os-workflow

# OS Workflow — 用 CC 工作流，但让产出回流 OS ## 背景 调用 Workflow 后，每个内部 agent 会被 hook 自动注册成一个 OS 团队（`workflow-<wf_id>`， 一次 workflow = 一个团队）。追踪是自动的，但**工作内容不会自己入库**——下面两件事必须你做。 ## 1. 总任务上墙（Leader 职责，不变） 调用 Workflow 前/后，把这次工���方向用 `task_create` 登记到任务墙并置 running。 Leader 负责决策、设计、记录；执行交给 workflow——但**账要记在 OS**。 完成后 `task_update` 置 completed 并填 result。 ## 2. 在每个 workflow agent 的 prompt 里嵌入「回写指令」 把下面这段**粘进你写的 workflow 脚本里每个 `agent()` 的 prompt 末尾**（已验证 workflow agent 能调 OS 的 MCP 工具 + HTTP API，非沙盒）： ``` 【回写 OS（收尾必做）】 1. ToolSearch 加载：select:mcp__ai-team-os__task_memo_add,mcp__ai-team-os__report_save 2. 完成本职工作后： - task_memo_add(task_id="<总任务id>", content="<这步干了啥+关键结论>", memo_type="progress") - 重要产出再 report_save(...) 落库，并把 report_id 写进 memo 3. 你在项目目录运行，MCP 自动带项目头，无需关心端口/项目 id。 ``` 在脚本里把 `<总任务id>` 用第 1 步 `task_create` 拿到的 id 通过 prompt 字符串插值传进去。 ### 脚本写法示例 ```js // Leader 先 task_create 拿到 taskId（OS MCP），再写 workflow： const WRITEBACK = `\n【回写 OS（收尾必做）】\n1. ToolSearch: select:mcp__ai-team-os__task_memo_add\n2. 完成后 task_memo_add(task_id="${taskId}", content="...", memo_type="progress")\n3. 项目目录运行，MCP 自动带项目头。` const r = await agent('你的实际任务……' + WRITEBACK, { schema, label }) ``` ## 3. 模型档位纪律（用户裁定） 两档制：**Fable = 编排层**（统筹/架构裁决/终审），**Opus = 执行层**（一切 worker）。 不传 model 即继承主会话模型，所以在 Fable 会话里裸派会整场按 Fable 价率烧： - 每个 `agent()` **默认显式带 `model: 'opus'`**（层级别名，浮动到最新 Opus，不写死型号）； - 仅**终审/对抗裁决/最高难度修复**的 stage 用 `model: 'fable'`（通常配 `effort: 'xhigh'`）。 ```js // 典型分层：执行 stage 全 opus��终审 stage 才 fable c...