afumu/openteam/openteam-control

Claude Code and agent skill by afumu/openteam

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当智能体需要通过本机 openteamcli 控制 OpenTeam：创建 AI 群聊、添加临时角色、发布任务、等待回复、读取结果，或继续已有群聊时使用。

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npx vskill@latest install afumu/openteam/openteam-control

SKILL.md

OpenTeam CLI 本机控制

概览

OpenTeam 通过已安装的 openteamcli 命令和本地 daemon 控制。不要直接点击浏览器界面，也不要绕过本地控制协议去调用 Chrome 扩展内部 API。

当任务需要多个 AI 角色在 OpenTeam 里讨论、评审、批判、头脑风暴、比较方案，或分别给出独立观点时，使用这个 skill。

本机命令要求

默认直接调用已安装到本机 PATH 里的 openteamcli。如果命令不存在，请提示用户先从 npm 安装：

bash
npm install -g @afumu/openteamcli

开发期可以在 OpenTeam 仓库里执行：

bash
npm install -g ./packages/openteamcli

或者使用软链接安装：

bash
npm link ./packages/openteamcli

先启动并检查连接

任何操作前先运行：

bash
openteamcli daemon start
openteamcli doctor

daemon start 是幂等命令。如果 daemon 已经运行，它只会返回 alreadyRunning，不会重复启动后台进程。

如果结果里 extension.connected 是 false：

  1. 请用户打开 OpenTeam 插件页面。
  2. 确认设置里已开启 本机智能体控制。
  3. 再运行一次 doctor。

如果 daemon 状态异常，优先运行：

bash
openteamcli daemon restart
openteamcli doctor

推荐的新任务流程

新任务优先使用“一次性创建群聊、添加角色、发布任务、等待回复”的流程。这样最适合外部 Agent 或 CLI 调用。

先创建一个 JSON 文件，例如 task.json：

json
{
  "chat": {
    "name": "方案评审",
    "mode": "independent"
  },
  "roles": [
    {
      "source": "temporary",
      "name": "工程师",
      "systemPrompt": "从工程实现、复杂度、风险和测试角度评估。"
    },
    {
      "source": "temporary",
      "name": "产品经理",
      "systemPrompt": "从用户价值、范围控制和交付节奏角度评估。"
    }
  ],
  "task": {
    "target": "all",
    "content": "请评估这个方案，给出风险、建议和最终判断。"
  },
  "options": {
    "waitForReplies": true,
    "activateChat": true,
    "openTeamPage": true
  }
}

然后运行：

bash
openteamcli run create-and-post --file task.json --wait

向用户汇报时，优先按角色保留观点差异，不要把所有回复压平成一段通用总结。

临时角色

如果人员库里没有现成模板，不要要求用户先手动创建模板。直接在任务 JSON 里使用临时角色：

json
{
  "source": "temporary",
  "name": "研究员",
  "description": "负责查漏补缺和事实核对。",
  "chatSite": "deepseek",
  "systemPrompt": "你是研究员，负责核对事实、找出假设漏洞，并列出需要补充的信息。"
}

临时角色只属于当前群聊，不会写入人员库。chatSite 可用值：deepseek、chatgpt、gemini、claude、grok。

如果模拟真实公众人物、公司创始人或专家风格，必须在 systemPrompt 里明确：

  • 这是公开思想风格的模拟角色。
  • 不是真人本人。
  • 不代表其公司或组织发言。
  • 不声称拥有私人经历、实时信息或内部信息。

继续已有群聊

当用户给出 chatId，或希望继续之前的 OpenTeam 群聊时，使用已有群聊流程：

bash
openteamcli task post --chat <chatId> --target all --content "继续追问的问题"
openteamcli task wait --chat <chatId> --message <messageId> --timeout 300000
openteamcli task read --chat <chatId> --message <messageId>

如果 task post 的 CLI 进程迟迟不返回，但 chat get 已经能看到用户消息和角色回复，说明群聊执行链路可能已经完成。此时用 task read 按消息 ID 读取结果，并检查 daemon 是否有悬挂请求：

bash
openteamcli daemon status

如果 pending 长时间不为 0，重启 daemon 清理悬挂状态：

bash
openteamcli daemon restart

常用命令

bash
openteamcli daemon start
openteamcli doctor
openteamcli daemon status
openteamcli daemon restart
openteamcli chat list
openteamcli chat get <chatId>
openteamcli chat create --name "群聊名" --mode independent
openteamcli chat activate --chat <chatId>
openteamcli chat initialize --chat <chatId>
openteamcli role list --chat <chatId>
openteamcli role batch-add --chat <chatId> --file roles.json
openteamcli task post --chat <chatId> --target all --content "任务"
openteamcli task wait --chat <chatId> --message <messageId> --timeout 300000
openteamcli task read --chat <chatId> --message <messageId>

roles.json 可以是数组：

json
[
  {
    "source": "temporary",
    "name": "研究员",
    "systemPrompt": "负责查漏补缺和事实核对。"
  }
]

错误恢复

优先看机器可读的 error.code。

错误码处理方式
extension_not_connected请用户打开 OpenTeam 插件页面，确认已开启本机智能体控制，然后重跑 doctor。
control_disabled请用户在 OpenTeam 设置里开启 本机智能体控制。
role_not_ready运行 chat initialize --chat <chatId>，或请用户等待角色 iframe 初始化完成。
task_timeout运行 task read，汇报已收到的部分回复和仍在等待的角色。
permission_denied不要盲目重试。本地 token 或 daemon 状态可能异常，先运行 daemon restart。
fetch failed先运行 doctor 和 daemon status。如果 daemon 退出或插件断开，重启 daemon 并重新打开 OpenTeam 页面。

操作规则

  • 新任务优先使用 run create-and-post --file ... --wait。
  • 多角色、长提示词或复杂任务必须使用 JSON 文件承载输入。
  • 不要把密钥、token、cookie 或用户隐私信息写进任务提示词。
  • 本地 daemon 只能监听 127.0.0.1，不要暴露到公网或局域网。
  • 除非用户明确希望浏览器会话里的 AI 角色行动，否则不要替用户向 OpenTeam 发布任务。
  • 汇报结果时说明哪些角色已回复、哪些角色仍在等待、是否超时。

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

See the full security report

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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