这一章我们会解锁 Claude 的 **teammate 模式**，尝试开发一款 **AI-oriented + 中医学习小游戏**。  

在遍地都是“成功学”的今天，第一版游戏更像是大型事故现场>_<，本文分两部分：
- **Teammate 模式的开发流程回顾与技术解析**
- **Teammate 模式踩坑指南**：尤其针对国内模型，部分问题未必适用于 Claude 官方模型

一句话总结：不是AI不强大而是我和AI作为两个完全不相似的灵魂，从头到尾都没有拉齐过世界观，灾难现场详见[formula_odyssey](https://github.com/DSXiangLi/ark_of_minds/blob/main/formula_odyssey/README.md)

![introduction_small.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/26fb74a232450d69083e51ec39fb00db.png)

## “AI时代每个人都是一个团队”吗？
经过这一期做游戏的尝试我的观点是“分情况，别激动”, 在以下两个场景，AI能给你带来无得价值
- 吃过猪肉（技能增强）：我是搞算法的，所以围绕算法站的的场景，从产品到设计到算法到前后端，甚至运营和测试，有AI加持，我能全链路操作，如鱼得水。
- 看过猪跑（目标极度具象）：比如你没做过动画，但你对“我想要什么效果”已经能在脑海里很清楚地构建出来。目标可描述、效果可感知，差距可衡量。那跨界只会带来不被传统局限的无穷创意。

哈哈但做游戏，我纯属是脑袋一热，小时候没咋玩过游戏，那咱直接跳过玩游戏来做个游戏呗，所以我属于及没吃过猪肉也没见过猪跑，于是这里就埋下了灾难的种子。


## step1. 澄清需求

说实话，一开始我也不知道我要做个啥游戏。

我给模型的需求大概是：“我想做一个 AI-oriented 的中医学习游戏。”

我开启了 `/plan` 模式，大致提了需求，然后——**完全放手让AI去做了。**

事实证明，这是一切灾难的开始。这里必须敲黑板：

> **对于有一定复杂度的项目，写代码并不是最核心的部分，澄清需求才是。**

需求要澄清到什么程度？至少要做到：
- 开发提不出异议
- 设计提不出异议
- 测试知道怎么验收
- 最关键的是：**你自己知道你到底想要什么**

否则后面所有“高效开发”，本质上都是：**高效地朝错误方向狂奔。** 事实证明，**楼歪得太狠的时候，是无法扶正的**。 

## step2. 开始组队
> 终于轮到“一个人拥有一个AI团队”的梦幻环节了

为了提高项目进度，我开启了 Claude 的 **teammate 模式**，设置了三个角色：

- **前端开发**：负责写代码
- **设计师**：负责页面设计和药材/饮片内容绘制
- **数据工程师**：负责游戏药物相关的数据 schema

在我当时的想象里，这三位同事应该是：边界清晰、分工明确、各司其职、高效协同

而从结果回溯，当需求文档本身充满漏洞时，早在他们写下各自技术细分文档时，楼就已经歪了。

### Teammate 适合什么场景？

我目前觉得，它的前提是：**多Agent之间必须基本独立工作，边界非常清晰。** 适合的情况有两种：
1. **差异本身就是价值**
- 从不同角度分析同一个问题
- 基于不同假设同时做实验
- 多方案并行探索

2. **分工明确切边界清晰**
- 采集不同类型的数据
- 不同工种处理完全不同模块
- 前后依赖少，冲突少

整体上，我现在对 teammate 的判断是：**它更擅长提效，不太擅长提质。**

### Teammate 模式是怎么工作的？

Claude 的 teammate 模式目前还是 beta，需要在项目配置中增加以下变量：

```json
{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}
```

整个工作流大致是这样的：
1. `TeamCreate`：创建团队，其实就是同时创建多个subagent，并为每个智能体设定角色，职责，任务命令（必要上下文）

创建后，你可以在：`./claude/teams/团队名称/config.json`里看到所有队员的配置和指令。

![截图_20260329164826](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/913814108c0901ec01bb952e00336c10.jpg)

2. `TaskCreate`：拆任务

这一步就是plan的具象化升级版工具，但更进一步：它会把任务拆成任务列表。这里面既包含：
- 可以并行执行的任务
- 也包含必须串行推进的任务

而具体任务之间有没有依赖、谁先做谁后做，主要由 **Team Leader** 来判断和分配。

3. `Task`：启动任务，其实是subagent的启动工具，用于告知某个子智能体开始执行对应任务。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/116815bbebba4c5ac989694b6d17e216.jpg)

看Claude刚开源的代码，Task其实是`todo`系列的一整个套件，整个触发链路如下

![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/f269fcf573d00e80f32dcb7ace26582e.jpg)

4. `Message & MailBox`：多个独立智能体通过信箱互相通信，和 Team Leader 汇报情况。
- 子Agent可以互相发消息
- 子Agent可以向Leader汇报
- Leader也可以广播状态检查或任务通知

![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/47ed4ae7876a4ac62018923e2c5cac41.jpg)

## step3. AI端到端测试
> 真正难的不是开发，而是测试

AI开发最核心的部分，真的不是开发，而是测试。决定一个项目短期内能不能成功的关键，是你能不能把这条链路跑通：**AI写代码 → AI测试 → AI拿反馈 → AI继续优化**

对于游戏这种东西，如果靠人手工验收，那简直是灾难，所以我设计了一套 AI 端到端测试流程：
- 前后端基础回归测试
- Playwright 功能测试
- AI 多模态模型视觉测试

并生成统一报告`reports/AI端到端游戏测试报告.md`

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/4f10d9e17f85222077b4a1f8f0cfa9db.jpg)

经过一夜五花八门的报错与修复，我们终于得到了近乎 100% 的测试通过报告：

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/2705c4017870a04788afb07af05dbca3.jpg)

看到这里，我当时心情大概是：“稳了，这波成了。”结果打开实际游戏一看，血压都飙到150。得就是下面看似花里胡哨，实际毫无策略的游戏成果

![tcm_game_v1 (7).gif](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/9fdad864747600454344a1fabbf7c034.gif)

哈哈后续我尝试挽大厦于将倾，我质疑AI游戏的可玩性，学习的系统性，经过了长达一天的反反复复，AI又重构了一版加入了一堆可有可无的游戏进去，结果变成了下面这种复古拼凑游戏风

![tcm_game_v2.gif](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/9b8297608428204a17cda1fda8320376.gif)

我才终于意识到，这不是技术问题，这是产品问题，是定位问题，不是重构可以解决的，是需要重新从0开始设计才能解决的问题！

还好AI时代推到重来并不需要太大的勇气，但下周再说吧，我需要一点时间重新先想清楚，我理想中的AI-oriented的中医小游戏究竟是什么样的，从先去玩个游戏开始吧~

## Claude Code使用注意

### CLAUDE.md很重要请及时更新

尤其在 teammate 模式下，这个问题会被放大。

虽然子智能体拥有整个项目文件，但它真正稳定能拿到的上文其实很有限。很多时候，它主要依赖的就是：

- 主Agent分配给它的那一条任务指令
- 项目级别的 `CLAUDE.md`

问题来了：**你永远无法保证一条任务指令里，包含了这个子Agent所需的全部上下文。**

所以在有限上下文前提下，`CLAUDE.md` 基本就是项目公共宪法。

中间最严重的一次雪崩，是因为我更新了 v2 设计方案，但**没有同步更新 `CLAUDE.md`**。

结果是什么？teammate 收到了新任务，但实际开发时引用的是旧设计文档，最后整个开发出现版本认知错乱。所以敲黑板

> **任何最新的技术细节、项目设计、交互规范，只要对子Agent重要，就必须进入 `CLAUDE.md` 或其引用链。**

### 需求再怎么讨论都不为过

看到最终那个“惊为天人”的游戏效果后，我开始复盘。

结果发现：
- 开发本身其实未必有大问题
- 测试链路也跑起来了
- 真正从源头就呵呵的，是需求文档

也就是说，这次项目并不是“代码写崩了”，而更像是：

> **团队非常认真地实现了一个Leader自己都没想清楚的东西。**

所以我开始怀疑，需求澄清的正确方式可能根本不是“我来告诉AI我要什么”，而是：

> **让模型反复、结构化地向我提问。**

通过一轮轮追问，把需求中的每一个模糊处抠出来，逐渐明确：
- 用户是谁
- 核心玩法是什么
- 学习目标是什么
- 反馈机制是什么
- 什么叫“好玩”
- 什么叫“有效学习”

这其实比直接开始写代码重要太多。

有没有现成方案？  
有。下一篇会聊 Claude 的另一套组合拳，比如：
- `brainstorming`
- `writing-plans`
- `execute-plans`

## Claude Teammate踩坑
### 如何使用国内模型
我用的是阿里的Claude接口，模型用的是kimi-k2.5，哈哈当然是因为国外模型用不起，才追求国内模型的性价比。

但在teammate模式上出现了很多问题，因为teammate新建的agent并不继承主智能体的模型配置，而是会默认选择Anthropic官方的opus等模型，导致teammate初始化失败。

可以通过配置以下系统变量把模型都指向国内模型
```
export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k2.5
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k2.5
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=kimi-k2.5
```
### /resume无法恢复对话

这个锅有一半得我自己背，因为我没认真看官方文档。

官方写得挺清楚：  在当前 teammate 模式下，如果队友任务没执行完，你退出会话后，`/resume` **无法恢复**。

但实际体验中，问题不只是“无法恢复”这么简单，而是会出现一些非常魔幻的状态同步问题：

- 队友配置还在，但 Team Leader 无法继续指派任务
- 队友配置已经删了，但 Team Leader 还在给一个不存在的人派活
- 有时候像恢复了一半，有时候像根本没恢复，有时候像在闹鬼

总之，目前看起来，**子进程状态同步还是有优化空间的**。


### 队员可能忘记汇报任务已完成

这个问题我中间遇到过很多次。表现形式是：项目看起来卡住了，没报错，没新输出，Leader也不继续推进

仔细一看才发现：子Agent做完了任务，但没向 Leader 汇报，而 Leader 也没主动 broadcast 去问进度。  于是两边就这么尬住了。

我怀疑这和上下文过长、指令注意力稀释有关。尤其任务推进到后期时，teammate 相关的协作指令更容易被冲淡。

![截图_20260321171107](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/717ac95beca77fdd584afacd5c1a8bbe.png)


### teammate贵精不贵多
我不太推荐让AI自己构建团队。因为它很容易一兴奋就给你造出一堆队员，仿佛下一秒就要上市敲钟。

我中间就试过一次让AI自主创建团队。结果它直接给我整了 **12个人**。你想想，**12个Agent一起开发1000行代码**，这件事本身就已经很有喜剧效果了。

结果当然是：
- 任务拆得过细
- 每个Agent上下文都不充分
- 沟通链路又长又脆
- 最后代码到处冲突

整体效果非常稀碎，问题修了一晚上，越修越像行为艺术。最后我直接：**解散团队，回滚版本，假装这事没发生过。**

![截图_20260321194432](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6190096/a5be48f8bd0d0f2bf9de568b52e729ff.png)

所以当前阶段，我更推荐：**人工决定团队规模和角色分配。** 小团队、强边界、少沟通，往往比“AI自己组建复仇者联盟”靠谱得多。


# 写在最后

虽然这次项目翻车了，但也不是完全白忙活。至少我更清楚了三件事：
1. **复杂项目里，需求远比代码重要**
那需求错了如何在最开始发现呢？这个我已经有了思路，正在尝试。

2. **AI测试能验证“通不通”，但不一定能验证“值不值得”**
功能通过 ≠ 产品成立。  
测试全绿 ≠ 用户会玩。
价值层面如何提供有效的检测呢？我还没想到.....

3. **多Agent协作最怕的不是能力不够，而是认知不一致**
当目标模糊、文档不统一、上下文不完整时，多人协作不会加速，只会把错误放大。






这一章我们会解锁 Claude 的 teammate 模式，尝试开发一款 AI-oriented + 中医学习小游戏。

和AI一起搞事情#3：Claude Teammate 开发中医游戏翻车了

这一章我们会解锁 Claude 的 teammate 模式，尝试开发一款 AI-oriented + 中医学习小游戏。哈哈先声明这是一篇失败贴，无成功学

人工智能

探索AI团队协作开发中医学习游戏的经验与教训，分享Claude的Teammate模式实操心得。从需求澄清到多Agent协作，揭秘AI开发中的关键环节与常见陷阱，特别针对国内模型使用提供实用建议。如何避免"高效开发错误方向"，实现AI辅助下的高效协作。

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