Визенд агентский хаб

Визенд агентский хаб

Эволюция инфраструктуры совместной работы ИИ

-От простого контекстного внедрения до платформы разработки и операционной деятельности ИИ для всей команды-

Сегодня такие AI-агенты, как Claude, Codex и Cursor, пишут, проверяют и тестируют код. Самие технические способности выдающиеся. Однако, работая с AI на крупных платформах, быстро проявляются его ограничения.AI начинает каждую сессию, ничего не зная.

Это то, что команда Vizend создала, чтобы решить эту проблемуvizend-agent-hubПредмет — это плагин Claude Code, обладающий 17 навыками, 8 агентами и 9 скриптами Hook по состоянию на v0.4.0, который разрабатывает дорожную карту из 4 этапов для независимости Meta-Harness и обратной связи по качеству команды.

1. Проблема — реальность работы с ИИ

AI агент начинает каждую сессию в состоянии, когда ничего не знает.

Для единичного сервиса или небольшого проекта достаточно объяснения с помощью подсказки. Однако в случае крупной платформы, где переплетены десятки сервисов, ситуация меняется.

AI сводится к общему шаблону единичного приложения (src/components, src/pages). Vizend основывается на структуре рабочего пространства, основанной на эпизодах/драмах/библиотеках, и это различие приходилось объяснять каждый раз.

Нет обоснований выбора структуры и документированных ссылок. Продукты создаются, но нет 'объяснимого процесса разработки'.

Операционные потоки, такие как приостановка, возобновление или запрос на одобрение, не могут быть обработаны одноразовым вызовом ИИ. В долгосрочной работе необходимы точки планирования → реализации → оценки → утверждения.

Эта проблема Личный трюк промптаНельзя решить. Это должно быть решено структурно.

▌ "Разве Claude/Codex не является хранилищем?"

Да. Claude Code и Codex уже имеют мощные функции хустинга. То, чего не хватает.

функция

Клода Код / Кодекс

+ vizend-agent-hub

Агент LOOP · Чтение/Запись файлов

Управление состоянием сессии

△ Ограниченный

✅ Автосохранение·восстановление

Знания домена Vizend (уровень·сервис·конвенция)

✅ 17 навыков

Шаблон интеграции сервисов

✅ кросс-сервисный контекст

Команды общие критерии проверки

✅ vsr-check

Есть инструмент, но Инструмент, который знает наш кодНе является таковым. vizend-agent-hub накладывает специализированный слой настроек Vizend на Claude/Codex. Исправив всего один файл Skill, изменения немедленно применяются ко всей команде.

2. В настоящий момент vizend-agent-hub — v0.4.0

Изначально это было просто для того, чтобы AI читал документы структуры Vizend. Теперь это стало сборищем Skill·Agent·Hook, которое автоматически выполняется на системе плагинов Claude Code.

▌ Навыки — 17

В сессии /vizend-agent-hub:skill-name Вызывается напрямую или автоматически маршрутизируется, когда Hook обнаруживает ключевое слово.

Категория

Навык

роль

контекст домена

service-catalog

Сводка по списку услуг, обязанностям и зависимостям

архитектура

Слойная структура (Facade→Feature→Store→Boot) + правила направления зависимостей

конвенции

наименование CDO/VO/SDO/RDO, конвенция пакетов

стандарты кодирования

стандарты кодирования Java 21/Spring Boot

глоссарий

быстрый справочник терминов домена

разработка рабочего процесса

hub-index

Мета-центр маршрутизации навыков — указание, какой навык использовать

dev-loop

планирование→реализация→проверка автономного повторяющегося цикла

git-workflow

Стратегия ветвления·Конвенциональные коммиты·Правила MR

cross-service-context

Загрузка контекста многообслуживающего сценария

Качество / проверка

vsr-check ★

Автоматическое обнаружение нарушений по 8 категориям — только на основе кода, запрет на вывод заключений

обзор безопасности

Обнаружение уязвимостей безопасности JWT

проверка-петля

Полный цикл из 6 этапов: сборка, тестирование, линтинг, безопасность и уровень

создать интеграционный тест

Создание теста на основе @SpringBootTest для Flow/Seek/Action

Автоматизация / генерация

sync-domain-docs

Код домена ↔ Синхронизация документа

flyway-script

Руководство по написанию скриптов миграции Flyway

▌ Агенты — 8 штук

Специализированный экземпляр, изолированный от основного контекста. Код меняется таким образом, что ревьювер кода вызывается автоматически, он активно работает и возвращает только результаты после независимого анализа.

Агент

роль

автоматический триггер

планировщик

Создание TASK.md · Предполетная диагностика · Классификация объема (Scope)

Мультиступенчатая·мультисервисная работа

code-reviewer

Проверка согласованности наслоения, наименования и тестирования

Автоматически после написания и редактирования кода

ревизор безопасности

Поиск уязвимостей аутентификации JWT·StageContext

Код подтверждения, новый API-эндпоинт

violation-detector

8Категория код основанного на доказательствах обнаружения нарушений

внутреннее выполнение vsr-check

tdd-гид

Руководство по циклу Красный-Зеленый-Рефактор

Новая функция, исправление ошибок

integration-test

Тестовый скелет на основе @SpringBootTest

Написание тестов Flow/Seek/Action

архитектор

анализ проектирования систем и технологических компромиссов

Изменение структуры зависимостей, новый сервис

refactor-cleaner

Удаление мертвого кода·Снижение сложности

Масштабная очистка, перед релизом

▌ Hook — автоматически выполняемая невидимая рука

В отличие от Skill·Agent, Hook автоматически выполняется на каждом событии сеанса, даже если пользователь не вызывает его. Хейнес напрямую выполняет сценарий без суждений ИИ.

Событие

Действие

НачалоСессии

Автоматическая инъекция контекста Vizend · Восстановление состояния предыдущей сессии · Проверка версии хаба · Проверка состояния рабочего пространства

UserPromptSubmit

Обнаружение ключевых слов сервиса → Предложение маршрута по соответствующим навыкам

PostToolUse

Сохранение снимка TASK.md при редактировании файлов (для предотвращения прерывания сессии)

PreCompact

Сохранение ключевого статуса процесса перед сжатием контекста

Стоп

Проверка TASK.md Drift Detection · Незавершенное напоминание · Сохранение состояния сессии

Когда сессия начинается, контекст Vizend автоматически внедряется, и предыдущее состояние работы восстанавливается. Даже если сессия неожиданно завершается, TASK.md на момент последнего снимка автоматически восстанавливается в следующей сессии.

3. Сравнение до и после использования — реальные сценарии разработки

Сценарий: "Добавь новый API подписки в gallery"

❌ БезHarness

✅ С использованиемHarness

• ИИ: Создано с использованием обычного паттерна Spring Boot

• "Должен использоваться слой Facade-Feature"

• "@AuthorizedRole не хватает"

• "Нужно извлечь pavilionId через StageContext"

• "необходимо передать событие через qra-backend"

• … повторение редактирования

→ Перенаправление 5-6 раз · Сессия 1 час+

• [Hook] Автоматическая инъекция контекста + обнаружение 'gallery' → Рекомендация навыков

• AI: "SubscriptionPvsFlow + @AuthorizedRole + EventProxy до

обработки интеграции с qra-backend?"

• Разработчик: "ОК"

• Command·Resource·Flow·Logic·все события созданы

• [Hook] автоматический запуск vsr-check → 0 нарушений

→ повторное указание 0-1 раз · сессия 15-20 минут

▸ Нарушение пунктов первого кода, созданного без хардвера

Это результат сканирования кода, созданного без хардвера, с помощью vsr-check в том же сценарии. При использовании хардвера количество нарушений равно 0 в тех же условиях.

#

Нарушенные пункты

Категория

1

Прямой вызов репозитория без разделения слоев в фасаде

КРИТИЧЕСКАЯ архитектура

2

@AuthorizedRole отсутствует — открытое API

Безопасность КРИТИЧНА

3

Использование Request/Response DTO (не CDO/CommandRequest)

Продукт

4

Создание новой сущности домена — Без использования логики

Архитектура

5

недостаток публикации события кросс-сервиса → отключение интеграции с qra-backend

КРИТИЧНОЕ состояние продукта

Основное: Ханес сначала вводит контекст, затем Скилл применяет правила, а vsr-check проверяет результаты. Не нужно объяснять 'как это сделать' каждый раз.

▸ Сравнение с трех точек зрения

❌ Без хобота

✅ Используйте с храповиком

Производительность

Стоимость начала сеанса

Описание структуры сервиса каждый раз (10-15 минут)

Автоматическая инъекция Hook (0 минут)

Первое качество кода

Обычный Spring → Исправление повторения

Шаблон Vizend с самого начала

Количество повторных указаний

5~6 раз

0~1 раз

Поддержка команды

Согласованность слоев

Разное у разработчиков

Фасад→Функция→Домен фиксированный

Постоянство именования

DTO/Request смешанный

CDO/VO/CommandRequest единообразный

рольный суффикс

случайный (Сервис/Обработчик)

PvsFlow/DvpFlow/PeerFlow фиксированный

Потенциал развития

Добавить новый сервис

Необходимо заново объяснить правила

AGENTS.md 한 장으로 즉시

Переключение AI инструментов

Необходимо повторное введение правил

Поделиться AGENTS.md — нулевая стоимость

Обновление правил

Зависимость от личных навыков в запросах

Изменение одного файла с навыками → применение ко всей команде

▸ Изменения, подтвержденные цифрами

элемент

предыдущий

После

Количество документов справки по услугам

3 шт.

82 шт. (все услуги в комплекте)

Общая Навыка

0

17

Специализированный Агент

0 штук

8 штук

Автоматическая Hook-скрипт

0 элементов

9 штук

Обнаружение нарушений PR

Человек проверяет самостоятельно

автоматическая проверка 8 категорий vsr

Восстановление после прерывания сеанса

Ручное пересказ

Автоматическое восстановление снимков TASK.md

Стоимость передачи инструментария AI

Необходима повторная ввод правил

Поделиться AGENTS.md — ноль затрат

Количество нарушений первого уровня кода

В среднем 5-7 случаев

0 дел

4. Вперед — дорожная карта усовершенствования

Текущая фаза 1 завершена. Оставшиеся 3 ключевые ограничения будут решены на фазах 2-4.

Этап

Цель

Содержимое

Этап 1 ✅ завершен

Слой знаний, ролей, проверки и состояния

Навыки 17 шт · Агенты 8 шт · Хуки 9 шт · Документы 82 шт "ИИ имеет контекст и запоминает предыдущие задачи"

Этап 2 🔨 краткосрочный

Улучшение качества + обратная связь

Профиль Hook (минимальный / стандартный / строгий) + автоматическое обнаружение событий коррекции → автоматическая подача MR в репозиторий Hub "Коррекция приводит к улучшению качества в командном хабе"

Фаза 3 📐 средний

Слой отделения + интеграция CI

Метакаркас независимого плагина + автоматизация документации CI + MCP (GitLab·Jira·результаты сборки) "Искусственный интеллект напрямую видит систему"

Этап 4 🚀 Долгосрочный

Слой оркестрации

Параллельное выполнение агентов + автоматическое извлечение шаблонов + общая серверная инфраструктура команды "ИИ становится инфраструктурой команды"

▌ Ключевое направление проектирования: Meta-Harness

Наиболее важная цель Фазы 3 заключается в полном разделении текущей смешанной структуры на два слоя.Мета-ХарнесКак только он станет независимым плагином, другие команды смогут добавлять только свои хабы с доменными знаниями.

Meta-Harness — универсальная инфраструктура для сотрудничества ИИ

Управление сессиями · Управление TASK · Обратная связь по качеству Hub · Память · Роутер навыков | Не зависит от проекта

↑ зависит от ↑

vizend-agent-hub — контекст домена Vizend

service-catalog · архитектура · конвенции · vsr-check и 17 навыков + 8 агентов

▌ Командная петля обратной связи по качеству

Текущая калибровка в сессии исчезает. На этапе 2 мы вводим трехступенчатую петлю, которая автоматически обнаруживает калибровочные события и ведет к улучшению качества всей команды.

A. Стоп-хаук обнаружения автоматически сканирует сигнал калибровки

B. Локальное архивирование proposals/ Разработчик подтвердил → подтверждено

C. Подготовка вклада /hub-feedback отправить Hub ㅈ Автоматическое создание MR

Сигнал коррекции ('нет', 'не то') обнаруживается Hook завершения → сохраняется локально → после проверки разработчиком автоматически создается MR в репозитории Hub. Коррекция, произошедшая в любой сессии команды, является вкладом в улучшение качества Hub.

▌ Экономия токенов — оффлоадинг кода Vista Rule-Base

Клод читает и анализирует весь boilerplate-код, автоматически сгенерированный инструментом Vista (инструмент создания кода).Уже известный паттернЭто тратит ненужные токены на (JPA Repository, setter/getter, стандарт Vista).

Направление

Содержимое

Краткосрочные меры

Исключите сгенерированный каталог с помощью .claude-ignore или skip_paths в Skill

Добавьте в руководство Skill "Файлы, созданные Vista, не подлежат анализу"

Разделение сценария Опции A

Разделение паттерна Vista/CRUD на Python скрипт → Claude получает только результаты выполнения

Пометка .generated в создаваемом файле → применение read skip

Прямая интеграция с опцией B Vista

Создание кода с вызовом Vista API → Claude проверяет только diff

Указание списка файлов, созданных Vista, в bootstrap Skill → исключение из проверки violation-detector

Не доверять области, которую инструмент на основе правил может обработать, Claude.Это принцип проектирования, который фактически снижает затраты на сотрудничество с ИИ.

5. Заключение

vizend-agent-hub не является 'инструментом, который позволяет AI создавать хорошие результаты'. Это операционная инфраструктура, создающая повторяемый и объяснимый процесс разработки.

Без хранилища ИИ быстро пишет код. С хранилищем ИИ начинает писать код Vizend с самого начала.

ИИ является не просто инструментом генерации, а становится гораздо более мощной платформой разработки для всей команды, когда сочетает соответствующий контекст и контрольную плоскость.

Ссылка

github.com/garrytan/gstack · agents-community · vizend-agent-hub · todo-projects · oh-my-claudecode · everything-claude-code

Джеймс

Site footer