AI 工程小队操作台
运行中 / 2026 / 产品定义 / 多智能体流程设计 / 前后端实现 / AI 接入安全改造
这是一个面向 AI 工作流和组织协作的产品原型。它用老板指挥台展示组织运行，用项目详情页里的 AI 小队控制台把一个小型工程团队的拆解、执行、联调、巡检和追责机制做成可以真实请求大模型的网页流程。
Background
AI 编程工具已经不缺单个助手，真正缺的是能稳定跑工程流程的协作机制。个人开发者和小团队会同时使用 OpenCode、Cursor、Copilot、Claude Code、MCP 和本地脚本，但谁拆任务、谁实现、谁验收、谁查 BUG、谁决定能不能上线，经常没有被产品化。
Problem
如果只做一个 agent 聊天框，模型输出很容易泛泛而谈；如果只画团队角色，又不能证明大模型真的有效。核心问题是如何让访客输入一个真实需求后，系统能产出角色分工、交接风险和验收清单，并且让流程从需求进入到交付判断完整闭环。
Approach
第一版把 9 个工程角色固化成职责矩阵，在项目详情页提供 AI 小队控制台。访客输入产品 brief 后，由服务端 API 调用大模型生成结构化协作方案；前端只展示结果和角色关系，API Key、模型选择和提示词都留在服务端。
Architecture and approach
Next.js 项目详情页承载产品叙事、角色矩阵和 AI 小队控制台
服务端 API Route 读取 9 个角色职责，调用 OpenAI-compatible Chat Completions 生成结构化 JSON
前端只发送用户 brief，不接触 API Key，并校验错误态、加载态和模型结果展示
Command OS demo 继续承载老板指挥台、链路监控和员工电脑，新的控制台负责证明流程和模型有效性
Key challenges
模型输出必须覆盖全部角色，不能只生成一段好看的项目建议
协作流程必须包含联调、巡检和 BUG 反证，否则无法证明它像工程团队一样工作
公开站点必须把 API Key 留在服务端，并处理未配置、超时、限流和模型返回异常
Results and evidence
Projects 详情页新增可运行的 AI 小队控制台，访客可以输入需求并触发真实大模型编排
9 个角色都具备职责、输入、输出、验收方和失败模式，产品价值不再停留在概念层
服务端代理统一处理模型调用、结构化 JSON 校验、限流和错误返回
Personal contribution
把市场上的多智能体协作需求抽象成 9 人工程小队产品模型
设计角色矩阵、交接关系、失败模式和验收口径，让流程具备可检查性
实现服务端大模型编排接口和前端交互控制台，让 demo 能真实跑通
AI Squad Console
9 人工程小队
输入一个真实需求，让服务端大模型把它拆成角色分工、交接链路、风险和验收项。
Selected Role
总工
Director / System Owner
把用户目标翻译成可执行任务包，控制范围、顺序、风险和最终验收标准。
输入
输出
管理 / 协作
验收方
Failure Mode
目标漂移、拆分过细或验收标准不清会让后续角色各自正确但整体失败。
Next step
继续把单次 brief 编排扩展成可保存的任务包，生成 OpenCode、Cursor 或 Claude Code 可直接执行的角色提示词和验收清单。