从需求到代码，全链路 AI 辅助研发管线
PaceNote 是一套基于 VS Code + GitHub Copilot 的研发工作流编排框架。它将软件研发拆解为三个阶段，每个阶段由专门的 AI Skill 驱动，形成从需求到代码的端到端自动化管线。
需求/Issue/PBI 设计文档（6 份） 可运行的代码
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┌──────────────┐ 标记桥 ┌──────────────┐ 标记桥 ┌──────────────┐
│ 阶段1: 返讲 │ ──────────→ │ 阶段2: 设计 │ ──────────→ │ 阶段3: 编码 │
│ #pbi-reviewer│ │ #roundtable │ │ #coding-agent│
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
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■ 解析需求 ■ 5角色并行论辩 ■ 拓扑排序任务
■ 匹配领域专家 ■ 架构/效率/质量/成本/实施 ■ subAgent逐任务编码
■ 输出检查清单 ■ 自动评审与打分 ■ 暂停点人工确认
■ 生成返讲文档 ■ 6份设计交付物 ■ 变更报告
- 15 个核心 Skills — 覆盖需求、设计、编码、诊断、经验固化的完整研发流程
- 自发现机制 — 新增 Skill 自动生效，无需中央注册
- 域专家模板 v4 — 用 AI 快速为你的项目生成领域专家
- 经验固化闭环 — 自动提炼最佳实践并写入知识库
- GuidedDev Agent — 引导式三阶段管线，状态持久化，跨会话恢复
- PlanPlus Agent — 规划+执行通用 Agent，研究→方案→实施
- ProjectSetup Agent — 新项目从 0 到 1 接入框架
- VS Code (≥ 1.100) + GitHub Copilot 订阅（需 Agent 模式）
- Python 3.10+
git clone https://github.com/BaoBao1996121/PaceNote.git
python PaceNote/scripts/setup_project.py --target /path/to/your-project配置向导会交互式引导你完成：
- 📋 收集项目信息（名称、是否有平台层）
- 📦 复制 15 个核心 Skills + 3 个 Agent 定义
- ⚙️ 自动替换配置文件中的占位符
- 📁 创建项目文档结构（含 AI 填充提示词）
- ✅ 验证部署完整性
用 VS Code 打开你的项目，在 Copilot Chat 中输入：
@ProjectSetup 帮我完成项目接入
ProjectSetup Agent 会引导你完成：
- 平台架构发现 → 生成
platform-architectureSkill - 域专家批量生成 → 为每个业务模块创建域专家
- 项目文档填充 → 生成检查清单、模块清单、依赖关系
💡 每个需要填充的文件都内置了 AI 提示词——你只需复制提示词给 Copilot，它会引导你完成。
@GuidedDev 帮我分析这个需求：[粘贴你的需求描述]
GuidedDev 会自动执行三阶段管线：需求返讲 → 设计评审 → 编码实现。
💡 不确定从哪开始？试试
#workflow-router
📌 进阶用法（手动部署 / 按类别过滤）
# 复制 Skills
cp -r PaceNote/templates/skills/* your-project/.github/skills/
# 复制 Agent 定义
cp PaceNote/templates/GuidedDev.agent.md your-project/.github/
cp PaceNote/templates/PlanPlus.agent.md your-project/.github/
cp PaceNote/templates/ProjectSetup.agent.md your-project/.github/
# 复制 Copilot 指令（⚠️ 需要手动替换 {{...}} 占位符）
cp PaceNote/templates/copilot-instructions.md your-project/.github/# 仅部署通用 Skills
python PaceNote/scripts/deploy_skills.py --target /path/to/project --categories common
# 预览将部署哪些 Skills
python PaceNote/scripts/deploy_skills.py --target /path/to/project --categories common --dry-run#app-skill-wizard 帮我为 [模块名] 生成一个域专家 Skill
PaceNote/
├── templates/ # 部署到目标项目的模板
│ ├── copilot-instructions.md # Copilot 指令模板
│ ├── pbi-review-document.md # 需求评审文档模板
│ ├── GuidedDev.agent.md # 三阶段管线 Agent
│ ├── PlanPlus.agent.md # 规划执行 Agent
│ ├── ProjectSetup.agent.md # 项目接入 Agent
│ │
│ └── skills/ # Skill 库（核心 + 示例）
│ ├── _templates/ # 域专家模板 v4
│ ├── pbi-reviewer/ # 需求返讲
│ ├── roundtable-debate/ # 圆桌会议（5 agent 设计评审）
│ ├── coding-agent/ # 设计驱动编码
│ ├── expert-index/ # 专家索引
│ ├── workflow-router/ # 工作流路由
│ ├── shared-operational-rules/# 全局运维规则
│ ├── experience-codifier/ # 经验固化
│ ├── bug-diagnosis-expert/ # Bug 诊断
│ ├── git-blame/ # 代码追溯
│ ├── mcp-builder/ # MCP 开发指南
│ ├── platform-architecture/ # 平台架构（需填充）
│ ├── project-onboarding/ # 项目接入
│ ├── app-skill-wizard/ # Skill 创建向导
│ └── examples/ # 示例域专家
│ └── shopping-cart-expert/ # 电商购物车示例
│
├── scripts/ # 工具脚本
│ ├── setup_project.py # ⭐ 一站式配置向导（推荐入口）
│ ├── lint_skills.py # Skill 格式验证
│ └── deploy_skills.py # Skill 分类部署（进阶）
│
├── data/ # 配置示例
│ ├── shared_config.example.json # 连接配置模板
│ └── skill_categories.example.json# Skill 分类配置模板
│
├── docs/ # 文档
│ ├── architecture.md # 框架架构
│ ├── user-guide.md # 使用手册
│ ├── creating-domain-experts.md # 域专家创建指南
│ └── workflow-overview.md # 工作流图解
│
└── examples/ # 完整项目示例
└── e-commerce/ # 电商项目配置示例
每个 Skill 由 SKILL.md 文件定义，包含 YAML frontmatter：
---
name: my-expert
description: |
触发关键词: xxx、yyy、zzz
---AI 通过扫描所有 SKILL.md 的 description 字段自动路由——新增 Skill 即刻生效，无需任何注册。
阶段间通过 Markdown 内嵌标记传递结构化数据：
| 标记 | 写入者 | 读取者 | 用途 |
|---|---|---|---|
KEY_OUTPUT_FOR_IMPL |
设计角色 | 实施规划者 | 各角色设计总结 |
CODING_TASK_LIST |
成本派角色 | 编码 Agent | 任务拆解表 |
CODING_IMPL:{taskId} |
实施派角色 | 编码 Agent | 实现骨架 |
使用 #app-skill-wizard 可以快速为你的业务模块生成域专家。每个专家遵循 v4 统一模板，包含：
- 模块职责与场景入口
- 踩坑陷阱表格
- 依赖关系声明
- 配置映射清单
| Skill | 用途 | 触发方式 |
|---|---|---|
#pbi-reviewer |
需求返讲：解析→检查清单→返讲文档 | "帮我分析这个需求" |
#roundtable-debate |
圆桌会议：5 角色设计评审 | "帮我做设计评审" |
#coding-agent |
设计驱动编码：读取设计→逐任务编码 | "帮我根据设计编码" |
#expert-index |
专家推荐：智能匹配领域专家 | "推荐专家" |
#workflow-router |
工作流入口：引导选择阶段 | "帮我"/"工作流" |
#experience-codifier |
经验固化：自动提炼最佳实践 | 任务完成后自动触发 |
#bug-diagnosis-expert |
Bug 诊断：模式识别+实时诊断 | "诊断 Bug" |
#app-skill-wizard |
域专家生成：交互式创建 Skill | "创建域专家" |
#platform-architecture |
架构知识：代码层级识别 | 涉及平台代码时 |
#project-onboarding |
项目接入：生成完整配置 | 新项目初始化 |
PaceNote 提供了完整的工作流骨架，但需要你为自己的项目填充领域知识：
| 需要填充的内容 | 填充方式 | 预计耗时 |
|---|---|---|
| 平台架构知识 | 用 AI 对话填充 platform-architecture/SKILL.md |
30 分钟 |
| 域专家（每个业务模块一个） | 使用 #app-skill-wizard 自动生成 |
每个 15 分钟 |
| 项目检查清单 | 按模板填充 _templates/project-requirement-checklist.md |
20 分钟 |
| 功能模块清单 | 按模板填充 _templates/project-module-list.md |
10 分钟 |
| Skill 分类配置 | 参考 skill_categories.example.json 配置 |
5 分钟 |
💡 所有需要填充的模板都内置了 AI 提示词——你只需把提示词丢给 Copilot，它会引导你完成填充。
- ✅ 中大型项目需要规范化需求→设计→编码流程
- ✅ 团队希望用 AI 辅助设计评审
- ✅ 想让 AI 深入理解业务上下文而非通用回答
- ✅ 希望积累可复用的领域知识和最佳实践
- ✅ 多人协作项目需要统一 AI 工作方式
MIT License — 自由使用、修改、分发。
PaceNote 源自一线研发团队的实战经验，在超过 200 个 PBI 的需求分析、设计评审和编码实现中持续打磨而成。