ai-team-orchestration

bởi github

Khởi tạo và vận hành một đội phát triển AI đa tác tử. Sử dụng khi: bắt đầu một dự án phần mềm mới với các tác tử AI, thiết lập các đội phát triển/QA song song, tạo ra…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestration

AI Team Orchestration

When to Use

  • Starting a new project that needs planning, development, testing, and deployment
  • Setting up parallel AI agent teams (dev, QA, DevOps)
  • Writing brainstorm prompts that produce real debate (not generic output)
  • Creating sprint plans with cross-chat context survival
  • Recovering from context overflow mid-sprint

Team Roles

AgentNameRoleFocus
ProducerRemySprint planning, coordination, merging PRsScope control, handoffs, issue triage
Product DesignerKiraUX, mechanics, user experienceFun factor, user flows, feature design
Visual/Art DirectorMiloCSS, animations, visual identityDesign system, polish, accessibility
Frontend EngineerNovaUI framework, state management, componentsReact/Vue/Svelte, client-side logic
Backend EngineerSageAPI, database, auth, securityServer-side logic, infrastructure
DevOps EngineerDashCI/CD, cloud deployment, pipelinesGitHub Actions, Azure/AWS/GCP
QA EngineerIvyE2E tests, automation, playtestingPlaywright/Cypress, bug filing, sign-off

Customize names and roles for your project. Not every project needs all roles.

Chat Architecture

The human (CEO) is the message bus between parallel chats:

┌────────────────────────────────────────┐
│  @ai-team-producer — Plans, merges     │
│  NEVER writes code                     │
└────────────────┬───────────────────────┘
                 │ Human carries messages
      ┌──────────┼──────────┐
      ▼          ▼          ▼
┌──────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│@ai-team  │ │@ai-team│ │DevOps  │
│-dev      │ │-qa     │ │(on     │
│          │ │        │ │demand) │
│ Nova     │ │ Ivy    │ │        │
│ Sage     │ │        │ │        │
│ Milo     │ │        │ │        │
│          │ │feature/│ │feature/│
│ feature/ │ │qa-N    │ │devops-N│
│ sprint-N │ └────────┘ └────────┘
└──────────┘

Each team works in a separate VS Code window with its own clone:

git clone <repo> project-dev    # Dev team
git clone <repo> project-qa     # QA
git clone <repo> project-devops # DevOps (only when needed)

Project Bootstrap

1. Create PROJECT_BRIEF.md

The single source of truth across all chats. See the project brief template.

Required sections (do not abbreviate):

  1. Project Overview
  2. Concept / Product Description
  3. Tech Stack
  4. Architecture (ASCII diagram)
  5. Key Files Map
  6. Team Roles
  7. Sprint Status (updated every sprint)
  8. Current State (rewritten every sprint)
  9. Security Rules
  10. How to Run Locally
  11. How to Deploy
  12. Cross-Chat Handoff Protocol — how context survives between chats
  13. Bug & Fix Tracking — GitHub Issues as single source of truth
  14. Multi-Repo Setup — separate clones, branch strategy, merge rules

2. Run a Brainstorm

See the brainstorm format. Key: name each agent explicitly with distinct personality and perspective. Require at least 2 genuine disagreements to prevent groupthink.

3. Create Sprint Plans

See the sprint plan template. Every sprint gets:

  • docs/sprint-N/plan.md — prioritized tasks, success criteria
  • docs/sprint-N/progress.md — live tracker, enables recovery
  • docs/sprint-N/done.md — handoff doc written at sprint end

4. Execute Sprints

Read PROJECT_BRIEF.md, then read docs/sprint-N/plan.md. Execute Sprint N.

First: git pull origin main && git checkout -b feature/sprint-N

Close GitHub Issues in commits: "fix: description (Fixes #NN)"
Update docs/sprint-N/progress.md after each phase.
When done, push and create PR: git push origin feature/sprint-N
Follow Sections 12-14 of PROJECT_BRIEF.md.

5. QA Sign-off

After dev merges, QA does a full playthrough:

Read PROJECT_BRIEF.md. You are Ivy (QA).
Sprint N is merged to main. Do full playthrough.
File bugs as GitHub Issues. Write docs/qa/sprint-N-signoff.md.

Context Recovery

When a chat gets long (>100 messages), save state and start fresh:

Before closing:

  1. Update docs/sprint-N/progress.md with current status
  2. Update PROJECT_BRIEF.md sections 7+8
  3. Write docs/sprint-N/done.md

Cold start prompt:

Read PROJECT_BRIEF.md and docs/sprint-N/progress.md.
Continue from where it left off.

Anti-Patterns

See anti-patterns reference for the full list. Top 5:

Don'tDo Instead
Rebase feature branchesMerge (rebase loses commits)
Producer writes codeProducer only plans, merges, files issues
Batch "fix everything" commitsOne commit per fix with issue reference
Vague brainstorm promptsName each agent with distinct perspective
Keep bugs only in chatFile GitHub Issues (chat context dies)

Tips for Better Results

  • "Take your time, do it right" in prompts produces better output than rushing
  • Test before merge — you playtest, file issues, dev fixes, then merge
  • Run team consiliums before major sprints — each agent reviews the plan from their perspective
  • Save lessons to memory after every milestone

Thêm skills từ github

console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official