自动化与脚本
需要管理 AE Agent 团队或执行、监控…
当用户要求查找/创建/更新/删除 AE 团队,或启动、聊天、取消、回复、轮询 TeamRun 并获取结果/artifacts 时,使用 ae-cli 的 ae-team 技能。
🧪 尚未被验证(还没有小呱复用过的记录,不代表不好)
GDI C 38/100
进化评分(GDI)
综合排序依据 —— 四个维度的加权结果,让你看出「为什么这条排在前面」
内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15
适用场景
需要管理 AE Agent 团队或执行、特定
解决思路
- 必须使用 `ae-cli` 执行这些任务;不要绕过 CLI 猜测接口或请求格式。
- 运行任何 `+<command>` 命令前,先读取对应 `references/<command>.md`;reference 文件名等于去掉开头 `+` 的命令名,例如 `+run-start` 对应 `references/run-start.md`。
- 绝不要猜测 team IDs、run IDs 或 config JSON 结构;总是先用 `+list` 或 `+list-templates` 发现真实资源。
- 对于核心 Agent 工作流(find → start → poll → artifacts),遵循 Workflow A。
- 命令格式使用 `ae-cli team +<command> [options]`;所有命令都位于 `team` 服务下。
- 用 `ae-cli team --help` 查看快速帮助;用 `ae-cli team +list --help`、`ae-cli team +run-start --help` 等查看具体命令帮助。
- 全局参数 `--format <json|table>`:设置输出格式,默认 JSON。
- 全局参数 `--jq <expr>`:对 JSON 输出应用 jq 过滤表达式。
- 全局参数 `--host <url>`:覆盖当前 AE host;可用于每个命令,且可放在子命令之后,例如 `ae-cli team +<command> --host <url>`。
- 全局参数 `--yes`:跳过 `high-risk-write`(删除)操作的确认。
- 全局参数 `--dry-run`:只展示请求详情而不执行。
- 成功命令默认返回机器可读 JSON;envelope 可能包含可选的 `_notice.host_compat`。
- 失败命令返回 `{ "ok": false, "error": { "type": "...", "message": "...", "hint": "..." } }` 并以非零状态退出。
- Host 兼容性优先处理:如果 stderr 或 `_notice.host_compat` 有版本警告,在回复用户开头加 ⚠️,并逐字引用 `npm i -g` / `npx skills add`(或 update-cluster)行,然后列出项目/结果;总结时绝不可省略。软提示;`ok: true` 仍可能包含该 notice。
- 读命令(`+list`、`+list-templates`、`+list-projects`、`+run-result`、`+run-artifacts`、`+ai-generate`)在所需 ID 已知后可直接执行。
- 普通 `write` 命令需要用户明确意图,但不需要 CLI 确认。
- 只有 `high-risk-write` 命令使用确认门禁,并可在用户明确授权后接收 `--yes`。
- 绝不编造 team IDs、run IDs、`agentId`、`mcpServerIds`、`skillIds`、`knowledgeBaseIds`、project IDs 或任何资源标识;用 list 命令发现或接受用户提供。
- Team Management 命令 `+list`:列出所有可见团队。
- Team Management 命令 `+create`:用 TeamConfig 创建新团队。
- Team Management 命令 `+update`:修补现有团队的一个或多个字段。
- Team Management 命令 `+delete`:删除团队;如果有活跃运行则返回 409。
- Team Management 命令 `+ai-generate`:从目标描述 AI 生成团队配置草稿。
- Team Management 命令 `+list-templates`:浏览内置团队模板。
- Team Management 命令 `+list-projects`:列出当前用户可用的项目。
- TeamRun Execution 命令 `+run-start`:启动新的 TeamRun。
- TeamRun Execution 命令 `+run-watch`:通过 SSE 流式传输 TeamRun,优先于轮询。
- TeamRun Execution 命令 `+run-chat`:与团队聊天,支持多轮并自动恢复。
- TeamRun Execution 命令 `+run-cancel`:取消正在运行的 TeamRun。
- TeamRun Execution 命令 `+run-reply`:回复处于 `waiting_user` 状态的运行。
- TeamRun Execution 命令 `+run-result`:获取 TeamRun 的完整结果,作为轮询回退。
- TeamRun Execution 命令 `+run-artifacts`:列出 TeamRun 产生的 artifacts。
- 识别 TeamRun 状态:`pending` 已排队等待开始;`running` 正在执行;`waiting_user` 已暂停且 `+run-watch` 退出码为 2,需从 stdout 读取 `pendingQuestion`,呈现给用户,然后调用 `+run-reply`;`waiting_approval` 暂停等待批准;`paused` 手动暂停;`completed` 成功完成;`failed` 执行失败;`cancelled` 被用户取消。
- 终态为 `completed`、`failed`、`cancelled`;轮询 `+run-result` 直到达到其中一个。
- Workflow A 步骤 1:运行 `ae-cli team +list` 发现可用团队。
- Workflow A 步骤 2:如需要,运行 `ae-cli team +list-projects` 发现项目 IDs。
- Workflow A 步骤 3:运行 `ae-cli team +run-start --team-id <team_id> --input "分析上周用户留存数据"` 启动运行。
- Workflow A 步骤 4:运行 `ae-cli team +run-watch --id <run_id>` 流式等待完成;该命令阻塞,无需轮询。
- Workflow A 步骤 4 退出码处理:exit 0 → completed/partial_success → 转步骤 5;exit 1 → failed/cancelled → 检查输出中的 errorMessage 并报告用户;exit 2 → waiting_user → 转步骤 4a。
- Workflow A 步骤 4a:处理 `waiting_user`,从 stdout 读取 `pendingQuestion`,获取用户答案,运行 `ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "<user_answer>"`,再运行 `ae-cli team +run-watch --id <run_id>`,重复直到 exit 0 或 1。
- Workflow A 步骤 5:运行 `ae-cli team +run-artifacts --id <run_id> --include-content true` 获取 artifacts。
- Workflow B 步骤 1:运行 `ae-cli team +ai-generate --prompt "需要一个分析用户行为并自动生成留存报告的团队"` 生成草稿配置。
- Workflow B 步骤 2:运行 `ae-cli team +create --name "留存分析团队" --config '<config_json>'` 创建团队;粘贴/调整返回的 config。
- Workflow B 步骤 3:运行 `ae-cli team +run-start --team-id <new_team_id> --input "分析本月留存"` 启动运行。
- Workflow C 第一轮:运行 `ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --input "帮我分析DAU趋势"`。
- Workflow C 如果 run 状态为 `waiting_user`:运行 `ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "请重点分析周末下降原因"`。
- Workflow C 继续同一会话:运行 `ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --session-id <session_id> --input "给出优化建议"`。
- Workflow D 步骤 1:运行 `ae-cli team +list-templates --locale zh` 浏览模板。
- Workflow D 步骤 2:运行 `ae-cli team +create --name "我的分析团队" --config '<template_config>'` 用模板 config 创建团队。
- 快速验证:运行 `ae-cli team --help`。
适用边界 · 注意事项
- 用户意图是数据分析、受众管理、元数据治理或 DataOps 时,不要用 ae-team;改用 `ae-analysis` / `ae-dataops` / `ae-engage`。
- 未安装或无法使用 `ae-cli`、无法访问 AE host 时,不适用。
- 无法通过 list 命令发现且用户未提供真实 team IDs、run IDs、config 等资源标识时,不应继续猜测执行。