https://github.com/Tencent/teamai-cli，这个是干嘛的

TeamAI 是“团队 Agent 配置和经验的统一管理工具”，不是另一个 Codex，也不是以并行派活为核心的编排工具。 比如团队有人用 Codex，有人用 Claude Code、Cursor，但都需要遵守同一套代码规范、使用同一批 Skill 和 MCP。TeamAI 把这些资源放进一个共享 Git 仓库，再同步到每个人对应的 AI 工具里，不用各自手动复制维护。 核心有三块： 1. 统一分发团队配置 管理 Skills、Rules、文档、Agent 定义、Hooks、MCP 等资源，适配不同 AI 工具。 成员修改资源后，通过 teamai push 创建 PR/MR，审核合并后，其他成员通过 pull 获取更新；README 还提供会话开始时自动同步的 Hook 机制。可以按角色、标签分发，避免所有人装一大堆无关 Skill。 2. 把个人踩坑变成团队知识 比如一个人修好了部署问题，下次同事的 Agent 遇到类似问题，就能检索此前的经验。 它会根据“用户纠正 AI、拒绝工具调用、工具反复失败”等信号，提示这次会话可能值得沉淀，再由分享 Skill 总结并提交经验，不是无差别把所有聊天自动上传。 知识召回默认关闭，需要明确开启。还支持导入代码仓库，提取组件、接口和依赖关系，辅助检索定位代码。 3. 看团队的 AI 使用情况 提供会话摘要、周报和 Dashboard，查看 token 使用、用户干预次数、会话状态，以及知识库哪些内容被用到了、哪些长期无人使用。 放进你前面那套方案里，它补的是另一层： 飞书负责沟通和业务协作；Codex 负责执行；Herdr + workflow 负责并行任务的派活、跟进和验收；TeamAI 则负责让团队每个人的 Agent “用同一套规范，并共享积累的经验”。 所以它和 Lody 的切入点不同：Lody 偏共享工作现场，TeamAI 偏共享工作方法。不必换掉现有 Agent 或沟通平台，但需要引入共享仓库和同步机制。 项目采用 MIT 协议。以上是当前 README 声明的能力，不代表已经实测各工具的适配效果。 https://github.com/Tencent/teamai-cli