From ai-team-os
Auto-registers as team member in AI Team OS projects: health-checks API, lists/creates teams, registers agent with role/model/status, reviews snapshot for tasks/teammates. For multi-agent setups.
npx claudepluginhub cronusl-1141/ai-company --plugin ai-team-osThis skill uses the workspace's default tool permissions.
当你作为团队成员启动时,必须立即向 AI Team OS 注册自己。这确保 OS 能追踪你的存在、状态和活动。
Reference for Claude Code Agent Teams: TeamCreate/TeamDelete tools, lifecycle, spawning teammates, orchestration, messaging, and hooks. For multi-agent coding workflows.
Creates agent-almanac team composition files defining purpose, members, coordination patterns, task decomposition, and registry integration. Use for multi-agent workflows, complex reviews, or recurring collaborations.
Coordinates multiple Claude Code instances as agent teams for workflows needing inter-agent communication. Covers TeamCreate, SendMessage types, task coordination, hooks, and orchestration patterns.
Share bugs, ideas, or general feedback.
当你作为团队成员启动时,必须立即向 AI Team OS 注册自己。这确保 OS 能追踪你的存在、状态和活动。
启动后第一件事——读取并遵守OS系统规则:
使用 Bash: curl -s http://localhost:8000/api/system/rules | python -c "import json,sys; rules=json.load(sys.stdin); [print(f' [{r[\"id\"]}] {r[\"name\"]}') for r in rules.get('advisory_rules',[])]"
这些规则指导你的行为(团队管理、会议组织、任务分配等),必须遵守。
规则已通过SessionStart自动注入,可通过 GET /api/system/rules 查看完整规则。
正常情况下Agent注册已由hook_translator自动完成,此skill为手动备份流程。
首先确认 OS API 服务可达:
使用 MCP tool: os_health_check
如果返回 unhealthy,尝试自动启动服务:
# 在项目根目录执行(即包含 pyproject.toml 的目录)
python -m uvicorn aiteam.api.app:create_app --host 0.0.0.0 --port 8000 --factory &
等待3秒后重试 os_health_check。如果仍然失败,跳过注册,不影响你的正常工作。
检查是否有目标团队:
使用 MCP tool: team_list
team_idteam_create 创建向团队注册:
使用 MCP tool: agent_register
参数:
team_id: <目标团队ID>
name: <你的名称>
role: <你的角色描述>
model: <你使用的模型,如 claude-opus-4-6>
system_prompt: <你的职责描述>
重要: 记录返回的 agent_id,后续所有操作都需要用到。
注册完成后立即标记自己为工作中:
使用 MCP tool: agent_update_status
参数:
agent_id: <你的agent_id>
status: "busy"
agent_register 返回值已包含 team_snapshot(队友列表、待办任务详情、最近会议),直接阅读:
pending_tasks 中有分配给你的任务 → 立即开始执行,无需等待Leader指令teammates 列表 → 了解队友是谁、在做什么,避免重复工作recent_meeting → 了解最近的讨论和决策注意:无需额外调用
team_briefing,注册返回值已包含所需信息。仅在需要查看最近事件详情时才调用team_briefing。
当你完成所有工作准备退出时,将状态设为 idle:
使用 MCP tool: agent_update_status
参数:
agent_id: <你的agent_id>
status: "idle"
agent_id 在会议发言、任务分配等场景中都会用到,务必保存agent_register 返回值已包含完整 team_snapshot(队友列表、待办任务详情、最近会议),无需额外调用 team_briefing