规则模板速查
### 协作模式速查
| 规则 | 用途 |
| 模式 | 语义示例 |
| --- | --- |
| `analysis-diagnose-bug-root-cause` | Bug 分析 |
| `analysis-assess-security-risks` | 安全评估 |
| `development-implement-feature` | 功能实现 |
| `development-refactor-codebase` | 代码重构 |
| `development-generate-tests` | 测试生成 |
| **协作** | "让 Gemini 和 Codex 共同分析..." |
| **流水线** | "Gemini 设计Qwen 实现Codex 审查" |
| **迭代** | "诊断并修复,直到测试通过" |
| **并行** | "让多个模型分别给出建议" |
---