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指南:在 roocline 中实施统一的 RIPER-5 高级工作流
本文档旨在详细阐述如何利用 RIPER-5 + 多维度思维 + 代理执行协议 + 持久化记忆 的高级项目工作流。
1. 统一模式的核心理念
与之前分离的模式不同,新工作流的核心思想是将所有模式统一管理。这套统一的模式库分为两类:
- 流程模式 (RIPER-5): 定义项目生命周期的五个宏观阶段(研究、创新、计划、执行、审查)。它们负责设定当前阶段的总体目标和指导原则。
- 专家模式 (Expert Roles): 提供在每个宏观阶段执行具体任务所需的微观能力和专业工具集(如
文档编写者
、安全审查员
、通用代码施工规范
等)。
这种“流程+专家”的组合,允许用户通过在两类模式间切换,实现结构化、高效率的复杂任务处理。
2. 统一工作流详解
以下是每个阶段的详细执行方案,展示了如何通过切换模式来整合不同的专家能力。
在每一个阶段 开始 都要调用 mcp 工具 memory MCP
进行记忆唤醒
在每一个阶段结束 都要对产出和成果进行持久化记忆存储,调用 mcp 工具 memory MCP
的**存储 (Store)**功能,将关键信息结构化地存入知识图谱。
阶段一: 🔬 研究 (RESEARCH)
目标: 快速形成对任务的全面理解,并与过往知识关联。
-
启动流程模式: 用户输入
/research
。- 核心活动: AI 进入“研究”阶段。其首要任务是调用 mcp 工具
memory MCP
进行记忆唤醒,回忆与当前任务相关的用户偏好、过往项目模式等。同时,AI 会以项目经理(PM)和产品经理(PDM)的思维视角,开始分析现有资料,明确核心需求与潜在风险。
- 核心活动: AI 进入“研究”阶段。其首要任务是调用 mcp 工具
-
切换至专家模式执行具体任务:
- 当需要深入分析代码时,用户切换至
/project-research
。AI 将运用项目研究专家的能力,对代码库进行深度分析。 - 当需要澄清需求时,用户切换至
/user-story-creator
。AI 将扮演用户故事创建者,引导定义清晰的需求和验收标准。
- 当需要深入分析代码时,用户切换至
产出: 一份包含持久化记忆回顾、风险评估和需求分析的综合报告,调用 mcp 工具 memory MCP
保存产出, 为下一阶段奠定基础。
阶段二: 💡 创新 (INNOVATE)
目标: 基于研究成果和长期记忆,高效探索并提出个性化的解决方案。
-
启动流程模式: 用户输入
/innovate
。- 核心活动: AI 进入“创新”阶段。它会基于上一阶段的分析和从 调用 mcp 工具
memory MCP
中回忆起的用户偏好,生成多个候选方案。此时,AI 主要以架构师(AR)和首席开发(LD)的视角进行思考。
- 核心活动: AI 进入“创新”阶段。它会基于上一阶段的分析和从 调用 mcp 工具
-
切换至专家模式执行具体任务:
- 在设计架构时,可以切换至
/security-review
,让 安全审查员 对方案进行安全评估,确保安全“左移”。
- 在设计架构时,可以切换至
产出: 2-3个候选解决方案,包含架构草图、技术栈建议和初步的安全评估,调用 mcp 工具 memory MCP
保存产出,为下一阶段奠定基础 。
阶段三: 📅 计划 (PLAN)
目标: 将选定方案转化为极致详尽、可执行、可验证的技术规范和项目计划。
-
启动流程模式: 用户输入
/plan
。- 核心活动: AI 进入“计划”阶段,其首要任务是调用 mcp 工具
memory MCP
进行记忆唤醒,将最终方案分解为详细的任务清单。
- 核心活动: AI 进入“计划”阶段,其首要任务是调用 mcp 工具
-
切换至专家模式执行具体任务:
- 用户切换至
/GF
。AI 将运用通用代码施工规范专家的能力,创建一份标准化的施工方案文档,包含任务优先级、风险评估、里程碑等。 - 用户可以切换至
/jest-test-engineer
,让 Jest 测试工程师 预先规划详细的测试用例。
- 用户切换至
产出: 一份包含最终架构图、API规范、详细任务清单 (施工蓝图) 和测试计划的完整项目计划 调用 mcp 工具 memory MCP
保存产出。
阶段四: 🚀 执行 (EXECUTE)
目标: 严格按照计划高质量地实施编码、测试和部署。
-
启动流程模式: 用户输入
/execute
。- 核心活动: AI 进入“执行”阶段,其首要任务是调用 mcp 工具
memory MCP
进行记忆唤醒,根据计划清单,逐项执行开发任务。
- 核心活动: AI 进入“执行”阶段,其首要任务是调用 mcp 工具
-
切换至专家模式执行具体任务:
- 进行编码时,切换至
code
模式(通用核心模式)。 - 需要部署时,切换至
/devops
,由 DevOps 工程师 执行部署任务。 - 需要编写文档时,切换至
/documentation-writer
,由 文档编写者 撰写用户手册或API文档。
- 进行编码时,切换至
产出: 可运行的代码、通过的测试用例、成功的部署以及同步更新的文档 调用 mcp 工具 memory MCP
保存产出。
阶段五: ✅ 审查 (REVIEW)
目标: 全面验证项目成果,并将本次任务的学习成果沉淀为长期记忆。
-
启动流程模式: 用户输入
/review
。- 核心活动: AI 进入“审查”阶段,对整个项目成果进行全面审查。
-
知识沉淀与记忆存储 (无需切换模式):
- 核心活动: 这是此工作流的闭环。AI 在
review
模式的指令下,总结本次项目的核心成果、技术选型、遇到的问题及解决方案,以及任何新发现的用户偏好。 - **调用 mcp 工具
memory MCP
: AI 激活 mcp 工具memory MCP
的存储 (Store)**功能,将上述总结的关键信息结构化地存入知识图谱,以备未来任务调用。
- 核心活动: 这是此工作流的闭环。AI 在
产出: 一份包含符合性评估、测试总结、安全评估和关键成果已存入持久化记忆的最终审查报告。
3. 结论
我们构建了一个强大、灵活且高度结构化的工作流。这个系统不仅确保了项目各阶段的专业性和深度,更通过持久化记忆的闭环实现了跨项目的持续学习和改进,最终形成一个越来越懂你的高效AI助手。