mcode-agent-team

把 mcode 默认的 4 个泛角色，升级为一支分工明确、可自省、可按工程场景自动切换的专家团队配置包。

• 14 个编程专家（只读评审/方案角色与读写实现角色分离，生产者与验收者分离）
• 定时自省调优：systemd/cron 每周分析你的真实使用数据，AI 生成调优提案，默认只提议、人工确认后才落地
• 多场景自动切换：按工程路径注入项目级 AGENTS.md，mcode 在该目录启动时自动加载（Web 全栈 / Python·AI·数据 / 库·开源基础设施）
• 纯配置 + 无依赖脚本（bash + node），不含密钥、provider、登录态、config.yaml

依赖

• mcode（MiniMax Code）已安装并登录
• Node.js（node）、bash；定时任务二选一：systemd user（推荐）或 cron

安装 / 卸载

./install.sh                 # 安装到 ~/.minimax（覆盖前自动备份）
./install.sh --check         # 按 manifest.sha256 校验已安装内容
./install.sh --uninstall     # 仅卸载本包内容（自动备份），不动内置角色
./install.sh --force         # 覆盖且不备份
./install.sh --target DIR    # 安装到自定义数据目录（也尊重 MINIMAX_DATA_DIR）

内置角色 mavis / explore / worker / verifier 始终保留，本包只新增用户级文件，不修改 mcode 本体，升级 mcode 不受影响。

团队（roster.txt 为权威名单）

只读专家：tech-lead、product-analyst、architect、security-engineer、code-reviewer、release-manager 读写工程师：backend-engineer、frontend-engineer、fullstack-engineer、data-engineer、devops-sre（额外含 website_deploy）、test-engineer、perf-engineer、docs-engineer

调度流水线、契约先行、文件所有权、高风险操作需确认等规则见 AGENTS.md（主控每个会话自动加载）。

场景（按工程路径自动切换）

场景档案在 profiles/。绑定后会在项目根目录写入一个带机器标记的 AGENTS.md 托管块， mcode 在该目录（或子目录）以标准模式启动时自动注入；你手写的 AGENTS.md 内容会被完整保留。

./bin/mcode-team profile list                      # 查看内置场景
./bin/mcode-team profile link /path/to/project web-fullstack   # 显式绑定
./bin/mcode-team profile link /path/to/project auto # 按 package.json/requirements.txt/go.mod 等自动推断
./bin/mcode-team profile status [path]             # 查询当前目录命中哪个场景
./bin/mcode-team profile unlink /path/to/project   # 解绑（自动备份）

./bin/mcode-team profile activate python-ai-data   # 全局激活某场景（写入 ~/.minimax/AGENTS.md）
./bin/mcode-team profile deactivate                # 停用全局场景

内置场景：web-fullstack、python-ai-data、library-oss。多项目推荐用 link（每项目独立）； activate 只适合"这阵子主要做一类活"的全局切换。项目级与全局同时存在时，项目级生效。

注意：场景依赖 mcode 标准模式加载项目 AGENTS.md；--mode lightweight 是无工具的纯对话助手，不加载项目记忆。

定时自省调优

工作原理：

1. 从 ~/.minimax/v2/sqlite/runtime-state.sqlite 只读采集近 N 天会话（agent 使用分布、工作区、错误码、任务标题、git 语言分布等），不读取对话正文、不上传任何数据。
2. 把信号 + 当前手册 + 各专家定义全文喂给 mcode exec --mode lightweight（无工具、单轮、约 2-3 分钟），AI 输出结构化提案。
3. 默认只生成报告，不改任何文件。审阅后用 --apply 由带白名单的落地器执行。

./bin/mcode-team signals [--days 28]     # 只看采集到的行为信号
./bin/mcode-team tune [--days 7]         # AI 分析，输出提案报告（不落地）
./bin/mcode-team tune --apply            # 审核后落地（改动前备份到 staging）
./bin/mcode-team reports                 # 列出历史报告
./bin/mcode-team scheduler install       # 安装每周一 09:30 的定时器（systemd user 优先，--cron 强制 cron）
./bin/mcode-team scheduler status
./bin/mcode-team scheduler uninstall

落地器的安全闸门（lib/apply-proposals.mjs）

• 只能写 AGENTS.md 和 agents/<name>/agent.md，禁止越出数据目录（如 /etc/...）
• 禁止改 frontmatter（name/tools 扩权只能人工做）；新专家只允许只读工具
• REPLACE_SECTION 要求提案里的 BEFORE 与文件现状逐字一致，否则跳过
• 每次落地前把旧文件备份到 ~/.minimax/agent-team/staging/<run>/backup/
• 单次最多 5 个文件、新专家最多 2 个（提示词层约束）

把调优沉淀回配置包

--apply 新增的专家会登记到 ~/.minimax/agent-team/accepted-agents.txt。运行：

./sync-from-local.sh

会把数据目录里的手册/专家反向同步回本包、把新专家并入 roster.txt、重算 manifest.sha256。 之后再 ./install.sh 即可在其他机器复用。

目录结构

AGENTS.md                  团队手册（全局 AGENTS.md）
agents/<name>/agent.md     14 个专家定义
roster.txt                 专家名单（install/sync/manifest 的权威来源）
profiles/*.md              场景档案
tuning/prompts/analyze.md  调优 AI 的提示词
lib/signals.mjs            行为信号采集（只读 sqlite）
lib/apply-proposals.mjs    提案落地器（白名单 + 备份）
lib/manage-block.mjs       AGENTS.md 托管块增删
bin/mcode-team             统一 CLI
install.sh / sync-from-local.sh
manifest.sha256            配置文件校验和

数据与隐私

• 采集脚本只读本地 sqlite 的会话元数据（时间、agent、工作区、错误码、标题），不读消息正文。
• 分析在本机通过 mcode 完成；具体数据流向以你配置的 mcode 模型 provider 政策为准。
• 包内不包含、安装过程也不读取 config.yaml、API key、登录态。

License

MIT