← 返回 Skills 市场
joe-rq

Adaptive Team Research

作者 Joe-rq · GitHub ↗ · v1.3.1 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
147
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install adaptive-team-research
功能描述
Adaptive multi-agent team for software project reviews. Auto-selects collaboration mode (centralized / domain-lead / peer) and runs a 3-round workflow (facts...
使用说明 (SKILL.md)

自适应多智能体研究团队

概述

编排自适应多智能体研究团队,根据任务特征选择最优协作模式,通过三轮结构化工作流(事实收集 → 交叉辩论 → 共识收敛)产出可操作的洞察和行动计划。

三种模式不是文字标签,而是在 agent 数量、prompt 内容、画布结构上有实质差异的执行路径。

适用场景

  • 项目设计评审、架构评估
  • 产品策略分析(需要多方博弈视角)
  • 代码质量审计(需要跨职能交叉验证)
  • 用户明确要求多角度或团队协作式分析的软件项目评审任务

不适用场景

  • 单一维度的快速代码审查(直接用 architect-reviewer agent 更高效)
  • 非软件项目的分析任务(本 skill 的角色和 prompt 面向软件项目设计)
  • 需要实际执行代码修改的任务(本 skill 只产出分析报告和行动计划)
  • 简单问题的快速问答(多 agent 编排的启动成本远大于收益)

三种模式的实质差异

维度 集中调度 领域主导 对等协作
Round 1 agent 数 3(并行) 3(Lead 加深,其余精简) 3(并行,对等)
Round 2 agent 数 1(仅 Critic) 2(Lead 交叉 + Critic) 4(3 交叉 + Critic)
Round 2 交叉评审 Team Lead 自行完成 Lead 评审全部,其余不参与 三方互评
Round 3 决策方式 Team Lead 直接裁决 Lead 综合裁决 投票矩阵 + 共识收敛
适用场景 时间紧、产品决策、不确定选哪个模式 某领域需要特别深入 跨职能复杂权衡

工作流

Phase 0:模式选择

分析任务特征,选择协作模式。详见 references/mode-selection.md

集中调度模式(默认,推荐用于产品决策、时间紧迫、不确定选哪个模式)

  • Team Lead 协调并行研究,自行完成交叉验证和裁决
  • 最快收敛,最高输出完整度
  • Round 2 仅启动 Critic,交叉评审由 Team Lead 自行完成

领域主导模式(推荐用于某个维度需要特别深入的场景)

  • 领域专家(PM/Designer/Engineer)主导,其余辅助
  • Round 1 Lead 角色使用加深版 prompt,其余使用精简版
  • Round 2 仅 Lead 进行交叉评审 + Critic

对等协作模式(推荐用于跨职能复杂权衡场景)

  • 所有角色对等,结构化辩论
  • Round 2 三方互评 + Critic,最大化交叉碰撞
  • Round 3 使用完整投票矩阵

【强制门禁】用户确认点: 模式选定后,必须停下来向用户展示所选模式、选择理由和备选模式,然后等待用户确认。在用户明确确认之前,禁止启动 Round 1 的任何 agent。 如果用户不同意,根据反馈重新选择。

Phase 1:Round 1 — 事实收集(并行)

启动三个 Explore agent 并行执行,角色 prompt 从 references/role-prompts-r1.md 加载。

按模式区分:

模式 PM agent Designer agent Engineer agent
集中调度 标准 prompt 标准 prompt 标准 prompt
领域主导 Lead 加深版 / 精简版 Lead 加深版 / 精简版 Lead 加深版 / 精简版
对等协作 标准 prompt 标准 prompt 标准 prompt

关键约束: 只写事实,不做评价,不给建议。禁用词:"好"、"差"、"应该"、"建议"、"改进"。

完成后 Team Lead 动作:

  1. 收集三份事实清单
  2. 【必须执行】assets/canvas-template.md 复制画布模板到项目的 reviews/ 目录(不存在则先创建目录),文件命名为 reviews/{project-name}-review.md不要将画布内容嵌入其他输出文件,必须创建独立的画布文件。
  3. 替换模板变量:{{PROJECT_NAME}}{{DATE}}{{REVIEW_TARGET}}{{MODE}}
  4. 提炼关键事实写入画布 Round 1 区域

Phase 2:Round 2 — 交叉辩论(按模式执行)

所有 agent 读取共享画布。角色 prompt 从 references/role-prompts-r2.md 加载。

模式 启动 agent 核心行为
集中调度 Critic × 1 Team Lead 自行交叉验证 + Critic 质询
领域主导 Lead 交叉 + Critic × 2 Lead 评审全部 + Critic 质询
对等协作 3 交叉 + Critic × 4 三方互评 + Critic 质询

完成后 Team Lead 构建投票矩阵、提取独到发现,写入画布 Round 2 区域。

详细协议(agent 类型、并行策略、输出格式)见 references/round-protocols.md Round 2 部分。

Phase 3:Round 3 — 共识收敛(Team Lead 执行)

由 Team Lead 直接执行,不委派给子 agent。

模式 决策方式 Critic 关键质询处理
集中调度/领域主导 裁决者直接裁决 必须逐条回应,不充分则归入"待定"
对等协作 投票矩阵 + 共识收敛 三方未回应则自动归入"待定"

行动计划优先级: P0(立即执行)→ P1(本轮迭代)→ P2(下周期)→ 待定(需用户确认)。每项必须包含:Engineer 成本估算 + 负责角色(PM/Designer/Engineer)。

详细共识判定规则、投票矩阵格式见 references/round-protocols.md Round 3 部分。

Phase 4:交付

  1. 将完整 Round 3 结果写入共享画布
  2. 向用户呈现简明摘要:
    • 使用的模式及选择理由
    • 共识项和分歧项数量
    • Top 3 P0 行动项(附成本)
    • Critic 的关键洞察
  3. 指引用户查看完整画布文件

示例

集中调度模式 — 项目设计评审

用户输入:

帮我做一个多视角评审,目标是 my-web-app 这个项目

Phase 0 — 模式选择:

分析任务特征:用户未指定特定领域深入需求,任务为综合项目评审。 选定模式:集中调度(默认最佳平衡)。 理由:综合评审无明确主导领域,集中调度可快速收敛且输出完整度最高。

等待用户确认...

用户确认后 → 执行 Round 1~3:

  • Round 1:并行启动 PM / Designer / Engineer 三个 Explore agent 收集事实
  • Round 2:Team Lead 自行交叉验证 + 启动 Critic agent 质询
  • Round 3:Team Lead 直接裁决,输出行动计划

Phase 4 — 交付摘要:

使用模式: 集中调度 共识项: 5 项 | 分歧项: 2 项 Top 3 P0 行动:

  1. 补充缺失的 API 输入验证(成本:4h)
  2. 统一组件库替代散落的原生元素(成本:8h)
  3. 添加 loading 骨架屏覆盖 3 个关键页面(成本:3h)

完整画布文件:reviews/my-web-app-review.md

核心设计原则

  1. 模式决定执行路径 — 不同模式的 agent 数量、prompt 内容、画布结构有实质差异
  2. 事实先于观点 — Round 1 纯事实收集,观点仅在 Round 2 引入
  3. 对等尊重 — 无论哪种模式,Critic 对所有角色一视同仁
  4. 结构化分歧 — 每个反驳必须附带理由,不接受无依据的意见
  5. 强制收敛 — Round 3 必须产出共识和行动计划,不允许无限辩论
  6. Critic 是催化剂 — Critic 不写自己的发现,只挑战他人的发现;不投票,但对关键质询有升级权
  7. 成本感知 — Engineer 必须为每个改进建议估算实现成本

常见错误

错误 解决
Round 1 agent 输出包含评价性词汇 检查输出是否违反禁用词列表("好/差/应该/建议"),违反则要求重写
模式选定后未等用户确认就启动 Round 1 Phase 0 是强制门禁——必须输出模式选择结果后停下等用户确认,禁止在同一轮中继续执行 Round 1
Critic 关键质询超过 3 条 提醒 Critic 保持克制,标记上限为 3 条,滥用会稀释效力
对等协作模式 Round 3 未使用投票矩阵 对等模式必须走完整投票流程,不可退化为裁决模式
行动计划缺少成本估算 每个行动项必须包含 Engineer 的实现成本,缺失则补充
行动计划缺少负责角色 每个行动项必须标注负责角色(PM/Designer/Engineer),缺失则补充
画布内容嵌入输出文件而未创建独立文件 必须在 reviews/ 目录下创建独立画布文件,不要将画布内容写入其他文件

资源文件

  • references/role-prompts-r1.md — Round 1 各角色 prompt 模板(标准/加深/精简版)
  • references/role-prompts-r2.md — Round 2 交叉评论者 + Critic prompt 模板
  • references/mode-selection.md — 模式选择指南:决策树、混合模式、中途切换
  • references/round-protocols.md — 轮次协议详解:每轮按模式说明 agent 数量、类型、并行策略、完成标志
  • assets/canvas-template.md — 共享画布模板,复制到项目的 reviews/ 目录后替换变量使用
安全使用建议
This skill appears internally consistent for orchestrating multi‑agent project reviews. Before installing or running it: (1) be aware it will read your repository files and include file paths and line numbers in outputs — remove or redact any secrets or sensitive files or run it on a sanitized copy; (2) it will create/write reviews/{project-name}-review.md in your project — ensure you want that file written and have backups or run in a sandbox; (3) because it spawns multiple agent roles (parallel rounds), watch for compute/resource usage if your environment bills for agent runs; (4) there are no external network endpoints or credentials requested by the skill itself, but confirm your agent runtime doesn't automatically transmit repository data elsewhere. If you want stronger guarantees, run the skill on a cloned, scrubbed repo in a controlled environment.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: adaptive-team-research Version: 1.3.1 The skill bundle implements a sophisticated multi-agent orchestration framework for software project reviews, utilizing roles such as PM, Designer, Engineer, and Critic. The workflow is highly structured, moving from fact-gathering to debate and consensus, and includes a mandatory user-confirmation gate before execution. It operates by reading project files and writing a 'research canvas' to a local 'reviews/' directory, with no evidence of data exfiltration, unauthorized network access, or malicious prompt injection. The instructions specifically include quality-control constraints, such as forbidding evaluative language in the initial phase to ensure objectivity.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description describe an orchestrator for multi-agent software reviews and the SKILL.md + reference files implement exactly that: role prompts, mode selection, round protocols, and a canvas template. No unrelated credentials, binaries, or installs are requested.
Instruction Scope
Runtime instructions require agents to read the project directory (files with file:path:line references), aggregate findings, and create/write a canvas file at reviews/{project-name}-review.md. This behavior is coherent with the stated purpose but means the agent will access arbitrary repository files and embed file paths/line numbers in outputs — which can expose secrets or sensitive paths if present.
Install Mechanism
No install spec or code files beyond instruction/asset markdown; lowest risk (nothing is downloaded or written by an installer).
Credentials
The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths. All requested accesses (reading repo files, writing a review file) are proportionate to a code/project review skill.
Persistence & Privilege
always:false and normal autonomous invocation settings. The only persistent effect described is writing a review file into the project's reviews/ directory (expected). The skill does not request system-wide configuration changes or other skills' credentials.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install adaptive-team-research
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /adaptive-team-research 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.3.1
- Clarified the differences between collaboration modes (centralized, domain-lead, peer) with concrete agent counts, prompts, and workflow paths. - Added mandatory user confirmation checkpoint after mode selection—execution pauses until user approves the chosen mode. - Strengthened instructions for fact-only collection in Round 1, with explicit banned words and error handling. - Specified steps and constraints for creating and storing the review canvas file as a standalone artifact. - Enhanced guidelines for the consensus-building phase, cost estimation, and responsibility assignment. - Expanded troubleshooting section detailing common misuses and system safeguards.
元数据
Slug adaptive-team-research
版本 1.3.1
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Adaptive Team Research 是什么?

Adaptive multi-agent team for software project reviews. Auto-selects collaboration mode (centralized / domain-lead / peer) and runs a 3-round workflow (facts... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 147 次。

如何安装 Adaptive Team Research?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install adaptive-team-research」即可一键安装,无需额外配置。

Adaptive Team Research 是免费的吗?

是的,Adaptive Team Research 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Adaptive Team Research 支持哪些平台?

Adaptive Team Research 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Adaptive Team Research?

由 Joe-rq(@joe-rq)开发并维护,当前版本 v1.3.1。

💬 留言讨论