上一篇我在飞书里养了个分身私聊喊它办事、群里 它干活。一个人能使唤的办事员已经挺爽了。但一条短视频从一个念头到能发出去的成片要经过选题、找参考、写脚本、配音、剪辑、审核……这不是一个办事员能扛下来的活这是一整支团队的活。所以这一篇我把一个短视频工作室整个塞进了一台电脑里。不是一个无所不能的超级 AI。是一个制片总监带着五个各有专长的专员选题的、拆爆款的、写脚本的、剪片子的、盯发布的。你只跟总监一个人说话丢下一句我要一条讲 XX 的短视频剩下的它自己安排最后把成片交到你手上。这一篇我不光讲它长什么样还要把它内部怎么分工、怎么协作、每个角色到底怎么写全摊开给你看——配置、目录结构、可抄的代码一样不少。看完你能照着搭一套自己的。我用一条真实跑出来的片子当样本一条讲怎么搭 AI 生产团队的横版短视频75 秒从一句话需求到出 MP4。下面的环节都拿它走一遍。一、为什么是一支团队而不是一个全能 AI你可能会想现在 AI 这么强干嘛搞这么麻烦我直接说给我做条短视频让它一把梭哈不就行了市面上大多数 AI 视频工具确实就是这么干的——输入主题直接吐成片。问题是选题没人调研、脚本没人把关、数据没人复盘质量全靠抽卡。抽到好的就好抽到差的就差你还不知道差在哪。真实世界里靠谱的内容团队从来不是一个人全包而是分工。我照着这个搭为什么这么设计三个原理搭任何 AI 班子都通用单一出口你只跟总监一个人说话不会被五个 AI 同时轰炸。所有协调、汇总、兜底都收口在总监这里。这是多智能体能跑通的第一前提。分工写死每个专员只做一件事、只复用一个底层能力不越界。职责一含糊就没人负责。总监兜底派出去的活收回来要质检不合格自己补或重派。最终成片由总监对你负责。记住这三条。下面所有配置都是在把这三条变成可执行的文件。二、整个团队就是一个文件夹先看它到底长在哪。这套工作室不是什么神秘系统它就是一个项目文件夹核心是里面的.opencode/目录studio/ # 工作室根目录 ├── AGENTS.md # 团队总规约铁律、组织架构、分工 ├── README.md # 知识库总索引 ├── 01-账号画像/ # 我们是谁人设、调性、受众 ├── 02-内容资产/ # 做过/能做爆款清单、选题库 ├── 03-实践指南/ # 怎么做才爆爆款公式、工具用法 ├── 04-对标情报/ # 别人怎么做对标账号、爆款逆向 ├── 05-内容工坊/ # 出片基地每条片子一个项目目录 └── .opencode/ ├── agents/ # ⭐ 六个角色的任职说明书 │ ├── master.md # 制片总监primary │ ├── topic-researcher.md # 选题调研专员 │ ├── vi-analyzer.md # 爆款分析专员 │ ├── scriptist.md # 脚本创作专员 │ ├── video-producer.md # 视频制作专员 │ └── hotspot-monitor.md # 热点发布专员 ├── skills/ # 可加载的技能分析、配音、剪辑流水线 ├── systems/ # 独立系统趋势分析、视频生产、热点工台 └── tools/ # 标准工具豆包图/语音/视频生成关键就一句话.opencode/agents/下的每一个.md文件就是一个角色。你给谁写一份任职说明书丢进去团队里就多一个人删掉一个文件这个角色就消失。这就是把团队塞进电脑的真相——它不是什么代码黑魔法是六份用大白话写的岗位职责说明加上一行配置告诉 AI 工具默认听谁的、谁能调谁。三、你只跟一个人说话制片总监怎么写团队的入口是制片总监。它被设成默认对接人——你打开工作室说话对象默认就是它。这件事在.opencode/opencode.json里一行就定了{default_agent:master}master对应的文件就是agents/master.md。打开它最上面是一段配置叫 frontmatter可以理解成给这个角色定身份和权限的工牌---description:视频内容生产总负责人。用户唯一对接人对最终结果全权负责—— 自主决定用什么手段亲自调技能/跑系统/派专员/并行协作交付符合期望的成品。mode:primary# ← 关键primary 表示它是默认对接人permission:read:allowedit:allowbash:{*:allow}webfetch:allowwebsearch:allowskill:{*:allow}# ← 能加载任意技能task:{*:allow}# ← 能派任意专员这是带队权---两个地方最要紧mode: primary全团队只有总监是primary意思是你默认在跟它对话。五个专员都是subagent你不直接戳它们只能由总监派。这一行就把单一出口焊死了。task: { *: allow }这是总监的带队权——它有权调用task工具去派任何一个专员。专员们的工牌里没有这一行所以专员不能再派专员避免层层转包、谁也不负责。工牌下面是用大白话写给它的职责。我摘几句它真实的说明书你是这个视频内容生产工作室的总负责人也是用户的唯一对接人。用户只跟你一个人沟通。用户不关心你内部怎么干、调了谁、用了什么工具——用户只要符合期望的结果。你对最终交付物全权负责。还有它的交付纪律直接决定了你的使用体验向用户汇报时聚焦结果成品是什么、在哪做了哪些关键决策、为什么下一步建议。不要罗列我派了谁、谁返回了什么这类内部流水账——那是你的内务用户不关心。你看总监不是一段程序逻辑就是这么一段把岗位职责讲清楚的话。AI 读到它就照着这个身份办事。四、总监自己决定怎么干——它不是死流水线很多人以为多智能体就是一条固定流水线选题→脚本→剪辑一环扣一环跑完。不是。真正好用的总监是拿到需求后自己判断这活该怎么干。它手上有三层手段从轻到重层级手段是什么什么时候用最轻原生工具直接调用的能力比如生成图、合成语音一步就能完成的小活自己顺手做中等技能skill一整套工作流按名加载注入当前对话要走一条成熟流程比如主题→脚本→配音→剪辑最重派专员task开一个全新上下文的子智能体独立干完返回活独立、边界清晰、可以甩出去并行判断标准只有一个哪种方式更快更好地交付符合预期的结果。这不是空话。我把它的决策规则真实地写进了说明书情形总监的选择任务有强依赖、需反复调试验证亲自做——上下文连续省去反复交接任务独立、可并行、边界清晰派专员——并行提速需要某个专业领域、它自己不擅长派对应专员一次性、用完即弃的小脚本亲自写临时脚本重大不可逆操作真实发布、删文件先问用户举个我真实碰到的细节有次要一口气生成 6 张角色图总监先用一条消息发 3 个并行任务抢速度结果撞上接口限流报错。它立刻改成一张一张串行生成——先试快的碰壁就换稳的不卡死。这种临场判断正是总监和死流水线的区别。所以你给它的不是一份固定流程图而是一套判断标准。流程是死的判断是活的。这也是为什么它叫总监不叫流水线脚本。五、五个专员每人只干一件事每人只配一件趁手家伙总监不亲自下场的时候活就派给专员。五个专员对应内容生产的五个环节每人只干一件事每人只复用一个底层系统——这是分工不乱的关键。专员只干一件事复用的底层输入 → 输出选题调研topic-researcher调研热点、评估选题价值趋势分析系统赛道关键词 → 选题建议 评分爆款分析vi-analyzer拆解爆款视频的套路视频逆向分析技能一个视频链接 → 可复刻方案脚本创作scriptist把选题写成分镜脚本脚本流水线技能选题 → 钩子分镜旁白视频合成video-producer把脚本剪成 MP4视频生产系统脚本 → 成片热点发布hotspot-monitor盯热搜、审核、发布热点工台系统热搜 → 审核 排期每个专员的说明书都短得惊人。我把脚本创作专员的整份贴出来给你看麻雀虽小五脏俱全---description:视频脚本创作。基于选题产出结构化视频脚本钩子、章节分镜、 旁白文案、画面描述、配音指导。复用 video-podcast-maker 技能。mode:subagent# ← 不是 primary只能被总监派不能直接对接用户permission:read:allowbash:{*:allow}webfetch:allowwebsearch:allow# ← 注意没有 task 权限所以它不能再派别人---下面正文也就几句话关键是这三段我原样摘出来职责只做一件事——基于选题撰写结构化视频脚本含分镜、旁白、画面描述、配音指导。工作流获取选题 → 研究主题 → 设计叙事结构开场钩子 → 主体章节 → 结尾 CTA→ 撰写分镜 → 输出完整脚本。纪律动笔前先读01-账号画像对齐人设调性03-实践指南/爆款公式对齐结构脚本写进05-内容工坊/项目目录/script.md并提示总监更新制作卡。注意三个设计每个都对应一条铁律mode: subagent—— 它不是对接人你戳不到它只能由总监派。单一出口落地。没有task权限—— 它不能再派别人活到它这儿就得自己干完。分工写死、不层层转包。职责只有一句话—— “只做一件事”。它不会去抢选题调研的活也不会去剪视频。边界清晰。五份专员说明书结构全一样只是把那一件事和那个底层系统换掉。这就是搭一个新角色的全部成本写一份一句话职责 指一个它专用的工具。六、班子为什么越用越懂你——知识库就是它的组织记忆到这儿组织、对接人、分工都有了。但还差最关键的一块这支班子凭什么越用越懂你而不是每次都从零开始、做出来的东西不像你答案是那四个带编号的文件夹。它们不是杂物间是这支团队的组织记忆01-账号画像/ 我们是谁 —— 人设、调性、受众、说话的腔调 02-内容资产/ 做过/能做 —— 爆款清单、内容支柱、选题库 03-实践指南/ 怎么做才爆 —— 爆款公式、脚本结构、工具用法 04-对标情报/ 别人怎么做 —— 对标账号、爆款逆向分析真正让它活起来的是一条写进每个角色说明书的铁律——先读索引再干活任何任务开始前先读根目录的README.md判断该进哪个文件夹再读那个文件夹的README.md最后才打开具体文档。结构化检索、逐层深入——递一根葱不端一冰箱。什么意思AI 不会一上来把几百个文件全塞进脑子那叫端冰箱上下文立刻被无关信息淹没。它像个新人进公司先看目录再按需翻到那一页。拿我那条样本片走一遍你就明白这套记忆怎么供给生产我对总监说“做一条讲’怎么搭 AI 生产团队’的短视频。”总监先翻索引判断这是做一条新片于是开一个项目目录把脚本的活派给脚本专员。脚本专员动笔前先读两份记忆01-账号画像——确认这个号是极客、干货、技术博主的腔调于是旁白用一句话出片复用一个开源神器这种口吻而不是文艺抒情03-实践指南/爆款公式——确认短视频该用钩子→痛点→方案→怎么做→见效→CTA的结构。于是它写出来的脚本是这样 6 章 75 秒钩子0-10s一句话能不能让 AI 从选题到成片背后还是一整个团队痛点10-22s市面工具是输入主题直接出片的黑箱质量全靠抽卡。方案22-40s建组织——一个总监 五个专员各司其职。怎么搭40-58s把能力装成技能、把系统收进目录、给每个角色写职责。见效58-68s搭完只跟总监一个人说话它自己调度只给你成片。CTA68-75s配置放简介想搭的拿去抄。片子做完记忆还要回写这条片的脚本、工程、成片连同一张制作卡记录选题、时长、用了哪条流水线、怎么重跑都归档进项目目录并登记进索引。下次做同类片这就是可复用的资产。看懂这一层你就懂了为什么是知识库、而不是把这些话塞进每个角色的说明书说明书是岗位职责你该干什么知识库是组织记忆我们是谁、做过什么、什么有效。人设变了只改01-账号画像一处全团队下次自动对齐——不用去改五份说明书。越做越多02的爆款清单、04的对标情报越厚这支班子就越懂你的号。记忆是会积累的这才是团队和一次性工具的根本区别。一个新人靠交接文档快速上手一支团队靠共享记忆保持默契。给 AI 班子配一个结构清晰、用之前必读、用之后回写的知识库它就不再是每次重置的陌生人而是一支跟着你越来越懂行的队伍。七、写在最后回到开头那句话我把一个短视频工作室塞进了一台电脑。拆到现在你会发现里面没有一处是魔法一个文件夹装下整支团队.opencode/agents/里每个.md就是一个角色一行mode: primary定下唯一对接人一行task权限给出带队权五份一句话职责说明书焊死每人只干一件事、不层层转包四个带编号的知识库文件夹加一条先读索引再干活的铁律成了团队越用越懂你的组织记忆。把 AI 组织成一支团队靠的不是某个更强的模型而是你愿不愿意把谁负责什么、按什么记忆干活这件事认认真真写成文件。模型负责聪明你负责立规矩和建记忆——这俩搭一块儿一个人也能指挥一支队伍。这也呼应了上一篇那个分身一个分身能办事靠的是规矩和兜底一支团队能协作靠的是分工和记忆。AI 能干多大的活取决于你把秩序铺得多清楚。下一篇我想换个方向前面这些 AI干完活总得把成果送出去——发到群里、发上平台、填进表单。这些最后一公里的体力活能不能也交给 AI让它自己打开浏览器像人一样点点点地替你办完咱们下篇见。关于 ArchAIHarness这篇文章是「看懂 AI 与智能体」专栏的一部分由ArchAIHarness持续输出。ArchAIHarness 是一套面向 AI 时代软件工程的人机协同架构哲学与公开工程资产主张架构师定义秩序AI 在秩序中生长。人立法AI 执行体系审计。如果你也希望 AI 在明确的架构边界内协作而不是在混沌中碰运气欢迎到 GitHub 上看看我们在做什么组织主页github.com/ArchAIHarness — 了解完整理念与资产全景本专栏zhuanlan-ai-and-agents— 所有文章的源码与发布记录实践指南docs— 架构哲学、工程方法和落地指南开源工具agent-workflows— 可复用的 AI 协作 Agents、Skills 与 Tools工程样例framework— DDD AI 协作的工程底座展示如何在开发中融合 AIEngineered by Architects · Empowered by AI · Audited by Discipline
上一篇我在飞书里养了个分身私聊喊它办事、群里 它干活。一个人能使唤的办事员已经挺爽了。但一条短视频从一个念头到能发出去的成片要经过选题、找参考、写脚本、配音、剪辑、审核……这不是一个办事员能扛下来的活这是一整支团队的活。所以这一篇我把一个短视频工作室整个塞进了一台电脑里。不是一个无所不能的超级 AI。是一个制片总监带着五个各有专长的专员选题的、拆爆款的、写脚本的、剪片子的、盯发布的。你只跟总监一个人说话丢下一句我要一条讲 XX 的短视频剩下的它自己安排最后把成片交到你手上。这一篇我不光讲它长什么样还要把它内部怎么分工、怎么协作、每个角色到底怎么写全摊开给你看——配置、目录结构、可抄的代码一样不少。看完你能照着搭一套自己的。我用一条真实跑出来的片子当样本一条讲怎么搭 AI 生产团队的横版短视频75 秒从一句话需求到出 MP4。下面的环节都拿它走一遍。一、为什么是一支团队而不是一个全能 AI你可能会想现在 AI 这么强干嘛搞这么麻烦我直接说给我做条短视频让它一把梭哈不就行了市面上大多数 AI 视频工具确实就是这么干的——输入主题直接吐成片。问题是选题没人调研、脚本没人把关、数据没人复盘质量全靠抽卡。抽到好的就好抽到差的就差你还不知道差在哪。真实世界里靠谱的内容团队从来不是一个人全包而是分工。我照着这个搭为什么这么设计三个原理搭任何 AI 班子都通用单一出口你只跟总监一个人说话不会被五个 AI 同时轰炸。所有协调、汇总、兜底都收口在总监这里。这是多智能体能跑通的第一前提。分工写死每个专员只做一件事、只复用一个底层能力不越界。职责一含糊就没人负责。总监兜底派出去的活收回来要质检不合格自己补或重派。最终成片由总监对你负责。记住这三条。下面所有配置都是在把这三条变成可执行的文件。二、整个团队就是一个文件夹先看它到底长在哪。这套工作室不是什么神秘系统它就是一个项目文件夹核心是里面的.opencode/目录studio/ # 工作室根目录 ├── AGENTS.md # 团队总规约铁律、组织架构、分工 ├── README.md # 知识库总索引 ├── 01-账号画像/ # 我们是谁人设、调性、受众 ├── 02-内容资产/ # 做过/能做爆款清单、选题库 ├── 03-实践指南/ # 怎么做才爆爆款公式、工具用法 ├── 04-对标情报/ # 别人怎么做对标账号、爆款逆向 ├── 05-内容工坊/ # 出片基地每条片子一个项目目录 └── .opencode/ ├── agents/ # ⭐ 六个角色的任职说明书 │ ├── master.md # 制片总监primary │ ├── topic-researcher.md # 选题调研专员 │ ├── vi-analyzer.md # 爆款分析专员 │ ├── scriptist.md # 脚本创作专员 │ ├── video-producer.md # 视频制作专员 │ └── hotspot-monitor.md # 热点发布专员 ├── skills/ # 可加载的技能分析、配音、剪辑流水线 ├── systems/ # 独立系统趋势分析、视频生产、热点工台 └── tools/ # 标准工具豆包图/语音/视频生成关键就一句话.opencode/agents/下的每一个.md文件就是一个角色。你给谁写一份任职说明书丢进去团队里就多一个人删掉一个文件这个角色就消失。这就是把团队塞进电脑的真相——它不是什么代码黑魔法是六份用大白话写的岗位职责说明加上一行配置告诉 AI 工具默认听谁的、谁能调谁。三、你只跟一个人说话制片总监怎么写团队的入口是制片总监。它被设成默认对接人——你打开工作室说话对象默认就是它。这件事在.opencode/opencode.json里一行就定了{default_agent:master}master对应的文件就是agents/master.md。打开它最上面是一段配置叫 frontmatter可以理解成给这个角色定身份和权限的工牌---description:视频内容生产总负责人。用户唯一对接人对最终结果全权负责—— 自主决定用什么手段亲自调技能/跑系统/派专员/并行协作交付符合期望的成品。mode:primary# ← 关键primary 表示它是默认对接人permission:read:allowedit:allowbash:{*:allow}webfetch:allowwebsearch:allowskill:{*:allow}# ← 能加载任意技能task:{*:allow}# ← 能派任意专员这是带队权---两个地方最要紧mode: primary全团队只有总监是primary意思是你默认在跟它对话。五个专员都是subagent你不直接戳它们只能由总监派。这一行就把单一出口焊死了。task: { *: allow }这是总监的带队权——它有权调用task工具去派任何一个专员。专员们的工牌里没有这一行所以专员不能再派专员避免层层转包、谁也不负责。工牌下面是用大白话写给它的职责。我摘几句它真实的说明书你是这个视频内容生产工作室的总负责人也是用户的唯一对接人。用户只跟你一个人沟通。用户不关心你内部怎么干、调了谁、用了什么工具——用户只要符合期望的结果。你对最终交付物全权负责。还有它的交付纪律直接决定了你的使用体验向用户汇报时聚焦结果成品是什么、在哪做了哪些关键决策、为什么下一步建议。不要罗列我派了谁、谁返回了什么这类内部流水账——那是你的内务用户不关心。你看总监不是一段程序逻辑就是这么一段把岗位职责讲清楚的话。AI 读到它就照着这个身份办事。四、总监自己决定怎么干——它不是死流水线很多人以为多智能体就是一条固定流水线选题→脚本→剪辑一环扣一环跑完。不是。真正好用的总监是拿到需求后自己判断这活该怎么干。它手上有三层手段从轻到重层级手段是什么什么时候用最轻原生工具直接调用的能力比如生成图、合成语音一步就能完成的小活自己顺手做中等技能skill一整套工作流按名加载注入当前对话要走一条成熟流程比如主题→脚本→配音→剪辑最重派专员task开一个全新上下文的子智能体独立干完返回活独立、边界清晰、可以甩出去并行判断标准只有一个哪种方式更快更好地交付符合预期的结果。这不是空话。我把它的决策规则真实地写进了说明书情形总监的选择任务有强依赖、需反复调试验证亲自做——上下文连续省去反复交接任务独立、可并行、边界清晰派专员——并行提速需要某个专业领域、它自己不擅长派对应专员一次性、用完即弃的小脚本亲自写临时脚本重大不可逆操作真实发布、删文件先问用户举个我真实碰到的细节有次要一口气生成 6 张角色图总监先用一条消息发 3 个并行任务抢速度结果撞上接口限流报错。它立刻改成一张一张串行生成——先试快的碰壁就换稳的不卡死。这种临场判断正是总监和死流水线的区别。所以你给它的不是一份固定流程图而是一套判断标准。流程是死的判断是活的。这也是为什么它叫总监不叫流水线脚本。五、五个专员每人只干一件事每人只配一件趁手家伙总监不亲自下场的时候活就派给专员。五个专员对应内容生产的五个环节每人只干一件事每人只复用一个底层系统——这是分工不乱的关键。专员只干一件事复用的底层输入 → 输出选题调研topic-researcher调研热点、评估选题价值趋势分析系统赛道关键词 → 选题建议 评分爆款分析vi-analyzer拆解爆款视频的套路视频逆向分析技能一个视频链接 → 可复刻方案脚本创作scriptist把选题写成分镜脚本脚本流水线技能选题 → 钩子分镜旁白视频合成video-producer把脚本剪成 MP4视频生产系统脚本 → 成片热点发布hotspot-monitor盯热搜、审核、发布热点工台系统热搜 → 审核 排期每个专员的说明书都短得惊人。我把脚本创作专员的整份贴出来给你看麻雀虽小五脏俱全---description:视频脚本创作。基于选题产出结构化视频脚本钩子、章节分镜、 旁白文案、画面描述、配音指导。复用 video-podcast-maker 技能。mode:subagent# ← 不是 primary只能被总监派不能直接对接用户permission:read:allowbash:{*:allow}webfetch:allowwebsearch:allow# ← 注意没有 task 权限所以它不能再派别人---下面正文也就几句话关键是这三段我原样摘出来职责只做一件事——基于选题撰写结构化视频脚本含分镜、旁白、画面描述、配音指导。工作流获取选题 → 研究主题 → 设计叙事结构开场钩子 → 主体章节 → 结尾 CTA→ 撰写分镜 → 输出完整脚本。纪律动笔前先读01-账号画像对齐人设调性03-实践指南/爆款公式对齐结构脚本写进05-内容工坊/项目目录/script.md并提示总监更新制作卡。注意三个设计每个都对应一条铁律mode: subagent—— 它不是对接人你戳不到它只能由总监派。单一出口落地。没有task权限—— 它不能再派别人活到它这儿就得自己干完。分工写死、不层层转包。职责只有一句话—— “只做一件事”。它不会去抢选题调研的活也不会去剪视频。边界清晰。五份专员说明书结构全一样只是把那一件事和那个底层系统换掉。这就是搭一个新角色的全部成本写一份一句话职责 指一个它专用的工具。六、班子为什么越用越懂你——知识库就是它的组织记忆到这儿组织、对接人、分工都有了。但还差最关键的一块这支班子凭什么越用越懂你而不是每次都从零开始、做出来的东西不像你答案是那四个带编号的文件夹。它们不是杂物间是这支团队的组织记忆01-账号画像/ 我们是谁 —— 人设、调性、受众、说话的腔调 02-内容资产/ 做过/能做 —— 爆款清单、内容支柱、选题库 03-实践指南/ 怎么做才爆 —— 爆款公式、脚本结构、工具用法 04-对标情报/ 别人怎么做 —— 对标账号、爆款逆向分析真正让它活起来的是一条写进每个角色说明书的铁律——先读索引再干活任何任务开始前先读根目录的README.md判断该进哪个文件夹再读那个文件夹的README.md最后才打开具体文档。结构化检索、逐层深入——递一根葱不端一冰箱。什么意思AI 不会一上来把几百个文件全塞进脑子那叫端冰箱上下文立刻被无关信息淹没。它像个新人进公司先看目录再按需翻到那一页。拿我那条样本片走一遍你就明白这套记忆怎么供给生产我对总监说“做一条讲’怎么搭 AI 生产团队’的短视频。”总监先翻索引判断这是做一条新片于是开一个项目目录把脚本的活派给脚本专员。脚本专员动笔前先读两份记忆01-账号画像——确认这个号是极客、干货、技术博主的腔调于是旁白用一句话出片复用一个开源神器这种口吻而不是文艺抒情03-实践指南/爆款公式——确认短视频该用钩子→痛点→方案→怎么做→见效→CTA的结构。于是它写出来的脚本是这样 6 章 75 秒钩子0-10s一句话能不能让 AI 从选题到成片背后还是一整个团队痛点10-22s市面工具是输入主题直接出片的黑箱质量全靠抽卡。方案22-40s建组织——一个总监 五个专员各司其职。怎么搭40-58s把能力装成技能、把系统收进目录、给每个角色写职责。见效58-68s搭完只跟总监一个人说话它自己调度只给你成片。CTA68-75s配置放简介想搭的拿去抄。片子做完记忆还要回写这条片的脚本、工程、成片连同一张制作卡记录选题、时长、用了哪条流水线、怎么重跑都归档进项目目录并登记进索引。下次做同类片这就是可复用的资产。看懂这一层你就懂了为什么是知识库、而不是把这些话塞进每个角色的说明书说明书是岗位职责你该干什么知识库是组织记忆我们是谁、做过什么、什么有效。人设变了只改01-账号画像一处全团队下次自动对齐——不用去改五份说明书。越做越多02的爆款清单、04的对标情报越厚这支班子就越懂你的号。记忆是会积累的这才是团队和一次性工具的根本区别。一个新人靠交接文档快速上手一支团队靠共享记忆保持默契。给 AI 班子配一个结构清晰、用之前必读、用之后回写的知识库它就不再是每次重置的陌生人而是一支跟着你越来越懂行的队伍。七、写在最后回到开头那句话我把一个短视频工作室塞进了一台电脑。拆到现在你会发现里面没有一处是魔法一个文件夹装下整支团队.opencode/agents/里每个.md就是一个角色一行mode: primary定下唯一对接人一行task权限给出带队权五份一句话职责说明书焊死每人只干一件事、不层层转包四个带编号的知识库文件夹加一条先读索引再干活的铁律成了团队越用越懂你的组织记忆。把 AI 组织成一支团队靠的不是某个更强的模型而是你愿不愿意把谁负责什么、按什么记忆干活这件事认认真真写成文件。模型负责聪明你负责立规矩和建记忆——这俩搭一块儿一个人也能指挥一支队伍。这也呼应了上一篇那个分身一个分身能办事靠的是规矩和兜底一支团队能协作靠的是分工和记忆。AI 能干多大的活取决于你把秩序铺得多清楚。下一篇我想换个方向前面这些 AI干完活总得把成果送出去——发到群里、发上平台、填进表单。这些最后一公里的体力活能不能也交给 AI让它自己打开浏览器像人一样点点点地替你办完咱们下篇见。关于 ArchAIHarness这篇文章是「看懂 AI 与智能体」专栏的一部分由ArchAIHarness持续输出。ArchAIHarness 是一套面向 AI 时代软件工程的人机协同架构哲学与公开工程资产主张架构师定义秩序AI 在秩序中生长。人立法AI 执行体系审计。如果你也希望 AI 在明确的架构边界内协作而不是在混沌中碰运气欢迎到 GitHub 上看看我们在做什么组织主页github.com/ArchAIHarness — 了解完整理念与资产全景本专栏zhuanlan-ai-and-agents— 所有文章的源码与发布记录实践指南docs— 架构哲学、工程方法和落地指南开源工具agent-workflows— 可复用的 AI 协作 Agents、Skills 与 Tools工程样例framework— DDD AI 协作的工程底座展示如何在开发中融合 AIEngineered by Architects · Empowered by AI · Audited by Discipline
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