teamai-cli চালু আছে

TeamAI CLI হলো Tencent-এর ওপেন-সোর্স MIT লাইসেন্সপ্রাপ্ত CLI টুল, যা দলের AI প্রোগ্রামিং কনফিগারেশন একীভূতভাবে পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। টুলটি skills, rules, MCP, hooks ইত্যাদি রিসোর্স Git রিপোজিটরিতে সংরক্ষণ করে এবং push→MR→merge→pull ওয়ার্কফ্লোর মাধ্যমে প্রতিটি সদস্যের স্থানীয় AI টুলে বিতরণ করে। TeamAI CLI ঘর্ষণ-সংকেতনির্ভর জ্ঞান সংরক্ষণ, দলীয় জ্ঞান পুনরুদ্ধার এবং কোডবেস গ্রাফ সমর্থন করে, ফলে দলের AI সহযোগিতা মানসম্মত হয়।

WeChat-এ ফলো করে “ওপেন সোর্স” লিখে রিপ্লাই দিন, AI ওপেন-সোর্স প্রকল্পের গ্রুপে যোগ দিন
একীভূত কনফিগারেশন ব্যবস্থাপনা: দলের skills, rules, MCP, hooks, env ইত্যাদি রিসোর্স একটি Git রিপোজিটরিতে কেন্দ্রীভূতভাবে পরিচালনা করুন।
Git-নেটিভ বিতরণ: push→MR→merge→pull ওয়ার্কফ্লোর মাধ্যমে দলের কনফিগারেশন প্রতিটি সদস্যের স্থানীয় AI টুলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিঙ্ক করুন।
বহু Agent সমর্থন: Claude Code, Cursor, Codex, CodeBuddy, WorkBuddy, Qoder সহ 9+টি AI প্রোগ্রামিং টুল একসঙ্গে সমর্থন করে।
দলীয় নিয়ন্ত্রণ: Roles, Tags, Sources-এর মাধ্যমে পদ, বিষয় এবং দল অনুসারে সূক্ষ্ম সাবস্ক্রিপশন ও ফিল্টারিং করা যায়।
দলের MCP একীভূত কনফিগারেশন: YAML-এ একবার ঘোষণা করলেই প্রতিটি টুলের নেটিভ MCP কনফিগারেশন ফাইলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে রূপান্তরিত হয়।
দলের Hooks ইভেন্ট সিস্টেম: SessionStart, PreToolUse ইত্যাদি ইভেন্টে নিরাপত্তা স্ক্যান, কমপ্লায়েন্স ব্লকিংসহ কাস্টম স্ক্রিপ্ট যুক্ত করা যায়।
ঘর্ষণ-সংকেতের মাধ্যমে জ্ঞান সংরক্ষণ: সেশনে বাধা, প্রত্যাখ্যান, পুনঃচেষ্টা ইত্যাদি ঘর্ষণ-সংকেত স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করে, অভিজ্ঞতা সংক্ষেপণ ট্রিগার করে এবং দলের রিপোজিটরিতে পাঠায়।
দলীয় জ্ঞান পুনরুদ্ধার: কাজের আগে দলের জ্ঞানভাণ্ডারে স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান করে (BM25 + গ্রাফ-সমৃদ্ধ র‍্যাঙ্কিং), অপ্রাসঙ্গিক কাজ হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এড়িয়ে যায়।
কোডবেস জ্ঞান গ্রাফ: সোর্স কোডের AST ও হিউরিস্টিক নির্ভরতা বিশ্লেষণ করে, পুনরুদ্ধার উন্নত করার জন্য ক্রস-রিপোজিটরি কাঠামোবদ্ধ গ্রাফ তৈরি করে।
দলের Analytics: সাপ্তাহিক রিপোর্ট digest, গোপনীয়তা-সুরক্ষিত সেশন সারাংশ এবং রিয়েল-টাইম Web Dashboard প্রদান করে।

CLI ইনস্টল করুন: npm install -g teamai-cli দিয়ে গ্লোবাল ইনস্টল করুন।
দলের রিপোজিটরি তৈরি করুন: GitHub/GitLab ইত্যাদি প্ল্যাটফর্মে একটি শেয়ার্ড রিপোজিটরি তৈরি করে দলের সদস্যদের লেখার অনুমতি দিন।
দলের কনফিগারেশন শুরু করুন: অ্যাডমিন teamai init <রিপোজিটরি ঠিকানা> চালিয়ে OAuth লগইন, রিপোজিটরি সংযোগ এবং সদস্য নিবন্ধন সম্পন্ন করবেন।
সদস্যদের প্রকল্পে যুক্ত করুন: দলের সদস্যরা প্রকল্প ডিরেক্টরিতে গিয়ে teamai init <রিপোজিটরি ঠিকানা> চালিয়ে প্রকল্প-স্তর বা ব্যবহারকারী-স্তরের ইনস্টলেশন বেছে নেবেন।
দলের রিসোর্স লিখুন: রিপোজিটরিতে skills, rules, docs, mcp, hooks ইত্যাদি কনফিগারেশন ফাইল তৈরি বা সংশোধন করুন।
পরিবর্তন পুশ করুন: teamai push চালালে স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ব্রাঞ্চ তৈরি হবে এবং দলের পর্যালোচনার জন্য Merge Request খোলা হবে।
পর্যালোচনা ও মার্জ: অ্যাডমিন বা নির্ধারিত পর্যালোচক কোড হোস্টিং প্ল্যাটফর্মে অনুমোদন করে MR মার্জ করবেন।
কনফিগারেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিঙ্ক করুন: সদস্যরা প্রতিবার AI সেশন শুরু করলে SessionStart হুক স্বয়ংক্রিয়ভাবে teamai pull চালিয়ে সর্বশেষ কনফিগারেশন স্থানীয় AI টুলগুলোর ডিরেক্টরিতে নিয়ে আসবে।
ম্যানুয়াল সিঙ্ক: যেকোনো সময় teamai pull চালিয়ে স্থানীয় কনফিগারেশন ম্যানুয়ালি আপডেট করা যায়।
জ্ঞান পুনরুদ্ধার চালু করুন: teamai recall enable চালিয়ে একটি সাব-এজেন্ট স্থাপন করুন, যাতে AI কাজের আগে দলের জ্ঞানভাণ্ডারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুসন্ধান করতে পারে।
অভিজ্ঞতা সংরক্ষণ করুন: উচ্চ-ঘর্ষণযুক্ত সেশন শেষ হওয়ার পর /teamai-share-learnings চালালে সমস্যার অভিজ্ঞতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে গোপনীয়তামুক্ত করে দলের রিপোজিটরিতে পাঠানো হবে।
দলের ডেটা দেখুন: teamai dashboard চালিয়ে Web ড্যাশবোর্ড শুরু করুন, অথবা teamai digest চালিয়ে দলের সাপ্তাহিক রিপোর্ট তৈরি করুন।

Git-নেটিভ ওয়ার্কফ্লো: ডেভেলপারদের পরিচিত push→MR→merge প্রক্রিয়ায় AI কনফিগারেশন পরিচালনা করুন, শেখার খরচ নেই।
বহু Agent-এর একীভূত সমর্থন: একটি দলের কনফিগারেশন Claude Code, Cursor, Codex সহ 9+টি টুলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিঙ্ক হয়, পুনরাবৃত্ত কনফিগারেশনের প্রয়োজন দূর করে।
ঘর্ষণ-সংকেতের মাধ্যমে জ্ঞান সংরক্ষণ: সেশনে বাধা, পুনঃচেষ্টা ইত্যাদি ঘর্ষণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করে এবং ব্যক্তিগত সমস্যার অভিজ্ঞতাকে দলের শেয়ার করা সম্পদে রূপান্তর করে।
MCP ও Hooks-এর একীভূত ব্যবস্থাপনা: YAML-এ একবার ঘোষণা করলেই প্রতিটি টুলের নেটিভ ফরম্যাটে স্বয়ংক্রিয়ভাবে রূপান্তরিত হয়, রক্ষণাবেক্ষণের খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমে।
সূক্ষ্ম সাবস্ক্রিপশন নিয়ন্ত্রণ: Roles, Tags, Sources-এর মাধ্যমে পদ, বিষয় এবং দল অনুসারে প্রয়োজনভিত্তিক বিতরণ ও ফিল্টারিং করা যায়।
বুদ্ধিমান জ্ঞান পুনরুদ্ধার: কাজের আগে দলের জ্ঞানভাণ্ডারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুসন্ধান করে এবং অপ্রাসঙ্গিক কাজ এড়িয়ে যায়, ফলে AI সবসময় দলীয় প্রসঙ্গের সহায়তা পায়।
কোডবেস জ্ঞান গ্রাফ: AST বিশ্লেষণের ভিত্তিতে ক্রস-রিপোজিটরি কাঠামোবদ্ধ নির্ভরতা গ্রাফ তৈরি করে, যা AI-এর কোড বোঝা ও তথ্য পুনরুদ্ধারের নির্ভুলতা বাড়ায়।

GitHub রিপোজিটরি: https://github.com/Tencent/teamai-cli

বহু-টুল দলের একীভূত কনফিগারেশন ব্যবস্থাপনা: দলের কেউ Claude Code, কেউ Cursor, আবার কেউ Codex ব্যবহার করলেও অ্যাডমিন TeamAI রিপোজিটরিতে একটি কনফিগারেশন রক্ষণাবেক্ষণ করবেন এবং সবাই স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিঙ্ক করবে। এতে “একই কোডিং স্ট্যান্ডার্ড, একই MCP টুলসেট, একই নিরাপত্তা হুক” নিশ্চিত হয়।
নতুন সদস্যের দ্রুত AI Onboarding: নতুন সদস্য শুধু teamai init চালিয়েই দলের সংরক্ষিত skills, rules এবং সেরা অনুশীলন পেয়ে যাবেন। প্রতিটি টুল আলাদাভাবে ম্যানুয়ালি কনফিগার করার প্রয়োজন নেই, ফলে “AI প্রশিক্ষণ” শেখার খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমে।
নিরাপত্তা ও কমপ্লায়েন্সের একীভূত নিয়ন্ত্রণ: hooks/hooks.yaml-এ PreToolUse হুক কনফিগার করলে তা দলের সবার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকর হয়, ব্যক্তিগত কনফিগারেশন বাদ পড়ে নিরাপত্তা-সংক্রান্ত ঘটনা ঘটার ঝুঁকি কমে।
সমস্যার অভিজ্ঞতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংরক্ষণ: কোনো সদস্য জটিল পোর্ট সংঘর্ষের সমস্যা সমাধান করলে সেশনের বাধা ও পুনঃচেষ্টা ঘর্ষণ-সংকেত হিসেবে ধরা পড়ে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে জ্ঞান সংরক্ষণ ট্রিগার হয়। পরের বার অন্য সদস্য একই ধরনের সমস্যায় পড়লে AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই অভিজ্ঞতা পুনরুদ্ধার করবে।
দলগুলোর মধ্যে দক্ষতা শেয়ারিং: A দল সাধারণ skills GitHub-এ প্রকাশ করবে, আর B দল teamai source add-এর মাধ্যমে সাবস্ক্রাইব করবে। এভাবে প্রতিষ্ঠানের মধ্যে সেরা অনুশীলন দলগুলোর মধ্যে পুনঃব্যবহার করা যায় এবং প্রতিটি দলকে একই কাজ বারবার করতে হয় না।