OpenCode 首发 · CG 艺术实验室出品

推开这扇门

围绕一人内容创作与工程协作的 6+1 Agent 团队系统

v0.6.1一行命令安装

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>帮我安装并启动 men:npx @cgartlab/men && opencode

Agent 团队

THE TEAM

六个角色,一个核心

各司其职,机械验证优先,假完成必识破。

门men

编排与路由核心

唯一接收用户指令的角色。意图分诊、任务路由、多 Agent 编排、结果汇总。所有指令从这扇门进入。

意图判定 (IntentGate)混合任务拆分多 Wave 调度结果汇总与去冲突事件审计写入

本身不执行具体产出,不写代码、不写作、不设计

思si

思考与知识管理

深度思考与多角度方案,产出 plan envelope(依赖图 + 并行波次 + 验收标准)。知识库管理与沉淀。

Plan Envelope 产出需求访谈拆解知识库沉淀回评子 Agent 产物

只规划不执行代码,方案与计划需经 chi 验证

记ji

代码与工程

按 plan 实现代码,前端开发优先。GitHub 操作、L1 机械验证、目录结构审计。

前端实现 (HTML/CSS/JS)GitHub PR/Issue 操作L1 验证 (typecheck/lint)写作 (技术文档/周报)目录结构审计

本地 gate 验证通过后才交付,自我审查后再交 chi

持chi

数据/投资评审 / Judge

双重身份:投资持仓分析 + 独立 Judge。作为 judge 时用 fresh context 机械验证,只信产物不信自述。

持仓分析与收益计算独立 Judge (fresh-context)机械验证复核质量门禁判定投资数据分析

judge spawn 时用全新 context,不复用被验证者的上下文

艺yi

文生图与审美

文生图提示词专家:思考中生成多方案提示词,经 SenseNova 出图。审美分析、设计决策、配色与版式。

设计决策与 Token 定义生图 (SenseNova U1)配色与版式审美分析Logo 概念

生图能力仅 yi 挂载,设计产出需附设计决策说明

寻xun

搜索与研究

网络搜索、RSS 聚合、知识库检索、事实核查。只读约束,不修改源数据。

网页搜索 (Exa)RSS 聚合扫描事实核查 (多源交叉)知识库检索来源验证与可信度评分

只读约束,不修改源数据,搜索结果附来源链接

团队特性

Wave 并行调度无依赖任务同时开工,依赖关系自动保障
双层机械验证verify.mjs 五项检查 + chi 独立 Judge 语义复核
全量事件审计events.jsonl 记录 14 种事件,所有决策可追溯
自主学习回路learn.mjs 自动提取经验,eval-metrics 计算 KPI
安全门禁gate.mjs 白名单防注入,上限 5 次防死循环
零依赖脚本纯 Node 运行,验证/门禁/审计三件套无第三方依赖

用户指令 → IntentGate 分诊 → Wave 并发 spawn → verify.mjs 机械门禁 → chi fresh-context 复核 → 四段汇报回传;失败回到失败点重试 ≤5 次

用户输入编排核心子 Agent机械门禁Judge 复核结果回传FAIL 重试

核心机制

了解全部
01

10 步编排协议

CERTAINTY → TRIAGE → PLAN → DISPATCH → COLLECT → EVALUATE → VERIFY → REPORT → LOOP,每一步都有明确的输入和输出,任务从一句话变成可交付产物

02

意图门路由(IntentGate)

四类意图:search(查信息)/ analyze(产出+评审)/ team(多角色协作)/ hyperplan(复杂项目规划),低置信时向用户确认,绝不猜

03

Wave 并行调度

Wave 1 无依赖任务同时开工,Wave N 依赖 Wave N-1 产物;并行上限 ≤4;每个子任务 prompt 完整自洽,子 agent 无法追问

04

双层机械验证

verify.mjs 五项机械检查(退出码/文件存在性/secrets/TODO/structure)全 PASS 后,chi 以 fresh-context 独立 Judge 语义复核,只信产物不信任自述

05

事件审计(14 种 kind)

events.jsonl 记录 session.created/ended、boundary、workflow.phase、gate.passed/failed、blocker.raised、decision.made/missing、verify、judge、error、dispatch、handoff(共 14 种),append-only 可回放

06

自主学习回路(M7)

learn.mjs 从事件流提取经验写入 knowledge/errors 与 knowledge/patterns;eval-metrics.mjs 计算 8 项 KPI(通过率/回归率/平均耗时等)

常见问题

men 是什么?

men(门)是一个 6+1 角色的 Agent 编排系统,围绕一人内容创作与工程协作设计。所有 agent 定义、脚本、知识库都托管在 GitHub 仓库中。

如何使用?

运行 npx @cgartlab/men 即可在任意目录完成安装(脚手架+依赖+环境+验证),然后 opencode 启动 TUI;站点预览见 快速上手。

可以自定义角色吗?

可以。编辑 .opencode/agent/*.md 中的 agent 定义,修改 opencode.json 中的配置,然后重新同步。详见 配置指南。

如何验证配置?

运行 node scripts/verify.mjs 执行完整验证,包括语法检查、门禁验证、dry-run 测试。详见 运行手册。

如何部署到 GitHub Pages?

仓库已配置 deploy.yml,只需在 GitHub 仓库 Settings → Pages → Source 选择 GitHub Actions 即可自动部署。

如何新增 agent?

在 .opencode/agent/ 目录创建新的 .md 文件,遵循现有 agent 定义模板,包含 YAML frontmatter 和 CHARTER_CHECK 字段,然后运行同步脚本。

现在就推门而入

认识角色,了解机制,开始协作。