teamai-cli Faoliyat yuritmoqda

TeamAI CLI — Tencent tomonidan ochiq manba sifatida MIT litsenziyasi asosida chiqarilgan, jamoaning AI dasturlash konfiguratsiyalarini yagona boshqarish uchun mo‘ljallangan CLI vositasi. Vosita skills, rules, MCP, hooks kabi resurslarni Git repozitoriyiga saqlaydi va push→MR→merge→pull ish jarayoni orqali har bir a’zoning mahalliy AI vositasiga tarqatadi. TeamAI CLI ishqalanish signallari asosida bilimlarni jamlash, jamoa bilimlarini qayta chaqirish va kod bazasi grafigini qo‘llab-quvvatlaydi, shu orqali jamoaviy AI hamkorligini standartlashtiradi.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuborib, AI ochiq manba loyihalari guruhiga qo‘shiling
Yagona konfiguratsiya boshqaruvi: jamoaning skills, rules, MCP, hooks, env kabi resurslarini bitta Git repozitoriyida markazlashtirib boshqarish.
Git’ga asoslangan tarqatish: push→MR→merge→pull ish jarayoni orqali jamoa konfiguratsiyalarini har bir a’zoning mahalliy AI vositasiga avtomatik sinxronlash.
Ko‘p Agent mosligi: Claude Code, Cursor, Codex, CodeBuddy, WorkBuddy, Qoder va boshqa 9+ ta AI dasturlash vositasini bir vaqtda qo‘llab-quvvatlash.
Jamoa darajasidagi boshqaruv: Roles, Tags, Sources orqali lavozim, mavzu va jamoalar bo‘yicha batafsil obuna bo‘lish hamda filtrlash.
Jamoaviy MCP konfiguratsiyasini yagona boshqarish: YAML’da bir marta e’lon qilish va uni har bir vositaning mahalliy MCP konfiguratsiya fayliga avtomatik aylantirish.
Jamoaviy Hooks hodisalar tizimi: SessionStart, PreToolUse kabi hodisa nuqtalarida xavfsizlik tekshiruvi, muvofiqlikni bloklash kabi maxsus skriptlarni ishga tushirish.
Ishqalanish signallari asosida bilimlarni jamlash: sessiyalardagi uzilish, rad etish, qayta urinish kabi ishqalanish signallarini avtomatik aniqlash, tajribalarni umumlashtirish va jamoa repozitoriyiga yuborish.
Jamoa bilimlarini qayta chaqirish: vazifadan oldin jamoa bilimlar bazasini avtomatik qidirish (BM25 + grafik asosidagi kuchaytirilgan saralash), aloqasiz vazifalarni avtomatik o‘tkazib yuborish.
Kod bazasi bilim grafigi: manba kod AST va evristik bog‘liqliklarini tahlil qilib, qayta chaqirishni kuchaytirish uchun repozitoriylararo tuzilmaviy grafik yaratish.
Jamoaviy Analytics: haftalik digest, maxfiylikdan tozalangan sessiya xulosalari va real vaqt rejimidagi Web Dashboard taqdim etish.

CLI’ni o‘rnatish: npm install -g teamai-cli buyrug‘i orqali global o‘rnatish.
Jamoa repozitoriyisini yaratish: GitHub/GitLab kabi platformalarda umumiy repozitoriy yaratish va jamoa a’zolariga yozish huquqini berish.
Jamoa konfiguratsiyasini ishga tushirish: administrator OAuth orqali kirish, repozitoriy bilan bog‘lash va a’zolarni ro‘yxatdan o‘tkazishni yakunlash uchun teamai init <repozitoriy manzili> buyrug‘ini bajaradi.
A’zoni loyihaga ulash: jamoa a’zosi loyiha katalogiga kirib, teamai init <repozitoriy manzili> buyrug‘ini bajaradi va loyiha darajasidagi yoki foydalanuvchi darajasidagi o‘rnatishni tanlaydi.
Jamoa resurslarini yozish: repozitoriyda skills, rules, docs, mcp, hooks kabi konfiguratsiya fayllarini yaratish yoki o‘zgartirish.
O‘zgarishlarni yuborish: teamai push buyrug‘i orqali avtomatik tarmoq yaratish va jamoa ko‘rib chiqishi uchun Merge Request yuborish.
Ko‘rib chiqish va birlashtirish: administrator yoki tayinlangan ko‘rib chiquvchi kodni joylashtirish platformasida MR’ni tasdiqlaydi va birlashtiradi.
Konfiguratsiyani avtomatik sinxronlash: a’zo har safar AI sessiyasini boshlaganda, SessionStart hook’i teamai pull buyrug‘ini avtomatik ishga tushirib, eng yangi konfiguratsiyani mahalliy AI vositalari kataloglariga yuklaydi.
Qo‘lda sinxronlash: mahalliy konfiguratsiyani yangilash uchun istalgan vaqtda teamai pull buyrug‘ini qo‘lda bajarish mumkin.
Bilimlarni qayta chaqirishni yoqish: sub-agentni joylashtirish va AI’ga vazifadan oldin jamoa bilimlar bazasini avtomatik qidirish imkonini berish uchun teamai recall enable buyrug‘ini bajarish.
Tajribalarni jamlash: yuqori ishqalanishli sessiya tugagach, muammoli tajribalarni avtomatik ravishda maxfiylikdan tozalab, jamoa repozitoriyiga yuborish uchun /teamai-share-learnings buyrug‘ini bajarish.
Jamoa ma’lumotlarini ko‘rish: Web panelni ishga tushirish uchun teamai dashboard yoki jamoa haftalik hisobotini yaratish uchun teamai digest buyrug‘ini bajarish.

Git’ga asoslangan ish jarayoni: AI konfiguratsiyalarini dasturchilar yaxshi biladigan push→MR→merge jarayoni orqali boshqarish, o‘rganish xarajatisiz foydalanishni boshlash.
Ko‘p Agent uchun yagona moslik: jamoa konfiguratsiyasini Claude Code, Cursor, Codex va boshqa 9+ ta vositaga avtomatik sinxronlash, takroriy konfiguratsiyalardan xalos bo‘lish.
Ishqalanish signallari asosida bilimlarni jamlash: sessiyalardagi uzilish va qayta urinish kabi ishqalanishlarni avtomatik aniqlab, shaxsiy muammoli tajribalarni jamoaviy ulashiladigan aktivlarga aylantirish.
MCP va Hooks boshqaruvini yagona qilish: YAML’da bir marta e’lon qilish va uni har bir vositaning mahalliy formatiga avtomatik aylantirish, texnik xizmat xarajatlarini sezilarli kamaytirish.
Batafsil obuna boshqaruvi: Roles, Tags, Sources orqali lavozim, mavzu va jamoalar bo‘yicha talabga mos tarqatish va filtrlash.
Intellektual bilimlarni qayta chaqirish: vazifadan oldin jamoa bilimlar bazasini avtomatik qidirish, aloqasiz vazifalarni o‘tkazib yuborish va AI’ni doimo jamoa konteksti bilan ta’minlash.
Kod bazasi bilim grafigi: AST tahlili asosida repozitoriylararo tuzilmaviy bog‘liqlik grafigini yaratish, AI’ning kodni tushunishi va kerakli ma’lumotlarni qayta chaqirish aniqligini oshirish.

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

Turli vositalardan foydalanadigan jamoa konfiguratsiyasini yagona boshqarish: jamoada kimdir Claude Code, boshqasi Cursor, yana biri Codex’dan foydalanadi. Administrator TeamAI repozitoriyida bitta konfiguratsiyani yuritadi, hamma uni avtomatik sinxronlaydi va “bir xil kodlash standarti, bir xil MCP vositalari, bir xil xavfsizlik hook’lari” ta’minlanadi.
Yangi a’zolarni AI bilan tez tanishtirish: yangi a’zo faqat teamai init buyrug‘ini bajarib, jamoa jamlagan skills, rules va eng yaxshi amaliyotlarni avtomatik oladi. Har bir vositani alohida qo‘lda sozlash shart emas, bu “AI’ni o‘rgatish” uchun zarur bo‘lgan o‘rganish xarajatlarini sezilarli kamaytiradi.
Xavfsizlik va muvofiqlikni yagona boshqarish: hooks/hooks.yaml faylida PreToolUse hook’ini sozlash orqali u jamoaning barcha a’zolarida avtomatik kuchga kiradi va shaxsiy konfiguratsiyadagi kamchiliklar sababli yuzaga keladigan xavfsizlik hodisalarining oldini oladi.
Muammoli tajribalarni avtomatik jamlash: biror a’zo murakkab port konflikti muammosini hal qilganda, sessiyadagi uzilish va qayta urinishlar ishqalanish signali tomonidan aniqlanadi va bilimlarni avtomatik jamlash ishga tushadi. Keyingi safar boshqa a’zo shunga o‘xshash muammoga duch kelganda, AI bu tajribani avtomatik qayta chaqiradi.
Jamoalar o‘rtasida ko‘nikmalarni ulashish: A jamoasi umumiy skills’larni GitHub’da e’lon qiladi, B jamoasi esa teamai source add orqali obuna bo‘ladi. Shu tariqa tashkilot ichida eng yaxshi amaliyotlarni jamoalar o‘rtasida qayta ishlatish va har bir jamoaning bir xil ishni takroran bajarishining oldini olish mumkin.