@blueskylh1: 一个人撸产品或者带 AI 团队，最痛苦的就是在不同的聊天框之间当“无脑传话筒”。PM 写完需求，换到程序员对话框又得复制粘贴一遍。 看了 OpenAI Codex 团队开发者体验工程师 Jason @jxnlco 的分享后，我跑通了一套无…

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摘要

介绍了一种基于本地纯文本文件和OpenAI Codex的多AI代理协作工作流，允许产品经理、后端、前端和测试通过文件接力高效开发，无需复制粘贴。

一个人撸产品或者带 AI 团队，最痛苦的就是在不同的聊天框之间当“无脑传话筒”。PM 写完需求，换到程序员对话框又得复制粘贴一遍。 看了 OpenAI Codex 团队开发者体验工程师 Jason @jxnlco 的分享后，我跑通了一套无需任何复杂代码、仅靠本地纯文本文件就能让 PM、后端、前端、QA 与 AI 高效协作的工作流。这套方案同样适配不同的 Agent 团队。 （以开发“自动化海外新闻周报工具”为例，以下是全套一步一步的实战教程。） 第一步：在本地建好文件柜 在电脑本地或云盘新建一个主文件夹 vault/，里面顺手建好四个空白子文件夹： - vault/projects/ （放核心技术交接文档） - vault/people/ （放团队或对接人要求） - vault/notes/ （放临时备忘和草稿） - vault/agents/ （放 AI 的员工守则） 第二步：在根目录塞入总纲（AGENTS.md） 在 vault/ 根目录下新建一个 AGENTS.md 文件，把评论帖子这段规则直接复制粘贴进去，这是给所有 AI 。 (具体内容我放到评论区了) 第三步：在 agents/ 里分发四张岗位说明书 在 vault/agents/ 目录下，新建四个对应的 .md 文件，直接贴入以下职责内容： - pm.md（产品经理）： 职责：把主人的点子变成需求。拥有 projects/ 写入权限。去新建并更新 projects/product_spec.md（需求文档），定死功能和验收标准。 - backend.md（后端专家）： 职责：写核心逻辑和接口。只读需求文档。去新建并写入 projects/api_design.md（接口文档，定死出参入参），并编写核心抓取与总结代码。 - frontend.md（全能前端）： 职责：包揽 UI 设计与前端代码。同时读取需求文档和后端接口文档。你需要自己设计整套 UI 的视觉外观、Tailwind 布局并写出界面代码。严禁盲目发明跟后端对不上的数据字段。 - qa.md（测试专家）： 职责：跑测试、抓 Bug。读取前面全链路的代码 and 文档。去新建并写入 projects/test_plan.md，把没通过的 Bug 贴在上面艾特前后端修复。 第四步：实战跑通开发流水线 把 vault 文件夹挂载到你的 AI 工具（如 Codex）里，开 4 个置顶对话（Thread 1 到 4），开始接力： 1. 唤醒 PM 提需求（切到 Thread 1） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/pm.md。现在你正式上岗为 PM。我想做一个自动化海外技术新闻周报工具，核心是抓取 X 上的热门帖子并用极客大白话总结。开干。” AI 动作：它会在后台思考，自动在本地生成 projects/product_spec.md。 2. 唤醒后端写逻辑（切到 Thread 2） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/backend.md。上岗后端。去读 PM 写好的文件，把这个周报工具的后端接口定下来，然后把核心抓取脚本写完。” AI 动作：它自己去读了 PM 的文档，在本地写好了 projects/api_design.md，顺便把 Python 抓取逻辑写完了。 3. 唤醒前端做界面（切到 Thread 3） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/frontend.md。上岗前端。去读需求和后端的接口，自己把周报页面的 UI 视觉风格、科技感色调想好，然后用 Next.js 像素级还原，把接口对上。” AI 动作：前端进场，左手拿需求，右手拿后端接口。它自己设计好了新闻卡片样式，并用 Tailwind CSS 把前端和数据无缝缝合。 4. 唤醒 QA 抓 Bug（切到 Thread 4） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/qa.md。上岗测试。去把前面那帮人写的代码和文档读一遍，跑一跑自动化测试，把 Bug 揪出来写在测试报告里。” AI 动作：QA 自动跑完测试。发现长文本溢出了，它就在本地新建 projects/test_plan.md，留下记录：[BUG #01] 文本未做截断导致溢出。负责人：@Frontend。你回头让前端看一眼，顺手就修了。 整个过程，你作为 CTO 只需要在 4 个窗口里发号施令，不需要复制粘贴哪怕一个字的需求或代码。它们完全通过本地的文本积木在进行非同步的协作接力。 如果这套工作流对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发、评论，让更多 agent 团队看到。
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缓存时间: 2026/06/02 19:36

一个人撸产品或者带 AI 团队，最痛苦的就是在不同的聊天框之间当“无脑传话筒”。PM 写完需求，换到程序员对话框又得复制粘贴一遍。

看了 OpenAI Codex 团队开发者体验工程师 Jason @jxnlco 的分享后，我跑通了一套无需任何复杂代码、仅靠本地纯文本文件就能让 PM、后端、前端、QA 与 AI 高效协作的工作流。这套方案同样适配不同的 Agent 团队。 （以开发“自动化海外新闻周报工具”为例，以下是全套一步一步的实战教程。）

第一步：在本地建好文件柜

在电脑本地或云盘新建一个主文件夹 vault/，里面顺手建好四个空白子文件夹：

  • vault/projects/ （放核心技术交接文档）
  • vault/people/ （放团队或对接人要求）
  • vault/notes/ （放临时备忘和草稿）
  • vault/agents/ （放 AI 的员工守则）

第二步：在根目录塞入总纲（AGENTS.md）

在 vault/ 根目录下新建一个 AGENTS.md 文件，把评论帖子这段规则直接复制粘贴进去，这是给所有 AI 。 (具体内容我放到评论区了)

第三步：在 agents/ 里分发四张岗位说明书

在 vault/agents/ 目录下，新建四个对应的 .md 文件，直接贴入以下职责内容：

  • pm.md（产品经理）： 职责：把主人的点子变成需求。拥有 projects/ 写入权限。去新建并更新 projects/product_spec.md（需求文档），定死功能和验收标准。

  • backend.md（后端专家）： 职责：写核心逻辑和接口。只读需求文档。去新建并写入 projects/api_design.md（接口文档，定死出参入参），并编写核心抓取与总结代码。

  • frontend.md（全能前端）： 职责：包揽 UI 设计与前端代码。同时读取需求文档和后端接口文档。你需要自己设计整套 UI 的视觉外观、Tailwind 布局并写出界面代码。严禁盲目发明跟后端对不上的数据字段。

  • qa.md（测试专家）： 职责：跑测试、抓 Bug。读取前面全链路的代码 and 文档。去新建并写入 projects/test_plan.md，把没通过的 Bug 贴在上面艾特前后端修复。

第四步：实战跑通开发流水线

把 vault 文件夹挂载到你的 AI 工具（如 Codex）里，开 4 个置顶对话（Thread 1 到 4），开始接力：

  1. 唤醒 PM 提需求（切到 Thread 1） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/pm.md。现在你正式上岗为 PM。我想做一个自动化海外技术新闻周报工具，核心是抓取 X 上的热门帖子并用极客大白话总结。开干。” AI 动作：它会在后台思考，自动在本地生成 projects/product_spec.md。

  2. 唤醒后端写逻辑（切到 Thread 2） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/backend.md。上岗后端。去读 PM 写好的文件，把这个周报工具的后端接口定下来，然后把核心抓取脚本写完。” AI 动作：它自己去读了 PM 的文档，在本地写好了 projects/api_design.md，顺便把 Python 抓取逻辑写完了。

  3. 唤醒前端做界面（切到 Thread 3） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/frontend.md。上岗前端。去读需求和后端的接口，自己把周报页面的 UI 视觉风格、科技感色调想好，然后用 Next.js 像素级还原，把接口对上。” AI 动作：前端进场，左手拿需求，右手拿后端接口。它自己设计好了新闻卡片样式，并用 Tailwind CSS 把前端和数据无缝缝合。

  4. 唤醒 QA 抓 Bug（切到 Thread 4） 指令：“读一遍 AGENTS.md 和 agents/qa.md。上岗测试。去把前面那帮人写的代码和文档读一遍，跑一跑自动化测试，把 Bug 揪出来写在测试报告里。” AI 动作：QA 自动跑完测试。发现长文本溢出了，它就在本地新建 projects/test_plan.md，留下记录：[BUG #01] 文本未做截断导致溢出。负责人：@Frontend。你回头让前端看一眼，顺手就修了。

整个过程，你作为 CTO 只需要在 4 个窗口里发号施令，不需要复制粘贴哪怕一个字的需求或代码。它们完全通过本地的文本积木在进行非同步的协作接力。

如果这套工作流对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发、评论，让更多 agent 团队看到。

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