Make Every Team AI Native
TeamAI — Make Every Team AI Native
TeamAI 统一管理团队的 Skills、Rules、MCP 和知识，驾驭 Claude Code、Codex、CodeBuddy、WorkBuddy、OpenCode、Cursor 等 AI Agents。
快速开始
安装
npm install -g teamai-cli
团队管理员 / 个人使用者
在 Git 托管平台（GitHub、GitLab、GitCode、CNB、TGit，或私有 Git 服务）创建共享经验仓库，授予团队成员写权限，然后运行 teamai init https://github.com/yourorg/yourrepo。
还没有团队仓库？ 可以从内置了成套 skills、rules、review agents 的模板起步。浏览 teamai-hub org，点 Use this template 生成自己的仓库，再对它执行
teamai init。
团队成员
# 二选一：按你想要的安装范围选择其中一条
# 项目级初始化（默认，资源安装到项目目录下）
cd /path/to/my-project
teamai init https://github.com/yourorg/yourrepo
# 或者，用户级初始化（资源安装到 ~/ 下）
teamai init https://github.com/yourorg/yourrepo --scope user
初始化完成后，每次开启 AI 会话时都会自动拉取管理员发布的 skills / rules 等 Harness 更新，无需手动同步。
完整使用指南：docs/usage-guide.zh-CN.md（English）— 涵盖从团队创建到日常使用的全流程。
产品架构
Team Execution × Team Context × Team Improvement：
| 层 | 要解决的问题 | 当前 CLI 中的体现 |
|---|---|---|
| Team Execution | 让每个 Agent 按团队的方式工作 | init / pull / push，skills、rules、agents、hooks、MCP、env |
| Team Context | 让每个 Agent 理解整个团队 | recall、learnings、代码知识图谱、teamwiki... |
| Team Improvement | 让每一次执行都成为团队能力的积累 | 基于摩擦信号的经验分享、sessions、digest、dashboard... |
功能概览
| Agent | Team Execution | Team Context | Team Improvement | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| skills | rules | docs | env | agents | hooks | mcp | learnings | codebase | teamwiki | usage | sessions | dashboard | |
| Claude Code | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Codex | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Cursor | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| CodeBuddy | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| WorkBuddy | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | — | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| OpenCode | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | — | — | — |
| OpenClaw | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | — | — | — | ✓ | ✓ | ✓ | — | — | — |
| Hermes | ✓ | — | ✓ | ✓ | — | — | — | ✓ | ✓ | ✓ | — | — | — |
| DeepSeek Harness | ✓ | — | ✓ | — | — | — | — | ✓ | ✓ | ✓ | — | — | — |
| Qoder | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Git 托管平台 —— GitHub · GitLab · GitCode · CNB · TGit · 私有 Git 服务。
分发策略
管理员一次配置、随 teamai pull 分发给每位成员的团队级设置：
| 能力 | 命令 | 作用 |
|---|---|---|
| 角色（Roles） | teamai roles |
定义「角色 → 命名空间」映射，让每位成员只同步与自身角色匹配的 skills。 |
| 标签（Tags） | teamai tags |
给 skills / rules 打标签，成员只订阅自己需要的标签。 |
| 订阅源（Sources） | teamai source |
订阅额外的 skill 仓库——其他团队的公开仓库，或本团队内的公共/共享仓库；已订阅的 skills 会在 pull 时自动同步。 |
Team Execution
One Team. One Harness. Every Agent.
TeamAI 把 skills、rules、docs、hooks 统一存放在共享 Git 仓库，通过「push → 评审合并 → pull」的流程分发到每位成员的本地 AI 工具，并支持订阅其他团队或公共仓库的 Harness。
工作原理
teamai push → 创建分支 + MR → reviewer 审批合并
↓
SessionStart hook → teamai pull → 同步到本地 AI 工具
成员通过 teamai push 提交变更并创建合并请求供审核。若某个资源已在未合并的 PR 中等待评审，再次对它执行 teamai push 会就地更新该 PR，而非新开一个重复的 PR。合并后，teamai pull（由 SessionStart hook 在会话启动时自动触发）将最新资源同步到本地。Skills 会同步到 ~/.claude/skills/、~/.codex/skills/、~/.cursor/skills/、~/.codebuddy/skills/ 等目录。对于 Codex，若 skill 已存在于 ~/.agents/skills/，则会在原位置更新，不会在 ~/.codex/skills/ 创建重复副本。在 project scope 安装下，SessionStart 会先为当前工具创建项目根目录（例如 <project>/.claude），再 pull 写入；单独执行 teamai pull 仍不会凭空创建 Agent 目录。
团队 Hooks
在 hooks/hooks.yaml 中声明自定义 hooks，teamai pull 自动分发到所有 AI 工具：
hooks:
- id: block-secret
description: 提交前扫描密钥
event: PreToolUse
matcher: Bash
command: 'bash -lc "~/.teamai/team-scripts/scan-secret.sh" || true'
tools: [claude, cursor]
teamai hooks list # 查看生效的 hooks
teamai hooks inject # 重新注入到每个已安装的工具
teamai hooks remove # 移除所有 teamai 管理的 hooks
团队 MCP Server
在 mcp/mcp.yaml 中声明一次，teamai pull 按各工具原生格式写入。密钥用 ${VAR}。
servers:
- name: gpu-analysis
transport: http # stdio | http | sse
url: https://example.com/api/mcp
headers:
Authorization: Bearer ${GPU_ANALYSIS_TOKEN}
teamai mcp list | inject | remove
Skill 订阅源
订阅额外的 skill 仓库——其他团队的公开仓库，或本团队内的公共/共享仓库：
teamai source add https://github.com/other-team/teamai-public.git --name other-team
teamai source list
teamai source browse other-team # 浏览可用 skills
teamai source remove other-team
添加/移除会立即在本机生效，订阅的 skills 会在下一次 teamai pull 时同步。需要将
teamai.yaml 的改动分享给团队成员时，再运行 teamai push。
团队包
共享并一键恢复团队的 npm 包和 Claude Code 插件：
teamai packages install typescript
teamai packages install typescript@5.9.2 --npm
teamai packages install code-review@claude-plugins-official
teamai push # 分享团队声明
teamai packages # 安装团队声明的全部包
完整工作流和配置见使用指南。
Team Context
Every agent understands how the team works.
除了分发 Harness，TeamAI 还把团队沉淀的经验和代码结构组织成可检索的知识库，让 AI 在需要时自动召回。
自动经验沉淀
Session 结束时，Stop hook 按摩擦信号对 session 评分——这些信号表明本次 session 踩到了值得记录的东西：你打断或纠正了 AI、拒绝了某次工具调用，或 AI 反复重试出错的工具。又长又顺（工具调用很多但没有摩擦）的 session 不会触发；真正较劲过的 session 才会。达标后 AI 会显示如下英文提示：
[teamai] This session may contain a problem worth documenting: you interrupted the AI twice, the AI retried failing tools 8 times.
Task: Fix duplicate project-level Hook injection
Consider running /teamai-share-learnings to summarize what you learned and share it with your team.
提示会列出实际触发它的非零摩擦信号；如果能取得首个任务摘要，还会在脱敏、单行化后附上任务上下文。/teamai-share-learnings skill 自动总结 session 经验并推送到团队仓库。每个 session 最多提示一次。团队可在 teamai.yaml 设置 sharing.contributeHint.enabled: false 关闭该提示（成员可用本地配置 contributeHintEnabled 覆盖），Stop hook 的其余功能不受影响。
团队知识检索
让 AI 在执行任务前自动检索团队积累的知识。该功能默认关闭，需显式开启——团队可在 teamai.yaml 设 sharing.recall.enabled: true 作为默认值，成员也可本地覆盖：
teamai recall enable # 开启：部署 teamai-recall 子 agent + 注入引导规则
teamai recall disable # 关闭：移除子 agent 和规则
teamai recall status # 查看生效状态（团队默认 + 用户覆盖）
通过子 agent 检索：开启后 teamai pull 会把内置的 teamai-recall 子 agent 部署到各 AI 工具的 agents/ 目录。AI 在任务开始前调用它——由子 agent 提取关键词、执行检索、读取命中的源文件，最后返回结构化的团队知识摘要。subagent 会先做相关性预检（teamai recall --check），当任务与团队知识无关时直接跳过检索。子 agent 底层调用的仍是 teamai recall 命令，也可手动直接运行：
$ teamai recall "port conflict"
[1/2] MR review caught a port-conflict bug ★1 [user]
Author: member-a | Score: 18.5 | Tags: troubleshooting, networking
[2/2] Deployment configuration best practices [project]
Author: member-b | Score: 12.0 | Tags: deploy, config
Matched: conflict | Missing: port
代码知识图谱
teamai import 将源码仓库解析为 teamwiki/ 下的结构化图谱，实现结构感知的检索：
teamai import --from-repo https://github.com/org/repo
teamai import --from-org myorg # 批量导入所有仓库
teamai codebase --extract /path/to/repo # 本地提取到 teamwiki/
teamai codebase --lint # 健康检查
图谱存储组件、接口、配置和跨仓库依赖边。teamai recall 利用图谱进行增强排名。
当召回命中 codebase 页面时，结果会附带一行 Sources:，列出相关源文件路径，供 agent 直接作为代码改动的入口，无需重新探索代码库。
依赖边来自两条并行的提取轨道，重叠时以 AST 结果优先：
- AST 轨（TypeScript/JavaScript、Python、Go）：使用 WASM 版 tree-sitter 解析器，将
import/require、调用点、以及 TSimplements子句解析为精确的文件到文件DEPENDS_ON/REFERENCES/IMPLEMENTS边（标记为code-ast，带置信度权重）。 - 启发式轨（所有语言，含 Java/Rust）：基于正则的提取（标记为
code-heuristic），同时覆盖 AST 轨未支持的语言。
WASM 解析器是纯 JavaScript 依赖，无需任何原生编译工具链。若因任何原因加载失败，提取会降级到启发式轨并记录一条 AST_UNAVAILABLE gap。设置 TEAMAI_SKIP_AST=1 可强制仅使用启发式提取。
Team Improvement
Every execution makes the entire team smarter.
洞察团队实际如何使用 AI 工具，也是把 session 中的摩擦转化为共享 Skill、Rule 和知识的起点：
| 能力 | 命令 | 呈现内容 |
|---|---|---|
| 用量（Usage） | teamai digest |
团队周报——token 用量、会话量、干预率。 |
| 会话（Sessions） | teamai session save |
脱敏的单会话摘要（工具序列、对话轮次、干预次数），喂给周报的 Session Highlights。 |
| 看板（Dashboard） | teamai dashboard |
Web 看板，实时展示成员的编码会话状态、干预次数和 token 用量。 |
| 知识库健康（KB Health） | teamai dashboard → KB Health |
内置于看板的报告页面，展示知识库使用情况与健康状态——各类型覆盖率、高频召回条目、沉默条目、召回趋势、作者贡献及维护控制台。 |
命令一览
| 命令 | 说明 |
|---|---|
teamai init |
初始化：OAuth 登录、关联仓库、注册成员、注入 hooks |
teamai pull |
拉取团队资源并注入到本地 AI 工具 |
teamai push |
推送本地资源到分支并创建合并请求 |
teamai packages [install] [target] |
安装团队 npm 包和 Claude 插件。裸 teamai packages 安装全部；teamai packages install <target> 添加单个并更新声明 |
teamai status |
显示本地与团队仓库的差异 |
teamai contribute |
将 session 经验分享到团队仓库 |
teamai recall <query> |
搜索团队知识库（BM25 + 图谱增强） |
teamai recall enable/disable/status |
开关或查看 recall 状态 |
teamai recall promote [learningId] |
将高置信度 learning 晋升为正式知识（skills/rules/docs） |
teamai recall maintenance |
维护知识库健康：清理低置信度 learnings、回写置信度、标记过时条目 |
teamai import |
导入知识（--dir、--from-repo、--from-org、--from-repo-list、--from-mr） |
teamai codebase --extract [path] |
提取代码事实并在 teamwiki/ 下构建本地图谱 |
teamai codebase --lint |
知识图谱健康检查 |
teamai ci extract-mr --url <url> |
CI：从 MR 提取知识、发评论、合并后写入 |
teamai members |
查看团队成员 |
teamai roles |
管理团队角色和命名空间 |
teamai tags |
管理基于标签的 skill/rule 过滤 |
teamai skill exclude add/remove/list |
管理不参与本地同步的 skills（使用指南） |
teamai source |
管理 skill 订阅源（其他团队或本团队公共仓库） |
teamai remove <type> <name> |
删除资源并创建 MR |
teamai session save |
将脱敏后的 session 摘要记录到月度日志（--push 可喂给 digest） |
teamai digest |
生成团队周报 |
teamai doctor |
诊断配置问题 |
teamai uninstall |
移除所有 teamai 资源和 hooks |
许可证
贡献
欢迎提交 PR！请先阅读 CONTRIBUTING.md。
贡献者
感谢每一位为 TeamAI 贡献代码的伙伴！
由 contrib.rocks 生成。