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# Dev Team — 多 Team 并行开发引擎 > 5+ 相关 Issue 或跨 3+ 模块时使用。单一模块 1-3 个 Issue 不需要——直接派单 agent 修。 ## 模型 ``` 你（主 Agent） ├── Team Leader 1 (主 Agent 或 GPT-5.5 xhigh) → Worktree A │ ├── Worker 1 (Claude sonnet / GPT-5.5 low-mid) → 修 1-3 issues │ ├── Worker 2 (Claude sonnet / GPT-5.5 low-mid) → 修 1-3 issues │ ├── Worker 3 (Claude haiku) → 快速检查 / 轻量 review（如需要） │ └── Worker 4 (GPT-5.5 xhigh / 主 Agent) → 测试 + 审查 ├── Team Leader 2 (主 Agent 或 GPT-5.5 xhigh) → Worktree B │ └── ... (同上) └── ... (最多 5 个 Team 并行) ``` 每个 Team 在自己的 worktree 中独立开发，文件范围完全不重叠。 | Agent | 上下文 | 定位 | |---|---:|---| | GPT-5.5 low/mid | 256k | 前端、看图、截图对比、常规 UI/UX 判断 | | GPT-5.5 xhigh | 256k | 复杂架构、关键方案、高风险设计复核 | | Claude opus = DeepSeek-V4-Pro | 1M | 速度快、强推理、长上下文；适合长文本、找东西、简单文档、架构整理、大范围归纳 | | Claude sonnet = GLM-5.1 | 200k | 强代码和 agentic 能力；适合明确文件范围内的实现和测试 | | Claude haiku = DeepSeek-V4-Flash | 200k | 速度快、轻量反馈；适合快速检查、轻量 review、日志/文档/小范围 UI 可读性审查 | ## 何时使用 - 10+ Issue 需要按模块分组修复 - 跨 Hub/Edge/Desktop 多模块改动 - 需要在不同 Go 模块间隔离测试 - 审计报告驱动的批量修复 ## 何时不用 - 单模块 1-5 个 Issue → 直接派单 agent - 纯文档工作 → 单 agent 批量修 - UI 调整 → Desktop agent ## 完整流程 ### 阶段 1：信息收集与规划 ```bash # 1. Issue 按模块分组 gh issue list --repo TokenDanceLab/AgentHub --limit 200 --state open --json number,title,labels # 2. 检查磁盘空间（每个 worktree 约需 500MB-2GB） df -h # 3. 确认测试基线 cd edge-server && go test ./... && cd ../hub-server && go test ./... ``` **输出**：Team 划分表（每个 Team 的 Issue 列表 + 文件范围） ### 阶段 2：文件边界规划（最关键步骤） **核心原则：任何两个 Team 的