AI-DLC团队协作实战如何把工作流标准分发给整个团队【免费下载链接】aidlc-workflowsAI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aidlc-workflowsAI-DLCAI-Driven Development Life Cycle是一套给 AI 编程助手的自适应工作流引擎它把需求、设计、编码、测试串成可审计的生命周期。对团队来说它最有价值的一点是工作流标准以纯 Markdown 文件存放在项目的aidlc/目录中随 Git 一起提交——把标准写进仓库全组人拉取代码即自动生效无需任何安装配置同步。下面用 3 个步骤讲清楚如何把标准分发给整个团队。为什么团队需要统一 AI 工作流标准没有标准时每个开发者让 AI 写代码的姿势都不一样有人靠临场提示词有人把规范塞在聊天记录里规范永远留不住。AI-DLC 用数据而非代码的方式解决这个问题标准类型存放位置作用方式团队知识aidlc/knowledge/参考资料Agent 每个阶段开工前自动读取团队规则aidlc/spaces/space/memory/强制约束违反即会被纠正多团队隔离aidlc/spaces/space/每个团队独立的一套知识与规则两者都是纯 Markdown 文件可读、可 diff、可 Code Review——分发标准本质上就是一次普通提交。第一步把团队知识放进aidlc/knowledge/团队知识Knowledge是 Agent 开工前会读取的领域上下文命名规范、架构模式、安全策略等。目录结构很简单aidlc/knowledge/ ├── aidlc-shared/ # 全团队所有 Agent 都会读 │ └── company-coding-standards.md ├── aidlc-architect-agent/ # 只有架构 Agent 会读 │ └── api-gateway-standards.md └── aidlc-developer-agent/ └── company-coding-conventions.md两条放置规则✅ 跨所有角色的通用标准命名规范、提交格式、领域术语表→ 放aidlc-shared/✅ 只针对某个角色的上下文架构模式、安全策略、测试标准→ 放对应 Agent 目录目录名必须与 Agent 标识完全一致写aidlc-architect-agent/不是architect/打错字会被静默忽略⚠️ 注意区分两个层级.claude/knowledge/是框架自带的方法论知识升级时会被覆盖不要往里塞团队内容团队自己的标准一律放aidlc/knowledge/框架永远不会覆盖它。当任何人启动工作流时引擎会按固定顺序加载规则链 → 框架方法论 →团队共享知识 → 团队 Agent 知识→ 上游产物。文件放在正确的目录里就是注册本身无需任何配置改动在下次运行时即时生效。完整机制见 知识系统章节 与 团队知识工程指南。第二步把团队规则写进memory/五层链知识是参考资料规则是必须遵守。规则存放在空间记忆层按五层严格叠加aidlc/spaces/space/memory/ ├── org.md # 框架默认 组织级约定 ├── team.md # 团队确认的做法← 分发重点 ├── project.md # 本项目专属约定 └── phases/ # 各阶段规则团队要做的分发动作就一件把team.md和project.md写好并提交。模板可参考仓库自带的 team.md 和 project.md。更有意思的是学习循环某次运行中你纠正了 Agent比如这里的 transaction 指银行交易不是数据库事务在审批关卡上勾选保留这条经验框架会自动把它写入project.md再一键提升到团队就从项目级变成team.md中的团队级规则。这条 Git 提交推上去后整个团队的下一次工作流从第一个阶段起就自动遵守——纠正一次全队受益永不再犯。规则系统与学习循环的完整说明见 规则与学习循环。 一个简单的判断口诀人看到违反会打回就写成规则人看到只是当背景参考就写成知识。第三步多团队协作用 Space 隔离当多个团队共用一个仓库时用 Space 给每个团队开一个独立世界/aidlc space create payments-team /aidlc space switch payments-team每个 Space 内部形状完全一致memory/、knowledge/、codekb/、intents/。新团队的空间从框架基线播种带默认org.md、空的team.md和project.md——新团队从默认起步逐步积累自己的实践不会继承也不会污染其他团队的知识。工作区整体布局与意图管理机制见 Spaces 与 Intents 指南。新成员 3 分钟接入全套标准因为标准都在仓库里新人接入没有任何配置同步环节git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aidlc-workflows # 参考实现/引擎源码新成员在项目内执行aidlc config选择所用宿主Claude Code、Kiro、Cursor 等再跑aidlc doctor自检即可。之后任何一次/aidlc运行都会自动加载仓库里已提交的全队知识与规则。排障手册见 安装与生命周期 和 CLI 命令参考。分发后的日常维护3 个习惯习惯做法为什么 一文件一主题api-gateway-standards.md而不是大杂烩standards.md拆分、更新、删除都更干净 定期修剪每个 Sprint 复盘时过一遍知识目录过时文件会被 Agent 当作同等权威的上下文主动误导 及时晋升单 Agent 标准被证明通用后移入aidlc-shared/让标准到达真正需要它的每个角色小结把 AI-DLC 工作流标准分发给团队并不需要新的工具或平台知识进aidlc/knowledge/规则进memory/多团队用 Space 隔离全部随 Git 提交——标准像代码一样可评审、可回溯、可版本化。一次纠正通过学习循环沉淀为团队规则之后每次运行自动生效。这正是 AI-DLC 一个核心、多宿主、数据驱动设计在团队协作上的最大红利。【免费下载链接】aidlc-workflowsAI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aidlc-workflows创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 AI-DLC团队协作实战：如何把工作流标准分发给整个团队
AI-DLC团队协作实战如何把工作流标准分发给整个团队【免费下载链接】aidlc-workflowsAI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aidlc-workflowsAI-DLCAI-Driven Development Life Cycle是一套给 AI 编程助手的自适应工作流引擎它把需求、设计、编码、测试串成可审计的生命周期。对团队来说它最有价值的一点是工作流标准以纯 Markdown 文件存放在项目的aidlc/目录中随 Git 一起提交——把标准写进仓库全组人拉取代码即自动生效无需任何安装配置同步。下面用 3 个步骤讲清楚如何把标准分发给整个团队。为什么团队需要统一 AI 工作流标准没有标准时每个开发者让 AI 写代码的姿势都不一样有人靠临场提示词有人把规范塞在聊天记录里规范永远留不住。AI-DLC 用数据而非代码的方式解决这个问题标准类型存放位置作用方式团队知识aidlc/knowledge/参考资料Agent 每个阶段开工前自动读取团队规则aidlc/spaces/space/memory/强制约束违反即会被纠正多团队隔离aidlc/spaces/space/每个团队独立的一套知识与规则两者都是纯 Markdown 文件可读、可 diff、可 Code Review——分发标准本质上就是一次普通提交。第一步把团队知识放进aidlc/knowledge/团队知识Knowledge是 Agent 开工前会读取的领域上下文命名规范、架构模式、安全策略等。目录结构很简单aidlc/knowledge/ ├── aidlc-shared/ # 全团队所有 Agent 都会读 │ └── company-coding-standards.md ├── aidlc-architect-agent/ # 只有架构 Agent 会读 │ └── api-gateway-standards.md └── aidlc-developer-agent/ └── company-coding-conventions.md两条放置规则✅ 跨所有角色的通用标准命名规范、提交格式、领域术语表→ 放aidlc-shared/✅ 只针对某个角色的上下文架构模式、安全策略、测试标准→ 放对应 Agent 目录目录名必须与 Agent 标识完全一致写aidlc-architect-agent/不是architect/打错字会被静默忽略⚠️ 注意区分两个层级.claude/knowledge/是框架自带的方法论知识升级时会被覆盖不要往里塞团队内容团队自己的标准一律放aidlc/knowledge/框架永远不会覆盖它。当任何人启动工作流时引擎会按固定顺序加载规则链 → 框架方法论 →团队共享知识 → 团队 Agent 知识→ 上游产物。文件放在正确的目录里就是注册本身无需任何配置改动在下次运行时即时生效。完整机制见 知识系统章节 与 团队知识工程指南。第二步把团队规则写进memory/五层链知识是参考资料规则是必须遵守。规则存放在空间记忆层按五层严格叠加aidlc/spaces/space/memory/ ├── org.md # 框架默认 组织级约定 ├── team.md # 团队确认的做法← 分发重点 ├── project.md # 本项目专属约定 └── phases/ # 各阶段规则团队要做的分发动作就一件把team.md和project.md写好并提交。模板可参考仓库自带的 team.md 和 project.md。更有意思的是学习循环某次运行中你纠正了 Agent比如这里的 transaction 指银行交易不是数据库事务在审批关卡上勾选保留这条经验框架会自动把它写入project.md再一键提升到团队就从项目级变成team.md中的团队级规则。这条 Git 提交推上去后整个团队的下一次工作流从第一个阶段起就自动遵守——纠正一次全队受益永不再犯。规则系统与学习循环的完整说明见 规则与学习循环。 一个简单的判断口诀人看到违反会打回就写成规则人看到只是当背景参考就写成知识。第三步多团队协作用 Space 隔离当多个团队共用一个仓库时用 Space 给每个团队开一个独立世界/aidlc space create payments-team /aidlc space switch payments-team每个 Space 内部形状完全一致memory/、knowledge/、codekb/、intents/。新团队的空间从框架基线播种带默认org.md、空的team.md和project.md——新团队从默认起步逐步积累自己的实践不会继承也不会污染其他团队的知识。工作区整体布局与意图管理机制见 Spaces 与 Intents 指南。新成员 3 分钟接入全套标准因为标准都在仓库里新人接入没有任何配置同步环节git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aidlc-workflows # 参考实现/引擎源码新成员在项目内执行aidlc config选择所用宿主Claude Code、Kiro、Cursor 等再跑aidlc doctor自检即可。之后任何一次/aidlc运行都会自动加载仓库里已提交的全队知识与规则。排障手册见 安装与生命周期 和 CLI 命令参考。分发后的日常维护3 个习惯习惯做法为什么 一文件一主题api-gateway-standards.md而不是大杂烩standards.md拆分、更新、删除都更干净 定期修剪每个 Sprint 复盘时过一遍知识目录过时文件会被 Agent 当作同等权威的上下文主动误导 及时晋升单 Agent 标准被证明通用后移入aidlc-shared/让标准到达真正需要它的每个角色小结把 AI-DLC 工作流标准分发给团队并不需要新的工具或平台知识进aidlc/knowledge/规则进memory/多团队用 Space 隔离全部随 Git 提交——标准像代码一样可评审、可回溯、可版本化。一次纠正通过学习循环沉淀为团队规则之后每次运行自动生效。这正是 AI-DLC 一个核心、多宿主、数据驱动设计在团队协作上的最大红利。【免费下载链接】aidlc-workflowsAI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/aidlc-workflows创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考