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Claude-Code-Workflow/PROJECT_INTRODUCTION.md
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🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-10-02 22:10:01 +08:00

13 KiB
Raw Blame History

🚀 Claude Code Workflow (CCW): 下一代多智能体软件开发自动化框架

Version MCP工具 License


📋 项目概述

Claude Code Workflow (CCW) 是一个革命性的多智能体自动化开发框架它通过智能工作流管理和自主执行来协调复杂的软件开发任务。CCW 不仅仅是一个工具,它是一个完整的开发生态系统,将人工智能的强大能力与结构化的开发流程相结合。

🎯 概念设计与核心理念

设计哲学

CCW 的设计基于几个核心理念:

  1. 🧠 智能协作而非替代: 不是完全取代开发者,而是作为智能助手协同工作
  2. 📊 JSON 优先架构: 以 JSON 作为单一数据源,消除同步复杂性
  3. 🔄 完整的开发生命周期: 覆盖从构思到部署的每一个环节
  4. 🤖 多智能体协调: 专门的智能体处理不同类型的开发任务
  5. 原子化会话管理: 超快速的上下文切换和并行工作

架构创新

graph TD
    A[🖥️ CLI 接口层] --> B[📋 会话管理层]
    B --> C[📊 JSON 任务数据层]
    C --> D[🤖 多智能体编排层]

    A --> A1[Gemini CLI - 分析探索]
    A --> A2[Codex CLI - 自主开发]
    A --> A3[Qwen CLI - 架构生成]

    B --> B1[.active-session 标记]
    B --> B2[工作流会话状态]

    C --> C1[IMPL-*.json 任务定义]
    C --> C2[动态任务分解]
    C --> C3[依赖关系映射]

    D --> D1[概念规划智能体]
    D --> D2[代码开发智能体]
    D --> D3[测试审查智能体]
    D --> D4[记忆桥接智能体]

🔥 解决的核心问题

1. 项目上下文丢失问题

传统痛点: 在复杂项目中,开发者经常在不同任务间切换时丢失上下文,需要重新理解代码结构和业务逻辑。

CCW 解决方案:

  • 📚 智能内存更新系统: 自动维护 CLAUDE.md 文档,实时跟踪代码库变化
  • 🔄 会话持久化: 完整保存工作流状态,支持无缝恢复
  • 📊 上下文继承: 任务间自动传递相关上下文信息

2. 开发流程不统一问题

传统痛点: 团队成员使用不同的开发流程,导致代码质量不一致,难以协作。

CCW 解决方案:

  • 🔄 标准化工作流: 强制执行 Brainstorm → Plan → Verify → Execute → Test → Review 流程
  • 质量门禁: 每个阶段都有验证机制确保质量
  • 📋 可追溯性: 完整记录决策过程和实现细节

3. 重复性任务自动化不足

传统痛点: 大量重复性的代码生成、测试编写、文档更新工作消耗开发者精力。

CCW 解决方案:

  • 🤖 多智能体自动化: 不同类型任务分配给专门的智能体
  • 🧪 自动测试生成: 根据实现自动生成全面的测试套件
  • 📝 文档自动更新: 代码变更时自动更新相关文档

4. 代码库理解困难

传统痛点: 在大型项目中,理解现有代码结构和模式需要大量时间。

CCW 解决方案:

  • 🔧 MCP 工具集成: 通过 Model Context Protocol 实现高级代码分析
  • 🔍 模式识别: 自动识别代码库中的设计模式和架构约定
  • 🌐 外部最佳实践: 集成外部 API 模式和行业最佳实践

🛠️ 核心工作流介绍

📊 JSON 优先数据模型

CCW 采用独特的 JSON 优先架构,所有工作流状态都存储在结构化的 JSON 文件中:

{
  "id": "IMPL-1.2",
  "title": "实现 JWT 认证系统",
  "status": "pending",
  "meta": {
    "type": "feature",
    "agent": "code-developer"
  },
  "context": {
    "requirements": ["JWT 认证", "OAuth2 支持"],
    "focus_paths": ["src/auth", "tests/auth"],
    "acceptance": ["JWT 验证工作", "OAuth 流程完整"]
  },
  "flow_control": {
    "pre_analysis": [...],
    "implementation_approach": {...}
  }
}

🧠 智能内存管理系统

自动内存更新

CCW 的内存更新系统是其核心特色之一:

# 日常开发后的自动更新
/update-memory-related  # 智能分析最近变更,只更新相关模块

# 重大变更后的全面更新
/update-memory-full     # 完整扫描项目,重建所有文档

# 模块特定更新
cd src/auth && /update-memory-related  # 针对特定模块的精准更新

CLAUDE.md 四层架构

CLAUDE.md (项目级总览)
├── src/CLAUDE.md (源码层文档)
├── src/auth/CLAUDE.md (模块层文档)
└── src/auth/jwt/CLAUDE.md (组件层文档)

🔧 Flow Control 与 CLI 工具集成

预分析阶段 (pre_analysis)

"pre_analysis": [
  {
    "step": "mcp_codebase_exploration",
    "action": "使用 MCP 工具探索代码库结构",
    "command": "mcp__code-index__find_files(pattern=\"[task_focus_patterns]\")",
    "output_to": "codebase_structure"
  },
  {
    "step": "mcp_external_context",
    "action": "获取外部 API 示例和最佳实践",
    "command": "mcp__exa__get_code_context_exa(query=\"[task_technology] [task_patterns]\")",
    "output_to": "external_context"
  },
  {
    "step": "gather_task_context",
    "action": "分析任务上下文,不进行实现",
    "command": "gemini-wrapper -p \"分析 [task_title] 的现有模式和依赖\"",
    "output_to": "task_context"
  }
]

实现方法定义 (implementation_approach)

"implementation_approach": {
  "task_description": "基于 [design] 分析结果实现 JWT 认证",
  "modification_points": [
    "使用 [parent] 模式添加 JWT 生成",
    "基于 [context] 实现验证中间件"
  ],
  "logic_flow": [
    "用户登录 → 使用 [inherited] 验证 → 生成 JWT",
    "受保护路由 → 提取 JWT → 使用 [shared] 规则验证"
  ],
  "target_files": [
    "src/auth/login.ts:handleLogin:75-120",
    "src/middleware/auth.ts:validateToken"
  ]
}

🚀 CLI 工具协同工作

三大 CLI 工具分工

graph LR
    A[Gemini CLI] --> A1[深度分析]
    A --> A2[模式识别]
    A --> A3[架构理解]

    B[Qwen CLI] --> B1[架构设计]
    B --> B2[代码生成]
    B --> B3[系统规划]

    C[Codex CLI] --> C1[自主开发]
    C --> C2[错误修复]
    C --> C3[测试生成]

智能工具选择策略

CCW 基于任务类型自动选择最适合的工具:

# 探索和理解阶段
/gemini:analyze "认证系统架构模式"

# 设计和规划阶段
/qwen:mode:plan "微服务认证架构设计"

# 实现和开发阶段
/codex:mode:auto "实现 JWT 认证系统"

🔄 完整开发生命周期

1. 头脑风暴阶段

# 多角色专家视角分析
/workflow:brainstorm:system-architect "用户认证系统"
/workflow:brainstorm:security-expert "认证安全考虑"
/workflow:brainstorm:ui-designer "认证用户体验"

# 综合所有视角
/workflow:brainstorm:synthesis

2. 规划与验证

# 创建实现计划
/workflow:plan "用户认证系统与 JWT 支持"

# 双重验证机制
/workflow:plan-verify  # Gemini 战略 + Codex 技术双重验证

3. 执行与测试

# 智能体协调执行
/workflow:execute

# 自动生成测试工作流
/workflow:test-gen WFS-user-auth-system

4. 审查与文档

# 质量审查
/workflow:review

# 分层文档生成
/workflow:docs "all"

🔧 技术创新亮点

1. MCP 工具集成 (实验性)

  • Exa MCP Server: 获取真实世界的 API 模式和最佳实践
  • Code Index MCP: 高级内部代码库搜索和索引
  • 自动回退: MCP 不可用时无缝切换到传统工具

2. 原子化会话管理

# 超快速会话切换 (<10ms)
.workflow/.active-user-auth-system  # 简单的文件标记

# 并行会话支持
.workflow/WFS-user-auth/     # 认证系统会话
.workflow/WFS-payment/       # 支付系统会话
.workflow/WFS-dashboard/     # 仪表板会话

3. 智能上下文传递

  • 依赖上下文: 任务完成后自动传递关键信息给依赖任务
  • 继承上下文: 子任务自动继承父任务的设计决策
  • 共享上下文: 会话级别的全局规则和模式

4. 动态任务分解

// 主任务自动分解为子任务
"IMPL-1": "用户认证系统",
"IMPL-1.1": "JWT 令牌生成",
"IMPL-1.2": "认证中间件",
"IMPL-1.3": "用户登录接口"

🎯 使用场景示例

场景 1: 新功能开发

# 1. 启动专门会话
/workflow:session:start "OAuth2 集成"

# 2. 多视角头脑风暴
/workflow:brainstorm:system-architect "OAuth2 架构设计"
/workflow:brainstorm:security-expert "OAuth2 安全考虑"

# 3. 执行完整开发流程
/workflow:plan "OAuth2 与现有认证系统集成"
/workflow:plan-verify
/workflow:execute
/workflow:test-gen WFS-oauth2-integration
/workflow:review

场景 2: 紧急错误修复

# 快速错误解决工作流
/workflow:session:start "支付验证修复"
/gemini:mode:bug-index "并发请求时支付验证失败"
/codex:mode:bug-index "修复支付验证竞态条件"
/workflow:review

场景 3: 架构重构

# 深度架构分析和重构
/workflow:session:start "微服务重构"
/gemini:analyze "当前单体架构的技术债务"
/workflow:plan-deep "单体到微服务的迁移策略"
/qwen:mode:auto "重构用户服务为微服务架构"
/workflow:test-gen WFS-microservice-refactoring

🌟 核心优势

1. 提升开发效率

  • 10x 上下文切换速度: 原子化会话管理
  • 🤖 自动化重复任务: 90% 的样板代码和测试自动生成
  • 📊 智能决策支持: 基于历史模式的建议

2. 保证代码质量

  • 强制质量门禁: 每个阶段的验证机制
  • 🔍 自动模式检测: 识别并遵循现有代码约定
  • 📝 完整可追溯性: 从需求到实现的完整记录

3. 降低学习成本

  • 📚 智能文档系统: 自动维护的项目知识库
  • 🔄 标准化流程: 统一的开发工作流
  • 💡 最佳实践集成: 外部优秀模式的自动引入

4. 支持团队协作

  • 🔀 并行会话支持: 多人同时工作不冲突
  • 📊 透明的进度跟踪: 实时可见的任务状态
  • 🤝 知识共享: 决策过程和实现细节的完整记录

🚀 开始使用

快速安装

# Windows 一键安装
Invoke-Expression (Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/catlog22/Claude-Code-Workflow/main/install-remote.ps1" -UseBasicParsing).Content

# 验证安装
/workflow:session:list

可选 MCP 工具增强

# 安装 Exa MCP Server (外部 API 模式)
# 安装指南: https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server

# 安装 Code Index MCP (高级代码搜索)
# 安装指南: https://github.com/johnhuang316/code-index-mcp

📈 项目状态与路线图

当前状态 (v2.1.0-experimental)

  • 核心多智能体系统完成
  • JSON 优先架构稳定
  • 完整工作流生命周期支持
  • 🧪 MCP 工具集成 (实验性)
  • 智能内存管理系统

即将推出

  • 🔮 AI 辅助代码审查: 更智能的质量检测
  • 🌐 云端协作支持: 团队级工作流共享
  • 📊 性能分析集成: 自动性能优化建议
  • 🔧 更多 MCP 工具: 扩展外部工具生态

🤝 社区与支持


💡 结语

Claude Code Workflow 不仅仅是一个开发工具它代表了软件开发工作流的未来趋势。通过智能化的多智能体协作、结构化的开发流程和先进的上下文管理CCW 让开发者能够专注于创造性工作,而将重复性和机械性任务交给 AI 助手。

我们相信未来的软件开发将是人机协作的典范CCW 正是这一愿景的先锋实践。

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本文档由 Claude Code Workflow 的智能文档系统自动生成和维护