303 lines
8.1 KiB
Python
303 lines
8.1 KiB
Python
"""
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Agent 配置文件
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定义所有 Agent 的角色、目标、背景描述和任务模板
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"""
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from typing import Dict, Any
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from crewai import Agent
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# Qwen3.5-flash 模型配置（阿里百炼 - DashScope）
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QWEN_MODEL_CONFIG = {
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"model": "qwen3.5-flash", # 阿里百炼 Qwen3.5-flash 对应 qwen-plus
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"base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
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"api_key_env": "DASHSCOPE_API_KEY",
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}
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def get_product_manager_agent() -> Agent:
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"""创建产品经理 Agent"""
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from crewai.llm import LLM
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# 创建一个基础的 LLM 占位符（会在 configure_llm 中被替换）
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llm_placeholder = LLM(
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model="qwen-plus",
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api_key="placeholder", # 会被 configure_llm 替换
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base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
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)
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return Agent(
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role="ProductManager",
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goal="将用户需求转化为清晰的产品需求文档 (PRD)",
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backstory="""你是一位经验丰富的产品经理，擅长理解用户需求并转化为可执行的产品规格。
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你的职责包括：
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1. 分析用户需求的核心痛点和业务价值
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2. 定义功能列表和优先级
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3. 编写详细的功能描述和验收标准
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4. 识别潜在的技术风险和业务风险""",
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verbose=True,
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allow_delegation=False,
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llm=llm_placeholder,
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)
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def get_qa_engineer_agent() -> Agent:
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"""创建 QA 工程师 Agent"""
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from crewai.llm import LLM
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# 创建一个基础的 LLM 占位符（会在 configure_llm 中被替换）
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llm_placeholder = LLM(
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model="qwen-plus",
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api_key="placeholder", # 会被 configure_llm 替换
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base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
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||
)
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||
return Agent(
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role="QAEngineer",
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goal="根据产品需求制定测试计划和测试用例",
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backstory="""你是一位资深 QA 工程师，专注于软件质量保障。
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你的职责包括：
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1. 分析 PRD 文档，识别测试范围
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2. 设计测试策略（单元测试、集成测试、端到端测试）
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3. 编写详细的测试用例，包括正常场景和异常场景
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4. 定义验收标准和性能指标""",
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verbose=True,
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||
allow_delegation=False,
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||
llm=llm_placeholder,
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||
)
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||
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def get_software_developer_agent() -> Agent:
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"""创建软件开发工程师 Agent"""
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from crewai.llm import LLM
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# 创建一个基础的 LLM 占位符（会在 configure_llm 中被替换）
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||
llm_placeholder = LLM(
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||
model="qwen-plus",
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||
api_key="placeholder", # 会被 configure_llm 替换
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base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
|
||
)
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||
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||
return Agent(
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role="SoftwareDeveloper",
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goal="根据需求和测试用例设计技术方案并生成代码框架",
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backstory="""你是一位全栈软件架构师，拥有深厚的技术功底。
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你的职责包括：
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1. 根据 PRD 和测试用例设计系统架构
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2. 选择合适的技术栈和框架
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3. 设计数据库 schema 和 API 接口
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4. 生成核心模块的代码框架和关键算法实现
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5. 编写技术文档和部署指南""",
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verbose=True,
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||
allow_delegation=False,
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llm=llm_placeholder,
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||
)
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||
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||
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def get_coordinator_agent() -> Agent:
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"""创建协调员 Agent - 负责最终审核和交付"""
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from crewai.llm import LLM
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||
# 创建一个基础的 LLM 占位符（会在 configure_llm 中被替换）
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||
llm_placeholder = LLM(
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||
model="qwen-plus",
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||
api_key="placeholder", # 会被 configure_llm 替换
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||
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
|
||
)
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||
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||
return Agent(
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role="Coordinator",
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||
goal="审核所有产出物，确保质量并生成最终交付报告",
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backstory="""你是一位项目协调员，负责把控整体交付质量。
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||
你的职责包括：
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1. 审核 PRD、测试计划和技术方案的完整性
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2. 识别各文档之间的一致性和潜在冲突
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3. 汇总所有产出物，生成结构化交付报告
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||
4. 评估项目风险和后续建议
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||
5. 在需要时请求人工确认（通过 API 控制）""",
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verbose=True,
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||
allow_delegation=False,
|
||
llm=llm_placeholder,
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||
)
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||
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# 任务模板配置
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TASK_TEMPLATES = {
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"product_manager": """
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## 任务：产品需求分析
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### 用户需求输入：
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{user_requirement}
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### 输出要求：
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请按照以下结构输出产品需求文档 (PRD)：
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1. **项目概述**
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- 项目背景
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- 目标用户群体
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- 核心价值主张
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2. **功能需求列表**
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- 按优先级排序（P0/P1/P2）
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- 每个功能的详细描述
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- 用户故事格式（作为...我希望...以便...）
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3. **非功能需求**
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- 性能要求
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- 安全性要求
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- 可用性要求
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||
4. **验收标准**
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- 每个功能的验收条件
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- 关键业务指标 (KPI)
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||
5. **风险评估**
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- 技术风险
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- 业务风险
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||
- 缓解措施
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||
请使用 Markdown 格式输出，确保结构清晰、内容完整.
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""",
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"qa_engineer": """
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## 任务：制定测试计划
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### 输入信息：
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- 产品需求文档 (来自 ProductManager):
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{prd_content}
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||
### 输出要求：
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||
请按照以下结构输出测试计划文档：
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||
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1. **测试策略**
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- 测试范围界定
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- 测试类型（单元/集成/E2E/性能/安全）
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||
- 测试环境规划
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||
2. **测试用例设计**
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||
- 针对每个 P0/P1 功能设计测试用例
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||
- 包含：测试目的、前置条件、测试步骤、预期结果
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||
- 覆盖正常流程和异常流程
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||
3. **自动化测试建议**
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||
- 推荐使用的测试框架
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||
- 需要自动化的测试场景列表
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||
- CI/CD 集成建议
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||
4. **性能测试方案**
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||
- 压测场景设计
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||
- 性能基准指标
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||
- 监控指标
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||
5. **验收检查清单**
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||
- 上线前必须通过的检查项
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||
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||
请使用 Markdown 格式，测试用例使用表格形式展示。
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""",
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||
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||
"software_developer": """
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||
## 任务：技术方案设计与代码实现
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||
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||
### 输入信息：
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- 产品需求文档：
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{prd_content}
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||
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||
- 测试计划：
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{qa_plan}
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||
### 输出要求：
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||
请按照以下结构输出技术方案文档：
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1. **系统架构设计**
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- 架构图（使用文字描述或 ASCII art）
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- 技术选型及理由
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||
- 系统组件划分
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||
2. **API 接口设计**
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||
- RESTful API 列表（方法、路径、请求/响应格式）
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- 接口鉴权方案
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||
- 错误码规范
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3. **数据模型设计**
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||
- 数据库表结构（表名、字段、类型、索引）
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- ER 关系描述
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||
- 数据迁移策略
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||
4. **核心代码实现**
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||
- 关键模块的代码框架（Python/TypeScript 等）
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||
- 核心算法伪代码或实现
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||
- 重要设计模式的应用
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5. **部署方案**
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||
- 基础设施需求
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- Docker 容器化配置示例
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||
- CI/CD 流水线配置建议
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||
6. **开发注意事项**
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- 代码规范
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- 日志和监控
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||
- 安全最佳实践
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||
请确保代码片段语法正确，注释清晰。
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""",
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||
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"coordinator": """
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||
## 任务：最终审核与交付报告
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||
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||
### 输入信息：
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||
- 产品需求文档：
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{prd_content}
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||
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||
- 测试计划：
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{qa_plan}
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||
- 技术方案：
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{dev_plan}
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||
### 输出要求：
|
||
请按照以下结构输出最终交付报告：
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1. **交付摘要**
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- 项目基本信息
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- 交付物清单
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- 整体质量评估
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2. **一致性检查**
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- PRD 与测试计划的匹配度
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- 技术方案对需求的覆盖度
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- 发现的遗漏或不一致点
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3. **质量评估**
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- 文档完整性评分（1-10 分）
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- 技术可行性评估
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- 测试覆盖度评估
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4. **风险提示**
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- 高风险项列表
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- 中低风险项列表
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- 风险缓解建议
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5. **后续行动建议**
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- 短期行动计划（1-2 周）
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- 中期目标（1-3 月）
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- 长期演进方向
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6. **交付确认**
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- 是否满足交付标准
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- 需要人工复核的点
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- 最终结论（通过/有条件通过/不通过）
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||
请使用专业、客观的语气，给出具体、可执行的建议。
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""",
|
||
}
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||
|
||
|
||
def create_agents() -> Dict[str, Agent]:
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||
"""创建所有 Agent 实例"""
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||
return {
|
||
"product_manager": get_product_manager_agent(),
|
||
"qa_engineer": get_qa_engineer_agent(),
|
||
"software_developer": get_software_developer_agent(),
|
||
"coordinator": get_coordinator_agent(),
|
||
}
|