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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# sanguo_moziplus_v3 产品需求文档 v0.1
**项目名称**: sanguo_moziplus_v3
**版本**: v0.1
**创建日期**: 2026-06-29
**状态**: Draft
---
## 1. 项目概述
### 1.1 产品定位
sanguo_moziplus_v3 是一个**多 AI 桥接协作系统**,以 Claude Code 为核心调度者,通过桥接器(CCB)实现与多个 AI 模型(Codex、Gemini 等)的协作,最大化开发效率,最小化成本。
**核心定位**
- **以多 AI 桥接系统为主**:实现跨 AI 通信和任务调度
- **结合全新架构**:整合黑板架构和对抗式协作模式
- **支持三大场景**:研发提效、通用编排、特定场景
### 1.2 核心价值
| 价值维度 | 描述 |
|---------|------|
| **成本优化** | Claude 只做决策(高价值),代码实现交给便宜的 AI |
| **效率提升** | 多 AI 并行工作,各司其职,专业分工 |
| **质量保证** | 内置代码审查和安全审计机制 |
| **架构灵活** | 支持多种协作模式(串行审查、对抗辩论、三方共识) |
### 1.3 与 v2 的区别
| 特性 | moziplus v2 | moziplus v3 |
|------|------------|------------|
| **核心架构** | 黑板架构 + Daemon 调度 | 多 AI 桥接 + 通信层 |
| **AI 模型** | 单一 Claude | Claude + Codex + Gemini + ... |
| **协作模式** | Agent 认领任务 | 桥接器调度,角色分工 |
| **成本策略** | 无优化 | Claude 只做决策,体力活交给便宜 AI |
| **应用场景** | DevOps 自动化 | 研发提效、通用编排、特定场景 |
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## 2. 用户场景
### 2.1 主要用户场景
#### 场景 1: 研发提效(核心场景)
**用户**: 软件开发团队
**痛点**: Claude 成本高,但代码质量好;便宜的 AI 代码能力弱
**解决方案**: Claude 做架构和验收,Codex/Gemini 写代码
**典型工作流**:
1. 开发者提出需求:"实现用户认证功能"
2. Claude 分析需求、拆分任务、设计接口
3. Claude 通过 CCB 委派任务:
- `ask codex "实现后端认证 API"`
- `ask gemini "实现登录注册页面"`
4. Codex/Gemini 返回代码
5. Claude 审核代码并验收
6. 提交到 Git
#### 场景 2: 通用编排
**用户**: AI 应用开发者
**痛点**: 需要协调多个 AI 完成复杂任务
**解决方案**: 提供通用的多 AI 编排框架
**典型工作流**:
1. 定义任务流程(规划 → 执行 → 审查 → 验收)
2. 配置每个环节使用的 AI 模型
3. 系统自动调度和协作
4. 收集结果并汇总
#### 场景 3: 特定场景协作
**用户**: 特定业务领域用户
**痛点**: 需要针对特定场景优化的协作模式
**解决方案**: 提供可配置的协作模板
**示例场景**:
- 投资决策:多空辩论模式
- 代码审查:两阶段串行审查
- 架构设计:三方共识模式
### 2.2 用户画像
| 用户类型 | 角色 | 需求 | 使用频率 |
|---------|------|------|---------|
| **核心用户** | 软件工程师 | 日常开发提效 | 每日 |
| **次要用户** | AI 开发者 | 构建多 AI 应用 | 每周 |
| **探索用户** | 技术管理者 | 了解架构和成本 | 偶尔 |
---
## 3. 功能需求
### 3.1 核心功能(P0 - MVP
#### F1: 多 AI 桥接通信
**描述**: 实现跨 AI 通信能力,让 Claude 能够指挥其他 AI
**子功能**:
- F1.1: 支持与 Codex 通信
- F1.2: 支持与 Gemini 通信
- F1.3: 支持与 OpenAI GPT 通信
- F1.4: 可扩展的桥接器架构
**验收标准**:
- Claude 可以通过简单指令(如 `/ask codex "..."`)调用其他 AI
- 支持异步调用和结果收集
- 通信延迟 < 2 秒
#### F2: 角色分工定义
**描述**: 定义不同 AI 的角色和能力边界
**角色定义**:
| 角色 | 职责 | 工具限制 |
|------|------|---------|
| Claude (PM) | 需求分析、任务拆分、验收 | 无限制 |
| Codex (后端) | 服务端代码、数据库、测试 | 禁用前端工具 |
| Gemini (前端) | 前端组件、页面、样式 | 禁用后端工具 |
**验收标准**:
- 角色定义清晰可配置
- 工具限制硬编码生效
- 支持 CLAUDE.md 规范注入
#### F3: 三层架构支持
**描述**: 实现规则层、能力层、通信层的分离
**层级定义**:
1. **CLAUDE.md (规则层)**: 协作规范、角色分工、Git 规范
2. **Superpowers (能力层)**: 规划、审查、调试等标准化流程
3. **CCB (通信层)**: 跨 AI 桥接通信
**验收标准**:
- 层级清晰分离
- Claude 启动时自动加载 CLAUDE.md
- Superpowers 作为 Skills 可安装
- CCB 作为独立模块可配置
#### F4: 成本追踪
**描述**: 追踪各 AI 的 Token 消耗和成本
**子功能**:
- F4.1: 记录每个 AI 的 Token 使用量
- F4.2: 计算各 AI 的成本占比
- F4.3: 生成成本报告
**验收标准**:
- 实时追踪 Token 消耗
- 成本数据可视化
- 支持成本预警
### 3.2 重要功能(P1 - v0.2
#### F5: 协作模式模板
**描述**: 提供预定义的协作模式模板
**模板类型**:
1. 串行审查模式(Superpowers 风格)
2. 对抗辩论模式(TradingAgents 风格)
3. 三方共识模式(oh-my-claudecode 风格)
4. 黑板协作模式(moziplus v2 风格)
#### F6: 任务编排引擎
**描述**: 支持复杂的多步骤任务编排
**子功能**:
- DAG 任务依赖管理
- 并行执行支持
- 失败重试机制
- 任务超时控制
#### F7: 代码质量门控
**描述**: 内置代码审查和质量检查
**子功能**:
- 自动代码审查(通过 Gemini
- 安全审计(静态分析)
- 测试覆盖率检查
- 代码风格检查
### 3.3 可选功能(P2 - 未来版本)
#### F8: Web Dashboard
**描述**: 提供 Web 界面监控和配置
#### F9: 多项目管理
**描述**: 支持同时管理多个项目的协作
#### F10: AI 模型市场
**描述**: 支持接入更多 AI 模型和服务
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## 4. 非功能需求
### 4.1 性能要求
| 指标 | 要求 |
|------|------|
| **桥接延迟** | < 2 秒 (P95) |
| **任务调度** | 支持 10+ 并发任务 |
| **内存占用** | < 500MB (空闲) |
### 4.2 可靠性要求
| 指标 | 要求 |
|------|------|
| **系统可用性** | > 99% (开发阶段) |
| **数据持久化** | 任务状态不丢失 |
| **错误恢复** | 支持断点续传 |
### 4.3 可扩展性要求
- 支持新增 AI 模型接入(通过插件机制)
- 支持自定义协作模式
- 支持 CLAUDE.md 热更新
### 4.4 安全性要求
- API Key 加密存储
- 通信内容脱敏
- 访问权限控制
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## 5. 界面需求
### 5.1 Claude Code 集成
**主要交互界面**: Claude Code CLI
**关键交互**:
- `/ask <agent> "<task>"` - 委派任务给指定 AI
- `/status` - 查看任务状态
- `/cost` - 查看成本统计
- `/config` - 配置协作模式
### 5.2 配置文件
**CLAUDE.md 结构**:
```markdown
# 项目名称
## 工作模式
- Superpowers + AI 协作
## 角色分工
- Claude: 架构师/PM
- Codex: 后端开发
- Gemini: 前端开发
## 协作规范
- Claude 不写代码
- 所有编码任务委派给 Codex/Gemini
```
**配置文件 (config.yaml)**:
```yaml
bridge:
codex:
enabled: true
endpoint: "http://localhost:8080"
gemini:
enabled: true
endpoint: "http://localhost:8081"
```
---
## 6. 数据模型
### 6.1 任务模型
```python
class Task:
id: str
type: TaskType # PLAN, CODE, REVIEW, VERIFY
assigned_to: str # claude, codex, gemini
status: TaskStatus # pending, in_progress, completed, failed
input: dict
output: dict
cost: TokenCost
created_at: datetime
completed_at: datetime
```
### 6.2 成本模型
```python
class TokenCost:
model: str # claude, codex, gemini
input_tokens: int
output_tokens: int
total_cost: float
```
---
## 7. 里程碑
| 阶段 | 目标 | 交付物 | 时间 |
|------|------|--------|------|
| **v0.1** | MVP 核心功能 | 桥接通信、角色分工、三层架构 | Week 1-2 |
| **v0.2** | 协作模式 | 串行审查、对抗辩论模板 | Week 3-4 |
| **v0.3** | 编排引擎 | DAG 调度、质量门控 | Week 5-6 |
| **v0.4** | 生产就绪 | Dashboard、监控告警 | Week 7-8 |
---
## 8. 风险与挑战
### 8.1 技术风险
| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
|------|------|---------|
| 桥接通信不稳定 | 高 | 实现重试机制和降级策略 |
| AI 能力差异 | 中 | 针对不同 AI 优化 Prompt |
| 成本控制失效 | 中 | 实时监控和预警 |
### 8.2 产品风险
| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
|------|------|---------|
| 用户学习成本高 | 中 | 提供详细文档和示例 |
| 协作效果不理想 | 高 | 持续优化 Prompt 和流程 |
---
## 9. 成功指标
### 9.1 核心指标
- **成本降低**: Claude Token 消耗降低 > 50%
- **效率提升**: 任务完成时间缩短 > 30%
- **质量保证**: 代码审查通过率 > 90%
### 9.2 用户指标
- **采用率**: 活跃项目数 > 10
- **满意度**: NPS > 8
- **留存率**: 月留存 > 80%
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## 10. 附录
### 10.1 参考文档
- CCB + Superpowers 教程
- moziplus v2 架构文档
- Superpowers 框架文档
- TradingAgents 论文
### 10.2 术语表
| 术语 | 定义 |
|------|------|
| CCB | Claude Code Bridge,多 AI 桥接器 |
| Superpowers | Agentic Skills Framework |
| CLAUDE.md | 项目协作规范文件 |
| TokenCost | Token 成本追踪模型 |
---
**文档版本**: v0.1
**最后更新**: 2026-06-29
**作者**: Claude Dev
**审核状态**: 待审核