instructor-workflow
一个基于Instructor的多智能体协同开发框架，通过严格角色隔离保障开发安全。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：instructor-workflow。 它的用途是：一个基于Instructor的多智能体协同开发框架，通过严格角色隔离保障开发安全。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/instructor-workflow/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我需要研究OpenTelemetry在AWS Lambda上的最佳实践，并生成一份结构化的报告。” 规划代理会理解需求，创建任务并移交给研究代理。研究代理会在授权目录内搜集资料、分析并生成一份经过验证的JSON移交文件，供后续的开发或测试代理使用，整个过程权限清晰，可追溯。
介绍
Instructor Workflow (IW) 旨在解决多智能体协作开发中的权限混乱与安全问题。它通过一个中心化的规划代理和多个具有严格边界（如只读、只写特定目录）的专家代理（研究、行动、QA等），构建了一个职责清晰、风险可控的开发环境。
使用上，IW采用tmux会话管理，通过脚本快速启动不同角色的代理。核心在于其“验证移交”机制，代理间通过结构化的JSON文件进行任务传递，并由Pydantic模型确保数据格式正确，防止错误蔓延。
该框架非常适合智能体开发者、项目经理以及需要协调复杂、敏感开发任务的团队。它尤其适用于那些需要将规划、研究、实施、测试等环节严格分离，并对代码质量和操作审计有高要求的项目。
请注意，IW目前主要在PopOS/Ubuntu 22.04环境下开发和测试，其部分审计功能（如钩子层）在该系统上可能静默失败。建议用户先通过测试脚本验证核心功能，并仔细阅读架构文档（ADR）以理解其多层权限强制执行机制。
核心特点
核心区别在于其强制执行的多层角色隔离机制，从YAML工具限制、目录权限到Pydantic验证，层层设防，确保代理严格在授权范围内操作，而非仅靠提示词约束。
注意事项
目前主要面向Linux（PopOS/Ubuntu）环境，且部分高级审计功能在Ubuntu 22.04上可能不稳定。
常见问题
这个框架和直接用Claude对话开发有什么区别？
IW通过强制性的角色和权限隔离，将规划、研究、编码等任务拆分给不同代理，避免了单一对话中上下文混乱和越权操作的风险，更适合复杂、规范的团队协作项目。
如何确保研究代理不会误改代码？
通过目录权限（.claude/settings.json）限制研究代理只能写入docs/和handoffs/目录，结合Pydantic验证移交文件，从文件系统层面隔离了研究与实施。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/instructor-workflow/raw/index.md 读取 instructor-workflow 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/instructor-workflow/raw/index.md（查看排版版本）