Develop Workflow

基于 Temporal 和 AI Agent 的自动化开发工作流系统。

项目结构

develop-workflow/
├── cmd/
│   ├── worker/          # Temporal Worker 入口
│   └── cli/             # CLI 命令行工具
├── internal/
│   ├── workflow/        # Temporal Workflow 定义
│   ├── activity/        # Temporal Activity 定义
│   ├── agent/           # AI Agent 实现
│   └── config/          # 配置管理
├── pkg/
│   └── models/          # 数据模型
├── configs/             # 配置文件
├── docker-compose.yml   # Docker 编排
├── Makefile            # 构建脚本
└── .env                # 环境变量

快速开始

1. 启动本地服务

# 使用 Docker Compose 启动所有依赖服务
make up

# 或者手动启动
docker-compose up -d

服务启动后：

• Temporal Server: localhost:7233
• Temporal UI: http://localhost:8080
• Redis: localhost:6379
• NATS: localhost:4222

2. 配置环境变量

复制 .env.example 为 .env 并填入配置：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件，填入：

• GITHUB_TOKEN: GitHub Personal Access Token
• ANTHROPIC_API_KEY: Claude API Key

3. 构建项目

# 构建所有二进制文件
make build

# 或者分别构建
make build-worker  # 构建 Worker
make build-cli     # 构建 CLI

4. 运行 Worker

# 运行 Worker（监听任务队列）
make worker

# 或者直接运行
./bin/worker

5. 启动开发工作流

# 使用 CLI 启动工作流
./bin/cli <project-name> "<description>"

# 示例：创建一个 TODO 应用
./bin/cli my-todo-app "Create a simple TODO application with CRUD operations"

工作流程

1. 需求分析: AI Agent 分析用户输入，生成 PRD 文档
2. 架构设计: AI Agent 设计系统架构和技术选型
3. 任务规划: 将需求拆分为可执行的任务
4. 代码实现: AI Agent 根据技术规范生成代码
5. 测试验证: 自动执行测试并生成报告
6. 文档生成: 自动生成项目文档

开发指南

运行测试

# 运行所有测试
make test

# 运行特定包的测试
go test ./internal/config/...

代码格式化

# 格式化代码
make fmt

# 检查代码
make lint

查看日志

# 查看 Docker 服务日志
make logs

技术栈

• 工作流引擎: Temporal
• AI 模型: Claude API (Anthropic)
• 状态存储: Redis
• 消息系统: NATS
• 开发语言: Go

配置说明

详细的中间件配置请参考 CONFIG.md

MVP 范围

详细的 MVP 定义请参考 MVP.md

系统设计

详细的系统设计请参考 DESIGN.md