mimo code 是终端原生ai编程代理，需通过spec-manager分层契约、raci角色分配、/distill+goal记忆机制及本地工具链协同，实现跨职能工程化协作。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
MiMo Code 本身不是团队协作工具，而是终端原生的 AI 编程代理——它能读代码、改文件、跑命令、管 Git，还能跨会话记住项目上下文。但当任务涉及前端、后端、测试、文档等多个角色时，单靠 MiMo Code 直接“开干”，容易出现职责错位、验证缺位、决策无痕等问题。真正实现跨职能协同，关键不在让 AI 多干活，而在用工程机制把它的动作框进协作轨道里。
用 spec-manager 建立任务分层契约
跨职能协作最怕“AI 自说自话”。比如你一句“做个登录功能”，MiMo Code 可能直接写接口、改路由、补测试，却跳过权限设计、忽略审计日志、没对齐前端字段命名规范。spec-manager 就是给这种自由发挥加一道工程闸门：
- L1PRD 层明确业务意图（例如：“支持手机号+验证码登录，兼容老用户密码迁移路径”）
- L2Design 层锁定技术边界（如：“不引入新依赖；JWT token 有效期≤2小时；短信通道复用现有阿里云 SDK”）
- L3Impl 层冻结可执行细节（如：“/api/v1/auth/login 接收 {phone, code}，返回 {token, user_id, expires_in}，需通过 rate-limit middleware”）
只有 L3 规格冻结后，MiMo Code 才被允许进入编码阶段。这相当于把一次聊天指令，转成带签字栏的协作工单——前端知道要接什么字段，测试知道要覆盖哪些 case，安全同事能提前 review 接口设计。
按 RACI 框架分配 AI 角色权责
MiMo Code 支持多子智能体并行，但默认不区分角色。你可以手动配置不同子 Agent 对应不同职能视角：
- 设一个 “Test-First Agent”：只读 test/ 和 spec/ 目录，强制先生成 Jest 测试桩，再驱动开发
- 设一个 “API-Contract Agent”：专盯 OpenAPI YAML 或 Swagger 注释，每次修改接口前自动 diff 变更点并提示影响范围
- 设一个 “Docs-Sync Agent”：每次提交 PR 前，自动更新 README.md 中的 curl 示例和参数表格
这些子 Agent 不是独立运行，而是共享同一份 spec-manager 的 L3 规格作为输入源。它们各自产出结果后，由主 Agent 汇总生成 PR 描述，并标注“已由 Test-First Agent 验证覆盖率≥85%”“API-Contract Agent 确认无 breaking change”等可验证声明。
用 /distill + Goal 机制沉淀协作记忆
跨职能任务常需多次迭代。比如第一次实现登录，第二次加风控策略，第三次对接 SSO。若每次都要重讲背景，AI 就会重复踩坑。MiMo Code 内置的 /distill 命令可定期提炼高频协作模式：
- 自动识别出“每次加新认证方式，都需同步更新 auth-service 的策略链、gateway 的鉴权白名单、前端 login 页面的 tab 切换逻辑”
- 将这类规律存为可复用的 workflow 模板，下次输入 /use auth-flow-v2，就自动加载对应检查清单和子 Agent 配置
配合 Goal 机制（系统独立判断任务是否真完成），避免 AI 提交代码就宣称“Done”。例如设定 Goal 为“PR 被合并且 CI 全绿且文档更新 commit 已推送到 main”，未全部满足则持续跟进，不结项。
与本地工具链做轻量级协同
不必强求 MiMo Code 替代所有人工环节。它最适合做“连接器”角色：
- 从 Jira 获取 task ID，自动拉取描述、关联的 Confluence 设计文档链接、附件中的原型图
- 调用本地 pre-commit hook，确保生成代码符合团队 ESLint + Prettier 规则
- 将测试报告解析后，自动在 Slack 频道 @ 相关 QA 成员，并附上失败用例的 stack trace 截图
这些动作不需要 MiMo Code 自己实现逻辑，而是通过内置的 CLI 工具调用已有脚本。重点是让 AI 成为“流程触发器”，而不是“流程替代者”。
