google-chat-bot

處理 Google Chat AI Agent 後端的待處理訊息。執行一次會拉 /api/claude/pending、逐則判斷並產生回覆、依 auto_mode 決定直接送出或進 approve queue。使用者說「處理 chat」「回覆 chat」「process chat」「chat drafts」時自動啟用。

從 Google Chat space 的歷史訊息萃取 5 類 context（產品 / 我的角色 / 術語 / pinned 決策 / 人物關係）。執行一次會拉 mining queue、對每個 space 跑 LLM 列點、把 candidate 寫進 backend 等 user approve。使用者說「mine space」「整理 space facts」「space mining」「mine fedflow-team space」「挖掘 space 事實」時自動啟用。

為已完成的專案新增需求變更（Change Request）。spec-writer 評估影響範圍 → 建立 CR 文件 + 新 Sprint milestone → 走原本的 tech-lead → engineer + qa → verify 流程。觸發關鍵字："change", "新需求", "需求變更", "CR", "後續功能", "新增功能"。

啟動實作流程（Lane 制：每個類型同時最多 1 個 agent）。Backend / Frontend / Pipeline 各自 1 個 engineer，加 1 個 QA、1 個 UI Designer，共最多 5 個 background agent。觸發關鍵字："implement", "實作", "開發"。

啟動 QA 撰寫 BDD step definitions。根據 Gherkin .feature 場景撰寫 playwright-bdd step definitions，與 engineer 同時進行，不需等實作完成。觸發關鍵字："qa", "測試", "test", "e2e", "bdd"。

從 .specflow/state.json 讀取 SpecFlow 流程進度，重建狀態後繼續執行。在 /clear context 之後、或重開 session 時用來接續工作。觸發關鍵字："resume", "繼續", "接續"。

啟動完整的 specflow 專案流程。使用者只需與 spec agent 對話確認需求和架構，之後 tech-lead → (engineer + qa 並行) → verify → release 全部自動背景執行。觸發關鍵字："start", "開始", "啟動專案", "新專案"。

對當前 sprint 進行三維度驗證：Completeness（完整性）、Correctness（正確性）、Coherence（一致性）。在 QA 通過後、release 前執行。觸發關鍵字："verify", "驗證", "檢查"。