Antfarm feature-dev工作流實操7個AI智能體如何把功能需求自動變成帶測試的PR【免費下載鏈接】antfarmBuild your agent team in OpenClaw with one command.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarmAntfarm 的 feature-dev 工作流讓你只需用一條命令輸入一句功能需求就能由 7 個各司其職的 AI 智能體自動完成拆任務、寫代碼、寫測試、驗證、集成測試、建 PR、代碼評審的全流程最終交付一個帶測試的 Pull Request。3分鐘快速上手一條命令啟動AI開發(fā)團隊Antfarm 是一個運行在 OpenClaw 之上的 AI 智能體團隊編排工具——你不需要雇傭開發(fā)團隊只需要定義一個團隊。安裝只需一步要求 Node.js 22curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/snarktank/antfarm/v0.5.1/scripts/install.sh | bash注意Antfarm 不發(fā)布在 npm 上安裝腳本會從官方倉庫拉取。npm 上那個同名的antfarm包是無關項目。安裝完成后即可安裝并運行 feature-dev 工作流$ antfarm workflow install feature-dev ? Installed workflow: feature-dev $ antfarm workflow run feature-dev Add user authentication with OAuth Run: a1fdf573 Workflow: feature-dev Status: running輸入的任務描述可以是一句自然語言例如為博客系統(tǒng)添加評論功能。之后的一切都交給智能體團隊了。認識這7個角色feature-dev工作流的AI智能體陣容feature-dev 工作流由一組專職智能體組成每個智能體都有獨立的人格設定IDENTITY.md、行為準則AGENTS.md和獨立工作區(qū)互不干擾智能體角色定位核心職責Planner 規(guī)劃者分析探索代碼庫把任務拆成最多 20 個有序用戶故事Setup 環(huán)境準備編碼創(chuàng)建特性分支跑通構建/測試建立基線Developer 開發(fā)者編碼逐個實現故事邊寫代碼邊寫測試Verifier 驗證者驗證獨立檢查每個故事是否真的完成拒絕自批作業(yè)Tester 測試員測試全部故事完成后做集成測試和端到端測試Reviewer 評審者分析審查 PR 代碼質量批準或要求修改DeveloperPR 環(huán)節(jié)編碼用gh pr create提交規(guī)范的 Pull Request其中開發(fā)者一人承擔實現和建 PR兩個環(huán)節(jié)所以官方稱為 7 個 agent 角色。這種分工明確 互相驗證的設計是整條流水線可靠的根基——開發(fā)者不會自己批改自己的作業(yè)。流水線全景plan → setup → implement → verify → test → PR → review整個工作流定義在 workflow.yml 中7 個步驟環(huán)環(huán)相扣1?? Plan規(guī)劃者拆解用戶故事規(guī)劃者會先探索代碼庫理解技術棧和代碼規(guī)范再把任務拆成小步用戶故事。它的行為規(guī)范有兩條鐵律每個故事必須能在一個會話一個上下文窗口內完成——太大就拆小如果 2-3 句話說不清這個改動說明故事太大了每個故事必須可機械驗證——比如tasks 表新增 status 列默認值為 pending而不是模糊的能正常工作且必須以類型檢查通過收尾、必須包含測試標準故事按依賴排序先數據庫/Schema再后端最后前端。2?? Setup建立可靠基線Setup 智能體進入倉庫、創(chuàng)建特性分支、創(chuàng)建.gitignore、跑一遍構建和測試確認基線是綠的并把BUILD_CMD、TEST_CMD等環(huán)境信息傳遞給后續(xù)環(huán)節(jié)。3?? Implement逐故事實現每個故事都是全新會話這是整個工作流最精妙的部分。implement 步驟 是一個循環(huán)對每個用戶故事開發(fā)者都在一個全新會話中工作基于 Ralph 循環(huán)模式——記憶不靠上下文堆積而是靠 git 歷史和progress-*.txt進度文件持久化。每個會話中開發(fā)者只做一件事實現當前故事、寫單元測試、跑類型檢查和測試、提交feat: 故事ID格式的 commit。4?? Verify獨立驗證者把關驗證者不看開發(fā)者的口頭匯報而是直接檢查git diff 真實改動代碼是否真實存在而不是 TODO 占位、驗收標準是否逐條達成、測試是否真的寫了且通過、構建是否成功還會掃描敏感文件.env、*.key等做安全檢查。前端改動還會用瀏覽器技能截圖做視覺驗證——布局是否錯亂、元素是否缺失一目了然。驗證不通過自動打回給開發(fā)者重試最多 2 次再失敗則升級給人類處理。5?? Test集成測試兜底所有故事都通過單元級驗證后測試員 負責整體視角跑全量測試套件、檢查故事之間的集成問題、用瀏覽器做端到端測試、關注跨功能的邊界情況和錯誤處理。6?? 7?? PR 與 Review不經過評審代碼不許發(fā)布最后由開發(fā)者創(chuàng)建 PR清晰的標題、說明、測試說明評審者則用gh pr view/gh pr diff逐行審查代碼質量、測試覆蓋和項目規(guī)范前端功能還會做一次設計質量評審——不只是能用還要好看、協(xié)調、像產品。批準則 approve不滿意則request-changes并附具體反饋自動回到實現環(huán)節(jié)返工。為什么它可靠三個值得新手記住的機制失敗自動重試 人類兜底每個步驟都有max_retries驗證失敗自動重跑對應步驟重試耗盡才升級給你沒有任何環(huán)節(jié)會靜默失敗每步全新上下文智能體不會帶著 50 條消息前的幻覺狀態(tài)干活狀態(tài)全部落在 git 和進度文件里?確定性流水線同樣的工作流、同樣的步驟、同樣的順序——不是希望智能體記得去寫測試而是流程強制它寫測試實時監(jiān)控用 Dashboard 盯住整條流水線運行過程中可以隨時查看狀態(tài)$ antfarm workflow status OAuth Steps: [done ] plan (planner) [done ] setup (setup) [running] implement (developer) Stories: 3/7 done [pending] verify (verifier) [pending] test (tester) [pending] pr (developer) [pending] review (reviewer)更喜歡可視化運行antfarm dashboard啟動 Web 儀表盤默認 3333 端口以看板形式查看每個工作流實例在各步驟的進展點開還能看到故事完成度、驗收標準明細和智能體輸出源碼見 src/server/dashboard.ts。進階照著 feature-dev 打造你自己的智能體工作流feature-dev、security-audit、bug-fix 只是起點。所有工作流都是純 YAML Markdown 定義的——你能寫提示詞就能寫工作流。官方完整教程docs/creating-workflows.md?？偨YAntfarm feature-dev 工作流把需求 → 帶測試的 PR這條完整研發(fā)鏈路壓縮成了一條命令規(guī)劃者拆任務、環(huán)境智能體打地基、開發(fā)者逐故事實現并寫測試、驗證者獨立把關、測試員集成兜底、評審者終審判卷。你只負責提出需求剩下 7 個智能體接力完成失敗自動重試全程可觀測。對于新手來說這是體驗AI 開發(fā)團隊最直接的入口?！久赓M下載鏈接】antfarmBuild your agent team in OpenClaw with one command.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarm創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 Antfarm feature-dev工作流實操：7個AI智能體如何把功能需求自動變成帶測試的PR
Antfarm feature-dev工作流實操7個AI智能體如何把功能需求自動變成帶測試的PR【免費下載鏈接】antfarmBuild your agent team in OpenClaw with one command.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarmAntfarm 的 feature-dev 工作流讓你只需用一條命令輸入一句功能需求就能由 7 個各司其職的 AI 智能體自動完成拆任務、寫代碼、寫測試、驗證、集成測試、建 PR、代碼評審的全流程最終交付一個帶測試的 Pull Request。3分鐘快速上手一條命令啟動AI開發(fā)團隊Antfarm 是一個運行在 OpenClaw 之上的 AI 智能體團隊編排工具——你不需要雇傭開發(fā)團隊只需要定義一個團隊。安裝只需一步要求 Node.js 22curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/snarktank/antfarm/v0.5.1/scripts/install.sh | bash注意Antfarm 不發(fā)布在 npm 上安裝腳本會從官方倉庫拉取。npm 上那個同名的antfarm包是無關項目。安裝完成后即可安裝并運行 feature-dev 工作流$ antfarm workflow install feature-dev ? Installed workflow: feature-dev $ antfarm workflow run feature-dev Add user authentication with OAuth Run: a1fdf573 Workflow: feature-dev Status: running輸入的任務描述可以是一句自然語言例如為博客系統(tǒng)添加評論功能。之后的一切都交給智能體團隊了。認識這7個角色feature-dev工作流的AI智能體陣容feature-dev 工作流由一組專職智能體組成每個智能體都有獨立的人格設定IDENTITY.md、行為準則AGENTS.md和獨立工作區(qū)互不干擾智能體角色定位核心職責Planner 規(guī)劃者分析探索代碼庫把任務拆成最多 20 個有序用戶故事Setup 環(huán)境準備編碼創(chuàng)建特性分支跑通構建/測試建立基線Developer 開發(fā)者編碼逐個實現故事邊寫代碼邊寫測試Verifier 驗證者驗證獨立檢查每個故事是否真的完成拒絕自批作業(yè)Tester 測試員測試全部故事完成后做集成測試和端到端測試Reviewer 評審者分析審查 PR 代碼質量批準或要求修改DeveloperPR 環(huán)節(jié)編碼用gh pr create提交規(guī)范的 Pull Request其中開發(fā)者一人承擔實現和建 PR兩個環(huán)節(jié)所以官方稱為 7 個 agent 角色。這種分工明確 互相驗證的設計是整條流水線可靠的根基——開發(fā)者不會自己批改自己的作業(yè)。流水線全景plan → setup → implement → verify → test → PR → review整個工作流定義在 workflow.yml 中7 個步驟環(huán)環(huán)相扣1?? Plan規(guī)劃者拆解用戶故事規(guī)劃者會先探索代碼庫理解技術棧和代碼規(guī)范再把任務拆成小步用戶故事。它的行為規(guī)范有兩條鐵律每個故事必須能在一個會話一個上下文窗口內完成——太大就拆小如果 2-3 句話說不清這個改動說明故事太大了每個故事必須可機械驗證——比如tasks 表新增 status 列默認值為 pending而不是模糊的能正常工作且必須以類型檢查通過收尾、必須包含測試標準故事按依賴排序先數據庫/Schema再后端最后前端。2?? Setup建立可靠基線Setup 智能體進入倉庫、創(chuàng)建特性分支、創(chuàng)建.gitignore、跑一遍構建和測試確認基線是綠的并把BUILD_CMD、TEST_CMD等環(huán)境信息傳遞給后續(xù)環(huán)節(jié)。3?? Implement逐故事實現每個故事都是全新會話這是整個工作流最精妙的部分。implement 步驟 是一個循環(huán)對每個用戶故事開發(fā)者都在一個全新會話中工作基于 Ralph 循環(huán)模式——記憶不靠上下文堆積而是靠 git 歷史和progress-*.txt進度文件持久化。每個會話中開發(fā)者只做一件事實現當前故事、寫單元測試、跑類型檢查和測試、提交feat: 故事ID格式的 commit。4?? Verify獨立驗證者把關驗證者不看開發(fā)者的口頭匯報而是直接檢查git diff 真實改動代碼是否真實存在而不是 TODO 占位、驗收標準是否逐條達成、測試是否真的寫了且通過、構建是否成功還會掃描敏感文件.env、*.key等做安全檢查。前端改動還會用瀏覽器技能截圖做視覺驗證——布局是否錯亂、元素是否缺失一目了然。驗證不通過自動打回給開發(fā)者重試最多 2 次再失敗則升級給人類處理。5?? Test集成測試兜底所有故事都通過單元級驗證后測試員 負責整體視角跑全量測試套件、檢查故事之間的集成問題、用瀏覽器做端到端測試、關注跨功能的邊界情況和錯誤處理。6?? 7?? PR 與 Review不經過評審代碼不許發(fā)布最后由開發(fā)者創(chuàng)建 PR清晰的標題、說明、測試說明評審者則用gh pr view/gh pr diff逐行審查代碼質量、測試覆蓋和項目規(guī)范前端功能還會做一次設計質量評審——不只是能用還要好看、協(xié)調、像產品。批準則 approve不滿意則request-changes并附具體反饋自動回到實現環(huán)節(jié)返工。為什么它可靠三個值得新手記住的機制失敗自動重試 人類兜底每個步驟都有max_retries驗證失敗自動重跑對應步驟重試耗盡才升級給你沒有任何環(huán)節(jié)會靜默失敗每步全新上下文智能體不會帶著 50 條消息前的幻覺狀態(tài)干活狀態(tài)全部落在 git 和進度文件里?確定性流水線同樣的工作流、同樣的步驟、同樣的順序——不是希望智能體記得去寫測試而是流程強制它寫測試實時監(jiān)控用 Dashboard 盯住整條流水線運行過程中可以隨時查看狀態(tài)$ antfarm workflow status OAuth Steps: [done ] plan (planner) [done ] setup (setup) [running] implement (developer) Stories: 3/7 done [pending] verify (verifier) [pending] test (tester) [pending] pr (developer) [pending] review (reviewer)更喜歡可視化運行antfarm dashboard啟動 Web 儀表盤默認 3333 端口以看板形式查看每個工作流實例在各步驟的進展點開還能看到故事完成度、驗收標準明細和智能體輸出源碼見 src/server/dashboard.ts。進階照著 feature-dev 打造你自己的智能體工作流feature-dev、security-audit、bug-fix 只是起點。所有工作流都是純 YAML Markdown 定義的——你能寫提示詞就能寫工作流。官方完整教程docs/creating-workflows.md?？偨YAntfarm feature-dev 工作流把需求 → 帶測試的 PR這條完整研發(fā)鏈路壓縮成了一條命令規(guī)劃者拆任務、環(huán)境智能體打地基、開發(fā)者逐故事實現并寫測試、驗證者獨立把關、測試員集成兜底、評審者終審判卷。你只負責提出需求剩下 7 個智能體接力完成失敗自動重試全程可觀測。對于新手來說這是體驗AI 開發(fā)團隊最直接的入口?！久赓M下載鏈接】antfarmBuild your agent team in OpenClaw with one command.項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarm創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考