Skill: ninetyhe-90/multi-agent-project-builder (version 1.0.0)

--- name: multi-agent-project-builder description: 多 Agent 项目协作工厂 - 一键实现智能分工完成互联网项目 version: 1.0.0 author: 爱马仕 license: MIT metadata: hermes: tags: - multi-agent - project-builder - ai-collaboration - task-delegation - automation related_skills: - autonomous-ai-agents/multi-agent-coordination --- # 多 Agent 项目协作工厂 帮助新手在 OpenClaw/Hermes/Claude 上实现真正意义上的多 Agent 协作，完成互联网项目。通过专业分工的 AI 协作自动完成复杂项目，将大任务分解为需求分析、资料调研、架构设计、代码实现、测试验证等环节，由专业 Agent 并行协作完成。 ## 功能特性 - 🎯 **智能任务分解** - 自动将复杂项目拆分为多个子任务 - 👥 **专业 Agent 分工** - 5 个专业角色：分析师、研究员、架构师、实现者、测试者 - 🔄 **并行协作** - 支持并行执行独立任务，提高效率 - 📋 **任务追踪** - 实时跟踪每个 Agent 的进度和产出 - 🎨 **可自定义配置** - 支持自定义 Agent 角色、任务流程、输出格式 - 📦 **一键生成** - 提供脚本自动生成完整项目结构 - 🌐 **跨平台支持** - 兼容 OpenClaw、Hermes、Claude 等多个平台 ## 核心概念 ### Agent 角色 | 角色 | 职责 | 关键产出 | |------|------|----------| | **Analyst (分析师)** | 需求分析、用户调研、功能规划 | 需求文档、功能清单、用户故事 | | **Researcher (研究员)** | 技术调研、竞品分析、方案选型 | 调研报告、技术选型建议、参考资料 | | **Architect (架构师)** | 系统设计、架构规划、接口定义 | 架构图、技术方案、API 文档 | | **Implementer (实现者)** | 代码实现、模块开发、集成测试 | 完整代码、构建脚本、部署指南 | | **Tester (测试者)** | 测试计划、质量验证、问题反馈 | 测试报告、Bug 列表、优化建议 | ### 工作流程 ``` 项目需求 ↓ [任务分解] → 创建 Todo 列表 ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 并行执行阶段 │ │ ├─ Analyst → 需求分析 │ │ ├─ Researcher → 技术调研 │ │ └─ Architect → 架构设计 │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ [需求整合] → 整合分析/调研/架构结果 ↓ [代码实现] → Implementer 编写代码 ↓ [测试验证] → Tester 测试和反馈 ↓ ✅ 项目完成 ``` ## 快速开始 ### 方式一：使用生成脚本（推荐） ```bash # 生成多 Agent 项目模板 python ~/.hermes/skills/autonomous-ai-agents/multi-agent-project-builder/scripts/generate-project.py my-awesome-project # 进入项目目录 cd my-awesome-project # 查看生成的配置 cat PROJECT_CONFIG.yaml # 开始执行（需要在 Hermes 中运行） # 参考 EXECUTION_GUIDE.md ``` ### 方式二：手动使用 Skill 1. **加载 Skill** ``` /skills autonomous-ai-agents/multi-agent-project-builder ``` 2. **定义项目目标** ``` 我要创建一个 [项目类型]，主要功能包括 [功能列表] ``` 3. **启动多 Agent 协作** Skill 会自动： - 创建 Todo 列表 - 委托任务给各个专业 Agent - 整合结果 - 生成最终产出 ## 项目结构 生成的项目包含： ``` my-project/ ├── PROJECT_CONFIG.yaml # 项目配置文件 ├── EXECUTION_GUIDE.md # 执行指南 ├── outputs/ # 输出目录 │ ├── 01-requirements/ # 需求分析结果 │ ├── 02-research/ # 技术调研结果 │ ├── 03-architecture/ # 架构设计结果 │ ├── 04-implementation/ # 代码实现 │ └── 05-testing/ # 测试报告 └── templates/ # 模板文件（可选） ``` ## 自定义配置 ### PROJECT_CONFIG.yaml 示例 ```yaml project: name: "AI 聊天机器人" type: "web-app" description: "一个基于 LLM 的智能对话机器人" agents: - name: analyst enabled: true goal: "分析用户需求，制定功能规划" - name: researcher enabled: true goal: "调研 LLM 集成方案，对比不同框架" - name: architect enabled: true goal: "设计系统架构和 API 接口" - name: implementer enabled: true goal: "实现完整的聊天机器人代码" - name: tester enabled: true goal: "测试功能完整性和用户体验" workflow: parallel_phases: - ["analyst", "researcher", "architect"] sequential_phases: - ["implementer"] - ["tester"] outputs: format: "markdown" directory: "./outputs" ``` ## 使用示例 ### 示例 1：创建一个 Todo 应用 ``` 项目目标：创建一个现代化的 Todo 任务管理应用 功能需求： - 用户可以添加、编辑、删除任务 - 任务可以标记完成/未完成 - 支持任务分类和标签 - 响应式设计，支持移动端 技术偏好： - 前端：React + TypeScript - 后端：Node.js + Express - 数据库：SQLite ``` Skill 会自动： 1. Analyst 输出详细需求文档 2. Researcher 调研最佳实践 3. Architect 设计系统架构 4. Implementer 编写完整代码 5. Tester 提供测试报告 ### 示例 2：创建一个数据分析工具 ``` 项目目标：创建一个 CSV 数据分析和可视化工具 功能需求： - 上传 CSV 文件 - 自动数据清洗和预处理 - 生成统计摘要 - 可视化图表（折线图、柱状图、饼图） - 导出报告 技术偏好： - Python + Streamlit - Pandas 数据处理 - Matplotlib/Plotly 可视化 ``` ## 高级用法 ### 自定义 Agent 提示词 在 `PROJECT_CONFIG.yaml` 中为每个 Agent 自定义提示词： ```yaml agents: - name: analyst custom_prompt: | 你是一位专业的产品经理，擅长从用户角度思考问题。 请特别关注： 1. 用户体验设计 2. 功能优先级排序 3. 商业化可能性 ``` ### 跳过某些阶段 ```yaml agents: - name: researcher enabled: false # 跳过技术调研 ``` ### 添加自定义 Agent ```yaml agents: - name: designer enabled: true goal: "UI/UX 设计" custom_prompt: "你是一位专业的 UI/UX 设计师..." ``` ## 技术栈 - **核心框架**：Hermes Agent + delegate_task - **任务管理**：Todo 工具 - **输出格式**：Markdown / JSON - **模板引擎**：Jinja2（可选） - **支持平台**：OpenClaw、Hermes、Claude ## 相关资源 - [multi-agent-coordination](../multi-agent-coordination/) - 多 Agent 协调基础 - [Hermes Agent 文档](https://github.com/your-repo/hermes-agent) ## 许可证 MIT License - 可自由使用和修改。


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