会议时间：2026 年 3 月 4 日 参与人员：说话人 A（主持，负责任务排序与方向）、说话人 B（开发，提出浏览器并行验证疑问）、朱晨（后端 / 数据迁移 / 接口）、小关（前端）

一、核心议题

1. 任务管理新方式：用时间作为优先级

• 现阶段每个 issue 的”时间”字段就是优先级，按时间顺序让 Codex 执行任务。
• 后续会去掉时间限制，改为：任务带顺序 + 依赖关系，再由人工补齐”验收标准”。
• 验收标准要让 AI 看得懂，相当于测试驱动开发；AI 只要测试不通过就认为任务未完成、自行继续开发。
• 团队角色全面转向”任务管理者”，不再是”任务开发者”。
• 每天的工作变成：补充验收标准 + 创建多个并行会话 + 验收。

2. 接入 Codex 模型作为可选模型（朱晨负责，实验性）

• 把 Codex 模型作为系统模型选项之一，效果应该比当前智谱模型更好。
• 已分配专用 key 给该模型。
• 注意点：
  • 验证模型的”结构化输出”是否正常（不确定）。
  • 验证是否使用了缓存：检查 API 是否返回 cache tokens（关注读缓存 token 数；写缓存 token 数模型可能不返回）。读缓存约 1 元/百万 token，不读缓存约 10 元/百万 token，差一个量级。
• 仓库里之前实现过一部分”模型选择”代码，后被清理。系统里只要能定义几个模型 + 在 chat input 中提供组件让用户选择即可，组织自定义模型功能此版本不做。

3. 验收标准要求（贯穿所有任务）

• 每个新任务执行前先把验收标准写到 issue 里。
• 可以让 AI 帮忙整理（“读评论 + 评论汇总成验收标准”）。
• 人需关注：
  • 实现步骤是否过度复杂（让 AI 自查复杂度）。
  • 验收标准是否真正合理。

4. 产品推荐技能重构

• 当前技能读的是旧 API，改为读取新项目内的产品数据源。
• 暂无向量搜索，先用传统搜索，加入”关联因素”。
• 朱晨负责：把搜索接口补上向量搜索能力，使产品推荐能从传统搜索升级到向量搜索。
• 验收标准：让 AI 用 agent CLI 加载技能并自跑，端到端验证最终交付结果。

5. UI 改进

• 消息发送后自动置顶：发送的第一条消息直接显示在顶部，下方留滚动空白（参考主流 AI 聊天产品）。
• 历史会话打开时滚动到底部：方便用户在最下方继续追加消息。

6. 语音输入

• 在聊天输入框左侧增加按钮，点击触发录音，再次点击或松开停止，把识别文字填回输入框。
• 使用豆包语音识别 API：选下层”语音识别 API”（已抽象层），不需关注模型选择。

7. 贸易数据配置（朱晨负责）

• 针对”公司”提供个性化配置：抬头、贸易术语偏好、支付条款等的增删改查。
• 不涉及多阶段流程。
• 本任务的特殊点：要同时产出 API + CLI。
  • 写 API 完成数据增删改查。
  • 把 API 改造成命令行形式，参考 issue #13。
• 实现思路：使用现有 TRPC Router 的配套项目 TRPC CLI（基于 router 文件生成可执行命令）。
• 例如：npx renumake-cli company list、npx renumake-cli company create 等。
• agent 调用时只需把这段说明加到 agent 提示语，agent 自行运行 -h 获取上下文。
• 任务边界：完成后端逻辑 + CLI 接入。
• 充分考虑后续扩展：MCP 部分整体下线，所有功能改以 CLI 形式发布。
• 发布出去的 CLI 后续要有登录认证；沙箱里运行时已有用户上下文，应自动绑定当前用户。
• 实现后的优势：系统可以被其他 AI（OpenClaw 等）调用，也可以接入到钉钉等聊天软件作为机器人。

8. 贸易数据配置 UI（小关负责，等待 #43）

• 等贸易数据接口（#43）完成后，小关对接此接口。
• 页面参考 mastergo 设计，先不过分关注整体样式，先把功能跑起来。
• 数据基本是固定的，可以直接截图给 AI 让其生成对应文件。
• 不需要写数据库的部分就不写；有编辑功能就要存数据库（朱晨决定如何存，尽量简单）。

9. 报价单技能（issue #45）

• 等待贸易数据完成后开发。
• 输出 PDF 报价单：忽略目前页面里那些”新增行”等操作，只关注最终结果。
• 用一份技能文档告诉 AI 如何生成报价单：需要哪些信息，如果用户信息不足要询问哪些。
• 抬头处理：技能里说明，如果用户没提供则调用 CRM 获取抬头让用户选择（魁普 / 富阳金木等）。
• 产品来源：可以从产品库搜索，也可以让用户提供（如临时新增”沙滩椅 2”）；新增的产品只进报价单，不写入产品库。
• 验收标准要补充：把验收时图片转文字或截图给 AI。

10. 超能助手编辑产品（issue #50）

• 点击”超能助手”按钮在右侧打开对话框；默认选中当前产品。
• 类似邮件功能：点击核心属性时，对话框默认引用核心属性。
• UI 不一定要把所有文字塞进引用框：发起会话时，AI 只需理解修改哪个产品、哪个部分。
• “插入修改结果”按钮当前阶段不要做：让 AI 询问用户确认即可，由用户回应确认后修改。
• 这种按钮统一在最后做组件级优化（多个地方共用同一个组件）。

11. 组织额度充值（简版）

• 实现”充值功能”：组织注册后赠送 200 元额度，token 消耗扣额度。
• 当前计费维度只有 token；未来还会有：虚拟机占用、贸易数据查询接口调用、云存储空间，先不做。
• 没钱时前端提示，用户去”充值页面”提交表单（form），后台管理员看到后手动充值。
• 平台管理员后台可见组织列表 + 给组织充值。

12. 邮件触发 session 更新（issue #55）

• 销售发开发信后，客户回信可能在几天后，需要触发原 session 自动跑一次。
• 实现机制：发开发信时把当前 session 与发件邮箱绑定（邮箱 a），收到来自该邮箱回信时触发该 session。
• 触发方式：在事件层向消息数组追加一条”用户角色发出的消息”，例如 “邮件事件 + 邮件 ID”。
• 核心逻辑只是一行：收到邮件事件 → 自动追加用户消息 → agent 重新跑。
• 可参考”定时任务”的实现：定时任务可以绑定 session 触发消息，思路一致。

13. User Onboarding 技能

• 新用户进入时读取邮件 → 提取用户基础信息 + 给出可执行建议（系统能为其做什么）。
• 关联需求：批量 agent 挖掘任务（issue #52）——主 agent 简单挖掘，再分给不同主题的子 agent 深度挖掘，最终整理出邮件中的任务、风险、可自动化项，作为 agent 与技能的初始数据。

14. 暂不开发项

• 报价单编辑接口（背离 agent-first 终极目标）。
• 报价单页面（同上）。

15. Agent 编排能力提升

• 让 agent 调用更多子 agent 完成事情；给 agent 更大权限和数据量；自动挖掘技能。

16. 产品列表 / 详情 UI 升级

• 在其他东西做完后再回头处理：增加底部菜单 + 标签栏（点击详情打开新标签）。

17. Demo 演示数据

• 不光是演示，还为后续 AI 自动测试提供初始数据。
• 维护填充 / 重置脚本：每次跑测试自动重置出默认组织 + 默认用户。
• AI 不走登录页面，直接调接口产生登录态，方便自动测试。

18. 邮件附件下载与分析

• 当前邮件只能读正文，需要支持下载附件（如表格）到 sandbox 工作区，再做分析。

19. Issue #13 调整 / Next.js 框架替换评估

• 朱晨完成贸易数据配置后再回头根据反馈调整 #13。
• Next.js 内存占用过大（七八 G），考虑迁移到更轻的 React 框架；同时为后续桌面端做准备（桌面端可操作本机数据 / 文件夹）。
• 编辑器访问方式：改成泛解析后用自有域名，不再用 Cloudflare 方式。

20. 并行任务与 worktree

• 鼓励大家每天用满 1 亿 token，培养”管理 AI 写代码”的工作习惯。
• 早上先梳理 3 个任务的验收标准，再分别开 3 个会话并行执行，过程中插手验收。
• 长期目标：直接搞一个机器人，根据 issue 中的验收标准 + 测试用例自动写代码并提交，人只做最后一层验收。

二、技术决策与方案细节

• 模型接入：Codex 模型作为可选模型，关注结构化输出 + 缓存命中。
• CLI 化：贸易数据用 TRPC Router + TRPC CLI 生成命令行；MCP 模式整体下线，所有能力以 CLI 形式发布；agent 通过 -h 自取上下文。
• 会话触发机制：邮件事件触发 session 时，在消息数组追加用户消息（包含邮件 ID）。
• session 与邮箱绑定：发开发信时绑定 session 与发件邮箱，收到该邮箱回信时触发该 session。
• 额度计费：先按 token 扣额度；未来扩展虚拟机、接口调用、云存储等计费项。
• 测试环境：每个 worktree 独立运行 dev 环境，需要解决端口冲突。可以将 docker-compose 中的端口映射改为环境变量（每个 worktree 生成不同 ENV）；让 Codex 在新建 worktree 时自动产生新 ENV。
• AI 自动验证：可以使用 agent Pro 调起浏览器（默认 headless，必要时关闭无头），或让其截图后人工 / Codex 看图验证。

三、UI / 交互细节

• 消息发送后自动置顶（首次发送），下方留空白滚动。
• 历史会话打开滚动到底部。
• 输入框左侧加入语音输入按钮：点击 / 松开停止，转写后填入输入框。
• 超能助手对话框：默认选中当前产品，引用核心属性时只用一句文字标识，不必把全部文字塞入。
• 当前阶段不做”插入修改结果”按钮，AI 询问后用户确认 → 修改。
• 组件级优化（多按钮 / 多场景统一组件）放在最后阶段做。

四、后续行动与分工

负责人	任务
朱晨	Codex 模型接入（验证结构化输出 + 缓存）；产品推荐技能重构（搜索接口补向量搜索）；贸易数据配置 API + TRPC CLI；邮件 session 触发机制；邮件附件下载与分析；Demo 数据脚本与 #13 调整
小关	消息置顶 / 滚动到底部；语音输入按钮；贸易数据配置 UI（等待 #43）；超能助手对话框（默认选中产品 + 引用核心属性）；产品列表 / 详情 UI 升级（后续阶段）；并行 dev 环境的本地适配
说话人 A	任务编排与验收标准支持；agent 编排能力提升；用户 onboarding 技能；批量 agent 邮件挖掘任务；agents.md 精简；冷思路与方向把控

• 任务并行原则：每天目标 1 亿 token 消耗，先梳理验收标准 → 多会话并行 → 人工干预验收。
• 优先级以 issue 上的时间字段为准，后续转为顺序 + 依赖关系。

五、其他要点

• “暂不开发”标签：报价单编辑接口 / 报价单页面，违反 agent-first 原则的功能均打此标签。
• AI 自动化测试虽慢但可持续不停跑，团队应充分利用。
• 让 AI 自己写代码并不轻松，团队脑力主要花在高价值的”任务定义 + 验收标准 + 复杂决策”，需要更高的注意力。
• 训练阶段：先从每天 5,000 万 / 1 亿 token 用量入手，过几天就能熟练撰写测试要求与验收目标。
• 多 worker 并行运行 dev 环境的方案：把 docker-compose 端口改环境变量；或在 workflow 里运行测试容器（容器套容器）；本地一次跑两套就够了，避免硬件吃不消。
• 本地代码级验证（NPS test、TS）覆盖大部分 AI 自检需求；只在必要时启动 3000 端口浏览器测试。
• 长远协作模式参考：类似 Codex 的 cloud 用例，AI 在右侧给你启动一套云环境用于验证后再做调整、提交 PR。
• 本次会议未决项：Codex 模型对结构化输出 / 缓存的实际支持情况；并行 dev 环境的具体落地方式（待 Codex 自行实现）。