AI DevCopilot - AI 驱动的智能开发工作流

基于 AI 辅助编程的标准化软件开发工作流，通过 Pipeline 架构实现细粒度 Skill 分类和灵活编排。

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🚀 功能特性

🔄 全流程自动化：从需求获取到部署验证的一站式解决方案
🧠 智能输入识别：自动识别飞书链接或文字描述，智能路由到对应处理流程
📦 Pipeline 架构：细粒度 Skill 分类，支持独立升级和灵活编排
📄 飞书文档集成：直接从飞书文档链接开始开发任务
📝 文字描述支持：直接输入需求描述即可开始开发
🧠 智能计划模式：AI 自动生成详细的实施方案
🔧 多编辑器支持：支持 Claude、CodeBuddy、OpenCode 等主流 AI 编辑器
🔒 安全配置：双层配置架构，敏感信息与项目配置分离
👥 团队协作：统一的分支命名和提交信息规范
🚀 一键部署：集成 Jenkins 自动构建和部署

🏗 架构设计

AI DevCopilot 采用 Pipeline 架构，实现细粒度的 Skill 分类和灵活编排：

┌──────────────────────────────────────────────────────�
│                  Pipeline  流程层                     │
│  易于触发，定义完整端到端工作流                         │
│  示例: dev-flow, hotfix-flow                         │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
                         │
         ┌───────────────┼───────────────┐
         ▼               ▼               ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐
│  Composites     │ │  Atoms      │ │  Superpowers       │
│  组合层          │ │  原子层      │ │  过程型 (强制)       │
├─────────────────┤ ├─────────────┤ ├─────────────────────┤
│ 封装常用流程      │ │ 最小可复用   │ │ brainstorming      │
│ 组合多个原子      │ │ 能力单元     │ │ writing-plans      │
│                 │ │             │ │ executing-plans    │
│ requirement-    │ │ input-     │ │ verification       │
│   fetch         │ │   detect   │ │ code-review        │
│ requirement-    │ │ feishu-    │ │ ...                │
│   to-branch     │ │   doc-fetch│ │                    │
└─────────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘

智能路由机制

用户输入 → entry-router (入口路由)
              ├── 飞书链接 / 新需求 / 开发指令 → dev-flow → requirement-fetch
              └── 热修复 / 紧急修复 / 生产问题 → hotfix-flow → requirement-fetch

与 superpowers 的结构级协同

为避免流程冲突，项目采用“三层优先级”协同策略：

会话级（方法层）：先调用 using-superpowers 做可用能力预检。
项目级（编排层）：本项目任务必须先经过 entry-router 路由到 dev-flow / hotfix-flow。
阶段级（执行层）：计划、执行、验证、收尾阶段强制使用 superpowers 过程型 Skills；不可用时直接阻断流程。

阶段映射（强制）：

阶段	强制 superpowers
计划	`brainstorming` / `writing-plans`
实现	`executing-plans` / `systematic-debugging`
验证	`verification-before-completion` / `requesting-code-review`
交付	`finishing-a-development-branch`

🔄 工作流程图

完整流程总览

flowchart TB
    subgraph 入口层
        User[用户输入] --> EntryRouter[entry-router<br/>入口路由]
    end

    subgraph 路由判断
        EntryRouter --> Detect{检测输入类型}
        Detect -->|飞书链接/新需求/开发指令| DevTrigger[触发 dev-flow]
        Detect -->|热修复/紧急修复/生产问题| HotfixTrigger[触发 hotfix-flow]
    end

    subgraph DevFlow["Dev Flow (标准开发流程)"]
        subgraph Stage1["阶段1: 需求获取"]
            RF1[requirement-fetch<br/>多来源需求获取]
        end

        subgraph Stage2["阶段2: 初始化"]
            RTB1[requirement-to-branch<br/>需求转分支]
            WP[superpowers<br/>brainstorming + writing-plans]
            Pause1[II 暂停等待确认]
        end

        subgraph Stage3["阶段3: 实现"]
            EP1[superpowers<br/>executing-plans + systematic-debugging]
            Report1[逐项汇报进度]
        end

        subgraph Stage4["阶段4: 交付"]
            CV1[superpowers<br/>verification + code-review]
            CD1[superpowers<br/>finishing-branch]
        end

        RF1 --> RTB1 --> WP --> Pause1
        Pause1 -->|用户确认: 确认计划,开始执行| EP1
        EP1 --> Report1 --> CV1 --> CD1
    end

    subgraph HotfixFlow["Hotfix Flow (热修复流程)"]
        subgraph HStage1["阶段1: 问题定位"]
            RF2[requirement-fetch<br/>问题获取]
        end

        subgraph HStage2["阶段2: 快速修复"]
            RTB2[requirement-to-branch<br/>创建热修复分支]
            FixSummary[输出修复摘要]
            Pause2[II 暂停等待确认]
            EP2[superpowers<br/>executing-plans + systematic-debugging]
        end

        subgraph HStage3["阶段3: 快速交付"]
            CV2[superpowers<br/>verification + code-review]
            CD2[superpowers<br/>finishing-branch]
        end

        RF2 --> RTB2 --> FixSummary --> Pause2
        Pause2 -->|用户确认: 确认修复,开始执行| EP2
        EP2 --> CV2 --> CD2
    end

    DevTrigger --> RF1
    HotfixTrigger --> RF2

    CD1 --> Done1{流程完成}
    CD2 --> Done2{热修复完成}

    style EntryRouter fill:#e1f5fe
    style DevTrigger fill:#c8e6c9
    style HotfixTrigger fill:#ffcdd2
    style Pause1 fill:#fff9c4
    style Pause2 fill:#fff9c4

架构分层示意

flowchart TB
    subgraph Pipeline["Pipeline 层（流程编排）"]
        direction LR
        dev-flow
        hotfix-flow
    end

    subgraph Composite["Composite 层（组合能力）"]
        direction LR
        requirement-fetch
        requirement-to-branch
    end

    subgraph Atom["Atom 层（原子能力）"]
        direction TB
        subgraph 分析域
            entry-router
            input-detect
            requirement-parse
        end
        subgraph 运维域
            jenkins-trigger
            nacos-config
            sql-migration
        end
        subgraph 外部集成
            feishu-doc-fetch
        end
        subgraph 记忆
            update-memory
        end
        subgraph Git操作
            git-branch-create
            git-branch-validate
        end
    end

    subgraph Superpowers["Superpowers 层（过程型能力）"]
        brainstorming
        writing-plans
        executing-plans
        verification-before-completion
    end

    Pipeline --> Composite
    Composite --> Atom
    Superpowers -.-> |"阶段能力"| Pipeline

    style Pipeline fill:#bbdefb
    style Composite fill:#c8e6c9
    style Atom fill:#fff9c4
    style Superpowers fill:#ffcdd2

核心约束要点

约束项	说明
入口路由优先	用户输入必须先经过 `entry-router`，禁止直接调用原子层 skill
先计划后执行	必须先生成计划，待用户确认后才能修改代码
只按计划执行	实现阶段仅执行计划中的任务，不得擅自扩大范围
偏差先更新	发现遗漏或方案偏差，必须先更新计划再继续
逐项汇报	每完成一个任务，必须同步汇报状态、修改文件、验证结果

🛠 快速开始

如果你是第一次使用，建议按“安装 → 配置 → 验证”顺序走一遍。日常使用时更推荐直接输入自然语言，不必强记所有内部 Skill 名称。

第一步：安装

方式 A：快捷安装（推荐）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/weieast1314/ai-devcopilot/main/quick-install.sh | bash

快捷脚本会先下载仓库到 ~/ai-devcopilot，然后打印下一步安装命令。下载完成后执行：

cd ~/ai-devcopilot && ./install.sh

方式 B：手动安装（macOS / Linux）

# 克隆或下载 AI DevCopilot
git clone https://github.com/weieast1314/ai-devcopilot.git /tmp/ai-devcopilot

# 运行安装脚本（将 codebuddy 替换为 claude / opencode 即可切换编辑器）
cd /tmp/ai-devcopilot
./install.sh -e codebuddy -y

方式 C：Windows 安装（PowerShell）

# 克隆或下载 AI DevCopilot
git clone https://github.com/weieast1314/ai-devcopilot.git $env:TEMP/ai-devcopilot
Set-Location $env:TEMP/ai-devcopilot

# 运行 PowerShell 安装脚本（将 codebuddy 替换为 claude / opencode 即可切换编辑器）
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1 -TargetProject . -Editor codebuddy -Yes

常用安装参数

场景	Shell 安装器	PowerShell 安装器
指定编辑器	`-e codebuddy`	`-Editor codebuddy`
跳过交互	`-y`	`-Yes`
仅预览安装计划	`--dry-run`	`-DryRun`
仅校验安装目标	`--validate-only`	`-ValidateOnly`
安装全部编辑器	`-e all`	`-Editor all`

脚本会自动完成以下操作：

安装 Skills 到编辑器目录（如 ${EDITOR_HOME}/skills/ai-devcopilot/）
按编辑器扫描规则安装附加入口（例如 Claude 会自动创建 ${EDITOR_HOME}/skills/ 下的一级入口；Windows 下优先使用目录链接/目录联接）
创建统一配置 ~/.ai-devcopilot/env.sh（敏感信息，所有编辑器共享）
创建项目配置 .ai-devcopilot/env.sh（项目 Job 名称，可提交 Git）
创建项目数据目录 .ai-devcopilot/memory/

第二步：配置

全局配置 (`~/.ai-devcopilot/env.sh`)

用于存放认证信息，在用户主目录，不会被 Git 提交。

# Jenkins 认证
export JENKINS_URL="http://jenkins.your-company.com"
export JENKINS_USERNAME="your_name"
export JENKINS_API_TOKEN="your_token"

# Nacos 配置（按需）
export NACOS_SERVER_ADDR="your-nacos-server:8848"
export NACOS_NAMESPACE="dev"
export NACOS_GROUP="DEFAULT_GROUP"

# 飞书认证 (如需使用飞书 MCP)
export LARK_APP_ID="cli_xxx"
export LARK_APP_SECRET="xxx"

项目配置 (`.ai-devcopilot/env.sh`)

用于存放项目属性，可提交到 Git。

# Jenkins Job 名称
export JENKINS_JOB_DEV="project-name-dev"
export JENKINS_JOB_TEST="project-name-test"

第三步：验证

安装完成后，重启一次 AI 编辑器，然后在编辑器中任选一种方式验证：

开始开发

/dev

热修复

如果看到 AI DevCopilot 开始进入标准开发流程或热修复流程，说明安装成功。

说明：旧文档中你可能会看到 /dev-flow，当前统一推荐使用 /dev 或自然语言触发词。

📖 详细使用说明

AI DevCopilot 的推荐用法不是“背命令”，而是“按阶段与 AI 协作”。你只需要描述当前要做什么，AI 会先路由到合适流程，再按约束推进。

如何发起一个新需求

你可以用下面三种方式开始：

方式 A：直接说“开始开发”

开始开发

适合已经在当前项目上下文中的场景。系统会路由到 dev-flow。

方式 B：粘贴飞书文档链接

帮我实现这个需求：https://feishu.cn/wiki/xxx

适合已有正式需求文档的场景。系统会自动识别链接、读取需求、提取 Issue 信息，并进入标准开发流程。

方式 C：直接输入文字需求

#23181 需要新增用户登录功能

适合小型需求、补充说明或没有飞书文档时使用。系统会提取需求关键字并创建规范分支。

如何进入计划模式

如果 AI 还没有给出计划，可以明确要求：

进入计划模式

或：

生成计划

一份合格的计划通常会包含：

修改文件清单
数据库 / 配置 / 接口影响
执行顺序
验证方式
执行边界
本次不做项
待确认事项

计划生成后，AI 应暂停，不直接改代码。你确认后再回复：

确认计划，开始执行

如何按计划执行

进入实现阶段后，推荐使用下面两类说法：

确认计划，开始执行

执行计划

执行过程中，你应该期待 AI 按下面节奏输出：

当前完成的是哪一项
修改了哪些文件
做了什么改动
验证结果是什么
下一步准备做什么

如果 AI 发现偏差，正确行为应该是先说明偏差原因和影响范围，再更新计划，而不是直接扩大修改范围。

如何做验证与交付

代码改完后，建议分成两个动作：

先做验证

验证代码

或：

代码验证

适合先看编译、测试、代码审查结果，再决定是否交付。

再做交付

代码交付

或：

/code-delivery

交付阶段通常会做这些事：

提交代码
推送远程分支
按你的选择执行 Jenkins、PR 或跳过部署
输出交付摘要

说明：旧文档中你可能会看到“完成分支”或 /finish-branch。当前统一推荐使用“代码交付”或 /code-delivery。

如何处理热修复

遇到线上问题时，直接说：

热修复

或：

线上问题需要紧急修复

系统会进入 hotfix-flow。与标准开发流的差异是：

先输出修复摘要，而不是完整开发计划
默认只修当前故障，不顺带优化
需要你回复 确认修复，开始执行 后才开始改代码
验证和交付更强调快速闭环

如何在中断后继续

如果中途中断、换会话或编辑器重启，建议直接把当前状态告诉 AI：

继续刚才的任务：当前分支 feat/23181-login，计划已确认，已经完成接口层，接下来继续执行 Service 和测试验证

如果你不确定当前停在哪一步，至少补充下面三类信息：

当前分支
当前计划是否已确认
已完成 / 未完成的任务

这样 AI 更容易恢复到正确阶段，而不是从头重新开始。

⚙️ 配置指南

AI DevCopilot 采用双层配置架构，确保敏感信息安全隔离：

1. 全局配置 (`~/.ai-devcopilot/env.sh`)

用于存放认证信息，在用户主目录，不会被 Git 提交。

# Jenkins 认证
export JENKINS_URL="http://jenkins.your-company.com"
export JENKINS_USERNAME="your_name"
export JENKINS_API_TOKEN="your_token"

# 飞书认证 (如需使用飞书 MCP)
export LARK_APP_ID="cli_xxx"
export LARK_APP_SECRET="xxx"

2. 项目配置 (`.ai-devcopilot/env.sh`)

用于存放项目属性，可提交到 Git。

# Jenkins Job 名称
export JENKINS_JOB_DEV="project-name-dev"
export JENKINS_JOB_TEST="project-name-test"

🧭 命令速查

推荐优先使用自然语言；如果你习惯显式命令，也可以使用右侧的直接触发词。

场景	推荐输入	直接触发词 / 兼容输入	对应流程
标准开发	`开始开发`	`/dev`	`dev-flow`
热修复	`热修复`、`线上问题需要紧急修复`	`/hotfix`	`hotfix-flow`
飞书文档需求	`帮我实现这个需求：https://feishu.cn/wiki/xxx`	粘贴飞书链接	`requirement-fetch` → `dev-flow`
文字需求	`#23181 需要新增用户登录功能`	自然语言需求描述	`requirement-fetch` → `dev-flow`
生成计划	`进入计划模式`	`生成计划`、`写计划`	`writing-plans`
开始执行	`确认计划，开始执行`	`执行计划`	`executing-plans`
代码验证	`验证代码`	`代码验证`、`/code-verification`	`verification` / `code-verification`
代码交付	`代码交付`	`/code-delivery`	`code-delivery`
代码审查	`代码审查`	`Review`	`code-review`

🧪 维护者校验命令

如果你在维护仓库本身，而不是日常使用技能，建议执行以下命令验证安装链路与产物一致性：

bash scripts/validate-dist.sh
bash scripts/check-registry.sh
bash scripts/check-install-targets.sh
bash scripts/smoke-dev-flow.sh

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1 -TargetProject . -Editor all -ValidateOnly -Yes
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1 -TargetProject . -Editor all -DryRun -Yes

❓ 常见问题 (FAQ)

Q: 飞书链接和文字描述如何区分？
A: 系统会自动检测输入类型。包含 feishu.cn 的链接会被识别为飞书文档，否则作为文字描述处理。

Q: 为什么 AI 没按计划直接开始改代码？
A: 这是预期行为。AI 应先输出计划，并等待你回复 确认计划，开始执行 后再进入实现阶段。

Q: 为什么 AI 找不到我的 Jenkins Job？
A: 请检查 .ai-devcopilot/env.sh 中的 JENKINS_JOB_DEV 是否与 Jenkins 上的名称完全一致。

Q: 某个编辑器中 Skills 加载不出来怎么办？
A: 先检查对应编辑器的安装目录 ${EDITOR_HOME}/skills/ai-devcopilot/ 是否存在，然后重启编辑器。若使用 Claude，还需确认 ${EDITOR_HOME}/skills/ 下的一级入口已创建；如缺失可重新执行安装脚本。

Q: 切换编辑器需要重新配置吗？
A: 一般不需要。重新运行安装脚本选择新编辑器即可；全局配置 ~/.ai-devcopilot/env.sh 会继续复用。

📁 项目结构

ai-devcopilot/
├── core/
│   └── agent/
│       └── AI DevCopilot.source.md # 核心 Agent 单一事实源
├── dist/
│   ├── claude/                     # Claude 运行时产物
│   ├── codebuddy/                  # CodeBuddy 运行时产物
│   └── opencode/                   # OpenCode 运行时产物
├── skills/ai-devcopilot/           # Skills 源目录（Pipeline 架构）
│   ├── atoms/                      # 原子 Skill 层
│   │   ├── analysis/               # 分析类：入口路由、输入检测、需求提取、需求解析
│   │   │   ├── entry-router/
│   │   │   ├── input-detect/
│   │   │   ├── requirement-extract/
│   │   │   └── requirement-parse/
│   │   ├── devops/                 # 运维类：Jenkins、Nacos、SQL迁移
│   │   │   ├── jenkins-trigger/
│   │   │   ├── nacos-config/
│   │   │   └── sql-migration/
│   │   ├── feishu/                 # 飞书类：文档获取
│   │   │   └── feishu-doc-fetch/
│   │   ├── git/                    # Git类：分支创建、分支验证
│   │   │   ├── git-branch-create/
│   │   │   └── git-branch-validate/
│   │   └── memory/                 # 记忆类：更新记忆
│   │       └── update-memory/
│   ├── composites/                 # 组合 Skill 层
│   │   └── workflow/               # 工作流组合
│   │       ├── requirement-fetch/  # 多来源需求获取
│   │       └── requirement-to-branch/ # 需求转分支
│   ├── pipelines/                  # Pipeline 层
│   │   ├── dev-flow/               # 标准开发流程
│   │   └── hotfix-flow/            # 热修复流程
│   └── registry/
│       └── skills-registry.yml
├── templates/
│   ├── agent/                      # 编辑器 Agent 模板
│   ├── plan-template.md
│   ├── pr-template.md
│   └── branch-completion-report.md
├── scripts/
│   ├── build-dist.sh               # 生成多编辑器运行时产物
│   ├── validate-dist.sh            # 校验 dist 与默认 Agent 产物
│   ├── check-registry.sh           # 校验 registry 配置
│   ├── check-install-targets.sh    # 校验安装目标
│   └── smoke-dev-flow.sh           # 开发流程冒烟测试
├── examples/                       # 使用示例
├── AI DevCopilot.md                # 默认 Agent 运行时产物（由构建脚本生成）
├── install.sh                      # 安装脚本（macOS/Linux）
├── install.ps1                     # 安装脚本（Windows）
├── quick-install.sh                # 快速安装脚本
├── env.sh.template                # 环境配置模板
├── README.md                       # 项目说明（中文）
├── README_EN.md                    # 项目说明（英文）
└── AI 流程约束规则.md              # AI 协作流程约束规则

维护者提示

core/agent/AI DevCopilot.source.md 与 skills/ai-devcopilot/ 是主要维护源，请优先修改这里。
dist/ 与根目录 AI DevCopilot.md 属于构建产物，安装时自动生成，无需手动构建。
提交前建议至少执行：bash scripts/validate-dist.sh、bash scripts/check-registry.sh、bash scripts/check-install-targets.sh、bash scripts/smoke-dev-flow.sh。

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

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版本: 1.5.0 最后更新: 2026-04-13 维护者: weieast1314

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.ai-devcopilot		.ai-devcopilot
.github		.github
adapters		adapters
capabilities		capabilities
core/agent		core/agent
examples		examples
scripts		scripts
skills/ai-devcopilot		skills/ai-devcopilot
templates		templates
.gitignore		.gitignore
AI 流程约束规则.md		AI 流程约束规则.md
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CHANGELOG_EN.md		CHANGELOG_EN.md
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CODE_OF_CONDUCT_EN.md		CODE_OF_CONDUCT_EN.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
CONTRIBUTING_EN.md		CONTRIBUTING_EN.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
env.sh.template		env.sh.template
install.ps1		install.ps1
install.sh		install.sh
quick-install.sh		quick-install.sh

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