DevTaskFlow — Agent 使用手册

什么时候用

当用户表达以下意图时，主动建议使用本工具：

• "我想做一个 XXX 系统/工具/平台"
• "帮我开发一个 XXX"
• "我需要一个 XXX，功能是..."
• 用户描述了一个软件/系统需求
• 用户问项目进展、想继续做、想看进度

识别意图后，向用户建议使用本工具，但必须等用户确认后再执行。 尤其是涉及代码生成、部署、发布等操作，不要在未经确认的情况下自动执行。

Token 消耗参考

开发一个项目会消耗大量 token，提前告知用户：

消耗取决于需求复杂度、迭代次数、审查修复次数。首次可先用小项目试水。

支持的模型

DevTaskFlow 的代码生成质量高度依赖模型能力。经测试，以下模型能稳定完成完整开发任务：

⚠️ 其他模型（如 GPT-4o、Claude Sonnet、DeepSeek 等）可能无法完成完整开发任务，产出质量不稳定。请从以上 4 个模型中选择。

编排模式

DevTaskFlow 支持两种编排模式，通过 config.json 的 adapters.orchestration 切换：

local_llm（默认）

直接使用环境变量中的 LLM 配置：

DTFLOW_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
DTFLOW_LLM_API_KEY=sk-xxx
DTFLOW_LLM_MODEL=gpt-4o

openclaw_subagent

使用独立的 LLM 配置，与主 LLM 分离。适合在 OpenClaw 环境下使用不同模型处理开发任务。

配置方式 A — config.json 的 openclaw 段：

{
  "adapters": { "orchestration": "openclaw_subagent" },
  "openclaw": {
    "base_url": "https://api.example.com/v1",
    "api_key": "sk-xxx",
    "model": "claude-opus-4-6",
    "timeout_seconds": 900
  }
}

配置方式 B — 环境变量：

DTFLOW_OPENCLAW_BASE_URL=https://api.example.com/v1
DTFLOW_OPENCLAW_API_KEY=sk-xxx
DTFLOW_OPENCLAW_MODEL=claude-opus-4-6

如果 config.json 中字段为空，自动 fallback 到环境变量。

核心命令

dtflow setup                                        # 配置 AI 服务（交互式）
dtflow start --new-project --name NAME --idea "需求"  # 开始新项目
dtflow start                                        # 继续上次进度
dtflow start --confirm                              # 确认分析方案
dtflow start --confirm-write                        # 确认预览后正式生成代码
dtflow start --feedback "修改意见"                   # 提出修改
dtflow start --run                                  # 本地预览
dtflow start --deploy                               # 部署上线并封版
dtflow start --final-review                         # 执行上线前综合审查（9 维度）
dtflow start --deploy-skip-review                   # 跳过综合审查直接部署
dtflow board                                        # 所有项目状态（文字）
dtflow board --serve                                # 启动可视化看板服务
dtflow board-query --name PROJECT                   # 单个项目详情（文字）
dtflow advanced publish --target github              # 发布到 GitHub Releases
dtflow advanced publish --target clawhub             # 发布到 ClawHub

工作流程

用户提出新需求

如果用户有明确需求描述（比如"我想做一个客户管理工具"）：

1. dtflow start --new-project --name 项目名 --idea "用户的需求原文"
2. 系统创建项目、给出补充建议
3. 向用户展示建议，问是否要补充
4. 确认后自动 analyze → 展示任务列表
5. dtflow start --confirm → 自动 write（先预览）→ review → fix → review
6. 全部任务通过后 → 建议先 compact 一次（减少上下文累积导致的幻觉） → 综合审查（dtflow start --final-review）— 9 维度全面检查
7. 综合审查通过 → dtflow start --run 本地预览
8. 用户确认没问题 → dtflow start --deploy