我们团队十几号人,都在用 AI 写代码,但工具很杂:有人 Claude Code,有人 Cursor,有人 Codex 。用的过程中发现一个很烦的问题——
每个人的 AI 配置不一致,而且各改各的。
- 老同事本地攒了一套 CLAUDE.md 、自定义 skills 、一堆环境变量和"我们这儿的规矩";新人的 AI 基本是台空白出厂车。
- 同一个坑,AI 会带着每个人再踩一遍:A 花两小时搞清楚某条内部链路怎么配,一周后 B 问几乎一样的问题,又花两小时。
- 就算把 rules 、skills 丢进一个共享 Git 仓,也只解决了"有没有源"——合并之后没人记得 pull,pull 了也不知道该拷到哪个工具的哪个目录。
所以我做了个 CLI,思路很简单:把团队的 skills / rules / docs / 环境变量 / hooks / MCP 配置放在一个 Git 仓里,评审合并后,自动同步进每个人本地的 AI 工具。
teamai push → 自动开分支 + 建 MR → Reviewer 评审合并
↓
会话启动时 SessionStart hook 自动 teamai pull → 写进各工具目录
几个我自己觉得还算有用的点:
- 多工具一份维护:skills 会分别写进
~/.claude/skills/、~/.cursor/skills/、~/.codex/skills/……不用在每个工具里各拷一套。 - 环境变量当一等公民:测试环境地址、访问凭证这类配置能随 pull 注入 shell 。很多"新人连不上测试环境"其实不是知识问题,是配置没到位。
- 不绕过评审:push 默认开 MR,必须过人。自动的是"同步"和"注入",不是"写入"——写什么依然由人把关。
- 经验沉淀:会话结束时如果检测到"摩擦信号"(你打断/纠正了 AI 、拒了工具调用、模型反复重试),会提示你把这次踩的坑总结成一篇 learning 推给团队,之后别人能检索到。
开源、MIT 、还在迭代:
npm install -g teamai-cli
# 单人用也行,不用先建仓,init 会检查并自动创建
teamai init --repo https://github.com/yourorg/yourrepo
Select Language