AI-DLC Agent系统详解不写代码如何创建自己的领域专家Agent【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 CycleAI 驱动开发生命周期是一套让 AI 编程助手跑在结构化、可验证交付流程上的开源工作流框架。它内置了 14 个「Agent 人格」——11 位领域专家、2 位评审官外加 1 位自适应编排器。本文带你理解 AI-DLC 的 Agent 系统并手把手教你不写一行代码只用 Markdown 文件为自己创建一位全新的领域专家 Agent比如数据治理专家、移动端专家、合规专家。为什么是「11 位宽领域专家」而不是 30 位窄专家很多人第一反应是每个环节配一个专用 Agent。AI-DLC 反其道而行设计哲学是小群体、宽能力Small Mob, Broad Agents模拟人类团队里 3-5 人的协作模式一个 Agent 覆盖一个完整领域比如架构师 Agent 一人主导 7 个阶段、横跨 3 个阶段可行性分析、领域设计、单元生成、契约设计、功能设计、NFR 需求、NFR 设计Agent 越少交接越少每次 Agent 边界切换都可能丢失上下文支援角色实现协作而非膨胀合规、安全等角色以支援 Agent身份参与他人主导的阶段完整机制与 14 位成员的协作关系图见官方文档 docs/guide/06-agents.md。认识一位 Agent以架构师为例 打开 core/agents/aidlc-architect-agent.md你会看到每个 Agent 就是一个扁平的 Markdown 文件由两部分组成前置元数据frontmatter框架解析的身份证——名字、显示名、职责描述、工具限制、能力层级正文bodyAgent 激活时读取的自我说明书——核心职责、协作关系、记忆焦点、工作原则架构师 Agent 的 frontmatter 长这样精简版name: aidlc-architect-agent display_name: Architect Agent description: 负责领域设计、契约设计、NFR 模式与组件分解的解决方案架构师。 disallowedTools: Task tier: judgment正文则定义了它的六大核心职责可行性分析、领域建模、契约设计、功能设计、NFR 规格化、架构决策记录ADR。 关键洞察Agent 不是代码而是一份写给 AI 的岗位说明书。写得好不好取决于你领域知识的表达。创建自己的领域专家 Agent4 步完整走通 官方文档把这一步骤称为零 TypeScript 扩展——docs/harness-engineering/03-adding-an-agent.md。全程只涉及 3 类 Markdown 文件。第 1 步创建人格文件让 Agent「可见」在core/agents/目录下新建一个文件命名规则你的领域-agent.md例如data-governance-agent.md。frontmatter 必须包含 6 个字段字段作用新手建议name机器名必须与文件名一致照抄文件名最容易踩的坑display_name状态栏显示的人类可读名如 Data Governance Agentdescription一句话职责描述写清负责什么、产出什么examples建议的知识文件名指向第 2 步的知识文件disallowedTools必须包含 Task防止 Agent 私自嵌套派发子任务tier能力层级judgment / balanced / templated拿不准就选 judgment正文参照现有 Agent 的结构撰写Core Responsibilities核心职责→ Collaboration协作→ Memory Focus记忆焦点→ Key Principles工作原则。可以直接打开 core/agents/aidlc-quality-agent.md 当模板抄结构。第 2 步编写知识库让 Agent「懂行」在core/knowledge/下为 Agent 建同名目录放入方法论 Markdown。以架构师为例core/knowledge/aidlc-architect-agent/ 下有 6 个知识文件adr-template.md —— ADR 决策记录模板architecture-patterns.md —— 架构模式库ddd-patterns.md —— 领域驱动设计模式你的数据治理 Agent 可以放data-classification-standard.md数据分级标准、compliance-checklist.md合规检查清单等。知识写得越具体Agent 输出越专业——这就是不写代码也能注入专家经验的核心。第 3 步绑定到阶段让 Agent「上岗」⚠️这是新手最容易忽略的一步官方文档称之为两步真值可见 ≠ 活跃。放入文件只让 Agent 可见只有某个阶段stage在 frontmatter 的lead_agent或support_agents字段里写上了它的名字它才真正被派发执行。所以第 3 步是打开目标阶段文件位于core/aidlc-common/stages/下如 core/aidlc-common/stages/ 中的某阶段把data-governance-agent加进支援 Agent 列表然后重新编译阶段图让绑定生效。第 4 步进阶打包成插件做成团队级「领域包」如果你的 Agent 是给整个团队用的领域包比如一整套测试验证流程推荐用插件机制发布新阶段、新 Agent、新作用域、新知识、传感器全部装进一个独立目录可选式地组合进用户安装永远不改动核心框架。仓库自带一个完整示例插件可直接抄作业plugins/test-pro/其中plugins/test-pro/agents/test-pro-metrics-agent.md —— 插件专属的测试度量 Agent注意多了plugin: test-pro字段声明归属plugins/test-pro/knowledge/test-pro-metrics-agent/methodology.md —— 配套方法论知识plugins/test-pro/stages/ —— 插件新增的阶段插件编写的完整章节见 docs/harness-engineering/10-authoring-a-plugin.md。新手避坑清单 ✅name与文件名不一致→ Agent 静默失效解析器会拒绝报错会指名道姓忘记写disallowedTools: Task→ 破坏只有指挥官可派发的防嵌套设计只建了 Agent 没绑阶段→ Agent 存在但永远不会被调用最常见坑想改内置 Agent 的知识→ 别改 14 个内置文件升级会被覆盖应把团队标准放进空间级aidlc/knowledge/agent-name/目录tier 选错→ 选judgment的 Agent 会继承你会话的模型与推理强度绝不会被降级拿不准一律选它相关资料 资源路径Agent 用户指南14 位成员详解 协作图docs/guide/06-agents.md添加 Agent 工程指南docs/harness-engineering/03-adding-an-agent.md编写插件指南docs/harness-engineering/10-authoring-a-plugin.md内置 Agent 源码core/agents/内置知识库core/knowledge/插件完整示例plugins/test-pro/项目主文档README.md总结AI-DLC 的 Agent 系统把专家经验从代码中解放出来——一个 Markdown 人格文件 一组知识文档 一处阶段绑定就能让 AI 编程工作流多一位懂你领域的专家。这正是它对不写代码创建 Agent最实在的回答。【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 Agent系统详解不写代码如何创建自己的领域专家Agent【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 CycleAI 驱动开发生命周期是一套让 AI 编程助手跑在结构化、可验证交付流程上的开源工作流框架。它内置了 14 个「Agent 人格」——11 位领域专家、2 位评审官外加 1 位自适应编排器。本文带你理解 AI-DLC 的 Agent 系统并手把手教你不写一行代码只用 Markdown 文件为自己创建一位全新的领域专家 Agent比如数据治理专家、移动端专家、合规专家。为什么是「11 位宽领域专家」而不是 30 位窄专家很多人第一反应是每个环节配一个专用 Agent。AI-DLC 反其道而行设计哲学是小群体、宽能力Small Mob, Broad Agents模拟人类团队里 3-5 人的协作模式一个 Agent 覆盖一个完整领域比如架构师 Agent 一人主导 7 个阶段、横跨 3 个阶段可行性分析、领域设计、单元生成、契约设计、功能设计、NFR 需求、NFR 设计Agent 越少交接越少每次 Agent 边界切换都可能丢失上下文支援角色实现协作而非膨胀合规、安全等角色以支援 Agent身份参与他人主导的阶段完整机制与 14 位成员的协作关系图见官方文档 docs/guide/06-agents.md。认识一位 Agent以架构师为例 打开 core/agents/aidlc-architect-agent.md你会看到每个 Agent 就是一个扁平的 Markdown 文件由两部分组成前置元数据frontmatter框架解析的身份证——名字、显示名、职责描述、工具限制、能力层级正文bodyAgent 激活时读取的自我说明书——核心职责、协作关系、记忆焦点、工作原则架构师 Agent 的 frontmatter 长这样精简版name: aidlc-architect-agent display_name: Architect Agent description: 负责领域设计、契约设计、NFR 模式与组件分解的解决方案架构师。 disallowedTools: Task tier: judgment正文则定义了它的六大核心职责可行性分析、领域建模、契约设计、功能设计、NFR 规格化、架构决策记录ADR。 关键洞察Agent 不是代码而是一份写给 AI 的岗位说明书。写得好不好取决于你领域知识的表达。创建自己的领域专家 Agent4 步完整走通 官方文档把这一步骤称为零 TypeScript 扩展——docs/harness-engineering/03-adding-an-agent.md。全程只涉及 3 类 Markdown 文件。第 1 步创建人格文件让 Agent「可见」在core/agents/目录下新建一个文件命名规则你的领域-agent.md例如data-governance-agent.md。frontmatter 必须包含 6 个字段字段作用新手建议name机器名必须与文件名一致照抄文件名最容易踩的坑display_name状态栏显示的人类可读名如 Data Governance Agentdescription一句话职责描述写清负责什么、产出什么examples建议的知识文件名指向第 2 步的知识文件disallowedTools必须包含 Task防止 Agent 私自嵌套派发子任务tier能力层级judgment / balanced / templated拿不准就选 judgment正文参照现有 Agent 的结构撰写Core Responsibilities核心职责→ Collaboration协作→ Memory Focus记忆焦点→ Key Principles工作原则。可以直接打开 core/agents/aidlc-quality-agent.md 当模板抄结构。第 2 步编写知识库让 Agent「懂行」在core/knowledge/下为 Agent 建同名目录放入方法论 Markdown。以架构师为例core/knowledge/aidlc-architect-agent/ 下有 6 个知识文件adr-template.md —— ADR 决策记录模板architecture-patterns.md —— 架构模式库ddd-patterns.md —— 领域驱动设计模式你的数据治理 Agent 可以放data-classification-standard.md数据分级标准、compliance-checklist.md合规检查清单等。知识写得越具体Agent 输出越专业——这就是不写代码也能注入专家经验的核心。第 3 步绑定到阶段让 Agent「上岗」⚠️这是新手最容易忽略的一步官方文档称之为两步真值可见 ≠ 活跃。放入文件只让 Agent 可见只有某个阶段stage在 frontmatter 的lead_agent或support_agents字段里写上了它的名字它才真正被派发执行。所以第 3 步是打开目标阶段文件位于core/aidlc-common/stages/下如 core/aidlc-common/stages/ 中的某阶段把data-governance-agent加进支援 Agent 列表然后重新编译阶段图让绑定生效。第 4 步进阶打包成插件做成团队级「领域包」如果你的 Agent 是给整个团队用的领域包比如一整套测试验证流程推荐用插件机制发布新阶段、新 Agent、新作用域、新知识、传感器全部装进一个独立目录可选式地组合进用户安装永远不改动核心框架。仓库自带一个完整示例插件可直接抄作业plugins/test-pro/其中plugins/test-pro/agents/test-pro-metrics-agent.md —— 插件专属的测试度量 Agent注意多了plugin: test-pro字段声明归属plugins/test-pro/knowledge/test-pro-metrics-agent/methodology.md —— 配套方法论知识plugins/test-pro/stages/ —— 插件新增的阶段插件编写的完整章节见 docs/harness-engineering/10-authoring-a-plugin.md。新手避坑清单 ✅name与文件名不一致→ Agent 静默失效解析器会拒绝报错会指名道姓忘记写disallowedTools: Task→ 破坏只有指挥官可派发的防嵌套设计只建了 Agent 没绑阶段→ Agent 存在但永远不会被调用最常见坑想改内置 Agent 的知识→ 别改 14 个内置文件升级会被覆盖应把团队标准放进空间级aidlc/knowledge/agent-name/目录tier 选错→ 选judgment的 Agent 会继承你会话的模型与推理强度绝不会被降级拿不准一律选它相关资料 资源路径Agent 用户指南14 位成员详解 协作图docs/guide/06-agents.md添加 Agent 工程指南docs/harness-engineering/03-adding-an-agent.md编写插件指南docs/harness-engineering/10-authoring-a-plugin.md内置 Agent 源码core/agents/内置知识库core/knowledge/插件完整示例plugins/test-pro/项目主文档README.md总结AI-DLC 的 Agent 系统把专家经验从代码中解放出来——一个 Markdown 人格文件 一组知识文档 一处阶段绑定就能让 AI 编程工作流多一位懂你领域的专家。这正是它对不写代码创建 Agent最实在的回答。【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
