بنقرة واحدة
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让 OS 在用户离开期间自主推进任务。支持三个子命令:start(启动)、stop(停止)、status(状态查询)。
组织多 Agent 会议全生命周期——创建会议、spawn 真实参与者、推进轮次、签到校验、结束汇总。当需要多方协作做决策、评审方案、辩论分歧、复盘项目、头脑风暴或方案评估时使用本技能。
启动持续工作模式——Leader自动循环领取和执行任务
Participate in AI Team OS meetings with structured discussion rounds
| name | os-register |
| description | Auto-register as a team member when joining an AI Team OS project |
| autoTrigger | true |
当你作为团队成员启动时,必须立即向 AI Team OS 注册自己。这确保 OS 能追踪你的存在、状态和活动。
启动后第一件事——读取并遵守OS系统规则:
使用 Bash: curl -s http://localhost:8000/api/system/rules | python -c "import json,sys; rules=json.load(sys.stdin); [print(f' [{r[\"id\"]}] {r[\"name\"]}') for r in rules.get('advisory_rules',[])]"
这些规则指导你的行为(团队管理、会议组织、任务分配等),必须遵守。
规则已通过SessionStart自动注入,可通过 GET /api/system/rules 查看完整规则。
正常情况下Agent注册已由hook_translator自动完成,此skill为手动备份流程。
首先确认 OS API 服务可达:
使用 MCP tool: os_health_check
如果返回 unhealthy,尝试自动启动服务:
# 在项目根目录执行(即包含 pyproject.toml 的目录)
python -m uvicorn aiteam.api.app:create_app --host 0.0.0.0 --port 8000 --factory &
等待3秒后重试 os_health_check。如果仍然失败,跳过注册,不影响你的正常工作。
检查是否有目标团队:
使用 MCP tool: team_list
team_idteam_create 创建向团队注册:
使用 MCP tool: agent_register
参数:
team_id: <目标团队ID>
name: <你的名称>
role: <你的角色描述>
model: <你使用的模型,如 claude-opus-4-6>
system_prompt: <你的职责描述>
重要: 记录返回的 agent_id,后续所有操作都需要用到。
注册完成后立即标记自己为工作中:
使用 MCP tool: agent_update_status
参数:
agent_id: <你的agent_id>
status: "busy"
agent_register 返回值已包含 team_snapshot(队友列表、待办任务详情、最近会议),直接阅读:
pending_tasks 中有分配给你的任务 → 立即开始执行,无需等待Leader指令teammates 列表 → 了解队友是谁、在做什么,避免重复工作recent_meeting → 了解最近的讨论和决策注意:无需额外调用
team_briefing,注册返回值已包含所需信息。仅在需要查看最近事件详情时才调用team_briefing。
当你完成所有工作准备退出时,将状态设为 idle:
使用 MCP tool: agent_update_status
参数:
agent_id: <你的agent_id>
status: "idle"
agent_id 在会议发言、任务分配等场景中都会用到,务必保存agent_register 返回值已包含完整 team_snapshot(队友列表、待办任务详情、最近会议),无需额外调用 team_briefing