以微软 AutoGen 论文的多智能体对话范式为学术基石。通过 8 位专职 AI 专家的交叉制衡与五层代码级防错门禁，解决单 Agent 既当裁判又当运动员的工程失控；融合物理进程隔离、CCP 两阶段防御性契约与离线多端看板，让每一次交付都经得起工程检验。
帮我安装skill https://github.com/YuanYii/multi-agent-flow
微软研究院在 arXiv:2308.08155 奠基论文中确立了以多智能体协同突破单模型极限的核心范式。yy-flow 继承其学术精髓，并在软件工程落地层面完成了从“概率性对话”到“确定性微内核”的关键跨越。
在 Vibe Coding 时代，单 Agent 往往既当裁判又当运动员。Multi-Agent Flow 通过多角色交叉制衡与代码级门控，让每一次交付都经得起工程检验。
单 Agent 生成动辄数百行 Diff，人类精力有限无法逐行审阅，只能盲目点 YES，隐藏 Bug 频频带入生产。
单 Agent 拥有全量写权限，随意更改全局配置、静默修改历史记录，缺乏代码级防错拦截机制。
没有独立测试用例与时序凭据，任务在 1 秒内推向完成，交付周期全是虚假数据，后期返工成本巨大。
李开发 编码后必须经 周审查 独立挑刺并由 章测试 执行端到端用例，严经理 终检验收，AI 互相监督替代人工肉眼扫代码。
阶段结项（check_stage_gate）不仅是完工核验，更强制沉淀钱架构的「技术架构总结 (ADR/负债清偿)」与严经理的「PMP 敏捷复盘总结」，拒绝“代码一交、技术清空”。
测试与审查不通过原卡打回并挂载 DEF 结构化缺陷，保留初始开工时间与返工痕迹；heartbeat.py 巡检引擎自动告警瞬时冲卡与任务死锁。
每个角色拥有独立的 YAML 职责规范与权限红线，分工明确、各司其职。
基于 PMP 与敏捷规范，负责 WBS 工作包拆解、前后端级联拆单（Mock-First）、开发计划自动风险评级（高/中/低）、阶段门禁核验与终态验收。
遵循 TOGAF 与云原生架构设计规范，负责系统模块解耦、ADR 架构决策记录、API 接口契约定义、防错机制推演与阶段架构技术总结。
遵循 Clean Code、SOLID 设计模式与 TDD 测试驱动开发规范，负责核心业务编码、单元测试覆盖率（≥80%）达标与 DEF 缺陷原单修复。
严格执行 Google Code Review 规范与 OWASP Top 10 安全审计标准，负责圈复杂度拦截、安全漏洞扫描、架构偏离防错与代码红线合规审查。
遵循 ISTQB 国际软件测试标准与端到端链路验证，负责测试用例设计、边界压力测试、复现步骤结构化与 DEF 原卡缺陷挂载追踪。
遵循 Diátaxis 国际文档框架规范，维护 D01–D06 企业级标准工程文档骨架、术语一致性与 YAML Frontmatter 元数据镜像同步。
基于 GitFlow 分支模型与 SRE 稳定性工程，捍卫 Conventional Commits 提交规范、GitHub PR 自动合流解阻与发布 Tag 归档。
遵循现代 Web 体验标准与组件化工程规范，负责高保真 UI/UX 界面实现、响应式交互设计与前端工程化状态管理。
以强类型交接契约、角色越权硬拦截、双向 Git 门禁与真实时序审计，杜绝自编自审黑盒与虚假完成。
阶段开工准入前序闭环与 Git 清洁度；结项执行看板全终态、WBS 对账、工作区 Clean、PR 合流与发布 Tag 5 项硬核验，防止脏代码入库。
代码级 Fail-Closed 拦截 Agent 越权操作，打破自编自审黑盒；阶段结项强制输出 D01–D06 规范下的架构技术总结（ADR）与敏捷复盘总结。
8 位 AI 专家间流转通过上下文连续性协议（CCP）与强类型任务契约结构化交接（含改动文件、覆盖率、缺陷历史与前置凭据）；外部 Commit 必须绑定真实工单，确保工程溯源。
测试与审查不通过时原卡打回（【已退回】）并自动挂载 DEF-TXXX-N 缺陷单，保留初始开工时间与返工痕迹，杜绝新建孤儿卡刷完工率。
控制台指令直通运维底层；业务需求强制经分级三问网关判定（L0无卡直答、L1短链交付、L2全链制衡）；复合需求自动按 Mock-First 建立前后端级联。
通过 /yy-flow auto 全自动执行完整生命周期至已验收，结合实际任务名称动态生成阶段交付实质总结，全生命周期注入【Agent Loop】备注并支持断点续跑。
派单准入与提审准出双闸门：派单时确定性校验任务契约（契约目标、允许改动白名单、严禁越界清单与前置凭据），提审时核验交付物与契约一致；配合 Tier 合规分级实现代码级 Fail-Closed 防越界。
看板工单按 tasks_XXXX_YYYY.yaml 固定 50 任务容量物理分卷，原子并发控制杜绝脏写；启动看板时自动探测存量数据并无损平滑迁移（含物理备份），chunked / weekly / single 多模式平滑兼容。
专为研发团队局域网协作打造：Master RBAC 权限分立、终态防篡改、双层文件排他锁与多终端独立视口。
跨平台文件排他锁保障原子落盘，结合 If-Match 版本哈希比对与 HTTP 409 冲突控制防止脏写；自动解析 X-Operator-Name 与设备标识并追加记录 audit_trail.log，操作责任到人、设备可溯；工单数据以固定 50 任务分卷 YAML 物理落盘，多模式平滑兼容。
基于 Python 标准库原生 HTTP 引擎（32886–32905 自动探测与复用），免装 Node/Redis/Nginx；引擎自适应嗅探物理局域网 IP，主控端一键复制剥离 Token 的纯净协作链接，团队秒级受控接入。
团队成员多设备并行查看看板，检索词、过滤项与泳道/表格/阶段 Tab 偏好在本地 LocalStorage 隔离存储互不干扰；全部数据私有驻留项目工作区随 Git 流转，0 SaaS 依赖、0 额外 Token 消耗。
看板卡片与详情弹窗实时渲染 Tier 合规分级徽标、CCP 任务上下文契约（契约目标、允许改动白名单、严禁越界清单、前置凭据）与交付回执，越权与超界风险一眼可辨。
在 AI 对话中输入 /yy-flow 快捷指令即可触发对应工作流能力，无需记忆底层脚本与参数。
执行 7 步标准初始化：凭据扫描、专家导出、架构嗅探、数据落盘、文档骨架、技术栈同步与 PM 编排。
一键输出项目完成进度、交付周期 Lead Time、专家负荷与超时滞留、并发超限风险告警。
自动探测空闲端口启动本地/局域网可视化看板（32886–32905），支持动态 Master Token 鉴权、一键复制纯净协作链接与多终端独立视图。
扫描【已阻塞】任务卡，检测 GitHub PR Merged 后秒级推进至【已完成】并提请人类用户核验验收。
一条指令全自动执行任务完整生命周期至【已完成】并提请人类核验验收，支持 A–G 全类型链、断点续跑与已阻塞解阻。
本地仓库私有落盘与版本化管理，声明式无缝导出至主流 AI 编程终端。
技能包、状态机与工单完全植根于项目的 .yy-flow/ 目录。所有 ADR 决策、任务看板、测试用例与复盘总结均随 Git 仓库提交共享，团队成员克隆即具备全套协同规范。
初始化时自动深度遍历 package.json、pyproject.toml、go.mod、pom.xml 等依赖配置，内存级动态覆盖注入 8 位专家 Subagent，在不同项目中开箱即精通专属技术栈。
内置自动化导出引擎，自动按目标 CLI/IDE 的官方规范（Markdown Frontmatter / Subagent spec）序列化专家角色，并精准映射其原生工具标识（如 Bash/Edit/Read 与 run_command/replace_file_content）。
公共专家模板实行只读保护，运行态数据与任务卡严格落盘在当前项目的私有工作区，开发者在本地并行开发多个微服务项目时，各项目状态互不干扰、支持独立定制。
适用于 Antigravity CLI、Codex、Claude Code、Cursor 等任意支持 Skill 规约的 AI 编程环境。
# 1. 进入你的目标项目根目录
cd /path/to/your-project
# 2. 一行命令安装技能包
npx -y degit YuanYii/multi-agent-flow /tmp/yy-flow-stage && mkdir -p .yy-flow && mv /tmp/yy-flow-stage .yy-flow/skill