Claude-Code-Workflow/README_CN.md

🚀 Claude Code Workflow (CCW)

语言: English | 中文

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Claude Code Workflow (CCW) 是一个新一代的多智能体自动化开发框架，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。

🎉 最新版本: v3.1.0 - TDD 工作流支持，包含 Red-Green-Refactor 循环强制执行。详见 CHANGELOG.md。

v3.0.0 版本: 引入了统一的 CLI 命令结构。/cli:* 命令通过 --tool 标志整合了所有工具（Gemini, Qwen, Codex）的交互。

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✨ 核心特性

• 🎯 上下文优先架构: 预定义上下文收集消除执行不确定性和误差累积。
• 🤖 多智能体系统: 专用智能体（@code-developer、@code-review-test-agent）具备技术栈感知能力。
• 🔄 端到端工作流自动化: 从头脑风暴到部署的多阶段编排。
• 📋 JSON 优先任务模型: 结构化任务定义，包含 pre_analysis 步骤实现确定性执行。
• 🧪 TDD 工作流支持: 完整的测试驱动开发，包含 Red-Green-Refactor 循环强制执行。
• 🧠 多模型编排: 发挥 Gemini（分析）、Qwen（架构）和 Codex（实现）各自优势。
• ✅ 执行前验证: 通过战略（Gemini）和技术（Codex）双重分析验证计划。
• 🔧 统一 CLI: 一个强大、统一的 /cli:* 命令集，用于与各种 AI 工具交互。
• 📦 智能上下文包: context-package.json 将任务链接到相关代码库文件和外部示例。

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⚙️ 安装

🚀 一键快速安装

Windows (PowerShell):

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

Linux/macOS (Bash/Zsh):

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/catlog22/Claude-Code-Workflow/main/install-remote.sh)

✅ 验证安装

安装后，运行以下命令以确保 CCW 正常工作：

/workflow:session:list

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🚀 快速入门

完整开发工作流

阶段 1：头脑风暴与概念规划

# 多视角头脑风暴，使用基于角色的智能体
/workflow:brainstorm:auto-parallel "构建用户认证系统"

# 审查和优化特定方面（可选）
/workflow:brainstorm:ui-designer "认证流程"
/workflow:brainstorm:synthesis  # 生成综合规范

阶段 2：行动规划

# 创建可执行的实现计划
/workflow:plan "实现基于 JWT 的认证系统"

# 或使用 TDD 方法
/workflow:tdd-plan "使用测试优先开发实现认证"

阶段 3：执行

# 使用 AI 智能体执行任务
/workflow:execute

# 监控进度
/workflow:status

阶段 4：测试与质量保证

# 生成全面测试套件（标准工作流）
/workflow:test-gen
/workflow:execute

# 或验证 TDD 合规性（TDD 工作流）
/workflow:tdd-verify

# 最终质量审查
/workflow:review

简单任务快速入门

功能开发：

/workflow:session:start "添加密码重置功能"
/workflow:plan "基于邮件的密码重置，带令牌过期"
/workflow:execute

Bug 修复：

# 使用 CLI 工具进行交互式分析
/cli:mode:bug-index --tool gemini "移动设备上登录超时"

# 执行建议的修复
/workflow:execute

代码分析：

# 深度代码库分析
/cli:mode:code-analysis --tool qwen "分析认证模块架构"

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🛠️ 命令参考

统一 CLI 命令 (`/cli:*)

使用 --tool <gemini|qwen|codex> 标志选择所需工具。默认为 gemini。

命令	描述
/cli:analyze	深度代码库分析。
/cli:chat	与工具进行直接的交互式聊天。
/cli:execute	以完全权限执行任务。
/cli:cli-init	为工作区初始化CLI工具配置。
/cli:mode:bug-index	分析错误并提出修复建议。
/cli:mode:code-analysis	执行深度代码分析和调试。
/cli:mode:plan	项目规划和架构分析。

工作流命令 (`/workflow:*)

命令	描述
/workflow:session:*	管理开发会话（start, pause, resume, list, switch, complete）。
/workflow:brainstorm:*	使用基于角色的智能体进行多视角规划。
/workflow:plan	从描述创建详细、可执行的计划。
/workflow:tdd-plan	创建测试驱动开发工作流，包含 Red-Green-Refactor 循环。
/workflow:execute	自主执行当前的工作流计划。
/workflow:status	显示工作流的当前状态。
/workflow:test-gen	从实现中自动生成测试计划。
/workflow:tdd-verify	验证 TDD 合规性并生成质量报告。
/workflow:review	对已完成的工作启动质量保证审查。

任务与内存命令

命令	描述
/task:*	管理单个任务（create, breakdown, execute, replan）。
/update-memory-full	重新索引整个项目文档。
/update-memory-related	更新与最近更改相关的文档。

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⚙️ 配置

必需: Gemini CLI 设置

配置 Gemini CLI 以实现最佳集成：

// ~/.gemini/settings.json
{
  "contextFileName": "CLAUDE.md"
}

推荐: .geminiignore

通过排除不必要的文件来优化性能：

# .geminiignore (在项目根目录)
/dist/
/build/
/node_modules/
/.next/
*.tmp
*.log
/temp/

# 包含重要文档
!README.md
!**/CLAUDE.md

可选: MCP 工具 (增强分析)

MCP (模型上下文协议) 工具提供高级代码库分析。完全可选 - CCW 在没有它们的情况下也能完美工作。

可用的 MCP 服务器

MCP 服务器	用途	安装指南
Exa MCP	外部 API 模式和最佳实践	安装指南
Code Index MCP	高级内部代码搜索	安装指南

启用后的好处

• 📊 更快分析: 直接代码库索引 vs 手动搜索
• 🌐 外部上下文: 真实世界的 API 模式和示例
• 🔍 高级搜索: 模式匹配和相似性检测
• ⚡ 自动回退: MCP 不可用时使用传统工具

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🧩 工作原理：设计理念

核心问题

传统的 AI 编码工作流面临一个根本性挑战：执行不确定性导致误差累积。

示例：

# 提示词1："开发XX功能"
# 提示词2："查看XX文件中架构设计，开发XX功能"

虽然提示词1对简单任务可能成功，但在复杂工作流中：

• AI 每次可能检查不同的文件
• 小偏差在多个步骤中累积
• 最终输出偏离预期目标

CCW 的使命：解决"1到N"的问题 — 精确地在现有代码库基础上开发，而不仅仅是"0到1"的全新项目开发。

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CCW 解决方案：上下文优先架构

1. 预定义上下文收集

CCW 使用结构化上下文包，而不是让智能体随机探索：

规划阶段创建的 context-package.json：

{
  "metadata": {
    "task_description": "...",
    "tech_stack": {"frontend": [...], "backend": [...]},
    "complexity": "high"
  },
  "assets": [
    {
      "path": "synthesis-specification.md",
      "priority": "critical",
      "sections": ["后端模块结构"]
    }
  ],
  "implementation_guidance": {
    "start_with": ["步骤1", "步骤2"],
    "critical_security_items": [...]
  }
}

2. JSON 优先任务模型

每个任务包含 flow_control.pre_analysis 部分：

{
  "id": "IMPL-1",
  "flow_control": {
    "pre_analysis": [
      {
        "step": "load_architecture",
        "commands": ["Read(architecture.md)", "grep 'auth' src/"],
        "output_to": "arch_context",
        "on_error": "fail"
      }
    ],
    "implementation_approach": {
      "modification_points": ["..."],
      "logic_flow": ["..."]
    },
    "target_files": ["src/auth/index.ts"]
  }
}

核心创新：pre_analysis 步骤在实现之前执行，确保智能体始终拥有正确的上下文。

3. 多阶段编排

CCW 工作流是协调斜杠命令的编排器：

规划阶段 (/workflow:plan)：

阶段1: session:start       → 创建会话
阶段2: context-gather      → 构建 context-package.json
阶段3: concept-enhanced    → CLI 分析（Gemini/Qwen）
阶段4: task-generate       → 生成带 pre_analysis 的任务 JSON

执行阶段 (/workflow:execute)：

对于每个任务：
  1. 执行 pre_analysis 步骤 → 加载上下文
  2. 应用 implementation_approach → 进行更改
  3. 验证验收标准 → 验证成功
  4. 生成摘要 → 跟踪进度

4. 多模型编排

每个 AI 模型发挥各自优势：

模型	角色	使用场景
Gemini	分析与理解	长上下文分析、架构审查、bug 调查
Qwen	架构与设计	系统设计、代码生成、架构规划
Codex	实现	功能开发、测试、自主执行

示例：

# Gemini 分析问题空间
/cli:mode:code-analysis --tool gemini "分析认证模块"

# Qwen 设计解决方案
/cli:analyze --tool qwen "设计可扩展的认证架构"

# Codex 实现代码
/workflow:execute  # 使用带 Codex 的 @code-developer

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0到1 vs 1到N 开发

场景	传统工作流	CCW 方法
全新项目（0→1）	✅ 效果良好	✅ 增加结构化规划
功能添加（1→2）	⚠️ 上下文不确定	✅ context-package 链接现有代码
Bug 修复（N→N+1）	⚠️ 可能遗漏相关代码	✅ pre_analysis 查找依赖
重构	⚠️ 范围不可预测	✅ CLI 分析 + 结构化任务

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核心工作流

完整开发（头脑风暴 → 部署）

头脑风暴（8个角色）→ 综合 → 规划（4阶段）→ 执行 → 测试 → 审查

快速功能开发

session:start → plan → execute → test-gen → execute

TDD 工作流

tdd-plan (TEST→IMPL→REFACTOR 链) → execute → tdd-verify

Bug 修复

cli:mode:bug-index（分析）→ execute（修复）→ test-gen（验证）

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🤝 贡献与支持

• 仓库: GitHub - Claude-Code-Workflow
• 问题: 在 GitHub Issues 上报告错误或请求功能。
• 讨论: 加入 社区论坛。

📄 许可证

此项目根据 MIT 许可证 授权。详见 LICENSE 文件。