核心分析¶

项目定位：该插件针对的是工程团队在日常工作中无法把知识、审查与流程产出化的问题。通过把“Plan → Work → Review → Compound”作为内置工作流，项目把每个工程单元从一次性改动变为可复用的知识与流程资产。

技术特点¶

• 流程化命令集：提供 /workflows:plan、/workflows:work、/workflows:review 和 /workflows:compound，明确把计划、执行、审查与复盘作为工具链的一等公民。
• 产物中心化：使用工作树（worktrees）、任务跟踪与标准输出目录（如 ~/.opencode），将审查结果、设计决策与文档结构化存储。
• 多 agent 审查：在合并前利用多个 agent 自动化开展代码审查，既保证质量又捕获学习要点。

使用建议¶

1. 试点一个小功能/分支：先在单个模块或分支上运行完整工作流，观察 review 与 compound 产物的质量与可复用性。
2. 结构化复盘产物：把 compound 输出（模式、审查记录、设计决策）纳入组织的知识库或版本库，确保可检索与可引用。
3. 定义验收标准：为 agent 的审查结果设定明确的通过/失败标准与人类回退流程（human-in-the-loop）。

注意事项¶

• 平台依赖：完整功能依赖 Claude Code 及 agent 运行环境，无这些访问会限制能力。
• 实验性特性：OpenCode/Codex 导出为实验性，跨平台复用需额外验证与手工调整。

重要提示：项目的价值不在于单次代码生成，而在于把审查与复盘作为长期资产化的机制进行工具化。

总结：对追求知识沉淀与长期可维护性的团队，此插件通过流程化与产物化使每次工作产生“复利”式价值；但应先在小范围验证 agent 输出与导出质量。

核心分析¶

问题核心：上手成本与 agent 的不可预测性是主要阻碍。需通过有控制的试点与明确的验收标准来管理风险并衡量收益。

技术分析¶

• 学习曲线要点：需要理解 Claude Code 的 plugin/agent/skill 抽象、Bun/TypeScript 的本地开发环境、以及工作树（worktrees）与任务跟踪的实践。
• 典型陷阱：实验性导出（OpenCode/Codex）可能需要手工修正；agent 输出可能产生误判；缺乏平台接入会限制功能；集成到现有 CI/CD 需要额外工作。

试点设计建议¶

1. 选择小且独立的目标：如一个低风险服务的单个功能或改进分支，避免跨仓库或关键路径初期介入。
2. 定义可观测指标：例如审查发现数、修复前缺陷率、评审时间、以及 compound 产物的可检索次数或引用次数。
3. 实施 human-in-the-loop：对 agent 的审查输出设定人为审批流程，禁止自动合并直到满足质量阈值。
4. 结构化存储复盘产物：把 compound 输出写入知识库或版本库，便于后续度量复用率。

注意事项¶

• 不要直接替换人工审查：将自动审查视为增强而非完全替代。
• 预留回退策略：在 CI 中加入回滚或阻断点以防自动化引入错误。

重要提示：试点的目标不仅是自动化本身，而是验证“复盘产出是否真正降低未来改动成本”。

总结：通过小规模试点、明确指标与 human-in-the-loop，可以在可控风险下快速验证该工具链带来的长期价值，并逐步推广最佳实践。

核心分析¶

问题核心：导出是否能在不同 agent 平台上保持行为与语义一致？答案是“部分可行，但有显著风险与手工适配成本”。

技术分析¶

• 格式与语义差异：Claude Code 的命令、上下文管理与 skill 表达方式与 OpenCode/Codex 可能不一致。README 已标注导出为实验性，说明映射不可保证完全无损。
• 描述长度限制：Codex skill 描述被截断到 1024 字符，这会导致复杂指令或上下文丢失，影响运行时行为。
• 输出位置与结构：导出产生的目录结构（~/.opencode、~/.codex）有助于组织，但并不代表直接可用——仍需验证目标平台的加载与权限模型。

实用建议¶

1. 将导出视为起点：使用转换结果作为骨架，而非最终生产部署包；准备手动补全 prompt、测试用例与边界条件。
2. 建立兼容测试套件：对每个导出后的 skill 运行单元测试与行为驱动测试，验证关键路径（授权、外部调用、并发场景）。
3. 记录映射差异：对常见差异（参数命名、context window、描述截断）建立文档和适配脚本，便于重复使用。

注意事项¶

• 不可直接用于关键路径：实验性导出不建议直接替代原平台上的生产流程。
• 持续维护成本：随着目标格式演进，转换器需要同步更新。

重要提示：导出带来跨平台可能性，但不是“魔法按钮”——需要工程化的验证与适配。

总结：导出功能值得作为降低平台耦合的尝试，但成功依赖于测试覆盖、手工适配与持续维护计划。

核心分析¶

目标：把 plan、review、compound 步骤与现有 CI/CD 与任务流紧密结合，使每次变更都产出结构化的知识与可量化的改进指标，从而实现‘复利’效果。

具体实现步骤¶

1. 把 review 作为 CI 报告门：在 Pull Request 阶段运行 /workflows:review，把 agent 的发现作为注释/报告贴回 PR（而非自动合并）。
2. 定义质量闸门：根据 agent 输出建立阈值（例如关键缺陷数、可靠性警告），低于阈值需人工确认方可合并。
3. 把 compound 产物存档为构建元数据：在 CI 成功后，把 compound 输出写入构建产物或知识库（例如作为变更日志、审查摘要或可搜索文档）。
4. 集成任务跟踪：把 plan 中的任务与 Jira/Ticket 系统对齐，自动更新状态与审查发现，形成闭环。
5. 成本与调用控制：在 CI 中限制 agent 并发与调用次数，统计模型调用成本并报警。

注意事项¶

• 保留 human-in-the-loop：agent 输出作为建议，人工决定合并或回退，防止误判导致生产问题。
• 监控与回滚：对 agent 引发的自动化变更建立监控指标与快速回滚通道。
• 记录可审计日志：保存谁触发了 agent、输入/输出与决策依据，满足合规与事后分析要求。

重要提示：不要把 agent 审查默认视为最终权威；将其设计为提升审查覆盖率与知识产出而非完全替代现有治理。

总结：将插件嵌入 CI/CD，通过报告化的审查门、结构化复盘产物与任务跟踪对齐，可以在可控风险下逐步把“每次工作变成复利资产”。