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2026-06-29 08:25:00 +08:00

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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

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

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

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:

# 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):

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

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

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%

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

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