Claude Team Studio

项目概览

把「一群 AI 协作完成一个需求」这件事做成可视化的工作台：在画布上摆角色节点、连协议边，由 PM 节点把需求拆成子任务，再按依赖关系分层并发执行。

编排内核

角色与协议。 7 种角色（项目经理、代码执行者、测试工程师、数据分析师、数据获取、UI 设计师、代码审查员）。节点之间的边不是装饰——每条边带协议约束，声明上游输出必须是 JSON、Markdown、代码还是结构化数据，画布会拒绝成环与自环的连接。

任务分解。 PM 节点收到需求后输出结构化子任务数组（标题 / 描述 / 角色）。模型输出不稳定时，代码里有括号平衡提取与 JSON 修复两级兜底。

调度。 拓扑排序 + 分层（同层并行），默认并发上限 3，配超时控制、指数退避重试，以及通过 AbortController 实现的运行取消。

代码执行是真的。 子进程执行 bash，60 秒超时、10 MB 输出缓冲，执行前校验路径不能越出工作区。这也是项目根目录那两个 hello.py / named.py 的来历——它们是端到端测试时 agent 自己写出来的产物。

LLM 调用。 用 Anthropic SDK 做真流式（messages.stream），同时支持 DeepSeek 的 OpenAI 兼容分支，按 API key 前缀自动选 provider。

测试与产物

5 个测试文件，用 mock LLM 避免真实调用与费用，实测 61 项用例：57 通过、0 失败、4 跳过（跳过的是 JSON 修复里两个尚未实现的引号补全场景）。

真实的不足

• 没有 README，只有 TEST_PLAN.md 与 TEST_SCRIPT.md。
• 追踪模块是死代码：tracer.ts 定义了完整的追踪上下文，但全项目没有任何地方引用它。
• 打包未完成：dist/win-unpacked 里只有 Electron 运行时文件，没有 exe，也没有安装包。
• 开发在 2026-07-12 后停止，未上线。