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这是一篇技术探索。官方仓库文档与固定源码可读，本次仅验证隔离样本、版本口径和内容哈希；尚未运行TeamAI完整同步、会话钩子、真实团队登录或跨Agent任务。
别让同一条规范靠聊天转发
这是一篇技术探索：本次确认固定源码与文档，并验证本地样本复制和哈希；TeamAI同步、会话钩子与跨Agent任务尚未实测。几个人用不同AI编程工具，会遇到同名规则、不同内容的问题。TeamAI提出用Git分发skills、rules等团队资源；仓库与媒体报道提供需求线索，不能证明减少返工。
本次读取的固定提交为2cbf55609467e8ff2cf730c98ad63b7bf691679c。源码package.json写0.22.0，仓库页面release显示v0.27.0，两种口径有差异；npm发布状态尚未取得。以下不替读者选择一个未经核对的版本，也不把“安装好CLI”写成“团队同步成功”。
局部验证选择无账号、无真实业务数据的隔离样本：建立一份规范、复制到两个样本目录，比较内容哈希，再让错误样本触发拒绝。它证明内容验收逻辑可执行，不证明TeamAI本身完成了同步。产品端的init、pull、hook和目标Agent应用仍留在验证计划。
先确定最终目标和前提
最终目标是两台或两个隔离环境中的目标Agent使用同一版本规范，完成同一个无敏感数据任务，并在撤销后恢复旧状态。验收包括仓库提交一致、资源哈希一致、工具实际读取一致、任务输出一致，以及回滚后旧配置恢复。只有文件相同，不足以达到这个目标。
原文快速开始要求Node.js至少20和Git；需要能访问团队Git仓库，以及目标AI工具。本文本机为macOS，Python 3.12.14，用于隔离样本检验；没有安装全局teamai-cli，没有登记真实团队或修改用户工具配置。试验输入是虚构项目的构建规则，不含客户文件、姓名、Token或密钥。
所需工具分两层：局部检验只需Python和文件系统；产品试验需要确认版本后的TeamAI、Git与目标Agent。本文局部验证API费用为0；跨Agent模型调用、私有托管与团队维护费用未测。读者应事先设调用预算，不能把CLI开源等同于整个使用过程免费。
步骤1—2：先锁来源，再建隔离仓库
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打开Tencent/teamai-cli原仓库的Commits页面，记录完整提交，再打开该提交下的package.json和快速开始文档；检查版本字段、release与npm发布是否一致。不一致时停止正式安装，记录要核对的发布材料。本文固定提交与版本差异保存于审稿文件，不能用短哈希代替来源记录。
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在一个不含生产数据的目录建立试验材料。命令：mkdir -p teamai-sample/source teamai-sample/member-a teamai-sample/member-b。创建source/build-rule.md，写入“验收目标：只检查sample.txt；禁止访问其他目录；输出字符数与SHA-256”。输入使用sample.txt中的虚构文本。此处是内容分发检验样本，不是TeamAI标准资源包。
预期中间结果是三个空的隔离目录、一份规则和一份样本。先检查pwd及目录内容，避免在用户项目或主目录操作。不要把私人env文件、shell配置、MCP凭据复制进团队仓库；配置里的变量名称也应与实际秘密分开管理。
步骤3—4：用内容哈希抓住错版本
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在稿件目录运行python3 teamai_isolated_validation.py --sample-dir ./teamai-sample --output ./teamai_local_test.json。脚本在隔离样本目录写入前述虚构规则和文本，计算SHA-256，复制到member-a与member-b并回读。它不执行规则文本，不连接模型或TeamAI。预期是两个副本哈希等于来源，样本输出可回读；不要把sample-dir设为已有工作目录。
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对三个失败输入执行检验：空规则、成员副本被改动、指向目录外文件的路径。预期都得到拒绝，且原样本未被覆盖。本次输出会记录输入、拒绝原因和耗时。拒绝证明局部检查工作，不证明产品有完全相同的防护；TeamAI的实际冲突处理仍需另测。
如果副本不一致，先比较文件字节与换行，不先修改模型提示；若路径越界，重建隔离目录并查输入来源；若规则为空，恢复到保存的版本。这些恢复动作的目的，是让同步问题与模型理解问题分开。没有一致输入，后面的任务比较不会有解释力。
本次局部检验耗时0.022654秒，两个副本哈希一致，空规则、改动副本与越界路径均被拒绝；样本输出15字符，API费用0。此输出来自自编检验脚本，不来自TeamAI命令。
步骤5：核对文档中的产品路径
- 在完成版本核验后，读原仓库快速开始中的路径A或路径B。文档给出teamai init https://github.com/your-org/your-repo，并说明默认project scope；--scope user会扩大到用户作用域。本文未运行init，因为它涉及登录、成员登记、会话钩子与配置变更，不能将它当成无副作用的试探命令。
文档提供teamai doctor检查和teamai status查看本地与团队差异，并用teamai list查看资源。读者先在一次性项目和测试账号中执行，再核对每条输出与实际配置文件。doctor显示通过，只证明它所检查的项目，仍需确认目标Agent读取了规则。命令返回不是最后验收。
若钩子缺失或工具未识别，依据doctor与官方故障文档查配置位置；若Git认证失败，停止同步并通过原托管平台的正常授权流程修复。不要把Cookie或Token贴进公开Issue、团队规则或本文生成的日志。产品命令参数以固定版本help为准，不使用本文没有读取到的dry-run参数。
步骤6—7：任务回读和撤销才是终点
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给两个目标Agent同一份去敏任务，要求输出sample.txt的字符数与SHA-256，并附所读取规则版本。核对最终文件、命令记录与哈希；确认是否发生目录外读取、额外网络或未经授权的修改。本文尚未执行这一段，不能提供跨Agent成功率或节省时间数字。
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撤销测试配置并恢复备份，关闭测试会话，再打开目标工具检查规则是否退回原状态。若文件被删除但启动钩子仍存在，撤销未完成；若工具缓存旧规则，需要按官方说明刷新。回滚后的任务也应回读一次，不把“卸载命令成功”当终点。
可以升级为已验证方法的新证据包括：固定CLI发布资料、一次性环境的init与pull真实输出、至少两个目标Agent的读取与最终任务结果、三个失败案例和撤销回读。现阶段reproducible=false指整个产品方法未完整验证；包内局部样本可运行，二者要分别报告。
规则能分发，理解与执行仍要验证
Git负责版本与协作，TeamAI承担资源分发与工具接入，Agent承担理解和执行。三层问题不能由一张绿灯截图代替。团队规范写得有歧义，即使字节一致，输出仍会不同；工具不读新规则，即使pull成功，也不会改变行为。
最小试点可以只选一个团队、一种无敏感任务和两种目标工具，限制到一次性项目作用域。记录部署、操作、模型调用与维护时间，再与现有手工方式比较。只有最后输出和撤销都能核对，才能谈提效收益。技术探索的意义，是把未知部分变成下一步可测的问题，而不是抢先给出成功结论。
原稿日期：2026-10-11。