TeamAI CLI sincroniza contexto de agentes de código do time

O repositório Tencent/teamai-cli apresenta o TeamAI, uma CLI open source sob licença MIT que se propõe a tornar times “AI native”. A ferramenta gerencia skills, regras, MCP e conhecimento do time em agentes de código como Claude Code, Codex, CodeBuddy, WorkBuddy, OpenCode, Cursor e outros. A instalação é feita via npm install -g teamai-cli.

Execução, contexto e melhoria

A arquitetura tem três camadas: Team Execution, Team Context (beta) e Team Improvement (beta). A primeira faz cada agente trabalhar do jeito do time; a segunda busca fazer cada agente entender o time; a terceira tenta fazer cada execução melhorar o time.

Team Execution

O TeamAI mantém skills, regras, docs e hooks em um repositório Git compartilhado e os distribui às ferramentas locais por um fluxo “push → revisão e merge → pull”. Um hook SessionStart dispara teamai pull, sincronizando atualizações publicadas por admins sem sincronização manual. O administrador cria um repositório de experiência compartilhada e concede permissão de escrita aos membros; membros rodam teamai init com escopo de projeto (padrão) ou de usuário. Quem não tem repositório pode partir de um template da organização teamai-hub.

Os provedores Git citados são GitHub, GitLab, GitCode, CNB, TGit e serviços privados. Controles de distribuição incluem teamai roles (mapeia papéis a namespaces), teamai tags (assinatura por tags) e teamai source (assinatura de repositórios adicionais). Os recursos compartilhados incluem skills, regras, docs, agentes, cultura em culture.md, CLAUDE.md, variáveis de ambiente, hooks, MCP e pacotes npm/plugins do Claude Code. Modelos aparecem como recurso ainda não implementado para todos os provedores.

Team Context (beta)

Ao fim de uma sessão, o hook Stop calcula uma pontuação de fricção: interrupções ou correções do usuário, chamadas de ferramenta negadas e repetições de ferramentas que falharam. Sessões longas, mas rotineiras, não disparam; sessões com problemas reais podem sugerir /teamai-share-learnings, que resume o aprendizado e o envia ao repositório do time. O aviso nomeia os sinais de fricção não zero e, quando disponível, inclui um resumo redigido de uma linha da primeira tarefa. Cada sessão é incentivada no máximo uma vez, e o aviso pode ser desligado.

O recall de conhecimento do time é desativado por padrão e precisa ser habilitado com teamai recall enable (times podem definir padrão no teamai.yaml; membros podem sobrescrever localmente). A busca roda por um subagente teamai-recall implantado no diretório de agentes de cada ferramenta. O subagente extrai palavras-chave, faz uma pré-checagem de relevância (teamai recall --check) e só então busca, lê os arquivos-fonte correspondentes e devolve um resumo estruturado. A busca usa BM25 com reforço de grafo.

Grafo de conhecimento do código

teamai import analisa repositórios e cria um grafo em teamwiki/, com componentes, interfaces, configurações e arestas de importação entre repositórios. Há comandos para extrair, enriquecer, reconciliar documentação com código e checar a saúde do grafo. As arestas vêm de duas trilhas: AST via parser WASM tree-sitter para TypeScript/JavaScript, Python e Go, que resolve imports, chamadas e implementações; e heurística por regex para todas as linguagens, incluindo Java e Rust. Resultados AST têm precedência. Se o parser falhar, a extração cai para a heurística e registra uma lacuna AST_UNAVAILABLE; TEAMAI_SKIP_AST=1 força apenas heurística. O recall usa re-ranking com reforço de grafo e, quando um resultado vem de página de código, lista os caminhos-fonte relevantes.

Team Improvement (beta)

A manutenção permite arquivar aprendizados de baixa confiança e sinalizar skills, regras e docs obsoletos. O teamai digest gera um resumo semanal com sucesso, prompts, tempo ativo, custo estimado, cache e tendências de correção, além de totais vitalícios. teamai session save grava resumos de sessão com privacidade tratada; teamai dashboard mostra sessões ao vivo, tendências de sete dias e uma página de saúde da base de conhecimento. A CLI ainda inclui comandos para status, contribuição, promoção de aprendizados, membros, papéis, tags, fontes, remoção de recursos, diagnóstico e desinstalação.