五分钟讲透 WorkBuddy 框架
核心定位
WorkBuddy = 你的专属工程团队
通过 5 个核心配置、五层架构,
打造高效、可控、可复用的 AI 开发团队，
你是全栈指挥官。
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五层架构拆解
Layer 1：MEMORY.md（记忆层 · Memory Layer）
🔍 层级定位：全局规则配置 + 项目级记忆规划
代码块
Plain Text
WORKBUDDY.md/
├─ architecture.rules 架构与工程规范
├─ global.md 全局通用规则
└─ project.md 单项目专属配置
📌 框架说明：
•
沉淀不变的工作规范、输出标准、团队共识，所有任务默认生效
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architecture.rules：定义文档格式、命名规范、工程红线、输出质量标准
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global.md：全局通用规则、回复风格、操作底线，所有项目统一生效
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project.md：单个项目的专属记忆、背景信息、定制要求，仅当前项目生效
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核心作用：作为所有 AI 任务的底层默认规则与长期记忆载体，固化不变的工作标准、个人偏好与项目背景，避免每次启动任务都重复描述要求，让 AI 输出的风格、规范与认知持续保持一致。
Layer 2：Skills/（知识层 · Knowledge Layer）
🔍 层级定位：标准化工作流封装，自动识别调用
代码块
Plain Text
SKILLS/
├─ skill.md 技能定义与触发规则
├─ templates/ 输出模板与格式规范
└─ context.md 配套业务上下文知识库
📌 框架说明：
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把高频重复操作固化为标准化技能，让 WorkBuddy 执行更专业、输出更稳定
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skill.md：描述技能能力、触发条件、执行流程，支持自动匹配任务调用
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templates/：存放固定输出模板、话术规范、文档格式，保证交付物风格统一
•
context.md：注入行业知识、业务背景、专属术语，避免输出外行内容
✅
核心作用：将高频重复的工作流程、输出标准、领域专业知识封装为可被 AI 自动调用的标准化技能，替代零散的人工提示词，大幅提升任务执行的稳定性、专业度与可复用性。
Layer 3：Hooks/（护栏层 · Guardrail Layer）
🔍 层级定位：任务执行前后自动触发的校验与自动化操作
代码块
Plain Text
Hooks/
├─ PreTask.sh 执行前钩子
└─ PostTask.sh 执行后钩子
📌 框架说明：
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给 AI 操作加安全护栏，同时实现流程自动化联动
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执行前（PreTask）：拦截高危指令、校验文件权限、检查参数合规性、阻断违规操作
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执行后（PostTask）：自动推送结果通知、归档操作日志、清理临时文件、同步产物到知识库
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典型场景：防止误删本地文件、任务完成自动推送到微信、自动备份产出文件
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核心作用：在 AI 任务执行的前后节点自动触发校验与联动操作，既是管控操作风险的 “防火墙”，也是串联流程的 “自动化连接器”，既降低误操作风险，也减少人工收尾的重复劳动。
Layer 4：Experts/（委派层 · Delegation Layer）
🔍 层级定位：独立子专家，拆分任务并行处理
代码块
Plain Text
Experts/
├─ data-analyst.md 数据分析专家
├─ content-reviewer.md 内容审核专家
└─ document-polish.md 文档润色专家
📌 框架说明：
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把复杂任务拆分给不同领域专属专家，各自在独立上下文工作，互不干扰
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每个专家拥有独立知识体系、工具权限和输出标准，专注处理单一环节
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主线任务仅做调度与结果汇总，流程更干净，输出质量更稳定
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对应 WorkBuddy 的「专家团」能力，多专家协作完成复杂任务
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核心作用：将复杂任务拆解为多个独立子任务，交由不同领域的专属专家并行处理；各专家拥有独立上下文与专属工具权限，互不干扰，最终向主线回传结果，既提升细分环节的专业度，也保证主任务流程清晰干净。
Layer 5：SkillPacks/（分发层 · Distribution Layer）
🔍 层级定位：团队统一打包，一键同步全量配置
代码块
Plain Text
📌 框架说明：
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把记忆规则、技能、专家配置打包成统一技能包，实现团队执行标准一致
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manifest.json：定义包内包含的记忆、技能、专家、模板完整清单
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marketplace.url：团队内部分发地址，全员一键安装，配置完全同步
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解决团队成员输出标准不一、配置零散的问题，统一工作流与交付质量
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核心作用：将记忆规则、技能模板、专家配置打包为可一键安装的标准化技能包，实现团队内工作流、输出标准的统一同步，降低团队成员的逐个配置成本，保障全员协作的口径与质量一致。